结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2...结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2000—2018年医学信息学分化出生物信息学和健康信息学两大分支,分别形成医学信息学的“硬”走向和“软”走向。在揭示两类走向分别标志医学信息学的技术性和应用性发展的同时,建议对医学信息学的健康信息学转向给予关注,并强化国家政策设计。展开更多
Purpose: To investigate the effectiveness of using node2 vec on journal citation networks to represent journals as vectors for tasks such as clustering, science mapping, and journal diversity measure.Design/methodolog...Purpose: To investigate the effectiveness of using node2 vec on journal citation networks to represent journals as vectors for tasks such as clustering, science mapping, and journal diversity measure.Design/methodology/approach: Node2 vec is used in a journal citation network to generate journal vector representations. Findings: 1. Journals are clustered based on the node2 vec trained vectors to form a science map. 2. The norm of the vector can be seen as an indicator of the diversity of journals. 3. Using node2 vec trained journal vectors to determine the Rao-Stirling diversity measure leads to a better measure of diversity than that of direct citation vectors.Research limitations: All analyses use citation data and only focus on the journal level.Practical implications: Node2 vec trained journal vectors embed rich information about journals, can be used to form a science map and may generate better values of journal diversity measures.Originality/value: The effectiveness of node2 vec in scientometric analysis is tested. Possible indicators for journal diversity measure are presented.展开更多
目的了解当前胰腺神经内分泌肿瘤(pNEN)影像研究领域的现状及热点问题。方法检索1998–2018年期间Web of Science核心数据库中有关pNEN研究的相关论文,采用文献计量学方法,通过CiteSpace软件进行定量分析。结果共检索到pNEN影像研究领...目的了解当前胰腺神经内分泌肿瘤(pNEN)影像研究领域的现状及热点问题。方法检索1998–2018年期间Web of Science核心数据库中有关pNEN研究的相关论文,采用文献计量学方法,通过CiteSpace软件进行定量分析。结果共检索到pNEN影像研究领域文献190篇,其中发表文献数量居前3位的国家为美国、德国及意大利。pNEN共被引文献的聚类包括:超声内镜、诊断现状、前瞻性评估、囊性胰腺神经内分泌瘤、富血供神经内分泌瘤、无功能胰腺神经内分泌瘤、体素内不相干运动及转移灶。pNEN研究领域热点词包括:细针穿刺活检、CT、诊断、胰腺、癌症、神经内分泌瘤、肿瘤、癌、管理。研究热点关键词聚类有:神经内分泌瘤、胰腺肿块大小、非高功能神经内分泌瘤、CT表现、转移灶、辅助研究、生长抑素类似物、生长抑素、术中超声及多发性内分泌瘤病Ⅰ型。结论 pNEN的精准影像学诊断仍然是该领域的热点问题。展开更多
药品监管科学研究在保护和促进人民生命健康方面发挥着至关重要的作用,本文利用Web of Science数据库检索2004—2022年药品监管科学领域的相关文献,使用CiteSpace 5.6.R3软件对年度发文量、国家/机构/作者共现、期刊来源、关键词共现与...药品监管科学研究在保护和促进人民生命健康方面发挥着至关重要的作用,本文利用Web of Science数据库检索2004—2022年药品监管科学领域的相关文献,使用CiteSpace 5.6.R3软件对年度发文量、国家/机构/作者共现、期刊来源、关键词共现与突现等内容进行文献计量分析和可视化绘图,旨在对全球药品监管科学领域的相关研究进行科学计量分析,以确定其现状、热点和趋势,并促进各国合作和发展。研究结果表明,药品监管科学领域的相关研究已经受到全世界学者广泛关注,但是目前尚存在国家之间合作研究不紧密、缺少企业参与研究、缺少专门科研期刊等不足之处。当前的热点研究内容为基因治疗及细胞治疗领域内新技术的研究进展及其产品的安全性和有效性问题,同时药品监管科学在公共卫生和健康领域的应用以及人工智能技术与监管科学的交叉应用将是未来的研究重点。展开更多
21世纪是海洋的世纪。为探究进入21世纪后全球在海洋经济方面的研究演进路径和未来可能的研究热点,文章选取Web of Science核心数据库中主题为"Marine Economy"或"Marine Economics"的1444篇期刊论文,利用Citespac...21世纪是海洋的世纪。为探究进入21世纪后全球在海洋经济方面的研究演进路径和未来可能的研究热点,文章选取Web of Science核心数据库中主题为"Marine Economy"或"Marine Economics"的1444篇期刊论文,利用Citespace软件分别进行科学合作网络分析、关键词共现分析和文献共被引分析。结果发现:进入21世纪以来,全球对海洋经济研究的关注度普遍提升。(1)美国、中国和英国构成了海洋经济领域研究的核心力量,但欧美国家之间机构合作较为密切,我国海洋研究机构国内外合作仍需加强,国际影响力仍需进一步提升;(2)现有海洋经济研究除聚焦渔业管理、海洋经济增长以及相关影响因素问题,还注重生态系统服务、环境保护等可持续性发展的问题;(3)近年来海洋经济研究相关热点开始转向小规模渔业管理、海洋生态环境保护、海洋产业空间布局和海洋休闲渔业,尤其是小规模渔业管理和海洋生态环境保护,是未来海洋经济研究需要重点关注的方向。展开更多
International cooperations have played an important role in academic activities as more and more researchers endeavor to participate in joint research or exchange with partners aboard. Focused on projects of Major Int...International cooperations have played an important role in academic activities as more and more researchers endeavor to participate in joint research or exchange with partners aboard. Focused on projects of Major International(Regional) Joint Research Program of the Natural Science Foundation of China(NSFC) from 2003 to 2008, we have investigated the characteristics of the scientific cooperation by mapping the funded projects from the aspects of topics, affiliations and cooperative countries(regions), respectively.Moreover, it is demonstrated that issues related to nano technologies, genes and ecological environments have become the hot topics in the joint research of NSFC, and projects with issues of big science have been preferentially funded under the program’s guide posted every year. Moreover, most granted projects were undertaken by the minority of affiliations with the leading research capability, which is the same to partners abroad. The aggregation effect has been greatly improved with the bilateral or multilateral agreement signed with scientific organizations abroad, so has the competitive mechanism of scientific resources allocation.展开更多
目的通过知识可视化分析方法,对人工智能技术用于卒中的研究构建知识图谱,探索知识结构,总结该领域的研究现状、热点和趋势。方法检索Web of Science核心合集中1985年1月-2022年3月有关人工智能和卒中相关的文献。对文献发表时间、国家...目的通过知识可视化分析方法,对人工智能技术用于卒中的研究构建知识图谱,探索知识结构,总结该领域的研究现状、热点和趋势。方法检索Web of Science核心合集中1985年1月-2022年3月有关人工智能和卒中相关的文献。对文献发表时间、国家/地区、机构、作者、研究领域进行分析。并利用CiteSpace软件进行文献计量学分析,包括关键词共现分析、引文共引及聚类分析,并绘制可视化图谱。结果通过检索和筛查,共有73个国家和地区的924篇文献纳入分析,发表时间跨度为1999-2022年。发表文献最多的是美国(274篇,29.7%)和中国(255篇,27.6%),发文前10位的机构中有6所来自美国,只有2所来自中国。人工智能技术用于卒中的研究从2012年开始快速增长,涉及多学科、多领域,包括人工智能相关的理论和技术研究,如工程学、计算机科学等,也包括卒中相关的神经科学、外科学、影像医学等。通过知识图谱分析,该领域主要的研究内容是人工智能应用于卒中的分类、治疗方式选择、预后及康复研究。在应用人工智能技术的同时,也会激发人工智能理论和技术的研究发展。应用更具潜力、更恰当的人工智能技术提升各种类型卒中的基础和临床研究是本领域的研究趋势。结论通过知识图谱分析该领域的关键研究、发展脉络,有助于科研人员和临床医师更好地理解人工智能用于卒中研究的现状和发展趋势,为未来的研究和临床实践提供参考。展开更多
文摘结合IMIA(International Medical Informatics Association)年鉴的定性数据和分别取自Web of Science和CNKI的国际、国内定量数据,用LDA主题模型识别研究的主题,在识别论文主题模型基础上采用3种聚类算法对研究进行聚类分析。研究发现,2000—2018年医学信息学分化出生物信息学和健康信息学两大分支,分别形成医学信息学的“硬”走向和“软”走向。在揭示两类走向分别标志医学信息学的技术性和应用性发展的同时,建议对医学信息学的健康信息学转向给予关注,并强化国家政策设计。
基金supported by the NSFC under Grant No. 61374175the China Postdoctoral Science Foundation under Grant 2017 M620944Fundamental Research Funds for the Central Universities
文摘Purpose: To investigate the effectiveness of using node2 vec on journal citation networks to represent journals as vectors for tasks such as clustering, science mapping, and journal diversity measure.Design/methodology/approach: Node2 vec is used in a journal citation network to generate journal vector representations. Findings: 1. Journals are clustered based on the node2 vec trained vectors to form a science map. 2. The norm of the vector can be seen as an indicator of the diversity of journals. 3. Using node2 vec trained journal vectors to determine the Rao-Stirling diversity measure leads to a better measure of diversity than that of direct citation vectors.Research limitations: All analyses use citation data and only focus on the journal level.Practical implications: Node2 vec trained journal vectors embed rich information about journals, can be used to form a science map and may generate better values of journal diversity measures.Originality/value: The effectiveness of node2 vec in scientometric analysis is tested. Possible indicators for journal diversity measure are presented.
文摘目的了解当前胰腺神经内分泌肿瘤(pNEN)影像研究领域的现状及热点问题。方法检索1998–2018年期间Web of Science核心数据库中有关pNEN研究的相关论文,采用文献计量学方法,通过CiteSpace软件进行定量分析。结果共检索到pNEN影像研究领域文献190篇,其中发表文献数量居前3位的国家为美国、德国及意大利。pNEN共被引文献的聚类包括:超声内镜、诊断现状、前瞻性评估、囊性胰腺神经内分泌瘤、富血供神经内分泌瘤、无功能胰腺神经内分泌瘤、体素内不相干运动及转移灶。pNEN研究领域热点词包括:细针穿刺活检、CT、诊断、胰腺、癌症、神经内分泌瘤、肿瘤、癌、管理。研究热点关键词聚类有:神经内分泌瘤、胰腺肿块大小、非高功能神经内分泌瘤、CT表现、转移灶、辅助研究、生长抑素类似物、生长抑素、术中超声及多发性内分泌瘤病Ⅰ型。结论 pNEN的精准影像学诊断仍然是该领域的热点问题。
文摘药品监管科学研究在保护和促进人民生命健康方面发挥着至关重要的作用,本文利用Web of Science数据库检索2004—2022年药品监管科学领域的相关文献,使用CiteSpace 5.6.R3软件对年度发文量、国家/机构/作者共现、期刊来源、关键词共现与突现等内容进行文献计量分析和可视化绘图,旨在对全球药品监管科学领域的相关研究进行科学计量分析,以确定其现状、热点和趋势,并促进各国合作和发展。研究结果表明,药品监管科学领域的相关研究已经受到全世界学者广泛关注,但是目前尚存在国家之间合作研究不紧密、缺少企业参与研究、缺少专门科研期刊等不足之处。当前的热点研究内容为基因治疗及细胞治疗领域内新技术的研究进展及其产品的安全性和有效性问题,同时药品监管科学在公共卫生和健康领域的应用以及人工智能技术与监管科学的交叉应用将是未来的研究重点。
文摘21世纪是海洋的世纪。为探究进入21世纪后全球在海洋经济方面的研究演进路径和未来可能的研究热点,文章选取Web of Science核心数据库中主题为"Marine Economy"或"Marine Economics"的1444篇期刊论文,利用Citespace软件分别进行科学合作网络分析、关键词共现分析和文献共被引分析。结果发现:进入21世纪以来,全球对海洋经济研究的关注度普遍提升。(1)美国、中国和英国构成了海洋经济领域研究的核心力量,但欧美国家之间机构合作较为密切,我国海洋研究机构国内外合作仍需加强,国际影响力仍需进一步提升;(2)现有海洋经济研究除聚焦渔业管理、海洋经济增长以及相关影响因素问题,还注重生态系统服务、环境保护等可持续性发展的问题;(3)近年来海洋经济研究相关热点开始转向小规模渔业管理、海洋生态环境保护、海洋产业空间布局和海洋休闲渔业,尤其是小规模渔业管理和海洋生态环境保护,是未来海洋经济研究需要重点关注的方向。
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No.J0910016)
文摘International cooperations have played an important role in academic activities as more and more researchers endeavor to participate in joint research or exchange with partners aboard. Focused on projects of Major International(Regional) Joint Research Program of the Natural Science Foundation of China(NSFC) from 2003 to 2008, we have investigated the characteristics of the scientific cooperation by mapping the funded projects from the aspects of topics, affiliations and cooperative countries(regions), respectively.Moreover, it is demonstrated that issues related to nano technologies, genes and ecological environments have become the hot topics in the joint research of NSFC, and projects with issues of big science have been preferentially funded under the program’s guide posted every year. Moreover, most granted projects were undertaken by the minority of affiliations with the leading research capability, which is the same to partners abroad. The aggregation effect has been greatly improved with the bilateral or multilateral agreement signed with scientific organizations abroad, so has the competitive mechanism of scientific resources allocation.
文摘目的通过知识可视化分析方法,对人工智能技术用于卒中的研究构建知识图谱,探索知识结构,总结该领域的研究现状、热点和趋势。方法检索Web of Science核心合集中1985年1月-2022年3月有关人工智能和卒中相关的文献。对文献发表时间、国家/地区、机构、作者、研究领域进行分析。并利用CiteSpace软件进行文献计量学分析,包括关键词共现分析、引文共引及聚类分析,并绘制可视化图谱。结果通过检索和筛查,共有73个国家和地区的924篇文献纳入分析,发表时间跨度为1999-2022年。发表文献最多的是美国(274篇,29.7%)和中国(255篇,27.6%),发文前10位的机构中有6所来自美国,只有2所来自中国。人工智能技术用于卒中的研究从2012年开始快速增长,涉及多学科、多领域,包括人工智能相关的理论和技术研究,如工程学、计算机科学等,也包括卒中相关的神经科学、外科学、影像医学等。通过知识图谱分析,该领域主要的研究内容是人工智能应用于卒中的分类、治疗方式选择、预后及康复研究。在应用人工智能技术的同时,也会激发人工智能理论和技术的研究发展。应用更具潜力、更恰当的人工智能技术提升各种类型卒中的基础和临床研究是本领域的研究趋势。结论通过知识图谱分析该领域的关键研究、发展脉络,有助于科研人员和临床医师更好地理解人工智能用于卒中研究的现状和发展趋势,为未来的研究和临床实践提供参考。
