为全面了解土壤胶体影响重金属行为方向的研究现状和前沿动态,基于Web of Science(WoS)核心合集数据库,利用WoS自带分析工具、HistCite引文图谱分析软件、VOSviewer和Citespace可视化分析软件对1990—2021年间土壤胶体影响重金属行为的...为全面了解土壤胶体影响重金属行为方向的研究现状和前沿动态,基于Web of Science(WoS)核心合集数据库,利用WoS自带分析工具、HistCite引文图谱分析软件、VOSviewer和Citespace可视化分析软件对1990—2021年间土壤胶体影响重金属行为的文献进行了计量分析。结果表明,在世界范围内该方向的发文量逐年稳步增长,我国相关研究起步较晚,但近些年呈现迅猛发展的势头。目前土壤胶体影响重金属行为研究发文量最多的国家和研究机构分别是美国和中国科学院,发文量最高的期刊为Environmental Science&Technology,主要研究学科为环境科学与生态学的交叉学科。关键词聚类分析显示“土壤胶体颗粒粒径分级与重金属的形态分布”、“土壤胶体的释放、沉积及对重金属的吸附作用”和“土壤胶体颗粒的迁移机制与迁移模型研究”为主要的研究主题,人工纳米颗粒在土壤中的行为、迁移转化以及生物有效性是现阶段的研究热点。利用场流分离技术结合单粒子电感耦合等离子体质谱等技术,探讨土壤胶体与人工纳米颗粒之间发生的复杂相互作用及其对人工纳米颗粒迁移归趋与环境命运的影响,是未来的主要研究方向。展开更多
低温逆境已成为限制全球小麦稳产丰产与优质的主要农业气象灾害之一。为客观全面地了解全球小麦低温逆境领域的研究现状和发展趋势,基于Web of Science核心数据库中2000-2020年发表的以“小麦”和“低温”为研究主题的相关文献为数据源...低温逆境已成为限制全球小麦稳产丰产与优质的主要农业气象灾害之一。为客观全面地了解全球小麦低温逆境领域的研究现状和发展趋势,基于Web of Science核心数据库中2000-2020年发表的以“小麦”和“低温”为研究主题的相关文献为数据源,利用CiteSpace可视化分析软件对检索到与主题密切相关的475篇文献从发文数量、发文国家、发文作者、研究机构、研究热点等方面进行统计分析。结果表明:自2000年以来,小麦低温逆境领域年发文数量总体呈波动上升趋势;以中国、美国和加拿大等国家为代表的农业大国均致力于该领域的研究;美国学者Skin⁃ner是该领域发文量最多的作者,与其他学者合作密切的有李向楠和Fowler;该领域文献多发表于《Molecular Genetics and Genomics》和《Annual Review of Plant Biology》等优质期刊上;俄罗斯科学院是该领域发文量最多的科研机构;耐低温小麦新品种培育、耐寒分子生物学研究以及提高小麦产质量等方面成为该领域的研究热点。展开更多
为了解淀粉多酚相互作用的研究现状和发展趋势,采用文献计量学方法,以Web of Science核心合集数据库出版日期为2010-01-01至2024-04-18的论文为研究对象,进行可视化分析,为相关学科的研究提供参考。结果显示:淀粉多酚相互作用研究领域...为了解淀粉多酚相互作用的研究现状和发展趋势,采用文献计量学方法,以Web of Science核心合集数据库出版日期为2010-01-01至2024-04-18的论文为研究对象,进行可视化分析,为相关学科的研究提供参考。结果显示:淀粉多酚相互作用研究领域的年发文量总体呈上升趋势;中国研究机构在该领域发文数量优势明显,但在影响力方面与新西兰、澳大利亚和西班牙等国的研究机构相比还有一定差距;该领域研究热点主要集中在食品科学技术与化学学科方向,但同时也展示出多学科交叉融合的发展趋势。消化、特性、相互作用、生物利用度、抗菌活性、分子对接、复合物、纳米颗粒、活性膜等方面是该领域的研究前沿。展开更多
目的分析近20年来副凋亡研究现状、热点和发展趋势,为今后的研究提供参考。方法以副凋亡为主题在Web of Science数据库中检索并筛选于2003年1月1日至2023年12月31日发表的语言为英语的论著和综述,利用CiteSpace和VOSviewer软件生成知识...目的分析近20年来副凋亡研究现状、热点和发展趋势,为今后的研究提供参考。方法以副凋亡为主题在Web of Science数据库中检索并筛选于2003年1月1日至2023年12月31日发表的语言为英语的论著和综述,利用CiteSpace和VOSviewer软件生成知识图谱。结果共纳入305篇文献,副凋亡研究的发文量呈逐年递增趋势。中国(106篇)和亚洲大学(韩国)分别是发文量最多的国家和机构,美国与其他国家合作更频繁。刊文量较多的期刊为《Cell death disease》《Photochemistry and Photobiology》《Oncotarget》。关键词的热度分析显示线粒体功能障碍、内质网自噬、乳腺癌和肝细胞癌是该领域的研究热点。结论国内外副凋亡研究发展迅速,尤其在肿瘤学领域,信号通路将成为未来研究的重点。展开更多
为进一步了解水稻土土壤微生物领域的研究进展和未来发展趋势,基于Web of Science数据库,采用文献计量学的分析方法,分析了2014-2023年水稻土土壤微生物领域文章。结果表明,2014-2023年全球范围内关于水稻土土壤微生物发表文章数量共计...为进一步了解水稻土土壤微生物领域的研究进展和未来发展趋势,基于Web of Science数据库,采用文献计量学的分析方法,分析了2014-2023年水稻土土壤微生物领域文章。结果表明,2014-2023年全球范围内关于水稻土土壤微生物发表文章数量共计768篇,其中美国、印度、中国发文量排在前3位;研究机构中法国国家科学研究中心位居首位,发文量达36篇;中国科学院位列第二,发文量为33篇。该领域研究论文主要发表在Frontiers in Microbiology、Microorganisms和Frontiers in Plant Science;研究学科包括微生物学、农学、分子生物学等相关学科。展开更多
以2000—2023年“Web of Science核心合集”中111篇与战争旅游研究高度相关的论文为基础,对战争旅游研究现状及成果进行系统性总结和梳理。研究发现:按照文献发表数量,战争旅游的发展可分为萌芽期(2000—2009年)、缓慢增长期(2010—2015...以2000—2023年“Web of Science核心合集”中111篇与战争旅游研究高度相关的论文为基础,对战争旅游研究现状及成果进行系统性总结和梳理。研究发现:按照文献发表数量,战争旅游的发展可分为萌芽期(2000—2009年)、缓慢增长期(2010—2015年)和快速增长期(2016年至今)3个阶段;战争旅游研究的方法主要采用定性研究,但定量研究和混合研究方法也逐渐受到研究者的重视;战争旅游的相关研究内容主要集中在战争旅游概念界定、战争旅游体验、战争旅游动机、战争旅游游客类别、战争旅游的功能、战争旅游目的地管理6个方面。最后,结合国外的研究经验,立足于中国的实际情况,就中国战争旅游地的实践发展提出建议,并对该领域的未来研究进行展望。展开更多
植物内生真菌作为一种高度生物多样性和多用途的微生物群落而备受关注。深入了解植物内生真菌研究现状,可为该领域未来研究方向的确立及发展趋势预测提供理论依据。本文通过文献计量学方法,对1926年至2022年11月期间Web of Science核心...植物内生真菌作为一种高度生物多样性和多用途的微生物群落而备受关注。深入了解植物内生真菌研究现状,可为该领域未来研究方向的确立及发展趋势预测提供理论依据。本文通过文献计量学方法,对1926年至2022年11月期间Web of Science核心合集数据库收录的植物内生真菌相关论文,以“植物内生真菌(Endophytic Fungi)”为检索词进行主题检索,统计相关文献的作者、国家、机构、年发表量、学科、期刊和关键词的分布情况,并利用文献可视化软件VOSviewer对所得数据进行分析。检索结果显示,1926年至2022年11月Web of Science一共收录“Endophytic Fungi”相关论文9945篇,从作者来看,以佘志刚、Proksch Peter、王斌贵以及Lee In-Jung等人为核心的研究团队发文量最高。中国、美国、印度、德国和巴西是发文量最多的国家,其中中国在该领域的发文量占总发文量的33.9%。国内主要发文机构集中在中国科学院、中国科学院大学、中山大学,国外的主要发文机构是圣保罗大学、美国农业部、法国国家科学研究中心。植物内生真菌生物多样性、植物内生真菌与宿主互作机制及利用以及植物内生真菌次生代谢产物生物活性物质挖掘为本领域研究热点,植物内生真菌代谢组学和天然衍生产品合成也是诸多学者关注的重点。本文为植物内生真菌相关领域的学者寻找潜在合作者与合作机构,并为其追踪当下研究热点和分析未来研究发展趋势提供重要参考依据。展开更多
目的应用文献计量学方法分析近10年来近视研究领域的现状、热点和未来的发展方向。方法检索Web of Science核心数据库中2013年1月1日至2022年12月31日近视相关的研究类和综述类文献,使用VOSviewer软件对国家、研究机构、作者进行共现分...目的应用文献计量学方法分析近10年来近视研究领域的现状、热点和未来的发展方向。方法检索Web of Science核心数据库中2013年1月1日至2022年12月31日近视相关的研究类和综述类文献,使用VOSviewer软件对国家、研究机构、作者进行共现分析,使用CiteSpace软件对关键词和共被引参考文献进行聚类分析。结果最终纳入9745篇文献,涉及123个国家或地区,7150个机构和29343位作者。通过分析发现全球在近视领域的发文量整体呈增长趋势,中国是发文量最多的国家,来自美国的研究总被引用次数最多。关键词分析结果表明,早期近视研究热点主要集中于屈光手术、并发症的诊断与治疗、遗传学研究以及流行病学特征,而近年来研究重点已迅速转向近视的预防和控制。共被引文献聚类分析结果显示,近视领域包含多个聚类模块,如#0学龄儿童、#1小切口角膜基质透镜取出术、#2近视控制、#3屈光不正、#4接触镜等研究方向。研究前沿主要聚焦于近视管理技术、近视与视网膜和脉络膜血管、人工智能在近视领域的应用等方面。结论近十年近视研究领域涵盖眼科学、分子生物学、遗传学、眼视光学、流行病学等多个学科领域。未来需要进一步探索近视的病因和发病机制、早期识别和筛查、管理技术、人工智能辅助诊断等,以制定更加有效、安全的近视防控策略。展开更多
目的:运用文献计量学方法分析男男性行为(MSM)相关艾滋病的研究现状、前沿热点和研究趋势,为艾滋病防治研究提供借鉴。方法:计算机检索并收集Web of Science核心合集数据库中与MSM相关艾滋病有关的文献,运用CiteSpace软件进行作者合作...目的:运用文献计量学方法分析男男性行为(MSM)相关艾滋病的研究现状、前沿热点和研究趋势,为艾滋病防治研究提供借鉴。方法:计算机检索并收集Web of Science核心合集数据库中与MSM相关艾滋病有关的文献,运用CiteSpace软件进行作者合作分析、机构分布分析,并绘制关键词共现和聚类知识图谱。结果:共纳入MSM相关艾滋病研究文献5221篇,发文量整体呈现上升趋势,发文量最多的国家是美国,发文量最多的机构是加利福尼亚大学旧金山分校,发文量最大的期刊是AIDS and Behavior,Mayer是核心作者,纳入研究的高频关键词为HIV/AIDS,gay men,infection,risk behavior,prevention。结论:MSM相关艾滋病的研究处于积极状态,研究主题丰富,热点集中,作者合作度高。未来还需继续探索积极有效的干预措施,早期和全面识别具有感染风险的MSM人群,快速启动抗逆转录病毒治疗,注重MSM人群心理健康,构建良好的社会支持和照护系统。展开更多
目的通过文献计量学及可视化分析,对心肌桥的研究热点进行全面概述,寻找未来的研究方向。方法在Web of Science数据库中检索出1991~2022年关于心肌桥的文献,使用VOSviewer、CiteSpace和R包“bibliometrix”进行文献计量学分析。结果本...目的通过文献计量学及可视化分析,对心肌桥的研究热点进行全面概述,寻找未来的研究方向。方法在Web of Science数据库中检索出1991~2022年关于心肌桥的文献,使用VOSviewer、CiteSpace和R包“bibliometrix”进行文献计量学分析。结果本研究共纳入2030篇英文文献。发表文章的数量呈逐年增长的趋势。这些文献出自75个国家的2333个机构,其中领先的国家是美国,领先的机构是哥伦比亚大学。Annals of Thoracic Surgery为发表相关论文数量最多的期刊,Tremmel Jennifer A为发表相关论文数量最多的作者。最常见的关键词是心肌桥、心力衰竭、心源性休克、心肌梗死等。结论经调查研究,心肌桥的病理和病理生理学、诊断方法、临床症状和治疗等会成为未来心肌桥研究的重点内容。展开更多
人工智能驱动的科学研究(AI for Science)被视为科学发现的第五范式的曙光。依循演绎主义的科学研究逻辑,梳理了人工智能在科学假设生成、数据收集以及分析挖掘中的应用。人工智能“数据算法算力”三原则,对科学数据的质量、算法的复杂...人工智能驱动的科学研究(AI for Science)被视为科学发现的第五范式的曙光。依循演绎主义的科学研究逻辑,梳理了人工智能在科学假设生成、数据收集以及分析挖掘中的应用。人工智能“数据算法算力”三原则,对科学数据的质量、算法的复杂性以及计算能力提出了更高的要求。AI for Science时代预计会出现科技巨头、AI专家、软硬件工程师、政府以及教育机构等紧密协同的新型科研模式。然而,AI算法的黑箱特性对科学研究的可解释性和可重复性构成潜在威胁。因此,在推进人工智能驱动的科学研究的发展过程中,必须坚持伦理优先的原则,注重科学数据的安全性管理,防范化解大模型分布外泛化带来的解释性弱等问题。展开更多
Purpose:The goal of this study is to analyze the relationship between funded and unfunded papers and their citations in both basic and applied sciences.Design/methodology/approach:A power law model analyzes the relati...Purpose:The goal of this study is to analyze the relationship between funded and unfunded papers and their citations in both basic and applied sciences.Design/methodology/approach:A power law model analyzes the relationship between research funding and citations of papers using 831,337 documents recorded in the Web of Science database.Findings:The original results reveal general characteristics of the diffusion of science in research fields:a)Funded articles receive higher citations compared to unfunded papers in journals;b)Funded articles exhibit a super-linear growth in citations,surpassing the increase seen in unfunded articles.This finding reveals a higher diffusion of scientific knowledge in funded articles.Moreover,c)funded articles in both basic and applied sciences demonstrate a similar expected change in citations,equivalent to about 1.23%,when the number of funded papers increases by 1%in journals.This result suggests,for the first time,that funding effect of scientific research is an invariant driver,irrespective of the nature of the basic or applied sciences.Originality/value:This evidence suggests empirical laws of funding for scientific citations that explain the importance of robust funding mechanisms for achieving impactful research outcomes in science and society.These findings here also highlight that funding for scientific research is a critical driving force in supporting citations and the dissemination of scientific knowledge in recorded documents in both basic and applied sciences.Practical implications:This comprehensive result provides a holistic view of the relationship between funding and citation performance in science to guide policymakers and R&D managers with science policies by directing funding to research in promoting the scientific development and higher diffusion of results for the progress of human society.展开更多
Traditional large-scale multi-objective optimization algorithms(LSMOEAs)encounter difficulties when dealing with sparse large-scale multi-objective optimization problems(SLM-OPs)where most decision variables are zero....Traditional large-scale multi-objective optimization algorithms(LSMOEAs)encounter difficulties when dealing with sparse large-scale multi-objective optimization problems(SLM-OPs)where most decision variables are zero.As a result,many algorithms use a two-layer encoding approach to optimize binary variable Mask and real variable Dec separately.Nevertheless,existing optimizers often focus on locating non-zero variable posi-tions to optimize the binary variables Mask.However,approxi-mating the sparse distribution of real Pareto optimal solutions does not necessarily mean that the objective function is optimized.In data mining,it is common to mine frequent itemsets appear-ing together in a dataset to reveal the correlation between data.Inspired by this,we propose a novel two-layer encoding learning swarm optimizer based on frequent itemsets(TELSO)to address these SLMOPs.TELSO mined the frequent terms of multiple particles with better target values to find mask combinations that can obtain better objective values for fast convergence.Experi-mental results on five real-world problems and eight benchmark sets demonstrate that TELSO outperforms existing state-of-the-art sparse large-scale multi-objective evolutionary algorithms(SLMOEAs)in terms of performance and convergence speed.展开更多
近年来,在算法、数据、算力三大引擎驱动下,人工智能(artificial intelligence,AI)发展迅速,并在AlphaFold3、核聚变智能控制、新冠药物设计等前沿领域取得诸多令人瞩目的成果。AI驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)解决了科学数据分...近年来,在算法、数据、算力三大引擎驱动下,人工智能(artificial intelligence,AI)发展迅速,并在AlphaFold3、核聚变智能控制、新冠药物设计等前沿领域取得诸多令人瞩目的成果。AI驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)解决了科学数据分析维度高、尺度跨度大以及局限性科研实验制约大规模跨学科科研活动的瓶颈问题,促进科学研究迈向以“平台协作”为主要特征的新模式。分析了AI4S的国际态势,梳理了当前我国农业数字化发展现状及现实困境,将文献、统计数据、调研案例分析相结合,提出推动AI4S赋能我国农业发展的实践路径。AI4S将成为撬动农业生产从“看天、看地、看庄稼”的传统模式向智能感知、智能决策、可视化管理等模式转变的强力引擎,推动科学研究从单打独斗的“小农作坊模式”迈向“安卓模式”的平台科研。在此平台上,科研人员共享算力、模型、算法、数据库和知识库等基础设施,围绕农业全产业链全生命周期研发应用,通过“滚雪球效应”加速科研创新和成果应用。利用AI技术赋能农业生产数字化、网络化和智能化,为支撑理论-实验的在线迭代,还需要完善高质量农业科学数据资源体系、适度超前推进AI关键技术与基础设施、优化新范式下的交叉创新科研生态、加强农业数据安全监管、制定完善的配套政策和激励机制等措施来打通数据壁垒,推动AI+农业落地,从源头强化农业科技创新,推动农业强国建设。展开更多
目的通过文献计量学分析术后谵妄的研究现状、趋势和热点,为国内外研究提供新思路。方法检索Web of Science核心数据库中2002-2022年发表的术后谵妄相关文献(检索日期为2023年7月10日),对年度发表量、引用频率、发文国家、机构、期刊、...目的通过文献计量学分析术后谵妄的研究现状、趋势和热点,为国内外研究提供新思路。方法检索Web of Science核心数据库中2002-2022年发表的术后谵妄相关文献(检索日期为2023年7月10日),对年度发表量、引用频率、发文国家、机构、期刊、作者、关键词、研究方向等方面进行分析,并运用CiteSpace软件对文献的总体特征性进行可视化分析。结果共纳入1208篇文献,2002-2022年术后谵妄相关文献年发表量呈上升趋势;美国是发文最多的国家,其次是中国;发文量前两位作者是Inouye Sharon和Marcantonio Edward R;发文最多的机构是哈佛大学;老年、长期住院、癌症、疼痛、髋关节骨折、心脏手术、腹部大手术和重症监护患者是术后谵妄研究的热点群体。术后谵妄预测模型的建立、预防性系统管理模型、患者远期结局等方面都具有较高的关注度。结论术后谵妄的研究正逐步增加,但是我国和发达国家仍存在一定差距。针对术后谵妄的系统规范性评估、预防、治疗是未来重点关注的研究方向。展开更多
[目的]基于Web of Science数据库对针灸治疗乳腺癌的近二十年文献进行可视化分析,了解该领域的研究现状和发展趋势,为未来发展提供方向。[方法]检索2003年1月1日—2023年10月1日的Web of Science核心合集,收集与针灸治疗乳腺癌相关的研...[目的]基于Web of Science数据库对针灸治疗乳腺癌的近二十年文献进行可视化分析,了解该领域的研究现状和发展趋势,为未来发展提供方向。[方法]检索2003年1月1日—2023年10月1日的Web of Science核心合集,收集与针灸治疗乳腺癌相关的研究,利用CiteSpace从期刊、国家、机构、作者、关键词、参考文献等角度进行文献计量分析和可视化。[结果]共纳入273项研究,在过去20年中,文献数量稳步增长,但有所波动。《临床肿瘤学杂志》是相关出版文献最多的期刊,《癌症》是中心性最大的期刊。中国的出版物数量最多,美国的中心性最大。最多产的机构是纪念斯隆-凯特琳癌症中心。发文量最多的作者是毛俊杰,关键词频率和中心性最大的分别是乳腺癌和替代疗法,被引用频率最高的参考文献由Dawn L. Hershman发表。[结论]该领域已形成稳定的发展趋势,针灸治疗乳腺癌的研究多以临床随机对照试验为主,治疗以化疗或药物治疗引起的疼痛、焦虑、抑郁、疲劳、潮热等相关症状常见。未来可采用多种治疗方式加强对乳腺癌患者机制方面的研究,探索针灸在术后慢性疼痛和肿瘤本身方面的治疗。展开更多
目的基于Web of Science(WOS)数据库分析生酮饮食相关文献,明确该领域的研究热点与趋势。方法基于WOS核心数据库检索生酮饮食相关文献,时间范围为2013年1月1日—2022年12月31日。应用文献计量学方法和CiteSpace软件,对国家/地区、研究...目的基于Web of Science(WOS)数据库分析生酮饮食相关文献,明确该领域的研究热点与趋势。方法基于WOS核心数据库检索生酮饮食相关文献,时间范围为2013年1月1日—2022年12月31日。应用文献计量学方法和CiteSpace软件,对国家/地区、研究机构、发表期刊、关键词等文献特征进行统计学分析。结果本研究共获取有效文献4548篇,包括论著3317篇、综述1231篇。2013—2022年生酮饮食研究领域的发文量总体呈增长趋势,并于2021年达到峰值(756篇);年被引频次呈逐年增长趋势,于2022年达到峰值(25643次)。该领域发文量最多的国家和研究机构分别为美国(1695篇,占37.27%)和约翰·霍普金斯大学(88篇,占1.93%),且研究机构以高校为主。Nutrients载文量最多(241篇,占5.30%),Epilepsia的篇均被引频次最高(33.19次)。被引频次前10位的文献中,5篇文献阐述了酮体在疾病治疗中的代谢与作用机制,4篇文献的研究主题与癫痫相关。研究热点包括生酮饮食在癫痫与肥胖治疗中的应用和疗效评价,酮体的脂肪酸氧化、代谢、氧化应激、Warburg效应等常见调控机制,肠道菌群介导生酮饮食的作用研究;研究趋势为生酮饮食在心力衰竭中的应用前景。结论生酮饮食已被应用于多种疾病的治疗中,且其全球关注度持续增长,后续研究热点应聚焦于临床试验,以验证其临床疗效与耐受性。展开更多
Assessment of past-climate simulations of regional climate models(RCMs)is important for understanding the reliability of RCMs when used to project future regional climate.Here,we assess the performance and discuss pos...Assessment of past-climate simulations of regional climate models(RCMs)is important for understanding the reliability of RCMs when used to project future regional climate.Here,we assess the performance and discuss possible causes of biases in a WRF-based RCM with a grid spacing of 50 km,named WRFG,from the North American Regional Climate Change Assessment Program(NARCCAP)in simulating wet season precipitation over the Central United States for a period when observational data are available.The RCM reproduces key features of the precipitation distribution characteristics during late spring to early summer,although it tends to underestimate the magnitude of precipitation.This dry bias is partially due to the model’s lack of skill in simulating nocturnal precipitation related to the lack of eastward propagating convective systems in the simulation.Inaccuracy in reproducing large-scale circulation and environmental conditions is another contributing factor.The too weak simulated pressure gradient between the Rocky Mountains and the Gulf of Mexico results in weaker southerly winds in between,leading to a reduction of warm moist air transport from the Gulf to the Central Great Plains.The simulated low-level horizontal convergence fields are less favorable for upward motion than in the NARR and hence,for the development of moist convection as well.Therefore,a careful examination of an RCM’s deficiencies and the identification of the source of errors are important when using the RCM to project precipitation changes in future climate scenarios.展开更多
文摘为全面了解土壤胶体影响重金属行为方向的研究现状和前沿动态,基于Web of Science(WoS)核心合集数据库,利用WoS自带分析工具、HistCite引文图谱分析软件、VOSviewer和Citespace可视化分析软件对1990—2021年间土壤胶体影响重金属行为的文献进行了计量分析。结果表明,在世界范围内该方向的发文量逐年稳步增长,我国相关研究起步较晚,但近些年呈现迅猛发展的势头。目前土壤胶体影响重金属行为研究发文量最多的国家和研究机构分别是美国和中国科学院,发文量最高的期刊为Environmental Science&Technology,主要研究学科为环境科学与生态学的交叉学科。关键词聚类分析显示“土壤胶体颗粒粒径分级与重金属的形态分布”、“土壤胶体的释放、沉积及对重金属的吸附作用”和“土壤胶体颗粒的迁移机制与迁移模型研究”为主要的研究主题,人工纳米颗粒在土壤中的行为、迁移转化以及生物有效性是现阶段的研究热点。利用场流分离技术结合单粒子电感耦合等离子体质谱等技术,探讨土壤胶体与人工纳米颗粒之间发生的复杂相互作用及其对人工纳米颗粒迁移归趋与环境命运的影响,是未来的主要研究方向。
文摘低温逆境已成为限制全球小麦稳产丰产与优质的主要农业气象灾害之一。为客观全面地了解全球小麦低温逆境领域的研究现状和发展趋势,基于Web of Science核心数据库中2000-2020年发表的以“小麦”和“低温”为研究主题的相关文献为数据源,利用CiteSpace可视化分析软件对检索到与主题密切相关的475篇文献从发文数量、发文国家、发文作者、研究机构、研究热点等方面进行统计分析。结果表明:自2000年以来,小麦低温逆境领域年发文数量总体呈波动上升趋势;以中国、美国和加拿大等国家为代表的农业大国均致力于该领域的研究;美国学者Skin⁃ner是该领域发文量最多的作者,与其他学者合作密切的有李向楠和Fowler;该领域文献多发表于《Molecular Genetics and Genomics》和《Annual Review of Plant Biology》等优质期刊上;俄罗斯科学院是该领域发文量最多的科研机构;耐低温小麦新品种培育、耐寒分子生物学研究以及提高小麦产质量等方面成为该领域的研究热点。
文摘为了解淀粉多酚相互作用的研究现状和发展趋势,采用文献计量学方法,以Web of Science核心合集数据库出版日期为2010-01-01至2024-04-18的论文为研究对象,进行可视化分析,为相关学科的研究提供参考。结果显示:淀粉多酚相互作用研究领域的年发文量总体呈上升趋势;中国研究机构在该领域发文数量优势明显,但在影响力方面与新西兰、澳大利亚和西班牙等国的研究机构相比还有一定差距;该领域研究热点主要集中在食品科学技术与化学学科方向,但同时也展示出多学科交叉融合的发展趋势。消化、特性、相互作用、生物利用度、抗菌活性、分子对接、复合物、纳米颗粒、活性膜等方面是该领域的研究前沿。
文摘目的分析近20年来副凋亡研究现状、热点和发展趋势,为今后的研究提供参考。方法以副凋亡为主题在Web of Science数据库中检索并筛选于2003年1月1日至2023年12月31日发表的语言为英语的论著和综述,利用CiteSpace和VOSviewer软件生成知识图谱。结果共纳入305篇文献,副凋亡研究的发文量呈逐年递增趋势。中国(106篇)和亚洲大学(韩国)分别是发文量最多的国家和机构,美国与其他国家合作更频繁。刊文量较多的期刊为《Cell death disease》《Photochemistry and Photobiology》《Oncotarget》。关键词的热度分析显示线粒体功能障碍、内质网自噬、乳腺癌和肝细胞癌是该领域的研究热点。结论国内外副凋亡研究发展迅速,尤其在肿瘤学领域,信号通路将成为未来研究的重点。
文摘为进一步了解水稻土土壤微生物领域的研究进展和未来发展趋势,基于Web of Science数据库,采用文献计量学的分析方法,分析了2014-2023年水稻土土壤微生物领域文章。结果表明,2014-2023年全球范围内关于水稻土土壤微生物发表文章数量共计768篇,其中美国、印度、中国发文量排在前3位;研究机构中法国国家科学研究中心位居首位,发文量达36篇;中国科学院位列第二,发文量为33篇。该领域研究论文主要发表在Frontiers in Microbiology、Microorganisms和Frontiers in Plant Science;研究学科包括微生物学、农学、分子生物学等相关学科。
文摘以2000—2023年“Web of Science核心合集”中111篇与战争旅游研究高度相关的论文为基础,对战争旅游研究现状及成果进行系统性总结和梳理。研究发现:按照文献发表数量,战争旅游的发展可分为萌芽期(2000—2009年)、缓慢增长期(2010—2015年)和快速增长期(2016年至今)3个阶段;战争旅游研究的方法主要采用定性研究,但定量研究和混合研究方法也逐渐受到研究者的重视;战争旅游的相关研究内容主要集中在战争旅游概念界定、战争旅游体验、战争旅游动机、战争旅游游客类别、战争旅游的功能、战争旅游目的地管理6个方面。最后,结合国外的研究经验,立足于中国的实际情况,就中国战争旅游地的实践发展提出建议,并对该领域的未来研究进行展望。
文摘植物内生真菌作为一种高度生物多样性和多用途的微生物群落而备受关注。深入了解植物内生真菌研究现状,可为该领域未来研究方向的确立及发展趋势预测提供理论依据。本文通过文献计量学方法,对1926年至2022年11月期间Web of Science核心合集数据库收录的植物内生真菌相关论文,以“植物内生真菌(Endophytic Fungi)”为检索词进行主题检索,统计相关文献的作者、国家、机构、年发表量、学科、期刊和关键词的分布情况,并利用文献可视化软件VOSviewer对所得数据进行分析。检索结果显示,1926年至2022年11月Web of Science一共收录“Endophytic Fungi”相关论文9945篇,从作者来看,以佘志刚、Proksch Peter、王斌贵以及Lee In-Jung等人为核心的研究团队发文量最高。中国、美国、印度、德国和巴西是发文量最多的国家,其中中国在该领域的发文量占总发文量的33.9%。国内主要发文机构集中在中国科学院、中国科学院大学、中山大学,国外的主要发文机构是圣保罗大学、美国农业部、法国国家科学研究中心。植物内生真菌生物多样性、植物内生真菌与宿主互作机制及利用以及植物内生真菌次生代谢产物生物活性物质挖掘为本领域研究热点,植物内生真菌代谢组学和天然衍生产品合成也是诸多学者关注的重点。本文为植物内生真菌相关领域的学者寻找潜在合作者与合作机构,并为其追踪当下研究热点和分析未来研究发展趋势提供重要参考依据。
文摘目的应用文献计量学方法分析近10年来近视研究领域的现状、热点和未来的发展方向。方法检索Web of Science核心数据库中2013年1月1日至2022年12月31日近视相关的研究类和综述类文献,使用VOSviewer软件对国家、研究机构、作者进行共现分析,使用CiteSpace软件对关键词和共被引参考文献进行聚类分析。结果最终纳入9745篇文献,涉及123个国家或地区,7150个机构和29343位作者。通过分析发现全球在近视领域的发文量整体呈增长趋势,中国是发文量最多的国家,来自美国的研究总被引用次数最多。关键词分析结果表明,早期近视研究热点主要集中于屈光手术、并发症的诊断与治疗、遗传学研究以及流行病学特征,而近年来研究重点已迅速转向近视的预防和控制。共被引文献聚类分析结果显示,近视领域包含多个聚类模块,如#0学龄儿童、#1小切口角膜基质透镜取出术、#2近视控制、#3屈光不正、#4接触镜等研究方向。研究前沿主要聚焦于近视管理技术、近视与视网膜和脉络膜血管、人工智能在近视领域的应用等方面。结论近十年近视研究领域涵盖眼科学、分子生物学、遗传学、眼视光学、流行病学等多个学科领域。未来需要进一步探索近视的病因和发病机制、早期识别和筛查、管理技术、人工智能辅助诊断等,以制定更加有效、安全的近视防控策略。
文摘目的:运用文献计量学方法分析男男性行为(MSM)相关艾滋病的研究现状、前沿热点和研究趋势,为艾滋病防治研究提供借鉴。方法:计算机检索并收集Web of Science核心合集数据库中与MSM相关艾滋病有关的文献,运用CiteSpace软件进行作者合作分析、机构分布分析,并绘制关键词共现和聚类知识图谱。结果:共纳入MSM相关艾滋病研究文献5221篇,发文量整体呈现上升趋势,发文量最多的国家是美国,发文量最多的机构是加利福尼亚大学旧金山分校,发文量最大的期刊是AIDS and Behavior,Mayer是核心作者,纳入研究的高频关键词为HIV/AIDS,gay men,infection,risk behavior,prevention。结论:MSM相关艾滋病的研究处于积极状态,研究主题丰富,热点集中,作者合作度高。未来还需继续探索积极有效的干预措施,早期和全面识别具有感染风险的MSM人群,快速启动抗逆转录病毒治疗,注重MSM人群心理健康,构建良好的社会支持和照护系统。
文摘目的通过文献计量学及可视化分析,对心肌桥的研究热点进行全面概述,寻找未来的研究方向。方法在Web of Science数据库中检索出1991~2022年关于心肌桥的文献,使用VOSviewer、CiteSpace和R包“bibliometrix”进行文献计量学分析。结果本研究共纳入2030篇英文文献。发表文章的数量呈逐年增长的趋势。这些文献出自75个国家的2333个机构,其中领先的国家是美国,领先的机构是哥伦比亚大学。Annals of Thoracic Surgery为发表相关论文数量最多的期刊,Tremmel Jennifer A为发表相关论文数量最多的作者。最常见的关键词是心肌桥、心力衰竭、心源性休克、心肌梗死等。结论经调查研究,心肌桥的病理和病理生理学、诊断方法、临床症状和治疗等会成为未来心肌桥研究的重点内容。
文摘人工智能驱动的科学研究(AI for Science)被视为科学发现的第五范式的曙光。依循演绎主义的科学研究逻辑,梳理了人工智能在科学假设生成、数据收集以及分析挖掘中的应用。人工智能“数据算法算力”三原则,对科学数据的质量、算法的复杂性以及计算能力提出了更高的要求。AI for Science时代预计会出现科技巨头、AI专家、软硬件工程师、政府以及教育机构等紧密协同的新型科研模式。然而,AI算法的黑箱特性对科学研究的可解释性和可重复性构成潜在威胁。因此,在推进人工智能驱动的科学研究的发展过程中,必须坚持伦理优先的原则,注重科学数据的安全性管理,防范化解大模型分布外泛化带来的解释性弱等问题。
文摘Purpose:The goal of this study is to analyze the relationship between funded and unfunded papers and their citations in both basic and applied sciences.Design/methodology/approach:A power law model analyzes the relationship between research funding and citations of papers using 831,337 documents recorded in the Web of Science database.Findings:The original results reveal general characteristics of the diffusion of science in research fields:a)Funded articles receive higher citations compared to unfunded papers in journals;b)Funded articles exhibit a super-linear growth in citations,surpassing the increase seen in unfunded articles.This finding reveals a higher diffusion of scientific knowledge in funded articles.Moreover,c)funded articles in both basic and applied sciences demonstrate a similar expected change in citations,equivalent to about 1.23%,when the number of funded papers increases by 1%in journals.This result suggests,for the first time,that funding effect of scientific research is an invariant driver,irrespective of the nature of the basic or applied sciences.Originality/value:This evidence suggests empirical laws of funding for scientific citations that explain the importance of robust funding mechanisms for achieving impactful research outcomes in science and society.These findings here also highlight that funding for scientific research is a critical driving force in supporting citations and the dissemination of scientific knowledge in recorded documents in both basic and applied sciences.Practical implications:This comprehensive result provides a holistic view of the relationship between funding and citation performance in science to guide policymakers and R&D managers with science policies by directing funding to research in promoting the scientific development and higher diffusion of results for the progress of human society.
基金supported by the Scientific Research Project of Xiang Jiang Lab(22XJ02003)the University Fundamental Research Fund(23-ZZCX-JDZ-28)+5 种基金the National Science Fund for Outstanding Young Scholars(62122093)the National Natural Science Foundation of China(72071205)the Hunan Graduate Research Innovation Project(ZC23112101-10)the Hunan Natural Science Foundation Regional Joint Project(2023JJ50490)the Science and Technology Project for Young and Middle-aged Talents of Hunan(2023TJ-Z03)the Science and Technology Innovation Program of Humnan Province(2023RC1002)。
文摘Traditional large-scale multi-objective optimization algorithms(LSMOEAs)encounter difficulties when dealing with sparse large-scale multi-objective optimization problems(SLM-OPs)where most decision variables are zero.As a result,many algorithms use a two-layer encoding approach to optimize binary variable Mask and real variable Dec separately.Nevertheless,existing optimizers often focus on locating non-zero variable posi-tions to optimize the binary variables Mask.However,approxi-mating the sparse distribution of real Pareto optimal solutions does not necessarily mean that the objective function is optimized.In data mining,it is common to mine frequent itemsets appear-ing together in a dataset to reveal the correlation between data.Inspired by this,we propose a novel two-layer encoding learning swarm optimizer based on frequent itemsets(TELSO)to address these SLMOPs.TELSO mined the frequent terms of multiple particles with better target values to find mask combinations that can obtain better objective values for fast convergence.Experi-mental results on five real-world problems and eight benchmark sets demonstrate that TELSO outperforms existing state-of-the-art sparse large-scale multi-objective evolutionary algorithms(SLMOEAs)in terms of performance and convergence speed.
文摘近年来,在算法、数据、算力三大引擎驱动下,人工智能(artificial intelligence,AI)发展迅速,并在AlphaFold3、核聚变智能控制、新冠药物设计等前沿领域取得诸多令人瞩目的成果。AI驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)解决了科学数据分析维度高、尺度跨度大以及局限性科研实验制约大规模跨学科科研活动的瓶颈问题,促进科学研究迈向以“平台协作”为主要特征的新模式。分析了AI4S的国际态势,梳理了当前我国农业数字化发展现状及现实困境,将文献、统计数据、调研案例分析相结合,提出推动AI4S赋能我国农业发展的实践路径。AI4S将成为撬动农业生产从“看天、看地、看庄稼”的传统模式向智能感知、智能决策、可视化管理等模式转变的强力引擎,推动科学研究从单打独斗的“小农作坊模式”迈向“安卓模式”的平台科研。在此平台上,科研人员共享算力、模型、算法、数据库和知识库等基础设施,围绕农业全产业链全生命周期研发应用,通过“滚雪球效应”加速科研创新和成果应用。利用AI技术赋能农业生产数字化、网络化和智能化,为支撑理论-实验的在线迭代,还需要完善高质量农业科学数据资源体系、适度超前推进AI关键技术与基础设施、优化新范式下的交叉创新科研生态、加强农业数据安全监管、制定完善的配套政策和激励机制等措施来打通数据壁垒,推动AI+农业落地,从源头强化农业科技创新,推动农业强国建设。
文摘目的通过文献计量学分析术后谵妄的研究现状、趋势和热点,为国内外研究提供新思路。方法检索Web of Science核心数据库中2002-2022年发表的术后谵妄相关文献(检索日期为2023年7月10日),对年度发表量、引用频率、发文国家、机构、期刊、作者、关键词、研究方向等方面进行分析,并运用CiteSpace软件对文献的总体特征性进行可视化分析。结果共纳入1208篇文献,2002-2022年术后谵妄相关文献年发表量呈上升趋势;美国是发文最多的国家,其次是中国;发文量前两位作者是Inouye Sharon和Marcantonio Edward R;发文最多的机构是哈佛大学;老年、长期住院、癌症、疼痛、髋关节骨折、心脏手术、腹部大手术和重症监护患者是术后谵妄研究的热点群体。术后谵妄预测模型的建立、预防性系统管理模型、患者远期结局等方面都具有较高的关注度。结论术后谵妄的研究正逐步增加,但是我国和发达国家仍存在一定差距。针对术后谵妄的系统规范性评估、预防、治疗是未来重点关注的研究方向。
文摘[目的]基于Web of Science数据库对针灸治疗乳腺癌的近二十年文献进行可视化分析,了解该领域的研究现状和发展趋势,为未来发展提供方向。[方法]检索2003年1月1日—2023年10月1日的Web of Science核心合集,收集与针灸治疗乳腺癌相关的研究,利用CiteSpace从期刊、国家、机构、作者、关键词、参考文献等角度进行文献计量分析和可视化。[结果]共纳入273项研究,在过去20年中,文献数量稳步增长,但有所波动。《临床肿瘤学杂志》是相关出版文献最多的期刊,《癌症》是中心性最大的期刊。中国的出版物数量最多,美国的中心性最大。最多产的机构是纪念斯隆-凯特琳癌症中心。发文量最多的作者是毛俊杰,关键词频率和中心性最大的分别是乳腺癌和替代疗法,被引用频率最高的参考文献由Dawn L. Hershman发表。[结论]该领域已形成稳定的发展趋势,针灸治疗乳腺癌的研究多以临床随机对照试验为主,治疗以化疗或药物治疗引起的疼痛、焦虑、抑郁、疲劳、潮热等相关症状常见。未来可采用多种治疗方式加强对乳腺癌患者机制方面的研究,探索针灸在术后慢性疼痛和肿瘤本身方面的治疗。
文摘目的基于Web of Science(WOS)数据库分析生酮饮食相关文献,明确该领域的研究热点与趋势。方法基于WOS核心数据库检索生酮饮食相关文献,时间范围为2013年1月1日—2022年12月31日。应用文献计量学方法和CiteSpace软件,对国家/地区、研究机构、发表期刊、关键词等文献特征进行统计学分析。结果本研究共获取有效文献4548篇,包括论著3317篇、综述1231篇。2013—2022年生酮饮食研究领域的发文量总体呈增长趋势,并于2021年达到峰值(756篇);年被引频次呈逐年增长趋势,于2022年达到峰值(25643次)。该领域发文量最多的国家和研究机构分别为美国(1695篇,占37.27%)和约翰·霍普金斯大学(88篇,占1.93%),且研究机构以高校为主。Nutrients载文量最多(241篇,占5.30%),Epilepsia的篇均被引频次最高(33.19次)。被引频次前10位的文献中,5篇文献阐述了酮体在疾病治疗中的代谢与作用机制,4篇文献的研究主题与癫痫相关。研究热点包括生酮饮食在癫痫与肥胖治疗中的应用和疗效评价,酮体的脂肪酸氧化、代谢、氧化应激、Warburg效应等常见调控机制,肠道菌群介导生酮饮食的作用研究;研究趋势为生酮饮食在心力衰竭中的应用前景。结论生酮饮食已被应用于多种疾病的治疗中,且其全球关注度持续增长,后续研究热点应聚焦于临床试验,以验证其临床疗效与耐受性。
文摘Assessment of past-climate simulations of regional climate models(RCMs)is important for understanding the reliability of RCMs when used to project future regional climate.Here,we assess the performance and discuss possible causes of biases in a WRF-based RCM with a grid spacing of 50 km,named WRFG,from the North American Regional Climate Change Assessment Program(NARCCAP)in simulating wet season precipitation over the Central United States for a period when observational data are available.The RCM reproduces key features of the precipitation distribution characteristics during late spring to early summer,although it tends to underestimate the magnitude of precipitation.This dry bias is partially due to the model’s lack of skill in simulating nocturnal precipitation related to the lack of eastward propagating convective systems in the simulation.Inaccuracy in reproducing large-scale circulation and environmental conditions is another contributing factor.The too weak simulated pressure gradient between the Rocky Mountains and the Gulf of Mexico results in weaker southerly winds in between,leading to a reduction of warm moist air transport from the Gulf to the Central Great Plains.The simulated low-level horizontal convergence fields are less favorable for upward motion than in the NARR and hence,for the development of moist convection as well.Therefore,a careful examination of an RCM’s deficiencies and the identification of the source of errors are important when using the RCM to project precipitation changes in future climate scenarios.