作者：  （1）Hamid Reza Saeidnia，伊朗伊斯兰共和国德黑兰塔比亚特莫达雷斯大学信息科学与知识研究系；  （2）Elaheh Hosseini，伊朗伊斯兰共和国德黑兰阿尔扎赫拉大学心理学与教育科学学院信息科学与知识研究系 （3）Shadi Abdoli，加拿大蒙特利尔大学信息科学系 （4）马塞尔·奥斯洛斯（Marcel Ausloos），英国莱斯特大学商学院及罗马尼亚布加勒斯特经济研究大学教授。 链接表 摘要和引言 材料和方法 结果 RQ 1：人工智能和科学计量学 RQ 2：人工智能和网络计量学 RQ 3：人工智能和文献计量学 讨论 RQ 4：人工智能在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的未来 RQ 5：人工智能在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的伦理考量 结论、局限性和参考文献 材料和方法 我们的研究涉及对现有文献进行彻底审查，以探索与科学计量学、网络计量学和文献计量学中使用人工智能增强技术相关的各个方面和几个指标。在准备这份手稿的整个过程中，我们一直遵循 PRISMA-ScR 清单，并遵循系统评价的推荐报告指南 [19]。值得注意的是，这份手稿之前没有在 PROSPERO 或任何类似的数据库中注册过。我们要强调的是，虽然 PROSPERO 注册通常与系统评价有关，但我们已特意决定不注册这篇特定的评论。这一决定是基于我们的评论范围，它并不严格符合 PROSPERO 的资格标准，以及我们项目限制内的实用性。我们想向读者保证，我们的文献检索和选择过程遵循严格的方法，我们的研究结果是透明报告的，从而可以解决任何有关可信度的担忧。 研究问题 “人工智能增强的科学计量学的前沿技术如何为研究评估和影响评估领域做出贡献？”  “人工智能增强的网络测量学取得了哪些进步？它们如何增强对基于网络的信息和在线用户行为的理解？”  “人工智能增强文献计量学的前沿技术如何彻底改变学术出版物的分析和测量及其影响？”  • 此外，我们还在寻求以下问题的答案：  “人工智能对科学计量学、网络计量学和文献计量学的未来有何影响？”  “在科学计量学、网络计量学和文献计量学中使用人工智能时需要考虑哪些道德问题？” 纳入和排除标准 在研究选择过程中，我们实施了特定标准以从数据库中识别相关文章。我们考虑了各种类型的文章，不包括系统评价文章，因为我们的目标是专注于原创研究，以及荟萃分析，因为它们通常有自己独特的纳入和排除标准，可能与我们的不同。选定的文章需要关注如何使用人工智能来改变学术交流的测量和分析，确定新兴的研究趋势，并评估科学出版物的影响。因此，仅涉及学术交流分析和科学出版物影响而与人工智能无关的文章将被排除在审查之外。通过应用这些标准，我们确保所选研究直接涉及科学计量学、网络计量学和文献计量学领域的人工智能增强技术的分析，使我们能够为我们的研究提供有针对性和重点的分析。 数据库和搜索方法 我们在多个数据库中进行了搜索，包括 ProQuest（LISTA 和 IBSS）、EBSCO（LISTA）、IEEE Explore、Web of Science 和 Scopus，以确定相关研究。搜索范围仅限于 2000 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月期间发表的文章，以涵盖与我们的研究目标相关的最新文献。为了确保全面的搜索策略，我们使用了广泛的搜索词组合并进行了嵌套搜索 [20]。搜索策略涉及使用与我们的研究主题相关的关键词，包括变体和同义词以最大限度地扩大覆盖范围。例如，在 Scopus 中，我们的搜索字符串包括“AI”或“人工智能”和“科学计量学”或“Webometrics”或“文献计量学”或其变体等术语。通过合并这些关键词并使用布尔运算符将它们组合起来，我们的目标是确定专注于医疗保健或智能健康技术的影响、有效性和评估的文章。每个数据库的具体搜索词和字符串可能略有不同，但它们遵循类似的结构。 研究选择 研究选择过程包括两个步骤，以确定符合我们纳入标准的文章。首先，两位独立审稿人（HR.S. 和 EH）筛选已确定文章的标题和摘要，以确定它们与我们的研究问题和纳入标准的相关性。审稿人之间的任何分歧都通过讨论和共识解决。如果分歧仍然存在，则咨询第三位审稿人（MA）作为仲裁员。第三位审稿人仔细检查了相关文章并提供意见以达成共识。这种方法确保文章的最终选择是基于集体协议的（并且现在也是如此）。 研究质量评估 两位研究人员（HR.S. 和 EH）使用 CASP 系统评价清单（附录 1）对纳入的评价进行了质量评估。我们通过讨论解决了所有分歧，并就每项研究的质量达成了共识。 用于分析所选文章的编码框架 为了确保对所选文章进行系统且一致的分析，我们开发并应用了一个编码框架。该编码框架由几个关键类别和标准组成，用于指导分析过程。以下是所用编码框架的概述：   1. 第一类：研究方法 - 标准：确定每篇文章所采用的研究方法（例如实验、调查、案例研究等）。   2. 第二类：人工智能应用 - 标准：确定每篇文章中讨论或利用的人工智能的具体应用（例如机器学习、自然语言处理、数据挖掘等）。   3. 第 3 类：指标和测量 - 标准：捕捉文章中使用或提出的不同指标和方法，用于评估人工智能应用在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的影响或有效性。   4. 第 4 类：道德考量 - 标准：确定所选文章中与人工智能应用相关的任何道德考虑或影响。   5. 第 5 类：未来影响 - 标准：研究有关人工智能在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的应用的未来影响和潜在发展的讨论或预测。 在分析过程中，两名独立的研究人员使用该框架对每篇文章进行编码。编码中的任何差异或分歧都通过讨论和共识解决。通过计算 Cohen 的 kappa 系数来评估编码者之间的可靠性，得出了 0.85 的相当一致的水平。通过采用该编码框架，我们旨在对选定的文章进行全面分析，并确保对相关方面的评估保持一致。编码过程允许对每篇文章中讨论的研究方法、人工智能应用、指标、道德考虑和未来影响进行系统检查。 该论文可 。 在 arxiv 上根据 CC BY 4.0 DEED 许可获取

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“人工智能增强科学计量学的前沿技术如何为研究领域做出贡献？”

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