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
基于中国学术期刊网络出版总库、中国科学引文数据库、Scopus和Web of Science获取了中国大陆地区的31个省级区域2000-2010年的科研h指数,通过加权算术平均或加权几何平均将四种来源的h指数数值转化为单一数值,并与各省级区域的同期R&am...基于中国学术期刊网络出版总库、中国科学引文数据库、Scopus和Web of Science获取了中国大陆地区的31个省级区域2000-2010年的科研h指数,通过加权算术平均或加权几何平均将四种来源的h指数数值转化为单一数值,并与各省级区域的同期R&D投入总和、GDP总和和R&D投入占GDP比例进行了相关性分析。认为h指数可以作为区域科研评价的参考指标之一,在一定程度上能够反映出区域的科研状态。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。
文摘基于中国学术期刊网络出版总库、中国科学引文数据库、Scopus和Web of Science获取了中国大陆地区的31个省级区域2000-2010年的科研h指数,通过加权算术平均或加权几何平均将四种来源的h指数数值转化为单一数值,并与各省级区域的同期R&D投入总和、GDP总和和R&D投入占GDP比例进行了相关性分析。认为h指数可以作为区域科研评价的参考指标之一,在一定程度上能够反映出区域的科研状态。