논문들이 사람들의 주목을 받았는지 순위를 매겨 정리하고 있다.

온라인상 언급량에 기반해 논문의 영향력을 측정하는 서비스 ‘알트메트릭’(Altmetric)의 데이터를 기반으로 삼는다.

올해에도 평가지수가 높은 25개의 논문을 추리고, 그중 10개의 목록을 따로 작성.

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연결하는 멀티 데이터베이스인 디멘션스(Dimensions.

com), 과학출판 데이터베이스인 시멘스틱칼라(SemanticScholar.

org) 등을 활용해 반한감정이 나타난 매체와 빈도.

교수는 멀티 데이터베이스인 '디멘션스'(Dimensions.

com), 인공지능에서 파생된 제품과 임베딩 서비스 기능을 특징으로 하는 과학출판 데이터베이스인 '시멘스틱.

베이스(DB)를 분석해 계량화하고 객관적인 근거를 확보했다.

멀티 데이터베이스(DB)인 디멘션스와 온라인 주목도에 관한 DB인알트메트릭, 과학출판 DB인 시멘스틱칼라 등을 활용해 반한감정이 나타난 매체와 빈도, 연결망 등을 집중 조명했다.

중국의 논문이 가장 많고 바이러스 생존기간에 대한 주목도가 제일 높았다고 9일 밝혔다.

KISTI 미래기술분석센터는 아카이브와알트메트릭지수를 활용, 바이오아카이브와 메드아카이드 등 사전논문저장소를 통해 최근 3개월간 연구동향 분석을 진행했다.

진단과 신약 개발에 높은 비중을 보이는 것으로 나타났다.

한국과학기술정보연구원(KISTI) 미래기술분석센터는 9일 아카이브와알트메트릭지수를 활용, 사전논문저장소에 올라온 최근 3개월간의 연구논문 분석결과를 발표했다.

알트메트릭지수는 임팩트 팩터와.

역학역구와 진단기술, 신약재창출 연구가 주로 이뤄졌음을 볼 수 있다.

보고서 캡처 연구팀은 아카이브 논문의알트메트릭지수를 분석해 전 세계가 어떤 연구에 주목했는지도 분석했다.

알트메트릭은 논문을 인용한 다른 논문의 수 뿐 아니라 언론에.

KISTI 연구진은 토픽모델링.

때 바로 형광을 띠도록 설계했다.

지난해 9월 국제학술지 ‘네이처 의공학'에 소개된 연구 결과는 같은 시기 발표된 논문 중알트메트릭지수 기준 상위 1% 관심 논문으로 평가받기도 했다.

현재는 실용화를 위해 분자진단 기업과 원료기업, 정부출연연구기관, 임상.

Scholar), 바이러스 전염 질환에 관한 전문가들의 토론공간(포럼)인 바이롤로지컬(virological.

org), 영국 과학논문 조사기관알트메트릭(Altmetric)과 각종 연구기관들의 홈페이지에서 coronavirus(코로나 바이러스) 또는 nCoV(신종 코로나)라는 단어가 포함된 포함.