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Application of machine learning techniques to assess the trends and alignment of the funded research output
Journal of Informetrics ( IF 3.4 ) Pub Date : 2020-02-07 , DOI: 10.1016/j.joi.2020.101018
Ashkan Ebadi , Stéphane Tremblay , Cyril Goutte , Andrea Schiffauerova

Research and development activities are regarded as one of the most influencing factors of the future of a country. Large investments in research can yield a tremendous outcome in terms of a country’s overall wealth and strength. However, public financial resources of countries are often limited which calls for a wise and targeted investment. Scientific publications are considered as one of the main outputs of research investment. Although the general trend of scientific publications is increasing, a detailed analysis is required to monitor the research trends and assess whether they are in line with the top research priorities of the country. Such focused monitoring can shed light on scientific activities evolution as well as the formation of new research areas, thus helping governments to adjust priorities, if required. But monitoring the output of the funded research manually is not only very expensive and difficult, it is also subjective. Using structural topic models, in this paper we evaluated the trends in academic research performed by federally funded Canadian researchers during the time-frame of 2000–2018, covering more than 140,000 research publications. The proposed approach makes it possible to objectively and systematically monitor research projects, or any other set of documents related to research activities such as funding proposals, at large-scale. Our results confirm the accordance between the performed federally funded research projects and the top research priorities of Canada.



中文翻译:

应用机器学习技术评估资助研究成果的趋势和一致性

研究和开发活动被认为是一个国家未来影响最大的因素之一。在国家的整体财富和实力方面,对研究的大量投资可以产生巨大的成果。但是,国家的公共财政资源通常是有限的,这需要明智和有针对性的投资。科学出版物被认为是研究投资的主要产出之一。尽管科学出版物的总体趋势正在增加,但仍需要进行详细分析,以监测研究趋势并评估它们是否符合该国的首要研究重点。这种有针对性的监测可以揭示科学活动的发展以及新研究领域的形成,从而帮助政府根据需要调整优先级。但是,手动监控获得资助的研究成果不仅非常昂贵且困难,而且也是主观的。在本文中,我们使用结构性主题模型评估了2000年至2018年期间由联邦资助的加拿大研究人员进行的学术研究的趋势,涵盖了140,000多种研究出版物。所提出的方法使得可以客观地,系统地监视研究项目或与研究活动有关的任何其他文件集,例如资助计划。我们的结果证实了联邦资助的研究项目与加拿大的首要研究重点之间的一致性。在本文中,我们评估了2000年至2018年期间由联邦资助的加拿大研究人员进行的学术研究的趋势,涵盖了140,000多种研究出版物。所提出的方法使得可以客观地,系统地监视研究项目或与研究活动有关的任何其他文件集,例如资助计划。我们的结果证实了联邦资助的研究项目与加拿大的首要研究重点之间的一致性。在本文中,我们评估了2000年至2018年期间由联邦资助的加拿大研究人员进行的学术研究的趋势,涵盖了140,000多种研究出版物。所提出的方法使得可以客观地,系统地监视研究项目或与研究活动有关的任何其他文件集,例如资助计划。我们的结果证实了联邦资助的研究项目与加拿大的首要研究重点之间的一致性。或与研究活动有关的其他任何文件,例如资助计划,都应大规模进行。我们的结果证实了联邦资助的研究项目与加拿大的首要研究重点之间的一致性。或与研究活动有关的其他任何文件,例如资助计划,都应大规模进行。我们的结果证实了联邦资助的研究项目与加拿大的首要研究重点之间的一致性。

更新日期:2020-02-07
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