英國《化學(xué)教育研究與實踐》研究熱點與前沿的可視化分析
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【部分圖文】:
圖1研究實施框架
本研究的框架如圖1所示,首先將WOS核心合集中2008~2018年ChemistryEducationResearchandPractice期刊上經(jīng)過篩選與去重得到的561篇文獻(xiàn)作為研究樣本,然后運行Citespace5.3R3進(jìn)行國家分析、機(jī)構(gòu)分析、文獻(xiàn)共被引分析、關(guān)鍵....
圖2關(guān)鍵詞聚類知識圖譜
僅靠高頻關(guān)鍵詞無法揭示各個研究熱點之間的聯(lián)系,因此在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上采用對數(shù)似然率算法進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析,得到關(guān)鍵詞聚類知識圖譜如圖2所示。模塊值(Q)和平均輪廓值(S)是評判圖譜繪制效果的兩個重要指標(biāo),Q=0.476(>0.3),意味著劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的;S=0.5....
圖3關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析
關(guān)鍵詞分析只能分析出一段時間內(nèi)主導(dǎo)的研究內(nèi)容,往往會忽視一些正在興起的研究領(lǐng)域。Citespace中提供的突現(xiàn)檢測算法,能夠完全識別出突然涌現(xiàn)的關(guān)鍵詞,挖掘更深層次的變化。突現(xiàn)性關(guān)鍵詞(BurstDetection)指短時間內(nèi)發(fā)生躍遷現(xiàn)象的關(guān)鍵詞,突現(xiàn)性的數(shù)值越高,說明該關(guān)鍵詞....
本文編號:3892520
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