【摘 要】
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目的:在大数据视域下进行新冠肺炎专题中文论文文献计量学分析,探讨科技期刊编辑在疫情当前如何做好本责工作。方法:利用Python+Selenium程序对2020年1月21日至3月24日在知网
【机 构】
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广东省职业病防治院《中国职业医学》编辑部,华南师范大学学报编辑部
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目的:在大数据视域下进行新冠肺炎专题中文论文文献计量学分析,探讨科技期刊编辑在疫情当前如何做好本责工作。方法:利用Python+Selenium程序对2020年1月21日至3月24日在知网论文首发平台发表的新冠肺炎专题中文论文进行文本挖掘,在大数据视域下进行文献计量学分析。结果:本研究共获取1685篇有效文献,首发新冠肺炎专题文献位于核心区12种期刊。对每周发文量进行回归模型拟合,绘制出单刊、按周期数统计每周累积发文量的拟合曲线,结果显示,拟合曲线与实际发文量曲线吻合(持续增长率a=0.7642,R2=0
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