論文の概要: Will This Idea Spread Beyond Academia? Understanding Knowledge Transfer of Scientific Concepts across Text Corpora

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06657v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 19:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 00:33:14.758371
• Title: Will This Idea Spread Beyond Academia? Understanding Knowledge Transfer of Scientific Concepts across Text Corpora
• Title（参考訳）: この考えは学界を超えて広まるだろうか。 テキストコーパスにおける科学概念の知識伝達の理解
• Authors: Hancheng Cao, Mengjie Cheng, Zhepeng Cen, Daniel A. McFarland, Xiang Ren
• Abstract要約: 我々はすべての科学分野の科学的概念のレベルで翻訳研究を研究する。 我々は「研究アイデア」のインスタンス化としてコーパスから科学的概念を抽出する。 そして、45万以上の新しい概念の軌跡を辿って、これらのアイデアのごく一部しか発明や薬物の試行に使われていない要因を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.76916879679805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: What kind of basic research ideas are more likely to get applied in practice? There is a long line of research investigating patterns of knowledge transfer, but it generally focuses on documents as the unit of analysis and follow their transfer into practice for a specific scientific domain. Here we study translational research at the level of scientific concepts for all scientific fields. We do this through text mining and predictive modeling using three corpora: 38.6 million paper abstracts, 4 million patent documents, and 0.28 million clinical trials. We extract scientific concepts (i.e., phrases) from corpora as instantiations of "research ideas", create concept-level features as motivated by literature, and then follow the trajectories of over 450,000 new concepts (emerged from 1995-2014) to identify factors that lead only a small proportion of these ideas to be used in inventions and drug trials. Results from our analysis suggest several mechanisms that distinguish which scientific concept will be adopted in practice, and which will not. We also demonstrate that our derived features can be used to explain and predict knowledge transfer with high accuracy. Our work provides greater understanding of knowledge transfer for researchers, practitioners, and government agencies interested in encouraging translational research.
• Abstract（参考訳）: 実践に応用される基本的な研究アイデアはどのようなものか? 知識伝達のパターンを調査する研究は長いが、一般的には分析単位としての文書に焦点をあて、特定の科学領域の実践への移行に追随する。 ここでは、すべての科学分野の科学概念のレベルで翻訳研究を研究する。 私たちは3つのコーパスを使ってテキストマイニングと予測モデリングを行い、3860万の論文要約、400万の特許文書、0.28万の臨床試験を行います。 我々は、コーポラから「研究アイデア」のインスタンス化として科学概念(句)を抽出し、文学によって動機づけられた概念レベルの特徴を創出し、さらに45万以上の新しい概念(1995年から2014年までの)の軌跡を辿り、これらの概念のごく一部しか発明や薬物試験に使われない要因を特定する。 分析の結果, 科学的概念が実際に採用されるか, そうでないかを区別するいくつかのメカニズムが示唆された。 また,本手法を用いて知識伝達を高精度に説明・予測できることを示す。 本研究は,翻訳研究の奨励に関心のある研究者,実践者,政府機関に対して,知識伝達に関する理解を深めるものである。

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