［目的/意义］芬兰开放科学处于世界领先地位，研究芬兰开放科学政策对推动我国开放科学政策的制定和实施具有借鉴意义。［方法/过程］运用Nvivo 12 Plus质性分析软件和扎根理论方法，对芬兰主要开放科学政策进行文本分析。通过三级编码分析，解析芬兰开放数据政策、开放获取政策、开放教育政策、开放基础设施政策、公众科学政策、开放科学评估政策、开放科学监管政策的内容。［结果/结论］芬兰开放科学政策呈现出国家战略层面高度支持、科研诚信机制不断强化、评估与监测机制不断完善、深度参与国际合作的特征。我国可借鉴芬兰经验，开展开放科学顶层设计，完善开放科学监测与评估体系，优化科研诚信政策，深化国际合作，健全开放科学政策体系，推动我国开放科学高质量发展。

［目的/意义］跨学科科研合作是新时代推动知识创新和解决复杂社会问题的重要方式。梳理近五年国内外跨学科科研合作研究进展，有助于把握该领域研究前沿问题，并为未来研究提供方向。［方法/过程］文章采用系统性综述方法，选取2020—2024年Web of Science和中国知网中与跨学科科研合作主题相关文献，凝练研究主题、剖析主要研究观点、总结演变特点，提出未来研究方向。［结果/结论］现有研究主要关注跨学科科研合作的运行阶段、衡量方法、影响因素和促进策略，呈现研究内容拓展、分析维度深化、研究方法多元的特点。未来研究应注重探索更加科学的跨学科科研合作评价体系，建立多元利益主体参与的合作运行保障体系，深化面向国家战略需求的跨学科科研合作模式。

［目的/意义］文章旨在梳理知识增强技术在医疗健康问答系统中的研究进展与应用，以应对传统问答系统在知识表征与推理上的局限，以及当前基于大语言模型的问答系统面临的专业知识不足、隐私安全和幻觉生成等挑战，为提升问答系统的精准性与知识可靠性提供系统性参考。［过程/方法］文章聚焦于知识增强策略，首先阐述其基本概念与总体框架，进而将策略归纳为显式与隐式2类，分别分析其特征、实现方式及其在典型医疗场景中的应用，最后对未来发展方向进行展望。［结果/结论］研究表明，知识增强技术通过将外部医学知识融入大语言模型的预训练或推理阶段，可有效提升模型的准确度、可解释性与可信度。显式增强策略强调知识的可追溯性与结构化融合，隐式增强策略注重知识的语义内化与生成灵活性，二者协同可为构建更智能、可靠的医疗健康问答系统提供重要支撑。