論文の概要: Impact and Relevance of Cognition Journal in the Field of Cognitive Science: An Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01485v1
- Date: Mon, 03 Nov 2025 11:47:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.245662
- Title: Impact and Relevance of Cognition Journal in the Field of Cognitive Science: An Evaluation
- Title(参考訳): 認知科学における認知誌の影響と関連性 : 評価
- Authors: M Sadik Batcha, Younis Rashid Dar, Muneer Ahmad,
- Abstract要約: この調査では、同誌の多作作家、機関、国のトップ20が特定された。
調査対象には、記事、著者、機関、国、引用分析の年次分布が含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.27528170226206433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study aims to present a scientometric analysis of the journal titled Cognition for a period of 20 years from 1999 to 2018. The present study was conducted with an aim to provide a summary of research activity in current journal and characterize its most aspects. The research coverage includes the year wise distribution of articles, authors, institutions, countries and citation analysis of the journal. The analysis showed that 2870 papers were published in journal of Cognition from 1999 to 2018. The study identified top 20 prolific authors, institutions and countries of the journal. Researchers from USA have been made the most percentage of contributions.
- Abstract(参考訳): 本研究は,1999年から2018年までの20年間にわたって,雑誌「認知」の科学的分析を行うことを目的とする。
本研究は、現在の学術誌における研究活動の概要を提供し、その最も大きな側面を特徴付けることを目的として行われた。
調査対象には、記事、著者、機関、国、引用分析の年次分布が含まれる。
分析の結果、1999年から2018年にかけて2870の論文がコグニオン誌に掲載された。
この調査では、同誌の多作作家、機関、国のトップ20が特定された。
米国の研究者が最も多く貢献している。
関連論文リスト
- Publication Trend in DESIDOC Journal of Library and Information Technology during 2013-2017: A Scientometric Approach [0.27528170226206433]
本論文は,本誌に掲載された研究成果の成長パターンを分析した。
記事の最大数は本質的に協力的だった。
論文の主題はサイエントメトリックス(Scientometrics)である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-06T05:39:27Z) - Two Decades of Research at the University of Lagos (2004-2023): A Scientometric Analysis of Productivity, Collaboration, and Impact [0.3093890460224435]
我々は,大学における出版量,コラボレーションパターン,引用の影響,そして最も多彩な著作者,学部,研究領域の傾向について検討した。
この研究は、研究の生産性が一貫した増加を示し、2023年に記録された最も高いアウトプットが記録されている。
健康科学、工学、社会科学は、大学の学際的な研究の強さを反映して、支配的な分野として認識されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-06T05:26:17Z) - Russian Contribution to Coronary Artery Disease Research: A Scientometric Mapping of Publications [0.3093890460224435]
本研究は、Science Citation Index(SCI)から抽出された二次データに基づいている。
1990年から2019年にかけて、ロシア人の学者による冠動脈疾患に関する5058の論文があり、ロシアの雑誌に掲載することを好んだ。
共同著述は冠動脈疾患研究の標準であり、近年の多目的文書の数は着実に増加している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-05T06:06:19Z) - Measuring the Research Output and Performance of the University of Ibadan from 2014 to 2023: A Scientometric Analysis [0.3093890460224435]
本研究は2014年から2023年までのイバダン大学の研究成果と性能を評価するための科学的手法を用いている。
この研究は、最も貢献する部門、出版のための最高の雑誌、協力する国、地域とグローバルの両方の引用の影響、有名な著者とその総生産量、そして研究成果が年々減少していくことに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-29T08:39:36Z) - Optimizing Research Portfolio For Semantic Impact [55.2480439325792]
サイテーション指標は学術的影響を評価するために広く用いられているが、社会的偏見に悩まされている。
本稿では,研究効果を予測する新しいフレームワークであるrXiv Semantic Impact (XSI)を紹介する。
XSIは学術知識グラフにおける研究概念の進化を追跡している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T17:44:13Z) - The Nature of NLP: Analyzing Contributions in NLP Papers [77.31665252336157]
我々は,NLP研究論文の要約として,NLPコントリビューション(NLPコントリビューション)の分類法を提案し,NLPコントリビューション(NLPコントリビューション)を導入した。
NLPの研究は、1970年代から80年代にかけて言語と人間中心の研究に焦点が当てられ、1990年代と2000年代に打ち切られ、2010年代後半から再び上昇し始めた。
私たちのデータセットと分析は、研究トレンドをトレースするための強力なレンズを提供し、インフォグラフィックでデータ駆動の文献調査を生成する可能性を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T01:29:28Z) - Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers [99.67983375899719]
2020年1月から2024年2月にかけて、arXiv、bioRxiv、Natureのポートフォリオジャーナルで950,965の論文をまとめて、体系的で大規模な分析を行った。
計算機科学の論文では, LLMの使用が着実に増加し, 最大, 最速の成長が観察された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T17:45:15Z) - Position: AI/ML Influencers Have a Place in the Academic Process [82.2069685579588]
機械学習研究の可視性向上におけるソーシャルメディアインフルエンサーの役割について検討する。
2018年12月から2023年10月までの間に、8000以上の論文の包括的なデータセットを収集しました。
我々の統計的および因果推論分析は、これらのインフルエンサーが支持する論文の引用が著しく増加することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T20:05:49Z) - De-identification of clinical free text using natural language
processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。
本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T13:20:41Z) - A Comprehensive Study of Groundbreaking Machine Learning Research:
Analyzing highly cited and impactful publications across six decades [1.6442870218029522]
機械学習(ML)は、コンピュータ科学やその他の関連分野の研究分野として注目されている。
重要なトレンド、影響力のある著者、そしてこれまでの重要な貢献を識別するために、高度に引用された出版物の風景を理解することが不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T21:43:22Z) - Machine Learning Research Trends in Africa: A 30 Years Overview with
Bibliometric Analysis Review [2.6774008509840996]
論文は2761の機械学習関連文書からなり、そのうち98%は過去30年間に903の雑誌に少なくとも482の引用文が掲載されている。
1993年から2021年にかけて、54のアフリカ諸国の研究出版物を含むScience Citation Index EXPANDEDからコラージュされた文書が回収された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T12:27:43Z) - Topic Modelling of Swedish Newspaper Articles about Coronavirus: a Case
Study using Latent Dirichlet Allocation Method [8.405827390095064]
トピックモデリング(TM)は、自然言語理解(NLU)と自然言語処理(NLP)の研究分野からのものである。
本研究では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)法を用いて,コロナウイルスに関するスウェーデンの新聞記事の話題変化をモデル化する。
我々は,2020年1月17日から2021年3月13日までの約1年2ヶ月間のトピック変更に関する6515の論文,適用方法,統計データを含むコーパスについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T12:33:58Z) - Brain Drain and Brain Gain in Russia: Analyzing International Migration
of Researchers by Discipline using Scopus Bibliometric Data 1996-2020 [77.34726150561087]
我々は、1996-2020年に、スコパスのインデクシングされたソースでロシア関連アドレスを公表したすべての研究者を分析した。
ロシアは1990年代後半から2000年代初頭にかけてドナー国であったが、近年は比較的バランスの取れた研究者の流通を経験した。
全体として、ロシアから移住した研究者は、ロシアに移住した研究者よりも多く、成績が優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-07T12:47:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。