多变量数据可视化是挖掘多变量数据间内在联系,展现数据特征的重要手段,因此对多变量可视化研究进行系统的梳理,厘清多变量数据可视化的研究脉络、研究现状及热点方向,对领域专家洞察数据所蕴含的关键信息、挖掘变量数据间的潜在规律具...多变量数据可视化是挖掘多变量数据间内在联系,展现数据特征的重要手段,因此对多变量可视化研究进行系统的梳理,厘清多变量数据可视化的研究脉络、研究现状及热点方向,对领域专家洞察数据所蕴含的关键信息、挖掘变量数据间的潜在规律具有重要意义。本文以从中国知网平台(China national knowledge infrastructure,CNKI)和核心合集数据库(web of science,WOS)中检索到的多变量可视化研究文献为数据来源,利用CiteSpace软件对文献进行数据预处理,构建多变量数据可视化研究领域的文献知识图谱。通过对知识图谱的可视化分析,揭示了多变量数据可视化研究的主要方向、前沿主题和研究热点,并指出了未来多变量可视化研究的发展方向。展开更多
[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体...[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。展开更多
[目的/意义]旨在分析2013—2023年中国内科医生SCI论文撤回的数量和内容特征,探讨学术不端的预防措施。[方法/过程]通过检索“Web of Science Core Collection”数据库,获得2013年1月1日至2023年12月31日中国内科医生的撤回论文124篇,...[目的/意义]旨在分析2013—2023年中国内科医生SCI论文撤回的数量和内容特征,探讨学术不端的预防措施。[方法/过程]通过检索“Web of Science Core Collection”数据库,获得2013年1月1日至2023年12月31日中国内科医生的撤回论文124篇,根据撤稿观察网站(Retraction Watch)提供的撤稿原因进行统计分析,利用VOSviewer知识图谱软件绘制撤稿原因聚类图和关键词共现网络图。[结果/结论]124篇撤回稿件有118篇标注了撤回原因,共标注了62种原因,累计出现281次。包括文本(48次)、数据(43次)、图片(36次)在内的内容相关问题(共164次),第三方介入(49次)及伦理问题(22次)是文章撤回的主要原因,且第三方介入、数据问题、图片复制原因共现程度更强;撤回稿件主要集中在乙型肝炎病毒、乳腺癌、皮肤、损伤方面的细胞和黏蛋白的表达、增生、凋亡及预后等研究领域。我国应持续完善科研诚信管理制度,积极开发学术不端检测系统,加强我国科研诚信建设,减少学术不端行为。展开更多
文摘多变量数据可视化是挖掘多变量数据间内在联系,展现数据特征的重要手段,因此对多变量可视化研究进行系统的梳理,厘清多变量数据可视化的研究脉络、研究现状及热点方向,对领域专家洞察数据所蕴含的关键信息、挖掘变量数据间的潜在规律具有重要意义。本文以从中国知网平台(China national knowledge infrastructure,CNKI)和核心合集数据库(web of science,WOS)中检索到的多变量可视化研究文献为数据来源,利用CiteSpace软件对文献进行数据预处理,构建多变量数据可视化研究领域的文献知识图谱。通过对知识图谱的可视化分析,揭示了多变量数据可视化研究的主要方向、前沿主题和研究热点,并指出了未来多变量可视化研究的发展方向。
文摘[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。
