Bibliometric Analysis and Visualization of Bayesian Network Application in Safety Field
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian network (BNs) has been widely used in uncertain knowledge modeling since it was proposed, especially in safety assessment and risk prediction. In order to fully understand the application status of Bayesian network in the field of safety, 3111 sample documents were collected from the web of science core collection database. Through CiteSpace technology text mining and visual analysis software, document output, keywords, author cooperation, organization cooperation, citation and journal distribution were analyzed. The results show that: FAISAL KHAN, MOHAMED ABDELATY, HELAI HUANG, TAREK SAYED, JAEYOUNG LEE, etc. published Bayesian networks The most widely used literature in the field of safety has made an important contribution to the development of this field; institutional cooperation is mainly based on Univ Central Florida, MEM Univ Newfoundland, Univ British Columbia, Tongji Univ, Texas A & M Univ, cents Univ, Delft Univ technology and other universities; journal distribution of literature is mainly based on the core functions of Bayesian network, and mainly distributed in ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION, TRANSPORTATION RESEARCH RECODE, RELIABILITY ENGINEERING SYSTEM SAFETY and SAFETY SCIENCE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,077 | 0,088 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».