文献

J-GLOBAL ID：202202213155146705   整理番号：22A1086805

COVID-19と戦うための深層学習技術の貢献:2020年の学術的生産の計量書誌学的分析【JST・京大機械翻訳】

Contribution of Deep-Learning Techniques Toward Fighting COVID-19: A Bibliometric Analysis of Scholarly Production During 2020

著者 (4件)： Chicaiza Janneth (Departamento de Ciencias de la Computacio ́n y Electro ́nica, Universidad Te ́cnica Particular de Loja, Loja, Ecuador) ,  Villota Stephany D. (Gestio ́n de Investigacio ́n, Desarrollo e Innovacio ́n, Instituto Nacional de Investigacio ́n en Salud Pu ́blica, Quito, Ecuador) ,  Vinueza-Naranjo Paola G. (Facultad de Ingenieri ́a, Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba, Ecuador) ,  Rumipamba-Zambrano Ruben (Corporacio ́n Nacional de Telecomunicaciones-CNT E.P., Quito, Ecuador)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 33281-33300  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19は,世界中の再活動による人間社会のさまざまな側面に劇的に影響した。第1に,重大な公衆衛生問題が発生し,結果として百万の死亡をもたらした。また,グローバル経済,社会的共存,心理的状態,精神衛生,および人間-環境関係/力学は,深刻に影響を受けた。実際,著者らの日常生活の急な変化は,強制的検疫とバイオセーフティー対策の適用によって開始された。これらの影響の大きさにより,異なる分野からの研究努力は,その影響を緩和するために現在のパンデミックの周りに急速に集中した。これらの分野の中で,人工知能(AI)と深層学習(DL)は,COVID-19と戦うのを助ける多くの研究論文を支持した。本研究は,2020年のこの学術的生産の計量書誌学的分析を扱う。特に,著者らは,論文がソーシャルネットワーク,デジタル主流メディア,および公共政策文書に登録された従来の計量と代替のものに著しい影響に達することができる因子への洞察を与える定量的および定性的指標を分析する。これに関して,これらの異なる計量と属性の間の相関を研究した。最後に,最後のDL進展がCOVID-19状況の文脈でどのように活用されているかを分析した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 人工知能 ,  公衆衛生 ,  ディジタル方式 ,  検疫 ,  *精神衛生 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  研究論文 ,  バイオセーフティ ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： COVID-19 ,  深層学習 ,  学術 ,  計量書誌学的分析