基于二次函数曲线拟合的睡美人文献识别研究

[目的/意义]为了弥补已有睡美人文献识别方法的不足,在前人研究的基础上,提出基于二次函数曲线拟合的识别方法。[方法/过程]利用Origin Pro的批量曲线拟合功能,对1998-2002年发表的图书情报领域的文献引文轨迹进行曲线拟合,通过观察函数曲线对称轴的位置识别睡美人文献,并分析其社会影响力和社会价值。[结果/结论]通过引文曲线和SC、WC、LC等指标的对比分析,发现相对K指标识别方法,提出的睡美人文献识别方法更能体现睡美人文献的特征,为睡美人文献的识别提供了新的研究思路,是对睡美人文献识别方法的丰富与拓展。

王子文献的识别指标构建

[目的/意义]王子文献的准确识别有助于睡美人论文唤醒机制的研究,而前人的研究缺乏对王子文献识别方法的探索。为完善王子文献识别体系,该文提出了一个识别王子文献的客观指标——Pr指数,又称“王子系数”,通过量化标准来衡量王子文献,以减少主观识别带来的误差。[方法/过程]在前人研究的基础之上提取王子文献的基本特征,综合施引文献与“睡美人”唤醒年的时间跨度、施引文献与“睡美人”的同被引次数和自身被引频次3个参数构建Pr指数。选取WOS"information science&library science"领域1998-2007年间发表的4篇睡美人的565篇施引文献为研究对象。根据王子文献识别框架,计算施引文献的Pr指数并检验识别效果。[结果/结论]通过识别结果的分析发现:Pr指数对王子文献具有较强的敏感性,能够显著区分出王子文献,且识别出的王子文献特征明显,对睡美人的唤醒有着显著的牵拉作用,识别效果较好。

基于CTM模型的学科间知识交流分析——以图书情报学和计算机信息科学间的知识交流为例

[目的/意义]为展现学科间知识交流的研究内容、探测学科间知识交流的趋势,利用CTM模型从文献中提取学科间知识交流的主题,研究对促进学科知识发展与创新、推动学科间的知识交流与借鉴具有重要意义。[方法/过程]以图书情报学(ISLS)和计算机信息科学(CIS)为例,利用"二八定律"选取两学科核心期刊,以其中2008—2016年的文献数据为研究对象,借助开源软件R,利用困惑度和似然函数值变化拐点来确定模型主题数目,并根据文档—主题分布计算各个主题的主题强度,进而分析主题变化趋势。[结果/结论]该方法能够较全面地展现学科间知识交流的主题。分析主题—词汇分布,发现两学科在知识交流中主题内容不断丰富、交流主题更加细化。

神经内科住院医师信息共享及批判性思维能力的调查研究

目的:了解神经内科住院医师信息共享及批判性思维能力的整体情况及相关关系。方法:采用问卷调查方法,于2020年11至12月,采用信息共享能力量表和批判性思维能力量表对某三甲医院92名神经内科住院医师进行测量,运用Spearman秩相关分析方法探讨信息共享能力和批判性思维能力的相关性。结果:92名住院医师的信息共享能力评分为[32(8.5)]分,33人(35.9%)的信息共享能力具有强倾向性;批判性思维能力评分为(57.97±9.77)分,39人(42.4%)的批判性思维能力具有强倾向性。信息共享能力和批判性思维能力的评分呈正相关( r=0.70, P<0.001)。 结论:该院神经内科住院医师信息共享和批判性思维能力有待提高;其信息共享和批判性思维能力具有正相关性。可利用信息共享与批判性思维能力相互促进的关系进行相关医学教育课程设计,培养住院医师的科研创新能力和终身学习能力。

基于引文曲线导数的睡美人文献识别研究

文章借鉴微分学中的导数概念,提出利用引文导数对睡美人文献进行识别,以丰富识别睡美人文献的方法体系。选取WOS"information science & library science"领域1998—2003年发表的7553篇期刊文献为研究对象,利用Origin的微分功能计算其引文导数,识别其中的睡美人文献。通过对比实验发现,与被引速率相对比,引文导数对具有高影响力、深度睡眠、觉醒强度大的睡美人文献具有更好的识别效果。

心房颤动与认知功能障碍的研究态势及热点分析

目的探讨心房颤动与认知功能障碍的研究态势及热点。方法以Web of Science数据库中的核心合集作为基础数据来源, 检索心房颤动与认知功能障碍相关研究和综述文章, 检索时间为建库至2021年11月17日。运用Excel和VOSviewer对相关研究的发表时间、期刊、学科、国家、关键词进行文献计量和可视化分析。结果共纳入1 496篇文献作为原始数据集, 2011年后发文量迅速增长, 呈抛物上升状态。期刊Stroke发文量最多, 高质量期刊较多关注此类研究;学科中, 较多分布在神经、心血管研究、外周血管疾病、老年病学等领域。"卒中""风险因素"是出现频次最高的关键词, 心房颤动与认知功能障碍的研究热点主要围绕在抗凝药物、机制研究、流行病学及现况调查、导管消融术方面。结论基于已有研究, 未来应继续探索心房颤动与认知功能障碍的有效治疗方法。

基于Z分数与Sen’s斜率的研究前沿识别方法——以图书馆学领域为例

【目的/意义】学科领域的研究前沿是科学研究的重点。鉴于识别研究前沿中缺乏将用户需求信息和发文趋势结合的现况,本文提出基于引文量与发文量,利用Z分数与Sen's斜率的研究前沿识别方法。【方法/过程】利用LDA模型提取学科领域的研究主题,以Z分数代表研究主题的活跃度,Sen's斜率代表研究主题的发文趋势,以图书馆学领域为例,分析其研究主题在2012-2017年的发文量与引文量,实现对该领域研究前沿的识别。【结果/结论】图书馆学领域的前沿主题有图书馆网络化与自动化、阅读推广、公共文化事业、信息资源建设与知识管理等。通过与Citespace突发检测法相比,证明本文提出的方法在识别学科领域研究前沿时更全面。