学術ネットワークにおけるトピックドリフトの影響の測定【JST・京大機械翻訳】

Amjad Tehmina; Daud Ali; Song Min

文献

J-GLOBAL ID：202002254886834655 整理番号：20A1929269

学術ネットワークにおけるトピックドリフトの影響の測定【JST・京大機械翻訳】

Measuring the Impact of Topic Drift in Scholarly Networks

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資料名：
号： WWW ’18 ページ： 373-378 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

様々な分野の研究者間の共同作業の増加により,研究トピックの変更や複数の話題に関する作業は,異常な挙動ではない。研究者のインパクトを予測し,定量化し,研究するためのいくつかの包括的な努力がなされてきた。質問は,1つ以上のトピックスにおいて,時間や作業の関心の分野の変化が科学的影響にいかに影響するかが,未解決のままである。本研究では,著者の科学的影響に対するトピックドリフトの影響を調べた。筆者達は,複数の話題に働く個々の著者のトピック分布を抽出するため,単一トピックに働く著者と比較および分析するために,Author Community Toc(ACT)モデルを適用した。出版数,引用数およびh指数に基づいて著者の生産性を分析した。著者らは,1つの話題に固着する著者が,より高い影響を生み出して,より多くの注意を得たことを発見した。著者らの結果をさらに強化するために,著者らは,複数の話題に関して働く1つのトピックとトップランクの著者に関して働くトップランクした著者のh指数を集めて,それらの進展において同様の傾向があるかどうかを調査した。結果は,研究者のキャリア選択に及ぼす主題ドリフトの顕著な影響の証拠を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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