24 Matching Annotations
  1. Sep 2024
  2. May 2024
  3. Apr 2024
    1. Drug repurposing for COVID-19 via knowledge graph completion

      Reutilización de medicamentos para COVID-19 mediante la finalización del gráfico de conocimiento

    1. Trends in the application of deep learning networks in medical image analysis: Evolution between 2012 and 2020

      Tendencias en la aplicación de redes de aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas: Evolución entre 2012 y 2020

    1. TipoDeMetodo: network analysis

      BaseDatos: PubMed

      CantidadRegistros: 15387

      Aplicación: R script

    2. Gephi 0.9.1 and R igraph 0.7.0 package

      Aplicación

    3. R script

      Aplicación

    4. query = “COVID-19” OR “SARS-CoV-2”

      consulta

    5. 25 May 2020

      Fecha del estudio

    6. Entrez Programming Utilities (E-utilities)

      API

    7. PubMed
    8. 15,387 articles

      cantidad de registros

    9. Citation and co-citation network analysis
    10. COVID-19 PMC citation network is a directed network with 6,650 articles (nodes) and 25,095 citations (edges). Each circle represent an article, each arch represents a citation, and diameter of circle represents number of citation in citation network. (b) COVID-19 PMC co-citation network is an undirected network. The main article cluster (connected component) consist of 2,811 nodes and 78,844 edges. Graph is filtered to represent 19 major articles in PMC co-citation network (co-citation degree ≥ 600). Each circle represent an article, each arch represents a co-citation relation, thickness of edges represents co-citation frequencies

      Grafico

    1. Algunas leyes de la bibliometría

      Ley de Lotka, (1926) sobre la distribución de la productividad de los autores.

      Ley de Zipf (1935) explica cómo se comporta un corpus de lenguaje natural.

      Ley de concentración y dispersión de temas en fuentes de información (Bradford 1934)

    1. Multiparametric characterization of scientometric performance profiles assisted by neural networks: a study of Mexican higher education institutions

      DOI: 10.1007/s11192-016-2166-0

      Caracterización multiparamétrica de perfiles de desempeño cienciométrico asistidos por redes neuronales: un estudio en instituciones de educación superior mexicanas

      Elio Atenógenes Villaseñor, Ricardo Arencibia-Jorge & Humberto Carrillo-Calvet

    1. Network Science

      Albert-László Barabási

      Un libro de texto sobre ciencia de redes, está disponible gratuitamente bajo la licencia Creative Commons.