目的通过分析全球脑机接口领域的科研竞争与合作态势为相关从业者提供参考。方法在Web of Science核心集合中检索脑机接口相关论文,采用文献计量学分析法和社会网络分析法对全球脑机接口科学研究竞争与合作态势进行分析,识别该领域的领...目的通过分析全球脑机接口领域的科研竞争与合作态势为相关从业者提供参考。方法在Web of Science核心集合中检索脑机接口相关论文,采用文献计量学分析法和社会网络分析法对全球脑机接口科学研究竞争与合作态势进行分析,识别该领域的领先国家、机构和研究者。结果1990—2023年,全球脑机接口领域SCI论文共计产出9037篇,其中2014—2023年产出占78.9%,十年复合增长率达13.7%。中美两国的发文量居全球第一梯队,相较之下中国起步晚但增长快,2023年的发文量达美国的3倍。合作方面,美国无论是合作对象(64个)还是合作次数(1507次)均高于中国。其他国家则以德国(968篇)和英国(725篇)的发文量相对突出。从机构和研究者来看,德国图宾根大学和奥地利格拉茨大学是脑机接口研究的早期引领者,但近几年论文产出明显减少。相比之下,中国清华大学高小榕、中国科学院王毅军、天津大学明东、华东理工大学金晶和华南理工大学李远清等研究者则在近几年产出了较多论文。结论脑机接口领域在近十余年快速发展,中美两国在全球竞争与合作中处于领先地位,美国起步较早但近几年增速减缓,中国起步较晚但近几年增速较快,其中尤以中国科学院、清华大学、天津大学等机构表现最为突出。展开更多
目的分析我国不同城市在生物医学工程领域的国际合作偏好,为政府和研究机构制定国际合作战略和政策提供参考。方法在Web of Science数据库中检索近3年发表的生物医学工程类期刊论文,基于论文署名的城市和机构分年份构建合作网络,计算各...目的分析我国不同城市在生物医学工程领域的国际合作偏好,为政府和研究机构制定国际合作战略和政策提供参考。方法在Web of Science数据库中检索近3年发表的生物医学工程类期刊论文,基于论文署名的城市和机构分年份构建合作网络,计算各城市和机构在合作网络中的中介中心性和聚类系数,以这两个指标的数值大小来评估科学合作偏好,其中将中介中心性高而聚类系数低的节点视为第一类(偏好国际合作),将中介中心性和聚类系数中等的节点视为第二类(无明显偏好),将中介中心性低而聚类系数高的节点视为第三类(偏好国内合作)。结果城市层面的分析显示,上海、北京稳居第一类,深圳、广州、香港地区、杭州、南京稳居第二类,成都则于2023年从第三类变成第二类,天津、重庆、西安、台北、合肥、哈尔滨、武汉、苏州、沈阳和济南稳居第三类。机构层面的分析显示,上海交通大学稳居第一类,浙江大学、复旦大学稳居第二类,中山大学、四川大学、中国科学院和北京大学在个别年份进入第二类,清华大学、南方医科大学、北京航空航天大学、中国科学院大学、首都医科大学、天津大学、华南理工大学、东南大学、中国科学技术大学、苏州大学稳居第三类。结论北京和上海的科研机构在生物医学工程领域开展国际合作最为积极,以上海交通大学、中国科学院和北京大学为代表。位于长三角地区的杭州和南京以及位于粤港澳大湾区的深圳、广州、香港地区也表现出较强的国际合作积极性,代表性机构包括浙江大学、复旦大学和中山大学。位于西部地区的成都国际合作积极性明显增强,以四川大学最为突出。其他城市的科研机构更倾向于与国内机构开展合作。展开更多
文摘目的通过分析全球脑机接口领域的科研竞争与合作态势为相关从业者提供参考。方法在Web of Science核心集合中检索脑机接口相关论文,采用文献计量学分析法和社会网络分析法对全球脑机接口科学研究竞争与合作态势进行分析,识别该领域的领先国家、机构和研究者。结果1990—2023年,全球脑机接口领域SCI论文共计产出9037篇,其中2014—2023年产出占78.9%,十年复合增长率达13.7%。中美两国的发文量居全球第一梯队,相较之下中国起步晚但增长快,2023年的发文量达美国的3倍。合作方面,美国无论是合作对象(64个)还是合作次数(1507次)均高于中国。其他国家则以德国(968篇)和英国(725篇)的发文量相对突出。从机构和研究者来看,德国图宾根大学和奥地利格拉茨大学是脑机接口研究的早期引领者,但近几年论文产出明显减少。相比之下,中国清华大学高小榕、中国科学院王毅军、天津大学明东、华东理工大学金晶和华南理工大学李远清等研究者则在近几年产出了较多论文。结论脑机接口领域在近十余年快速发展,中美两国在全球竞争与合作中处于领先地位,美国起步较早但近几年增速减缓,中国起步较晚但近几年增速较快,其中尤以中国科学院、清华大学、天津大学等机构表现最为突出。
文摘目的分析我国不同城市在生物医学工程领域的国际合作偏好,为政府和研究机构制定国际合作战略和政策提供参考。方法在Web of Science数据库中检索近3年发表的生物医学工程类期刊论文,基于论文署名的城市和机构分年份构建合作网络,计算各城市和机构在合作网络中的中介中心性和聚类系数,以这两个指标的数值大小来评估科学合作偏好,其中将中介中心性高而聚类系数低的节点视为第一类(偏好国际合作),将中介中心性和聚类系数中等的节点视为第二类(无明显偏好),将中介中心性低而聚类系数高的节点视为第三类(偏好国内合作)。结果城市层面的分析显示,上海、北京稳居第一类,深圳、广州、香港地区、杭州、南京稳居第二类,成都则于2023年从第三类变成第二类,天津、重庆、西安、台北、合肥、哈尔滨、武汉、苏州、沈阳和济南稳居第三类。机构层面的分析显示,上海交通大学稳居第一类,浙江大学、复旦大学稳居第二类,中山大学、四川大学、中国科学院和北京大学在个别年份进入第二类,清华大学、南方医科大学、北京航空航天大学、中国科学院大学、首都医科大学、天津大学、华南理工大学、东南大学、中国科学技术大学、苏州大学稳居第三类。结论北京和上海的科研机构在生物医学工程领域开展国际合作最为积极,以上海交通大学、中国科学院和北京大学为代表。位于长三角地区的杭州和南京以及位于粤港澳大湾区的深圳、广州、香港地区也表现出较强的国际合作积极性,代表性机构包括浙江大学、复旦大学和中山大学。位于西部地区的成都国际合作积极性明显增强,以四川大学最为突出。其他城市的科研机构更倾向于与国内机构开展合作。
