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文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)系列1:bibliometrix包簡介

 松哥精鼎統(tǒng)計(jì) 2020-10-23
導(dǎo)讀

    文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是指運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,基于目前已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn),圍繞某個(gè)特定的主題,進(jìn)行定量地分析,可以幫助我們快速了解某個(gè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)與趨勢,作者合作網(wǎng)絡(luò),機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò),文章關(guān)聯(lián)度分析等等。分析結(jié)果可以以統(tǒng)計(jì)表或統(tǒng)計(jì)圖的方式展現(xiàn)。學(xué)習(xí)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)可以讓您快速了解某個(gè)領(lǐng)域,并跟蹤發(fā)展動(dòng)態(tài)!


    精鼎特邀作者“貓?jiān)诩彝鍾”,將會(huì)給大家?guī)硐盗薪坛?,希望能給大家?guī)硎斋@,也請大家一如既往的支持與關(guān)注精鼎統(tǒng)計(jì)!      


Bibliometrix包簡介





Bibliometrix是一個(gè)較全面的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析和科學(xué)可視化的R語言軟件包,由Massimo Aria and Corrado Cuccurullo開發(fā)和維護(hù)。CRAN官網(wǎng)可以直接下載穩(wěn)定版Bibliometrix,亦可以在GitHub下載最新版Bibliometrix。
Bibliometrix 包主要支持4種數(shù)據(jù)庫:SCOPUS, Web of Science,Cochrane Database of Systematic Reviews(CDSR) 和RISmed PubMed/MedLine。
功能:
Bibliometrix能夠轉(zhuǎn)換上述4種數(shù)據(jù)庫下載數(shù)據(jù)的格式,使其能夠在R環(huán)境中被運(yùn)用。Bibliometrix包括2大系列功能,基本包括了文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)所涉及的分析技術(shù):1)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)基礎(chǔ)分析和分析指標(biāo)的提取;2)文獻(xiàn)相關(guān)的概念、知識(shí)和社會(huì)結(jié)構(gòu)的挖掘(如圖1)。
圖1 文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析與可視化技術(shù)

表1列出了Bibliometrix包的主要文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的分析流程及其相對應(yīng)的功能函數(shù)。

表1 Bibliometrix包主要功能
分析流程
功能函數(shù)
描述
輸出
數(shù)據(jù)加載和格式轉(zhuǎn)換
readFiles()
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
文獻(xiàn)目錄數(shù)據(jù)框
 
convert2df()
轉(zhuǎn)化為文獻(xiàn)目錄數(shù)據(jù)框格式
 
 
retrievalByAuthorID()
Scopus數(shù)據(jù)庫獲取作者文檔信息
 
 
 
 
 
描述性文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析
biblioAnalysis()
返回bibliometrix類型對象
 
 
summary() and plot()
總結(jié)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析主要結(jié)果
結(jié)果列表
 
citations()
確定高被引文獻(xiàn)或作者
 
 
localCitations()
本領(lǐng)域高被引作者
 
 
dominance()
計(jì)算作者主導(dǎo)性排名
 
 
Hindex()
學(xué)術(shù)影響力
 
 
lotka()
lotka定律檢驗(yàn)
 
 
keywordGrowth()
高頻率關(guān)鍵詞/術(shù)語累積出現(xiàn)次數(shù)
 
 
keywordAssociation()
作者關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)WoS增加關(guān)鍵詞
 
文檔×屬性矩陣
metaTagExtration()
提取其他標(biāo)簽,不同于標(biāo)準(zhǔn)的WoS/Scopus格式
文檔×屬性矩陣
 
termExtraction()
術(shù)語詞干提取
 
 
cocMatrix()
創(chuàng)建文檔×屬性矩陣
 
標(biāo)準(zhǔn)化
normalizeSimilarity()
計(jì)算網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中對象間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度
相似性矩陣
數(shù)據(jù)降維
conceptualStructure()
運(yùn)用MCA和聚類技術(shù)分析概念結(jié)構(gòu)
共現(xiàn)矩陣,MCA和聚類結(jié)果
網(wǎng)絡(luò)矩陣
biblioNetwork()
創(chuàng)建文獻(xiàn)耦合、共被引、合作和共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
網(wǎng)絡(luò)矩陣和歷史網(wǎng)絡(luò)矩陣
 
histNetwork()
創(chuàng)建共被引歷史演化網(wǎng)絡(luò)
 
可視化
networkPlot()
網(wǎng)絡(luò)可視化或調(diào)用VOSviewer軟件
網(wǎng)絡(luò)可視化圖
 
histPlot()
歷史演化網(wǎng)絡(luò)可視化
共被引歷史演化圖
 
conceptualStructure()
概念結(jié)構(gòu)可視化
 

Bibliometrix包基本能實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析中的主要分析和科學(xué)可視化,但其可視化效果有待提高??山Y(jié)合R語言其他包(例如:ggplot2包)和VOSviewer軟件(bibliometrix::networkPlot功能可以直接調(diào)用),美化科學(xué)可視化。
文獻(xiàn)增長模式:
文獻(xiàn)與作者分布規(guī)律:
高產(chǎn)作者文獻(xiàn)與被引時(shí)間演化
作者合作網(wǎng)絡(luò)(社會(huì)結(jié)構(gòu)圖,結(jié)合VOSviewer)
國家合作(結(jié)合VOSviewer):
關(guān)鍵詞共現(xiàn)(結(jié)合VOSviewer)::
作者共被引(結(jié)合VOSviewer)::
領(lǐng)域前30作者-關(guān)鍵詞-出版源結(jié)果:
主要文獻(xiàn)歷史演化:
小結(jié):
有許多軟件和R語言包也可以做文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析,但多數(shù)分析工具只能實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中少數(shù)或部分功能,不具備完整的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析流程。Bibliometrix包具備數(shù)據(jù)導(dǎo)入、轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)分析和科學(xué)可視化較為完整的文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析流程,基本能滿足文獻(xiàn)計(jì)量研究,而且其功能還在不斷擴(kuò)充中。
后續(xù)我們將以WoS數(shù)據(jù)庫為例,向大家展示biobliometrix包的各項(xiàng)功能。

參考:
[1] https://cran./web/packages/bibliometrix/vignettes/bibliometrix-vignette.html
[2] Aria, M. & Cuccurullo, C. (2017) bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis, Journal of Informetrics, 11(4), pp 959-975, Elsevier.

SPSS實(shí)戰(zhàn)系列[2]

【贈(zèng)人玫瑰,手留余香】

【2049】SCI作圖又一技能-嵌入圖

【2048】定性資料一致性評價(jià)

【2047】SCI編輯讓做偏相關(guān)散點(diǎn)圖,怎么破?

【2046】非參數(shù)檢驗(yàn)兩兩比較,步驟都對,為啥你操作不出來

【2045】有序Logistc回歸,為什么不能計(jì)算OR值,那還玩啥?

【2044】書中從來沒告訴你的,線性回歸啞變量如何設(shè)置?

【2043】SPSS如何開啟unicode on?

【2042】這張ROC圖有兩個(gè)問題,你能識(shí)別嗎?

【2041】為什么SPSS讀取Excel數(shù)據(jù)亂碼或空值,真實(shí)案例

【2040】誰說SPSS不能畫統(tǒng)計(jì)地圖

【2039】單因素方差分析沒有原始數(shù)據(jù)怎么辦?

【2038】別犯愁了,SPSS數(shù)據(jù)錄入格式就這4種,松哥給你總結(jié)好了

【2037】如何計(jì)算二項(xiàng)logistic回歸模型的靈敏度、特異度等指標(biāo)

【2036】如何比較不同組相關(guān)的一致性?

【2035】松哥帶您分享一篇文章帶來的若干思考【薦薦薦】

【2034】松哥松哥告訴我,中位數(shù)95%可信區(qū)間怎么做?

【2033】如何讓SPSS根據(jù)自身數(shù)據(jù)庫行號(hào)產(chǎn)生ID特征變量

2032】SPSS如何實(shí)現(xiàn)百分?jǐn)?shù)的平方根反正弦變換

【2031】相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗(yàn)如何實(shí)現(xiàn)兩兩事后比較

【2030】多元回歸中交互作用的評價(jià)

【2029】SCI編輯讓我報(bào)告LSD-t檢驗(yàn)的t值,可是SPSS沒有啊,怎么辦?

【2028】配伍組設(shè)計(jì),二分類資料如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析?

【2027】如何利用SPSS計(jì)算總體率與總體均數(shù)的95%可信區(qū)間

【2026】SPSSS如何實(shí)現(xiàn)哈迪-溫伯格平衡(Hardy-Weinberg equilibrium)法則檢驗(yàn)

【2025】R×C列聯(lián)表(分類數(shù)據(jù))的統(tǒng)計(jì)分析方法選擇與SPSS實(shí)現(xiàn)

【2024】SPSS實(shí)現(xiàn)LD50/LC50計(jì)算

【2023】Kappa一致性與組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(ICC)應(yīng)用辨析【推薦】

【2022】層次分析法幫你選股票

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【2019】卡方分割無需手動(dòng),SPSS自動(dòng)可實(shí)現(xiàn)啦!

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【2017】SPSS輸出結(jié)果統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖的專業(yè)性編輯及三線表定制格式贈(zèng)送!

【2016】卡方檢驗(yàn)之SPSS實(shí)現(xiàn)簡約版(視頻)

【2015】t檢驗(yàn)之SPSS實(shí)現(xiàn)簡約版(視頻)

【2014】SPSS中如何設(shè)置啞變量

【2013】SPSS快速入門之SPSS常用3界面介紹

【2012】分層回歸之SPSS實(shí)踐

【2011】SPSS直接物理拆分為兩個(gè)文件

【2010】傾向性評分(PSM)的SPSS24.0實(shí)戰(zhàn)

【2009】如何SPSS實(shí)現(xiàn)隨機(jī)分組

【2008】趨勢性卡方檢驗(yàn)專題討論

【2007】2個(gè)因素均為重復(fù)測量數(shù)據(jù)方差分析

【2006】為什么配對樣本t檢驗(yàn),SPSS結(jié)果默認(rèn)輸出相關(guān)性

【2005】SPSS軟件作圖如何去除頂部與右邊邊框

【2004】如何讓SPSS自動(dòng)按照四分位數(shù)間距分組某變量【技巧】

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【2002】太傷自尊,以為學(xué)會(huì)了,現(xiàn)在用SPSS連兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)都做不好

【2001】SPSS作圖坐標(biāo)軸不過原點(diǎn)的解決辦法

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