基于CiteSpace的亚麻籽研究热点 及趋势的可视化分析Visual analysis of research hotspots and trends of flaxseed based on CiteSpace WU Faliang1,2, PEI Yanan1,2, FAN Zhiguo1,2, WANG Qinsheng3, SUN Xiaodong4, LI Xingke1,2
Notice bibliographique
Résumé
为了促进亚麻籽的开发和利用,基于2013—2023年Web of Science核心合集数据源,采用CiteSpace软件的文献计量分析方法,对亚麻籽相关论文发表数量,主要发文国家、机构和作者,关键词共现,文献共被引进行了可视化分析,基于此归纳出亚麻籽的研究热点,并提出研究趋势。结果表明:2013—2023年,亚麻籽领域的年发表论文数量和被引频次总体均呈现先上升后下降的趋势;中国、印度和加拿大等国家发表论文数量最多;埃及知识库、加拿大农业与农业食品部和中国农业科学院等是主要的研究机构;邓乾春是该领域发表论文数量最多的作者,其次是Boaventura和Reaney;大多数研究集中在亚麻籽油、脂肪酸、亚麻籽油的质量和性能等方面。近年来,亚麻籽活性成分的研究以及功能性食品、药物、生物材料等开发成为新的热点。未来几年可以从亚麻籽在医药与保健品、化工和化妆品等领域中的应用,亚麻籽的安全性研究,亚麻籽产品质量稳定方面的研究,亚麻籽种质资源和种植的研究等进行深入探索。In order to promote the development and use of flaxseed, based on the data source of Web of Science Core Collection during 2013-2023, the bibliometric analysis method of CiteSpace software was used to analyze the number of publications, major issuing countries, institutions and authors, keyword co-occurrence, and literature co-citation of papers related to flaxseed were visualized and analyzed, based on this, the research hotspots of flaxseed were summarized, and the trends were analyzed. The results showed that from 2013 to 2023, the annual number of papers and citation frequency in the field of flaxseed showed an increasing and then decreasing trend overall.China, India, and Canada were the countries with the most published papers. Egyptian Knowledge Bank, Agriculture & Agric Food Canada, and Chinese Academy of Agricultural Sciences were the major research institutions. Deng Qianchun was the author with the most published papers in this field, followed by Boaventura and Reaney. Most of the studies focused on flaxseed oil, fatty acids, quality and properties of flaxseed oil. In recent years, the study of active components of flaxseed and the development of functional foods, drugs and biomaterials have become new hotspots.The research in the next few years can be explored in depth from the application of flaxseed in the fields of medicine, health product, chemical industry, cosmetics and other fields, the safety of flaxseed, the stabilization of the quality of the product of flaxseed, the germplasm resources and cultivation of flaxseed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».