2005-2019中国法医学发展的文献计量学初探——基于中国知网数据库资料

发布时间：2024-05-30 20:31

　　目的本文旨在探究2005-2019年间,中国知网数据库收录的法医学中文文献所反映的作者、机构合作情况,以及科研热点与前沿。方法本文使用CiteSpace.5.6.R2工具的作者、机构合作网络分析功能,关键词共现网络分析功能。以聚类视图和时间区块视图的形式,结合频数、突现率等量化指标,探究关键信息的强度和关联。结果作者合作网络呈现多聚类、密联系的结构;机构合作网络中,高频、高突现强度机构多为科研院校;关键词共现网络中,热点与前沿词汇多归属于法医临床学、法医病理学和法医遗传学领域,部分新兴科技词汇涌入法医学领域,如似然比、人工智能等。结论在未来,进一步深化传统法医科研改革,加速发展新兴领域,通过数据化知识结构将传统知识领域互联互通。

【文章页数】：14 页

【部分图文】：

图12005-2019年间中国知网发文量折线图

可见2011年后，年发文数量出现转折点，中国知网数据库收录的法医学类文献量显著攀升，峰值出现在2016年，并突破年发文1000篇大关。同时，笔者对折线图进行指数趋势分析，指数函数y=504.65e0.0375x，决定系数R2=0.495。假设各年发文彼此相互独立，该指数函数拟合度....

图2作者合作网络可视化图谱

图2通过归类、筛选大量文献，勾勒该研究领域的作者合作情况，作为回顾性分析的一种，其观测重点在于各作者的发文强度和合作强度。如图谱所示，各同心圆代表不同科研学者的集合，圆心为最具代表和影响力的作者，曲线意味着不同作者或团体之间存在科研合作。该图中作者标签尺寸越大，代表该作者发文数越....

图3机构合作网络可视化图谱

法医学领域的机构合作网络，详见图3。各节点分别代表不同院校、鉴定单位和行政机关等。图3整体分布特征中，合作网络多呈放射状，少数为密闭多边形网格，代表各机构科研联系紧密，存在不同程度的合作。图中各机构间以粗细不均、颜色不匀的线条关联，线长越短、颜色越深代表机构合作程度越强，例如中国....

图4法医领域关键词共现网络时区图谱

本文数据冗余度较大，绘制图谱过程中出现了较多干扰词汇和聚类标签，在经过人工筛选、排除后，保留4个有价值的聚类，分别为法医病理学（#1）、法医临床学（#2）、司法鉴定（#3）与法医遗传学（#4）。聚类#1中具备标识功能的词汇有，“猝死”“尸体解剖”“心源性猝死”“死亡原因”“脑损伤....

本文编号：3984763