
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 1,032 |
تعداد مقالات | 9,124 |
تعداد مشاهده مقاله | 10,390,287 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,600,315 |
بررسی نقشه ی دانش مفاهیم حوزه بیوانفورماتیک برمبنای مقالات پایگاه کلاریویت | ||
مطالعات کتابداری و علم اطلاعات | ||
مقاله 1، دوره 15، شماره 2، تیر 1402، صفحه 1-20 اصل مقاله (552.32 K) | ||
نوع مقاله: علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/slis.2022.33650.1734 | ||
نویسندگان | ||
معصومه کیانی1؛ عاصفه عاصمی* 2؛ مظفر چشمه سهرابی3؛ احمد شعبانی4 | ||
1دکتری علم اطلاعات و دانششناسی، گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران | ||
2دکتری بیزینس انفورماتیک دانشگاه کوروینوس بوداپست، مجارستان | ||
3دانشیار گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران | ||
4استاد گروه علم اطلاعات و دانششناسی، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران | ||
چکیده | ||
هدف: هدف از انجام پژوهش ترسیم نقشه دانش مفاهیم حوزه بیوانفورماتیک براساس مقالات پایگاه کلاریویت است. بررسی روابط موضوعی این مفاهیم یکی دیگر از اهداف این پژوهش بوده است. روش: این مطالعه کاربردی به روش توصیفی- تحلیلی از طریق تکنیکهای تحلیل همواژگانی انجام شده است. جامعه پژوهش شامل 53740 مقاله حیطه بیوانفورماتیک که طی سالهای 2018-1975 در پایگاه کلاریویت نمایه شده است، تحلیل دادهها با نرمافزارهای راورپریمپ، بایب اکسل، ویسویوئر و ابزار کاوش معنایی یونو انجام شده است. یافتهها: یافتهها نشان داد 741 کلیدواژه به عنوان موضوعات اصلی مقالات حوزه بیوانفورماتیک شناسایی شدند که بهعنوان پرکاربردترین موضوعات به کار رفتهاند. طبق یافتهها موضوعات «MicroRNA»، «Proteomics»، «Medical informatics»، ««Computational biology، «Microarray»، «Gene expression»، با بیشترین فراوانی، مهمترین موضوعات معرفی شدند. یافتهها نشان داد مفاهیم در قالب 7 خوشه موضوعی شکل گرفتهاند. بزرگترین خوشه در نقشه موضوعی مربوط به موضوعات خوشه اول و دوم است و به همین ترتیب خوشههای کوچکتر مربوط به موضوعات سایر خوشههاست و این نشاندهندهی اهمیت خوشههای اصلی است که حاکی از کاربرد بیشتر این موضوعات در مقالات حوزه بیوانفورماتیک است. نتیجهگیری: نقشه دانش نشان میدهد هر مفهوم اصلی روابط مستقیمی با مفاهیم فرعی خوشه خودش دارد و بین مفاهیم فرعی هر خوشه با مفاهیم فرعی خوشه دیگر ارتباط مستقیم یا غیرمستقیمی وجود ندارد. از آنجائیکه اساس کار موتور جستجوی یونو، معنائی است بنابراین در نقشههای دانش تولید شده روابط مفاهیم برحسب معنا و محتوای موضوعات است. از نقشههای دانش ترسیم شده در این حوزه میتوان به عنوان الگویی جهت تعیین ساختار علمی آن حوزه استفاده کرد. کلیدواژهها: نقشه موضوعی، نقشه دانش، بیوانفورماتیک، روابط موضوعی، پایگاه کلاریویت | ||
کلیدواژهها | ||
نقشه دانش؛ نقشه موضوعی؛ بیوانفورماتیک؛ روابط موضوعی؛ پایگاه کلاریویت | ||
مراجع | ||
Babalhavaeji, F., Zarei, A., Neshat, N., & Hariri, N. (2014). Mapping of knowledge and information science based on main and sub-main subject categorization. Journal of Studies in Library and Information Science, 6(13), 1-24. [In Persian]
Chen, X., Chen, J., Wu, D., Xie, Y., & Li, J. (2016). Mapping the research trends by co-word analysis based on keywords from funded project. Procedia Computer Science, 91(1), 547-555.
Chen, Y. P. P. (Ed.). (2005). Bioinformatics technologies. Springer Science & Business Media.
Daniali, S., & Naghshineh, N. (2018). Research trend analysis and knowledge mapping of active research in domain of image retrieval based on Web of Science indexed papers during 2001-2012. Scientomitrics Research Journal, 4(7), 119-142. [In Persian]
Gupta, S. K., Chaudhary, K. K., & Mishra, N. (2017). Bioinformatics and its therapeutic applications. In recent advances in drug delivery technology (pp. 125-158). IGI Global.
Hussaini, S. K. (2017). Parabolas, the quadratic equation and how they relate using yewno. Design Thinking Applied Mathematics, 1(2). Available at: http://66.201.44.162/ojs/index.php/DTAM/article/view/272
Jiang, R., Zhang, X., & Zhang, M. Q. (2016). Basics of bioinformatics. Springer-Verlag Berlin An.
Levin, H. (2017). Design Thinking Applied Mathematics: Parabolas, Hyperbolas, and Black Holes using Yewno Discover. Design Thinking Applied Mathematics, 1(1), 85-101.
Liu, Y., Goncalves, J., Ferreira, D., Xiao, B., Hosio, S., & Kostakos, V. (2014). CHI 1994-2013: mapping two decades of intellectual progress through co-word analysis. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 3553-3562).
Makkizadeh, F., & Hazery, A. (2017). Thematic map of articles pertaining to addiction using social network analysis in MEDLINE database. Research on Addiction, 11(41), 65-84. [In Persian]
Makkizadeh, F., Hazeri, A., Hosininasab, S., & Soheili, F. (2016). Thematic analysis and scientific mapping of papers related to depression therapy in PubMed. Journal of Health Administration, 19(65), 51-63. [In Persian]
Mendigulova, A., & Basheeva, A. (2019). Intellectual games' influence on memory. Design Thinking Journal, 1(1). Available at: http://66.201.44.162/ojs/index.php/dtj/article/view/502
Mohammadi jozdani, F., Asemi, A., & Shabani, A. (2016). Scientific mapping of Iranian Inventor’s Patent Database (IPD) during1970-2014. Iranian Journal of Information Processing and Management, 31(4), 873-889. Retrieved from https://jipm.irandoc.ac.ir/article-1-3014-fa.html&sw
Muñoz-Leiva, F., Viedma-del-Jesús, M. I., Sánchez-Fernández, J., & López-Herrera, A. G. (2012). An application of co-word analysis and bibliometric maps for detecting the most highlighting themes in the consumer behaviour research from a longitudinal perspective. Quality & Quantity, 46(4), 1077-1095.
Naseri, J. M., Tabatabaeean, S. H., & Fatehrad, M. (2012). Science mapping of management of technology in iran: a tool for knowledge policy making. Journal of Science and Technology Polocy, 5(1), 45-72. [In Persian]
Noyons, E. C. (1999). Bibliometric mapping as a science policy and resrarch management tool. Leiden: DSWO Press.
Sedighi M. (2015). Using of co-word analysis method in mapping of the structure of scientific fields(case study: The field of Informetrics). [|In Persian]. Iranian Journal of Information Processing and Management, 30(2), 373-396.
Shen, L., Xiong, B., & Hu, J. (2017). Research status, hotspots and trends for information behavior in China using bibliometric and co-word analysis. Journal of Documentation, 73(4), 618-633.
Soheili, F., Khasseh, A., & Koranian, P. (2018). Thematic trends of concepts in Knowledge and Information Science based on co-word analysis in Iran. [In Persian]. National Studies on Librarianship and Information Organization, 29(2), 171-190.
Staff, M. W. (2004). Merriam-Webster's collegiate dictionary. United States: Merriam-Webster.
Zarnegar, J. (2018). Semantic enrichment of life sciences content: how it works and key benefits for researchers. Emerging Topics in Life Sciences, 2(6), 769-773. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 854 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 478 |