ISSN: 2155-9872

分析および生物分析技術ジャーナル

オープンアクセス

当社グループは 3,000 以上の世界的なカンファレンスシリーズ 米国、ヨーロッパ、世界中で毎年イベントが開催されます。 1,000 のより科学的な学会からの支援を受けたアジア および 700 以上の オープン アクセスを発行ジャーナルには 50,000 人以上の著名人が掲載されており、科学者が編集委員として名高い

オープンアクセスジャーナルはより多くの読者と引用を獲得
700 ジャーナル 15,000,000 人の読者 各ジャーナルは 25,000 人以上の読者を獲得

インデックス付き
  • CAS ソース インデックス (CASSI)
  • 索引コペルニクス
  • Google スカラー
  • シェルパ・ロミオ
  • 学術雑誌データベース
  • Jゲートを開く
  • Genamics JournalSeek
  • ジャーナル目次
  • 研究聖書
  • 中国国家知識基盤 (CNKI)
  • ウルリッヒの定期刊行物ディレクトリ
  • 電子ジャーナルライブラリ
  • レフシーク
  • 研究ジャーナル索引作成ディレクトリ (DRJI)
  • ハムダード大学
  • エブスコ アリゾナ州
  • OCLC-WorldCat
  • 学者の舵取り
  • SWBオンラインカタログ
  • 仮想生物学図書館 (vifabio)
  • パブロン
  • ユーロパブ
  • ICMJE
このページをシェアする

抽象的な

An Examination of Changes in Analysis Techniques across Fields

Bzdok Nomi

The biomedical, life, and social (BLS) sciences are experiencing a rapid development of data analysis techniques. Meanwhile, there is growing worry that students are not being sufficiently prepared for modern research through quantitative techniques teaching. Demands for changes to undergraduate and graduate quantitative research method courses have been sparked by these trends. We contend that such reform should be founded on data-driven insights concerning the application of analytical techniques within and across disciplines. About 1.3 million publically accessible research articles were examined as part of our assessment of the peer-reviewed literature to track the interdisciplinary mentions of analytical methodologies over the previous ten years. In order to detect trends in analytic method mentions shared across disciplines as well as those specific to each discipline, we used data-driven text mining analyses to the “Methods” and “Results” sections of a significant subset of this corpus. We discovered that the most frequently mentioned statistical techniques in research articles in the fields of biomedicine, life science, and social science are the t test, analysis of variance (ANOVA), linear regression, and chi-squared test. Between 2009 and 2020, however, the proportion of published literature that mentioned these techniques fell. On the other hand, the overall share of scientific publications has significantly increased for multivariate statistical and machine learning approaches, including artificial neural networks (ANNs). Additionally, we discovered distinct clusters of analytical techniques related to each BLS research field, such as the application of structural equation modelling (SEM) in psychology, survival models in cancer, and multiple learning in ecology. We talk about how these results affect research techniques and statistics education, as well as disciplinary and inter-disciplinary collaboration.

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません。