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histcite官网,pro2.1使用教程,引文图谱分析软件

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什么是histcite?
histcite=history of cite,意味引文历史,或者叫引文图谱分析软件,是一个基于引文的分析软件。该软件系sci的发明人加菲尔德开发,能够用图示的方式展示某一领域不同文献之间的关系。可以快速帮助我们绘制出一个领域的发展历史,定位出该领域的重要文献,以及最新的重要文献。
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HistCite 这款软件是 Thomson Reuters (汤森路透)公司开发的,和 WOS 是一家公司,所以 HistCite 只支持 WOS 数据库,对于Scopus等数据库则无能为力,不过 Github 上面有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本——Scopus2Histcite(https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite),有兴趣的同学可以去试试看。
2016年10月,汤森路透知识产权与科技业务被 Clarivate Analytics (科睿唯安)公司收购了,从此 WOS(web of science)也是归该公司所有,因此导出的数据纯文本也发生了些许变化,从而不能直接导入 HistCite 进行分析。不过别担心,HistCite Pro 完全兼容新的文件格式!
HistCite是一款非常强大的Windows平台引文分析工具,可以根据Web of Science(WOS)数据库上导出的数据快速绘制出某个研究领域的发展脉络,快速锁定某个研究方向的重要文献和学术大牛,还可以找到某些具有开创性成果的无指定关键词的论文。
HistCite即History of Cite,叫做引文历史,或者叫引文图谱分析软件。该软件系SCI的发明人加菲尔德开发,能够用图示的方式展示某一领域不同文献之间的关系。可以快速帮助我们绘制出一个领域的发展历史,定位出该领域的重要文献,以及最新的重要文献。
HistCite的分析步骤
包括两步
①首先通过检索,将文献限定在某一个主题范围内,这样搜到的文献都是你感兴趣额的文献。这时候文献数量可能还会很大,超出阅读范围;即便数量不大,也没法直接看出这些文献之间的关联;
②利用HistCite对检索到的文献进行分析,找出同行推荐的最重要的文献;
这些文献通常就是一个领域发展的里程碑式的文献。这就是HistCite分析的简要过程。当然,在此基础上,HistCite还可以给我们提供更多的信息。如找出关键词遗漏的文献、重要的国家、机构和科学家、发展趋势、最新进展等。

HistCite是一款非常强大的引文分析工具,可以快速绘制出某个研究领域的发展脉络,快速锁定某个研究方向的重要文献和学术大牛,还可以找到某些具有开创性成果的无指定关键词的论文。如果这款软件符合你的需要的话,那么接下来就继续和小编一起看看如何使用这个软件吧~

如何使用HistCite

在使用前,首先要了解HistCite 这款软件是 Thomson Reuters (汤森路透)公司开发的,和 WOS 是一家公司,所以 HistCite 只支持 WOS 数据库,对于 Scopus 等数据库则无能为力,不过 Github 上面有人写了一个可以将 Scopus 导入 Histcite 进行分析的脚本[1],有兴趣的同学可以去试试看。使用流程主要分4个步骤:1、获取数据,2、导入数据,3、统计分析,4、引证关系图。下面将从这4个步骤依次介绍。1.获取数据(1)在WOS上,选择核心合集【web of Science Core Collection】,输入检索关键词,例如输入【neuro】和【pain】,点击【search】进行检索。(2)检索结果保证在2000~3000左右,因为我们需要导出文献,但Web Of Science每次只能导出500篇,如果检索结果太多甚至上万,不方便我们导出。点击【Export】,进行导出。点击【Other File Formats】。分批次导出你需要的文献数据就可以啦。2.导入数据(1)打开软件,把导出的文档拖入软件里的【TXT】里

(2) 返回上一页面,点击【main】

(3) 会自动弹出下列页面,输入【1】,点击【Enter】键

3.统计分析(1)点击【LCS】,对文章进行排序。LCS是Local citation score(本地引用次数),表示受同行的关注程度,LCS越大,说明此文献受到本领域关注越大,也就越值得我们去阅读。GCS是Global citation score(全球引用次数),它包含其他领域、专业对这篇文献的关注度。一般LCS与GCS会有偏差。一篇文献可能受到的同行关注度较高,但受到其他领域的关注程度较低。我们一般关注LCS,以它对文献进行排序。LCR是Local cited references(当前数据库中被引用的文献)。CR是Cited reference(文章引用的参考文献数量)。

(2)左上角还有“Records”, “Authors”, “Journals”等可以以它们对文献进行分析。这里以【Words】为例。点击【Words】

这里对关键词进行了排序分析,可以看出这个领域一些重要的关键词,有助于我们以后的文献关键词检索。

4.引证关系图(1)点击【Tools】里的【Graph Maker】(2)左侧“select by”选择【LCS】,【Limit】选择50,“size”选择【full】,点击【Make Graph】。出现右侧的图。每个圆圈表示一篇文献,中间的数字是这篇文献在数据库中的序号。其中圆圈大小代表LCS值,也就是受到同行关注的程度。圆圈越大,说明受到本领域关注程度越高。箭头代表着每篇文献之间的联系,为我们梳理了此领域的脉络关系。

这张图能更直观地反映了分析结果[2],有助于我们更好地理解。[1]对应GitHub网站:https://github.com/leoatchina/Scopus2Histcite[2]引用自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/446729622

VOSviewer

为什么选择VOSviewer

这个软件支持WOS、PubMed、RIS等格式,非常简单、容易上手。但是这里存在一个问题,就是不支持CNKI,那么问题来了,应该怎么解决呢?方法就是将CNKI的数据格式转成VOSviewer支持的格式——RIS格式。而格式转换就需要用到NoteExpress软件。citespace

如何使用VOSviewer

1.在CNKI搜索文献,并选择【导出/参考文献】2.选择导出【NoteExpress】(保存时文件类型选择“所有文件”),此时就生成了NoteExpress软件支持的CNKI原始数据,假设文件名为“CNKI-origin”3.打开NoteExpress软件,然后在【文件】选项卡选择【导入题录】,导入步骤②中的文件“CNKI-origin”

4.选中步骤(3)中导入的所有题录,然后选择【文件】选项卡中的【导出题录】注意:导出文件名后面一定要加上.ris后缀,并且使用样式为RefMan(RIS)Export。这样就完成了CNKI原始数据格式转换为VOSviewer可视化软件支持的RIS数据格式啦!

但是当把这个CNKI文献的RIS数据格式导入到VOSviewer的时候,你会发现一个神奇的现象,各个节点居然没有共现,是相互独立的,而且每个节点居然是好几个关键字连在一起。如下图3。

然后通过VOSviewer数据导入过程中发现,原来我们转换的RIS格式有问题!CNKI原始文献的关键字没有分开,而是变成了“城市社区;;公共文化需求”这样的形式,这样就导致关键字的“Total link strength”为0,这就意味着关键词之间没有任何共现关系,如图4。

然后我们用notepad++软件打开这个RIS格式的文件,发现格式是这样滴!(图5)

但是VOSviewer要求的RIS样式是每个关键字的前面必须是“KW -”开头,这样VOSviewer才能识别所有的关键字。那我们怎么将图5的RIS样式变成图6那样的呢?咚咚咚,这就要用到notepad++软件强大的替换功能啦!5.关键步骤:将RIS文件中的所有关键词词串分开成一个一个单独的关键字用notepad++打开步骤(4)的RIS文件,然后选择【搜索】选项卡里的【替换】,然后将“;;”全部替换为“\nKW -”,表示将RIS文本中所有的“,, ,,”全部替换成以“KW -”为开头。这样就把所有的关键字分开了,使VOSviewer能够识别。这里用到了正则表示式,/n表示换行。

最终,CNKI的原始数据真正转换为了VOSviewer软件支持的RIS数据格式了,假设该文件名为“vos-supported.ris”。6.完成可视化操作①将vos-supported.ris导入到VOSviewer软件中,按步骤一步一步完成。选择面板左侧的【create】,并勾选弹出框中的第二项;②选择导入RIS文件;③选择关键词共现【co-occurrence-keywords】;④按照实际需求调整阙值,控制共现关键字个数并选择关键字个数;⑤最后可以看到所有的关键字都被分开识别了,并且词共现强度都大于0了;
⑥点击finish,完成最终的可视化。

最后就会出现这样的可视化结果啦~[3][3]
本文参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/43495785

推荐几款常用的科研软件

1.KNIME 成熟度很高的开源软件,是用于创建数据科学应用程序和服务的开源软件。KNIME更直观,开放,不断整合新的开发,使人们可以理解数据,设计数据科学工作流程和可重用组件。
2.MPLUS。不多介绍,在我的其他笔记里📒有推荐,还包括课程,也是本人最常用得软件。
3.pointofix150 是一款屏幕标记软件。
4.Python
5.R及RStudio R语言是为教学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。
6.SCI-Translate 4 SCITranslate是一款可以对英文文章进行全文翻译的神器,内置多引擎翻译,各类专业的复杂词汇都可以翻译出来,医学生也可以放心使用。而且通过SCITranslate翻译出来的文章语句简练、通顺,软件支持人工翻译,进一步提升论文翻译的精准度。
7.参考文献管理软件:endnote NOTEFIRST reference manager 医学文献王
8.可视化软件:bibexcel HistCite 这两款都是文献分析利器。
导师以为你会,却无人教你的科研工具❗️

大家好呀,我是西红柿学长,不知道大家有没有这样的经历,导师给你安排了任务,以为你都知道,但你却无从下手,知道这些科研工具提高我们的科研效率👇👇
1⃣文献检索工具
🔺web of science 常用的英文文献检索工具,常用于检索核心期刊,支持关键词检索、作者、标题检索
🔺sci-hub 文献下载的好帮手,可以找到大部分的文献,输入文献doi号即可查找
2⃣文献管理工具
🔺Zotero 用于文献管理、文献阅读的综合体,功能丰富从插件可以帮助你完成文献分类、文献查找、阅读进度标记、外文文献翻译等功能,对于一个科研小白来说比较友好
🔺CAJviewer 用于阅读CAJ格式的文件,在未接触科研时,本科阶段经常用这个工具
3⃣文献扩展
🔺connected papers 找不到想要的文献,文献找不全,可以用这个工具帮忙,可以得到文献相关性图,帮助你找到相关性高的文献
4⃣文献翻译
🔺deepl翻译器,翻译结果生动准确,少了一些机翻的痕迹,上手简单,科研人常用的翻译工具
5⃣科研绘图
🔺亿图图示:再清晰的文字表述,也不如一张图来得更直观,这个工具用于绘制框图、流程图、技术路线图等等
🔺Origin:主要根据实验数据绘图,2D、3D图都可以
6⃣笔记整理
🔺onenote:学长自用的笔记整理工具,可以备份、可以分区分节,可以从电脑中输入,也可以通过手写记录
🔺processon:泛读的文献常用思维导图来记录,当然还可以通过泛读表格

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