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他们的工作于2月11日在PLoS One上发表,主要研究1990年至2010年期间胚胎学和生物学网络的动态,分别来自科学期刊上的200,000和140,000篇文章

结果显示了来自原产地的子域的分支,两个子学科之间的合并和出现,爆炸以及某些主题的衰落......通过类比生物学,它实际上是科学学科的系统发育,因此被揭示出来

“因为它专注于研究人员的质量和科学领域的一般景观克服了伟人的历史这对科学史感兴趣的哲学家菲利普Huneman,研究所说,科学和技术的历史和哲学,历史的连续性 - 不连续性,学科之间的共同模式等假设......“如果最近提出了这样的研究,这是第一个不是关于科学文章的关键词或作者相互引用的方式,而是基于文本的内容

科学子域不需要域的先验知识:子域自然地来自出版物中使用的词

在每个语料库提取约2,000个术语之后,计算确定这些术语之间的接近程度

例如,如果它们经常在文章中一起出现,则两个概念将会关闭

然后将这张地图重新组织成“社区”,即科学子域

最后,最后一种算法使得随着时间的推移可以跟踪不同聚合之间的亲缘关系和下降的链接

另一个优点是该方法提供了一个学科健康状况的指标,即密度,它衡量一个领域术语之间关系的强度

当它出现时它会上升,当下降等待时就会下降......“读取这些结果会让人感到沮丧,因为我在1980 - 1990年定义了这些指标,但没有能够应用它们,缺乏资源当时,“Ecole des mines Paristech的名誉教授Michel Callon说

“我们可以有一个量化的方法来科学的历史,它仍然会理解观察到的变化是否是随机例如由于或是否有因果关系”之称的马丁·罗斯瓦尔华盛顿大学开发了这样的工具

David Chavalarias坚持认为,“我们方法的一个好处是,它适用于其他语料库,例如博客或新闻文章,这可以打开其他视角”



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