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从文献计量学的理解 - UTS的作品
人工智能（AI）及其广泛的应用正在破坏性地改变人类的日常生活，讨论AI周围的道德和隐私问题是一个越来越多的话题，这不仅在学术界，而且是公众。本审查确定了关键实体（即领先的研究机构及其附属国家/地区，核心研究期刊和社区），这些实体有助于使用共同现场分析的AI及其相关的伦理和隐私问题的研究。主题分析使用局部层次树的AI伦理的主题局势以及通过科学进化途径随着时间的推移而对AI伦理的不断变化的社会利益。我们还将15个选择的AI技术与17个主要的道德问题配对，并从美国国家科学学院发表的自然，科学和论文集中发表的最新文章核心，确定了新兴的道德问题。这些见解，弥合了文献中AI技术和道德问题的知识基础，对科学政策，技术管理和公共管理方面的受众群体和观众都感兴趣。
人工智能时代的快乐学生
摘要 人工智能（AI）最初是计算机科学中一个模糊的概念，现在已被应用于我们生活的许多领域。由于它对复杂问题的另类见解，它引起了学术界的兴趣。因此，本研究采用文献计量方法来观察人工智能在旅游领域的进展。从 Scopus 数据库共收集了 102 篇论文。确定了最有成效的作者、合作和机构等关键因素，并使用共现网络和最常见的作者关键词确定了研究热点。通过主题演变分析可视化了人工智能的进展。研究结果表明，2017 年后人们对人工智能的兴趣日益浓厚，平均引用量表明论文被引用率很高。由于这是第一项在旅游背景下对人工智能进行文献计量的研究，因此它可以被认为对学者和旅游专业人士有用，因为它提供了人工智能的总体概述，展示了研究趋势和热门论文。
用文献计量学回顾二十年的能源系统分析
摘要 在过去二十年中，能源系统分析 (ESA) 领域的出版物数量呈指数级增长。本文采用不同的统计技术对 ESA 进行了全面的文献计量分析，以研究基础科学的结构、特征和模式。结果的重点是与出版物数量和类型、机构、作者和国家之间的合作联系以及该领域内的动态趋势有关的定量指标。产量最高的五个和十二个国家分别拥有 50% 和 80% 的 ESA 出版物。占主导地位的机构甚至更加集中在少数几个国家。通过分析合作网络，也证实了国家和机构内发表的论文集中度很高。这些表明同一所大学或至少是同一个国家内的主导合作。最成功的期刊、作者和机构之间也存在着密切的联系。《能源》杂志在该领域的出版物最多，其主编是该领域出版物最多的作者，也是该领域被引用次数最多的出版物的作者。就过去十年该领域的动态而言，近年来，与灵活性和混合/综合能源系统相关的主题的影响力越来越大，而个别技术则有所下降。本文全面概述了二十年来的研究成果，使感兴趣的读者能够全面了解这一活跃领域的主要趋势。
分析基于书目计量学摘要
互联网经济是一种新的经济现象，将网络信息技术作为运营商，并且已成为当前经济和社会发展的骨干力量[1]。主要基于“ Internet +”平台，它将将互联网与传统工业经济相结合，并加速传统经济的转型，升级和创新发展。目前，互联网与各个经济领域的深层整合产生了许多新事物，这在很大程度上会影响公司生产，工业升级，人类生活，社会管理和其他方面。例如，诸如电子商务和互联网融资等新兴服务行业的发展大大增加了第三级行业的比例，并促进了工业结构的优化和升级。因此，作为中国经济发展的新推动力，互联网经济对社会生产中多个行业和领域的发展产生了重要影响，并且在加速新经济正常的形成方面具有重要意义。因此，在互联网经济成为研究热点的背景下，当前的研究状况和进步被整理以提供未来研究的参考。基于此，本文使用CNKI和BiblioMetrics软件对互联网经济文献进行深入分析，并预测互联网经济的未来发展方向。
关于风湿性心脏病的健康教育
背景：使用文献计量方法来分析体外膜氧合（ECMO）的研究状况和发展趋势，我们旨在为临床医生，科学家和利益相关者提供对ECMO研究的最新和最全面的概述。材料和方法：使用Excel和Vosviewer，对ECMO的文献进行了系统的分析，有关出版趋势，期刊来源，基金会，国家，机构，机构，核心作者，研究热点和市场分布。结果：ECMO的研究过程中有五个重要的时间节点，包括第一个ECMO操作的成功，ELSO的建立以及Infuenza A/H1N1和Covid-19的爆发。ECMO的研发中心是美国，德国，日本和意大利，对ECMO的关注逐渐增加。文献中最常用的产品来自Maquet，Medtronic和Livanova。医学企业非常重视ECMO研究的资金。近年来，文献主要集中在以下方面：ARDS的治疗，预防与系统相关的并发症，新生儿和儿科患者的应用，心脏源性休克的机械循环支持以及ECPR和ECPR和ECPR和ECPR和ECMO。结论：近年来，病毒肺炎的频繁流行和ECMO的技术进步导致临床应用增加。ECMO研究的热点显示在ARDS的治疗，对心源性休克的机械循环支持以及在Covid-19大流行期间的应用。
智能医疗的人工智能和多模态数据融合：主题建模和文献计量学
摘要 人工智能 (AI) 的进步推动了广泛的研究，旨在为智能医疗开发多种多模态数据分析方法。基于定量方法的该领域文献大规模分析很少。本研究对 2002 年至 2022 年的 683 篇文章进行了文献计量和主题建模检查，重点关注研究主题和趋势、期刊、国家/地区、机构、作者和科学合作。结果表明，首先，文章数量从 2002 年的 1 篇增加到 2022 年的 220 篇，其中大多数发表在将医疗保健和医学研究与信息技术和人工智能联系起来的跨学科期刊上。其次，研究文章数量的显着增加可以归因于非英语国家/地区学者的贡献不断增加，以及美国和印度作者的显著贡献。第三，研究人员对各种研究问题表现出浓厚的兴趣，尤其是用于脑肿瘤分析的跨模态磁共振成像 (MRI)、通过多维数据分析进行癌症预测以及医疗保健中的人工智能辅助诊断和个性化，每个主题的研究兴趣都在显著增加。目前，一种新兴趋势是将生成对抗网络和对比学习应用于多模态医学图像融合和合成，并以数据为中心利用功能性 MRI 和脑电图的组合时空分辨率。这项研究有助于增强研究人员和从业者对基于多模态数据分析的人工智能智能医疗的当前焦点和未来发展轨迹的理解。
基于文献计量的2012—2021年根际微生物研究进展及热点分析
根际微生物是植物促生和生物防治的重要生物体。为全面系统地了解根际微生物研究热点和前沿动态，从Web of Science中收集了6056篇有关根际微生物的文献，采用CiteSpace 6.1.3和R 5.3.1进行文献计量分析。结果显示，近几十年来该领域的总参考文献量呈上升趋势。中国、印度和巴基斯坦是发文量最多的三个国家，德国、美国和西班牙是与其他国家合作发表论文最多的国家。该领域的核心研究内容是生物防治、细菌群落、ACC脱氨酶、植物修复、诱导系统抗性和植物促生。种子生长、芽孢杆菌、植物生长及生物防治是目前及未来相当长一段时间内根际微生物研究领域的热点。上述研究成果从引文角度定量、客观、科学地描述了2012年至2021年根际微生物研究现状及研究热点，以期推动该领域的深入研究，并为相关领域学者提炼研究动态及科学问题提供参考信息。
脊髓神经损伤与修复人工智能研究的全球研究趋势与热点——文献计量与可视化分析
结论：我们确定了脊髓神经损伤与修复领域人工智能研究的三个研究热点：（1）智能机器人和肢体外骨骼辅助康复训练；（2）脑机接口；（3）神经调节和非侵入性电刺激。此外，还讨论了许多新的热点：（1）从基于卷积神经网络的图像分割模型入手；（2）利用人工智能制造聚合物生物材料，为神经干细胞衍生的神经网络组织提供所需的微环境；（3）人工智能生存预测工具，以及遗传学领域的转录因子调控网络。虽然人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究有很多好处，但该技术也存在一些局限性（数据和伦理问题）。未来的研究应解决数据收集问题，这需要大量高质量的临床数据样本来建立有效的人工智能模型。同时，该领域的基因组学和其他机制研究还很脆弱。未来，机器学习技术，如AI生存预测工具和转录因子调控网络，可用于与再生相关基因的上调和轴突生长的结构蛋白的产生相关的研究。
近十年新生儿 MRI 脑神经影像学研究的全球趋势：文献计量分析
神经影像学在新生儿的评估、治疗和预后判断中起着核心作用。近年来，对发育中大脑的探索一直是科研人员和临床医生研究的一大重点，尤其是磁共振成像（MRI）非侵入性神经影像学方法在展示新生儿和婴儿大脑与行为变化之间的联系方面发挥着重要作用（1,2）。MRI不仅间接反映了分子和细胞水平上观察到的复杂动态过程，而且还提供了有关大脑形态、结构连接、灰质和白质微结构特性以及大脑功能结构的信息（3-5）。通过阅读专业文献，可以利用文献计量学了解神经影像学专业或研究领域的前沿动态和发展趋势，从而帮助科研人员预测未来的研究趋势（6-11）。因此，本研究试图利用文献计量学方法对近十年来新生儿MRI脑神经影像学的研究状况进行统计分析，并评估该领域的研究热点和现状。
Google Scholar：学术经济平台化
自 20 世纪中叶尤金·加菲尔德 (Eugene Garfield) 开发引文索引作为一种自动组织科学信息的方法以来 (Garfield, 1955)，文献计量学一直是学术出版的重要组成部分。引文索引为评价性文献计量学铺平了道路，而评价性文献计量学的核心地位长期以来在学术界一直存在争议 (例如参见欧洲委员会，2019 年；Nygaard & Bellanova，2017 年；Crane & Glozer，2022 年)。尽管长期以来存在担忧，但研究评估人员和管理者（如资助者和大学招聘委员会）仍在继续使用指标来快速估计研究和研究人员的质量，商业学术出版行业也在继续开发评价指标和分析作为下一代产品。本文不会增加大量批评学术指标和学术工作计量化的文献，而是探讨 Alphabet 等平台企业通过 Google Scholar 等服务提供的学术指标的后果。