Radiology, nuclear medicine, and medical imaging: a bibliometric study in Iran
محل انتشار: مجله پزشکی هسته ای ایران، دوره: 21، شماره: 2
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 298
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IRJNM-21-2_008
تاریخ نمایه سازی: 21 بهمن 1398
چکیده مقاله:
Introduction: Nowadays, science mapping is considered an excellent technique for decision-makers to find solutions for problems in research planning and development. In this work, we aimed to depict a science map of radiology, nuclear medicine, and medical imaging in Iran. Methods: All publications indexed in Thomson Reuters Web of Science database in the fields mentioned above with at least one affiliation corresponding to Iran were included in the study. Visualization of similarities (VOS) viewer software was then utilized to analyze the data for generating density maps and density cluster maps of organizations, authors, and journals based on bibliographic coupling and co-citation similarity measures. Results: Various maps were then formed and discussed. Tehran University of Medical Sciences in all fields of radiology, nuclear medicine, and medical imaging was proved to be the dominant organization in the country. Conclusion: Applying VOSviewer software, data was analyzed for extracting bibliographic coupling and co-citation relations and theirs corresponding science maps in terms of affiliated organizations, authors, and publishing journals. More comprehensive studies can be performed to obtain more mature science maps. Performing such analyses for other countries and then comparing with the internal science maps can be useful for decision-makers.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Navid Zeraatkar
Medical Imaging Systems Lab, Research Center for Molecular and Cellular Imaging (RCMCI), Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :