典型文献
基金项目学部分部的交叉网络分析——以美国NSF数据中AI领域为例
文献摘要：
本文旨在通过探究基金资助项目研究的交叉融合状况与趋势,从学部分部内容交叉层面探究基金投入对交叉研究的引导方向、影响特征及演化作用.本文组合共词网络分析和学科交叉研究等方法,从基金学部分部内在知识的聚合和基金分部间知识的交叉两个维度,构建对分部内部知识发展状况及分部间交叉态势的分析框架和测度方法.研究结果表明,以美国NSF(National Science Foundation)数据中AI(artificial intelligence)领域为例,该领域在基金投入引导下,随着年代递进,不同分部受资助项目数量增加,主题多样性增加,分部内部知识聚合程度降低,分部间交叉融合程度增强,同时分部内部知识聚合程度和分部间交叉融合程度均出现了明显分化;NSF分部的知识交叉集中在有相同或相似的理论方法的学科框架之下,表明知识实现近距离交叉融合更容易;内部知识的聚合性与外部知识的交叉程度具有一定的关联性.
文献关键词：
交叉研究;网络分析;交叉演化;美国国家科学基金;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
杨洁;王曰芬;陈必坤;恢光平
作者机构：
南京理工大学经济管理学院,南京 210094;天津师范大学管理学院,天津 300387;天津师范大学大数据科学研究院,天津 300387;苏州大学社会学院,苏州 215021
文献出处：
引用格式：
[1]杨洁;王曰芬;陈必坤;恢光平-.基金项目学部分部的交叉网络分析——以美国NSF数据中AI领域为例)[J].情报学报,2022(09):945-955
A类：
交叉演化
B类：
基金项目,学部,分部,交叉网络,NSF,基金资助,资助项目,项目研究,交叉融合,影响特征,合共,共词网络,学科交叉研究,金学,内部知识,知识发展,测度方法,National,Foundation,artificial,intelligence,项目数,主题多样性,知识聚合,融合程度,知识交叉,理论方法,明知,近距离,离交,外部知识,美国国家科学基金
AB值：
0.386438
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