Standard

Свойства малого мира научных организаций определяют динамику публикационной активности в области миРНК. / Firsov, A B; Titov, I I.

In: Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii, Vol. 26, No. 8, 13, 12.2022, p. 826-829.

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Harvard

APA

Vancouver

Author

BibTeX

@article{cc3fc74ca9da4f4bac57210fccf51df4,
title = "Свойства малого мира научных организаций определяют динамику публикационной активности в области миРНК",
abstract = "Многие научные статьи стали доступны в цифровом виде, что позволяет запрашивать данные статей и, в частности, автоматически собирать метаданные, включая данные об аффилиации. Это, в свою очередь, можно использовать для количественных оценок научной области, например для идентификации организаций и анализа графа соавторства этих организаций для извлечения базовой структуры науки. В настоящей работе рассмотрена область исследования микроРНК, а именно граф соавторства организаций и анализ его эволюции. Чтобы решить проблему вариативности написания названия организаций, был предложен алгоритм сортировки логических векторов признаков k-mer/n-gram. В нем используется тот факт, что содержание аффилиации довольно консистентно для одной и той же организации. Для учета ошибок написания и других артефактов названия организации в поле метаданных аффилиации наш подход преобразует упоминание организации внутри аффилиации в K-Mer (n-gram) булевый вектор присутствия. Далее векторы всех аффилиаций из набора данных лексикографически сортируются, образуя группы упоминаний организаций. Таким подходом был кластеризован набор данных аффилиаций в области исследования микроРНК и определены названия уникальных организаций, что позволило построить граф соавторства на уровне научных организаций. С помощью этого графа показано, что рост области исследования микроРНК контролируется архитектурой малого мира сети научных организаций и испытывает степенной рост с показателем степени 2.64 ± 0.23 для числа организаций в соответствии с диаметром сети, предлагая модель роста новых научных направлений. Скорость публикации первой статьи по микроРНК у организации при ее взаимодействии с другой организацией, уже публиковавшейся в этой области, аппроксимируется как 0.184 ± 0.002 год-1.",
author = "Firsov, {A B} and Titov, {I I}",
note = "Фирсов А.Б., Титов И.И. Свойства малого мира научных организаций определяют динамику публикационной активности в области миРНК // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2022. – Т. 26. – № 8. – С. 826-829. Работа ИТ была поддержана в рамках государственного бюджетного проекта РФ ФВНР-2022-0020.",
year = "2022",
month = dec,
doi = "10.18699/VJGB-22-100",
language = "русский",
volume = "26",
pages = "826--829",
journal = "Вавиловский журнал генетики и селекции",
issn = "2500-0462",
publisher = "Institute of Cytology and Genetics of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences",
number = "8",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Свойства малого мира научных организаций определяют динамику публикационной активности в области миРНК

AU - Firsov, A B

AU - Titov, I I

N1 - Фирсов А.Б., Титов И.И. Свойства малого мира научных организаций определяют динамику публикационной активности в области миРНК // Вавиловский журнал генетики и селекции. – 2022. – Т. 26. – № 8. – С. 826-829. Работа ИТ была поддержана в рамках государственного бюджетного проекта РФ ФВНР-2022-0020.

PY - 2022/12

Y1 - 2022/12

N2 - Многие научные статьи стали доступны в цифровом виде, что позволяет запрашивать данные статей и, в частности, автоматически собирать метаданные, включая данные об аффилиации. Это, в свою очередь, можно использовать для количественных оценок научной области, например для идентификации организаций и анализа графа соавторства этих организаций для извлечения базовой структуры науки. В настоящей работе рассмотрена область исследования микроРНК, а именно граф соавторства организаций и анализ его эволюции. Чтобы решить проблему вариативности написания названия организаций, был предложен алгоритм сортировки логических векторов признаков k-mer/n-gram. В нем используется тот факт, что содержание аффилиации довольно консистентно для одной и той же организации. Для учета ошибок написания и других артефактов названия организации в поле метаданных аффилиации наш подход преобразует упоминание организации внутри аффилиации в K-Mer (n-gram) булевый вектор присутствия. Далее векторы всех аффилиаций из набора данных лексикографически сортируются, образуя группы упоминаний организаций. Таким подходом был кластеризован набор данных аффилиаций в области исследования микроРНК и определены названия уникальных организаций, что позволило построить граф соавторства на уровне научных организаций. С помощью этого графа показано, что рост области исследования микроРНК контролируется архитектурой малого мира сети научных организаций и испытывает степенной рост с показателем степени 2.64 ± 0.23 для числа организаций в соответствии с диаметром сети, предлагая модель роста новых научных направлений. Скорость публикации первой статьи по микроРНК у организации при ее взаимодействии с другой организацией, уже публиковавшейся в этой области, аппроксимируется как 0.184 ± 0.002 год-1.

AB - Многие научные статьи стали доступны в цифровом виде, что позволяет запрашивать данные статей и, в частности, автоматически собирать метаданные, включая данные об аффилиации. Это, в свою очередь, можно использовать для количественных оценок научной области, например для идентификации организаций и анализа графа соавторства этих организаций для извлечения базовой структуры науки. В настоящей работе рассмотрена область исследования микроРНК, а именно граф соавторства организаций и анализ его эволюции. Чтобы решить проблему вариативности написания названия организаций, был предложен алгоритм сортировки логических векторов признаков k-mer/n-gram. В нем используется тот факт, что содержание аффилиации довольно консистентно для одной и той же организации. Для учета ошибок написания и других артефактов названия организации в поле метаданных аффилиации наш подход преобразует упоминание организации внутри аффилиации в K-Mer (n-gram) булевый вектор присутствия. Далее векторы всех аффилиаций из набора данных лексикографически сортируются, образуя группы упоминаний организаций. Таким подходом был кластеризован набор данных аффилиаций в области исследования микроРНК и определены названия уникальных организаций, что позволило построить граф соавторства на уровне научных организаций. С помощью этого графа показано, что рост области исследования микроРНК контролируется архитектурой малого мира сети научных организаций и испытывает степенной рост с показателем степени 2.64 ± 0.23 для числа организаций в соответствии с диаметром сети, предлагая модель роста новых научных направлений. Скорость публикации первой статьи по микроРНК у организации при ее взаимодействии с другой организацией, уже публиковавшейся в этой области, аппроксимируется как 0.184 ± 0.002 год-1.

UR - https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85152208949&origin=inward&txGid=08f7b4da8ac5da0283bdfbb3f6ba3dfd

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=50061127

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/7c7486bb-1812-3f3c-b888-38c66ad5b11a/

U2 - 10.18699/VJGB-22-100

DO - 10.18699/VJGB-22-100

M3 - статья

C2 - 36694723

VL - 26

SP - 826

EP - 829

JO - Вавиловский журнал генетики и селекции

JF - Вавиловский журнал генетики и селекции

SN - 2500-0462

IS - 8

M1 - 13

ER -

ID: 43567854