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J-GLOBAL ID：202202233832816204   整理番号：22A0494688

共引用ネットワークに基づく文献レビュープロセスを改善するためのワークフローの設計【JST・京大機械翻訳】

Designing Workflow for Improving Literature Review Process Based on Co-citation Networks

著者 (1件)： Kuznetsova Anastasiya (National Research University Higher School of Economics in St. Petersburg, Saint Petersburg, Russia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1503  ページ： 308-318  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文献レビューは,あらゆる学術論文の必須部分であり,多くのツールがあり,それは,関連論文を示唆して,より容易に引用するプロセスを作る試みである。それらの多くは,特定の推奨論文に重点を置くか,または,特定の論文がいかに役立つかに関する説明またはヒントなしで,地域の一般的な絵を提供する。共引用ネットワークは引用推奨のための複数の有用な方法の基礎として役立ち,科学分野の構造の分析を可能にする。しかし,それらを用いた既存の機器は急峻な学習曲線を持っている。本論文では,文献レビュープロセスにおける共引用ネットワーク解析を用いた発見的方法の導出と評価に対するワークフロープロトタイプを提示した。著者らは,引用推薦のための可能なユーザニーズの仕様のためのJob Storyを合成できるように,使用の書誌データ可視化サービスVOSviewerパターンの分析を含むステップバイステップ分析を実施した。Job Storyに基づく共引用ネットワークの解析のための発見的方法を作成した。次に,発見的方法を,それらの適応性と使用性を反映するために,2つの人間-コンピュータインタラクション会議からの論文のセットに関して評価した。著者らの結果は,共同引用ネットワークを通してより直接的なナビゲーション,文献管理と書誌データ可視化のためのサービスの可能設計改良,および学術書込みスキルを強化するための学習設計の基礎を知らせるために使用することができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  学習 ,  学習曲線 ,  *ネットワーク ,  適応性 ,  *文献展望 ,  発見的方法 ,  コンピュータ ,  *ワークフロー ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 書誌 ,  ネットワーク解析 ,  データ可視化 ,  *引用ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 共引用ネットワーク ,  計量書誌学 ,  文献検索 ,  人間とコンピュータの相互作用

分類 (4件)： 情報収集・整理  (AC04000I) ,  情報源  (AC03000B) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 共引用 ,  文献レビュー ,  プロセス ,  ワークフロー ,  設計