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中醫藥大學方面有關畢業論文模板范文 與廣州中醫藥大學CSCD論文可視化*類論文范文資料

主題:中醫藥大學論文寫作 時間:2020-07-05

廣州中醫藥大學CSCD論文可視化*,本文是關于中醫藥大學方面專科開題報告范文與廣州中醫藥大學和可視化和CSCD有關專科開題報告范文.

中醫藥大學論文參考文獻:

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關鍵詞:中醫藥大學;研究熱點;可視化;Citespace

摘 要:文章分析了中國科學引文數據庫中1989-2016年間廣州中醫藥大學發表的7,467篇論文,利用Citespace軟件作为數據分析工具,繪制了研究人員合作網絡圖譜、機構合作網絡圖譜、研究熱點主題圖譜,旨在揭示廣州中醫藥大學主要的科研力量、合作機構和研究熱點,并對中國科學引文數據庫用于Citespace可視化研究的優缺點進行評價.

中圖分類號:G250文獻標識碼:A文章編號:1003-1588(2018)07-0049-03

1背景

廣州中醫藥大學是1956年經國務院批準成立的新中國首批4所高等中醫藥院校之一,也是廣東省"211工程"重點建設高校,2017年成為廣東省首批進入一流學科建設高校的5所院校之一[1],承擔著推動中醫藥事業向前發展的重要歷史使命.科研論文是科研成果發表與傳播的主要載體,其數量與質量是一所機構科研能力的直接體現.因此,采用科學的方法對學校科研論文發表情況進行評價,可以有效衡量學校的科研實力和水平,為科研管理工作提供決策依據和參考.

Citespace是近年來在信息分析中最具特色和影響力的信息可視化軟件,該軟件開發于2004年9月,其版本在不斷升級和更新,当前版本為5.1.R8.SE.10.27.2017(2017年11月)[2].該軟件可以繪制作者合作圖譜、機構合作圖譜、國家合作圖譜、關鍵詞共現圖譜,通過引文網絡的可視化揭示研究熱點與研究前沿.該軟件已應用于多個研究領域[3],胡佳卉等基于關鍵詞共現圖譜探索了中藥治療2型糖尿病領域的熱點話題和研究前沿[4];李曌嬙等通過作者、機構和關鍵詞共現圖譜,探索了針灸治療領域內的團隊合作模式及熱點主題[5];秦義等通過作者、機構和關鍵詞共現圖譜,對氣虛證證候診斷標準研究領域內的研究選題、作者影響力以及團隊合作情況進行了評價[6].

2數據與研究方法

本研究采用CitespaceV.5.0.R4.SE.3.7.2017進行可視化分析,以中國科學引文數據庫(ChineseScienceCitationDatabase,CSCD)收錄的論文為研究對象.筆者登錄WebofScience平臺,數據庫選擇"中國科學引文數據庫",檢索字段選擇地址字段,檢索詞為"廣州中醫藥大學",檢索時間范圍為1989年至2016年,檢索日期為2017年7月28日,共得到廣州中醫藥大學發表的科研論文7,467篇.筆者對題錄數據進行清洗和加工后,導入Citespace軟件進行分析.

3結果分析

3.1年度發文量分布

廣州中醫藥大學被CSCD數據庫收錄的論文最早發表于1989年,基本上可以分為三個發展階段:萌芽期(1989-1995年).這一階段發表論文數量較少,年度發文量均在10篇以下.成長期(1996-2004年).這一階段發表論文數量開始增加,增長速度逐渐加快,1996年發文量為21篇,2004年發文量达到282篇.穩定期(2005-2016年).2005-2008年年度發文量維持在400篇以上,從2009年開始年度發文量穩定在550篇以上,峰值出現在2011年,達655篇.2016年論文數量明顯偏低,原因在于論文從發表到被數據庫收錄存在時間上的滯后性.

3.2作者分析

筆者選取每一年發表論文最多的前50位作者,構建作者合作圖譜(見圖1).圖譜顯示:節點年輪較大、處于合作網絡中心位置的有賴小平(188篇)、陳蔚文(139篇)、梅全喜(115篇)、王寧生(113篇)、林勵(91篇)、宓穗卿(90篇)、蘇子仁(81篇)、祝晨蔯(77篇)、徐志偉(69篇)、魏剛(65篇)等,表明這些作者是學校的核心作者.

筆者通過Burst指標,即"突現值"指標尋找在某個時間段發文量有顯著變化的作者,共檢測到發文量有突現性變化的作者132位,8分以上作者23位.部分作者的論文高產期出現較早,如賴世隆、徐鴻華、熊曼琪、陳東風、王建華、趙鐘祥、嚴燦、蘇子仁、祝晨蔯、黃松、杜少輝等.部分作者正處于論文高產期,如梅全喜、梁德、江曉兵、詹若挺、張順聰、符文彬、楊志東、姚珍松、盧傳堅、涂星等,數據表明他們正處于科研活躍期.

3.3機構分析

筆者選取各年度出現頻次最高的前100家機構,構建機構合作網絡圖譜,并對圖譜進行聚類運算,得到聚類圖(見圖2).從圖2可知,Modurility(M)值為0.45,Q值為0.449,Silhouette(S)值為0.8,圖譜質量較好.Modurility(M)為網絡模塊化評價指標,其數值越大,表明網絡得到聚類越好.Q值的取值區間為[0,1],當Q>0.3時得到的網絡社團結構是顯著的.S值用來衡量網絡同質性的指標,當S>0.5時表示聚類結果是合理的,越接近1,同質性越高[7].

與廣州中醫藥大學合作次數最多的前10家單位分別是廣東省中醫院、中山大學、南方醫科大學、廣東藥學院、暨南大學、廣州醫學院、廣州軍區廣州總醫院、中國中醫科學院、華南師范大學、廣東省第二中醫院.除中國中醫科學院外,其余9家單位均在廣州地區.廣東省外的合作機構主要有河南中醫藥大學、廣西中醫藥大學、北京中醫藥大學、南京中醫藥大學、華中科技大學、湖南中醫藥大學、中國科學院、上海中醫藥大學、江西中醫藥大學等,以中醫藥類院校為主.

3.4研究熱點分析

共詞分析可反映目標領域的研究熱點.筆者選取各年度出現頻次最高的前50個關鍵詞,構建關鍵詞共現圖譜,圖譜含有595個節點、714條連線(見圖3).從圖3可以看出,出現頻率較高的關鍵詞有高效液相色譜、大鼠、含量測定、指紋圖譜、中藥、電針、針刺、中醫藥療法、細胞凋亡、化學成分、治療、動物模型、隨機對照試驗、糖尿病、骨質疏松、meta分析、中醫藥、小鼠、骨髓間充質干細胞、揮發油、系統評價、凋亡、質量標準、提取工藝、針灸等.

筆者對關鍵詞進行聚類分析,共得到14個較大規模的聚類(見表1),通過Silhouette指標可以判斷其聚類結果比較理想.14個聚類主題可以分為六大領域:①中藥研究:含量測定(聚類0)、成分檢測(聚類3)、提取工藝(聚類13).②中醫療法:針刺療法(聚類1)、四君子湯(聚類5)、胰島素抵抗(聚類8)、骨關節炎(聚類12).③實驗設計:動物模型(聚類4)、隨機對照試驗(聚類11).④藥理研究:細胞凋亡(聚類2)、骨髓間充質干細胞(聚類7).⑤檢查手段:免疫組織化學(聚類10)、超聲檢查(聚類6).⑥醫學數據分析:數據挖掘(聚類9).

4結語

本研究采用Citespace對廣州中醫藥大學的高質量研究論文進行了可視化分析,創建了作者、機構、關鍵詞可視化圖譜,揭示了廣州中醫藥大學的核心作者、主要合作機構及研究熱點.廣州中醫藥大學擁有一批產量較高的核心作者和正處于科研活躍期的科研人員,合作單位主要以省內機構以及我國中醫藥類院校為主,研究熱點主要有中藥的含量測定、成分檢測、提取工藝,中醫針刺療法,中藥藥理研究,隨機對照實驗設計,醫學數據挖掘等.以WebofScience平臺的CSCD數據庫作为數據來源開展可視化分析的研究相對較少,筆者在這方面進行了初步嘗試.但因本研究是對機構成果進行可視化分析,引文非常分散,形成的共引圖譜也過于分散,因此本研究未納入文獻共引圖譜,不足之处在于數據加工的規范化程度不及WebofScience平臺上其他的英文數據庫,需要手工完成大量的數據清洗工作.〖HJ2.06mm〗

參考文獻:

[1]國家"雙一流"名單正式公布,廣東5高校18學科入選![EB/OL].[2017-10-30].http://gspdx.gdedu.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/gspdx/gzzx/201710/513325.html.

[2]陳悅.引文空間分析原理與應用[M].北京:科學出版社,2014:52.

[3]ChenC.CiteSpaceII:Detectingandvisualizingemergingtrendsandtransientpatternsinscientificliterature[J].JournaloftheChinaSocietyforScientific&TechnicalInformation,2006(3):359-377.

[4]胡佳卉,孟慶剛.基于CiteSpace的中藥治療2型糖尿病知識圖譜分析[J].中華中醫藥雜志,2017(9):4102-4106.

[5]李曌嬙,秦義,田元祥,等.針灸治療腰椎間盤突出癥的CiteSpace知識圖譜可視化分析[J].中國針灸,2017(5):545-548.

[6]秦義,田元祥.基于CiteSpace的氣虛證證候診斷標準知識圖譜可視化分析[J].中醫雜志,2015(18):1588-1592.

[7]李杰,陳超美.科技文本挖掘及可視化[M].北京:首都經貿大學出版社,2015:106-107,150.

(編校:周雪芹)

此文點評,這篇文章為一篇關于廣州中醫藥大學和可視化和CSCD方面的中醫藥大學論文題目、論文提綱、中醫藥大學論文開題報告、文獻綜述、參考文獻的相關大學碩士和本科畢業論文.

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