مقایسه تحلیلی مدارک علمی ایران در حوزه موضوعی متن کاوی

Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 128

This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_CJS-9-1_009

تاریخ نمایه سازی: 16 اردیبهشت 1402

Abstract:

سابقه و هدف: سیاست گذاران تلاش می کنند تا عملکرد علمی کشور خود را مورد ارزیابی قرار داده و آن را از نظر اثربخشی و حل مشکلات مورد سنجش قرار دهند. این مقاله به مقایسه تحلیلی مدارک علمی ایران در حوزه موضوعی متن کاوی بر اساس پایگاه های داخلی و خارجی می پردازد. مواد و روش ها: پژوهش حاضر از نوع توصیفی- پیمایشی و با رویکرد کتاب سنجی انجام شده است. برای بازیابی مدارک علمی مرتبط با متن کاوی در پایگاه اسکوپوس عبارات مرتبط با آن جستجو و سپس نتایج به ایران محدود شد. برای بازیابی مدارک علمی مجلات داخلی از پایگاه مرکز اطلاعات علمی جهاد دانشگاهی به شیوه مشابه استفاده شد. برای تجزیه و تحلیل داده ها از نرم افزارهای Bibexcel، Vosviewer، زبان برنامه نویسی Python و Excel استفاده شد. یافته ها: تعداد کل مدارک علمی ایران در حوزه موضوعی متن کاوی در پایگاه استنادی اسکوپوس، برابر با ۱۰۸۲ است. ۲۸۴ مدرک علمی (۲۶/۲۵%) از مدارک علمی نمایه ­شده در اسکوپوس، بر زبان فارسی متمرکز هستند. همچنین بر اساس داده های پایگاه مرکز اطلاعات علمی، تعداد مدارک علمی این حوزه موضوعی برابر با ۸۹ و مدارک علمی متمرکز بر زبان فارسی برابر با ۵۱ (۵۷/۳۰%) است. مجله Lecture notes in computer science بیشترین تعداد مدارک علمی بین المللی ایران و مجله پردازش علایم و داده ها، بیشترین تعداد مدارک علمی داخلی ایران را در حوزه موضوعی متن کاوی منتشر کرده اند. با استفاده از آزمون تی مستقل مشخص شد بین تعداد مدارک علمی متمرکز بر زبان فارسی پایگاه اسکوپوس و مرکز اطلاعات علمی جهاد دانشگاهی، تفاوت معناداری وجود دارد (۰/۰۰۰۱>p). نتیجه گیری: میانگین نرخ رشد مدارک علمی ایران در حوزه متن کاوی بالاتر از حوزه های موضوعی دیگر است. کشورهای آمریکا، انگلیس و استرالیا بیشترین میزان مشارکت را با محققان ایرانی در این حوزه موضوعی داشته اند. همچنین مشخص شد مدارک علمی بین المللی که بر زبان انگلیسی متمرکز هستند، استناد بیشتری نسبت به مدارک علمی متمرکز بر زبان فارسی دریافت می کنند.

Authors

محدثه رفیعی خشنود

SID, Academic Center for Education, Culture and Research (ACECR), Tehran, Iran

عبدالصمد کرامت فر

SID, Academic Center for Education, Culture and Research (ACECR), Tehran, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Aggarwal CC, Zhai C. An Introduction to Text Mining. In: ...
  • Keshavarzian S, Barardokht H. The position of books and reading ...
  • Mojgani P, Jalali M, Keramatfar A. Bibliometric study of traumatic ...
  • Nourmohammadi H, Keramatfar M, Keramatfar A, Esparaein F. Research in ...
  • Habibi A, Mousavi M, Jamali SM, Ale Ebrahim N. A ...
  • Imani H, Abdollahzadeh A, Pourezzat AA. Content analysis of the ...
  • Barangi H, Khasseh AA. An Investigation of Iran's Global Situation ...
  • Hao T, Chen X, Li G, Yan J. A bibliometric ...
  • Surulinathi M, Amsaveni N, Maheswaran K, Srinivasaraghavan S. Scientometric Dimensions ...
  • Wikipedia. Scientific Information Database: Wikipedia ۲۰۲۰ ...
  • Chowdhury GG. Natural language processing. Annual Review of Information Science ...
  • Khoshian N, Mirzaeian V. The most widely used functions of ...
  • Cambria E, Poria S, Gelbukh A, Thelwall M. Sentiment Analysis ...
  • Basiri ME, Kabiri A. Words Are Important: Improving Sentiment Analysis ...
  • Agarwal A, Xie B, Vovsha I, Rambow O, Passonneau RJ. ...
  • Vogt M. An overview of deep learning techniques. at - ...
  • Mousavi SM, Ebadi H, Kiani A. Provide an Optimal Deep-network ...
  • Ruder S. Why You Should Do NLP Beyond English. ۲۰۲۰. ...
  • Amirkhani H, AzariJafari M, Pourjafari Z, Faridan-Jahromi S, Kouhkan Z, ...
  • Azadi P. The Structure of Corruption in Iran. Stanford Iran ...
  • Erfanmanesh M, Moghiseh Z, Forouzandeh Shahraki M. Comparing the share ...
  • نمایش کامل مراجع