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國科會計畫查詢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李若愚寫的 地理資訊系統概論(第五版修訂版) 和葉宏謨,鄭伯壎,王盈裕的 數據長與數據驅動型組織：擁抱大數據時代的衝擊都 可以從中找到所需的評價。
另外網站行政院農業委員會農業科技專案計畫服務網也說明：行政院農業委員會會自93年起規劃推動整合型農業科專計畫，積極培養我國農業產、學、研各界創新研發能力，推動我國農業產業升級。農業科專，係指研究及開發以產業化為 ...
這兩本書分別來自全華圖書 和五南所出版 。
國立陽明大學 公共衛生研究所 雷文玫所指導 黃懷蒂的 基因研究中的原住民族自主與集體權利保護 （2010），提出國科會計畫查詢關鍵因素是什麼，來自於原住民、基因研究、研究倫理、集體權利、自主權、知情同意、集體同意。
最後網站教育部主管法規查詢系統則補充：教育部logo：回主管法規查詢系統首頁 ... 110.11.16, 國家教育研究院函：訂定「國家教育研究院院務發展諮詢會運作要點」，並自即日生效, 行政規則.
地理資訊系統概論(第五版修訂版)
為了解決國科會計畫查詢 的問題，作者李若愚 這樣論述：
地理資訊系統就是蒐集資料、分析資訊、建立決策模式及預測模式、產生新知識的電腦工具，並且為現代 人在地球上活動科技性及服務的工具。 本書分五大部分： 一、由生活空間基本概念，到地圖基本知識及地理資訊系統之描述、國內外發展及地理資訊系統之組成。 二、空間資料模式及資料結構、資料生產、資料倉儲、資料探勘及地理資訊系統之需求功能。 三、介紹一些專屬之地理資訊系統如網際網路地理資訊系統及嵌入式地理資訊系統。 四、介紹地理資訊系統發展環境及地理資訊系統專案管理。 五、未來發展方向。 本書特色 1.內容包括地圖基本知識、資料庫結構及台灣e化及M化
之介紹 2.本書是以幫助資訊管理系之學生為出發點，故對難懂的地圖座標、資料模式以簡易方式表達，讓同學容易理解。本書並無繁雜的公式而是針對企業在行銷通路、物流規劃、顧客關係管理及供應鏈方面對地理資訊系統所需的知識概念。 3.本書特別對地理資訊系統的發展環境做介紹：包括主管機關、國土資訊系統任務編組、法律、資料生產、電腦硬軟體資源供應商以及地理資訊系統之專案管理。 4.附錄GIS國科會研究及學生實習實例極具參考性。
基因研究中的原住民族自主與集體權利保護
為了解決國科會計畫查詢 的問題，作者黃懷蒂 這樣論述：
隨著人類基因組定序解碼之後，基因已然成為生醫研究的新典範。某些研究者認為，原住民族在環境偏遠、族內通婚等條件下，可能帶有特殊的基因，故視其為重要的研究對象。但基因研究可能使原住民族承擔族群傷害的風險，且經濟、就業、健康、醫療資源缺乏的弱勢情形，不但可能被研究者利用，也讓原住民族一旦受到族群傷害，將遭遇更不利的處境。因此，原住民族在基因研究中的集體權利與保護，便成為重要的制度與規範議題。 但由於生命倫理與法律規範源於對個人權利保障，以族群作為研究對象的基因研究，該如何適用生命倫理的原則？特別是在「尊重自主原則（Respect for Autonomy）」的強調之下，參與基因研究的原住民族
是否也有集體的自主權利？又，應選擇何種族群參與基因研究的模式，才能對於族群的自主權利提供較完善之保障？再者，若族群與個人的意願產生衝突時，應以族群或者以個人的自主權利為優先？我國的現有規範是否能提供足夠的保護？以上這些疑問，都是本文的核心議題。 本論文認為，原住民族在基因研究中應有集體自主的權利，且在族群的參與機制上，社群同意有實踐上的必要性，在一定限度內，可以對外限制研究者，對內亦可限制個人不得參加基因研究。為了調和基因研究中原住民族集體意願與個人自主權利的衝突，族群在限制個人不得參加研究時，若個人因生命、健康等醫療上的需求必須參與，或因族群的限制可能嚴重危害個人基本權利時，族群不應再限制
個人參與基因研究。最後，本文由以上的分析，此針對我國原住民族參與基因研究的保護機制，提出規範上的建議。
數據長與數據驅動型組織：擁抱大數據時代的衝擊
為了解決國科會計畫查詢 的問題，作者葉宏謨,鄭伯壎,王盈裕 這樣論述：
任何組織，政府組織或企業組織，營利組織或非營利組織，都需要資料（即數據）。組織成員從資料獲得資訊，才知道有没有什麼問題與機會，該採取什麼行動，讓組織繼續成長茁壯，完成組織的使命。 2020年臺灣爆發新冠肺炎疫情，唐鳳政委領軍的團隊開發出口罩地圖，後來又開發出疫苗接種預約系統。各級政府也紛紛推出各種APP，例如，到訪地點實名制、確診者足跡追蹤、接觸者匡列、篩選檢測等等。以上所述都是資料的應用，假設没有這些資料，2020年的臺灣可能已經變成屍橫遍野的人間煉獄。 政府本來就有地政、戶政、財稅、教育、產業、行政等各種資訊系統支持其日常作業，但當疫情來臨時，這些日常運
作的系統都無法使用，必須立即開發出新的系統。但重點是資料，假如臺灣没有世界第一的健保、醫療、診所、藥局等開放資料，就不可能開發出救命的資訊系統。 企業也是一樣。每個企業（包括營利和非營利組織）都有資訊系統支持其日常作業，而日常作業累積下來的資料（即數據）才是真正寶貴的資產，但多數企業都忽略了它。企業如能善用這些資料，就能在問題發生前就解決問題，或避免在機會消失後才發現錯失了機會。例如，某些產品的營收正在下降，是否品質變差了或客戶偏好改變了？某些客戶的付款時間變長了，客戶是否不滿意我們的服務？企業應該有人隨時關心企業內外部資料，那個人就是數據長。 數據長讓企業轉型為數據驅動型組織，也
就是組織內外部成員都信任資料並依頼資料作決策。唯有提高資料品質，才能獲得使用者的信任。企業面臨的環境瞬息萬變，數據長規劃決策者可能會用到的資料，並於日常蒐集這些資料，當決策需求發生時，可立即、快速開發新應用程式利用資料產生決策所需資訊。速度是關鍵，若要花費超過數小時的時間才能寫出新的應用程式，決策時機可能已經錯過。故資料本身必須包裝成元件，如同積木般可以隨時組裝，而非傳統的存取資料庫中的資料表。