論文の概要: Decoding MIE: A Novel Dataset Approach Using Topic Extraction and Affiliation Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04602v1
• Date: Sun, 06 Oct 2024 19:34:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 14:01:52.380369
• Title: Decoding MIE: A Novel Dataset Approach Using Topic Extraction and Affiliation Parsing
• Title（参考訳）: MIEデコード: トピック抽出とアフィリエイトパーシングを用いた新しいデータセットアプローチ
• Authors: Ehsan Bitaraf, Maryam Jafarpour,
• Abstract要約: 本研究は,医療情報学ヨーロッパ(MIE)会議の手続きから得られた新しいデータセットを紹介する。 我々は,「健康技術・情報学研究」誌の4,606論文からメタデータと要約を抽出し,分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rapid expansion of medical informatics literature presents significant challenges in synthesizing and analyzing research trends. This study introduces a novel dataset derived from the Medical Informatics Europe (MIE) Conference proceedings, addressing the need for sophisticated analytical tools in the field. Utilizing the Triple-A software, we extracted and processed metadata and abstract from 4,606 articles published in the "Studies in Health Technology and Informatics" journal series, focusing on MIE conferences from 1996 onwards. Our methodology incorporated advanced techniques such as affiliation parsing using the TextRank algorithm. The resulting dataset, available in JSON format, offers a comprehensive view of bibliometric details, extracted topics, and standardized affiliation information. Analysis of this data revealed interesting patterns in Digital Object Identifier usage, citation trends, and authorship attribution across the years. Notably, we observed inconsistencies in author data and a brief period of linguistic diversity in publications. This dataset represents a significant contribution to the medical informatics community, enabling longitudinal studies of research trends, collaboration network analyses, and in-depth bibliometric investigations. By providing this enriched, structured resource spanning nearly three decades of conference proceedings, we aim to facilitate novel insights and advancements in the rapidly evolving field of medical informatics.
• Abstract（参考訳）: 医学情報学文学の急速な拡大は、研究トレンドの合成と分析において大きな課題を呈している。 本研究は,医学情報学ヨーロッパ(MIE)会議の手続きから得られた新しいデータセットを紹介し,その分野における高度な分析ツールの必要性に対処する。 我々は, トリプルAソフトウェアを利用して, 1996年以降のMIEカンファレンスを中心に, 「健康技術・情報学研究」誌シリーズ4,606記事からメタデータと要約を抽出し, 処理した。 提案手法は,TextRankアルゴリズムを用いたアフィリエイト解析などの高度な手法を取り入れた。 結果として得られたデータセットはJSON形式で利用可能で、バイオメトリックスの詳細、抽出されたトピック、標準化されたアフィリエイト情報に関する包括的なビューを提供する。 このデータから、デジタルオブジェクト識別器の使用状況、引用傾向、著者の帰属に関する興味深いパターンを明らかにした。 特に著者データの不整合と出版物における言語多様性の短い期間を観察した。 このデータセットは、医学情報学コミュニティへの重要な貢献であり、研究動向の縦断的研究、協調ネットワーク分析、詳細な文献調査を可能にしている。 我々は,30年近くにわたる会議手続にまたがるこの豊かな構造化資源を提供することによって,急速に発展する医療情報学分野における新たな洞察と進歩を促進することを目指す。

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