利用开放的WoS就能发SCI，文献计量分析在2023年已经发表2,619篇论文；很多高质量研究

2023-11-29 00:11

让SCI和基金成为临床工作的副产品

关键词：文献计量分析；选题；临床科研

导言：

文献计量分析（Bibliometric Analysis）可以在选题、撰写文献综述或基金项目研究背景时，从海量的文献中，快速定位到领域内的关键文献、发文最多的作者或机构、当前的研究热点等信息，能让我们更高效、全面地了解学科脉络以及发展趋势，为完成高质量选题及撰写文章提供参考资料。

同时，文献计量分析本身也可以单独发表成SCI论文。

由于Web of Science（WoS）这个常用的数据库有引文数据，所以成为文献计量分析最常用的数据库。

截止到2023年11月28日，全球已经发表文献计量分析论文超过1万篇，但对比meta分析已发30万篇论文，文献计量分析仍有很大的空间。

也由此，文献计量分析论文增长非常快。

接受文献计量分析论文的期刊如下。

部分研究发表在了很高质量的SCI期刊。

很多朋友想了解自己领域的研究趋势，由此委托我们做分析。

所以举例展示可以做的分析内容。

1，文献计量分析，重点回答以下问题：

例文的叙事大纲为：

* 该领域研究最前沿的国家有哪些、地理分布，国际合作关系的分布；
* 最早关注该领域的国家有哪些，中国从何时开始关注该领域；
* 致力于该领域的机构有哪些，排名前10的机构位于哪里，它们的优势是怎么体现的；
* 资金赞助数量与研究成果数量之间有什么关联；
* 有哪些学术期刊出版该领域的文章，从哪些角度来描述这些期刊；
* 致力于该领域的作者有哪些,地理分布、合作关系的分布，从哪些角度来描述这些作者；
* 已发表论文的分布情况，从哪些角度来描述这些文献；
* 该领域研究关键词分布，如何解读这些关键词。

2，文献计量分析回答上述问题的方式：

1）选题和确定框架后，就开始确定检索词

检索词的拟定非常关键，这一步决定了接下来的分析是解决问题、完成目标叙事，还是garbage-in-garbage-out。

图1 检索式得出的结果筛选、与主要筛选流程

按照前面的逻辑，依次展示分析结果

2）该研究领域研究的全球文献发总量的趋势和总引用次数

3）某一时间段发文总量排名前10位的国家/地区的发文数量趋势；

4）发文总量排名前10位的国家/地区，选取展示的指标为H指数、被引用次数、Total link Strength。

5）发文总量排名前10位的机构，选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength；出资赞助项目最多的资助机构。

6）citespace展示的机构合作网络关系；附加图2 VOSviewer展示的机构合作网络关系

7）发文总量排名前10位的期刊，选取展示的指标为IF、JCR分区、H指数、被引用次数。

8）期刊共被引分析：期刊共被引分析的网络可视化图；

9）该研究中发文总量排名前10位的作者、和排名前10位的共同被引作者，另选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength。

10）作者合作关系（co-author）网络；作者共引（co-citation）分析中，中介中心性值大于 0.1 的作者、作者共引关系网络图。

11）被引用次数排名前10的文献，另选取展示的指标为被引用次数、Total link Strength。

12）随时间变化的共被引网络；CiteSpace制作的文献共被引聚类；引用量排名前25的研究论文。

13）出现频率前20的作者关键词；作者关键词共现分析的网络关系图；引文爆发分析排名前25的关键词。

14）前20种经常研究的癌症/肿瘤

参考文献来源：
Shen Z, Hu J, Wu H, Chen Z, Wu W, Lin J, Xu Z, Kong J, Lin T. Global research trends and foci of artificial intelligence-based tumor pathology: a scientometric study. J Transl Med. 2022 Sep 6;20(1):409. doi: 10.1186/s12967-022-03615-0. PMID: 36068536; PMCID: PMC9450455.

编者按：

Healsan医学大数据™已经完成400多项医学大数据分析，并且协助完成60余项文献计量分析，为促进大家对文献计量的理解和高效利用，推出了文献计量分析的专辑。

▽ 解读文章中的图，都是Healsan™医学大数据能做的分析项目。