مجله علم سنجی کاسپین، جلد ۱۱، شماره ۱، صفحات ۱-۱۰

عنوان فارسی تحلیل هم‌واژگانی مقالات مروری "رایانش ابری" نمایه شده در پایگاه PubMed
چکیده فارسی مقاله
سابقه و هدف: در تحلیل هم‌­واژگانی فرض بر این است که پربسامدترین واژه­‌ها در مقایسه با واژه­‌های کم‌­بسامد، تأثیر بیشتری بر یک قلمرو موضوعی دارند. هدف از پژوهش حاضر تحلیل هم­‌واژگانی مقالات مروری با موضوع "رایانش ابری" نمایه­‌شده در پایگاه PubMed در بازه زمانی ۲۰۰۹ تا ۲۰۲۲ می‌­باشد.
مواد و روش‌ها: پژوهش حاضر کاربردی است که از تحلیل هم­‌واژگانی برای انجام آن استفاده شده است. جامعه آماری شامل ۱۶۹ مقاله‌­ی مروری با موضوع "رایانش ابری" نمایه‌­شده در پایگاه PubMed در بازه زمانی ۲۰۰۹ تا ۲۰۲۲ بود. ۵۷ مقاله فاقد کلیدواژه بودند که از مطالعه خارج شدند. داده­‌های مورد نیاز از پایگاه مذکور با وارد کردن واژه "رایانش ابری" در فیلد موضوع بازیابی و در نرم‌­افزار اکسل وارد شد. برای تحلیل هم­‌واژگانی از نرم‌­افزار Voyant Tools استفاده گردید.
یافته‌ها: بر اساس نقشه‌های حاصل‌شده از تحلیل واژگان، کلیدواژه‌­های محاسبات مه، محاسبات داده، پایگاه ابری، اینترنت اشیا، داده‌­های ابری، چالش ابر، فناوری ابر، سیستم­‌های ابری سیستم‌­های سلامت و ابر، بیشترین همپوشانی را با واژه رایانش ابری داشته­‌اند. ترسیم نقشه‌های هم‌واژگانی در مقاطع زمانی مختلف مورد بررسی، تغییرات و پایداری‌هایی را در مفاهیم و واژه‌های مرتبط با حوزه اطلاع‌سنجی نشان می‌دهد. مفاهیم جدید به‌­عنوان بازترکیبی از واژه‌های موجود و در تعامل با تحولات و فناوری‌های جدید پدید آمدند.
نتیجه‌گیری: پربسامدترین واژه در مقالات مروری رایانش ابری در کلیه‌ی متون نمایه­‌شده در PubMed از میان واژگان محاسبات مه، محاسبات داده، پایگاه ابری، اینترنت اشیا، داده‌­های ابری، چالش ابر، فناوری ابر، سیستم‌­های ابری سیستم‌­های سلامت و ابر بوده است که واژه‌های "محاسبات داده" و "محاسبات مه" بیشترین همپوشانی را با رایانش ابری داشته‌اند.
کلیدواژه‌های فارسی مقاله مقالات مروری، رایانش ابری، تحلیل هم‌واژگانی، Voyant tools

عنوان انگلیسی Co-word analysis of "cloud computing" review articles indexed in PubMed
چکیده انگلیسی مقاله
Background and aim: In co-word analysis, it is assumed that the most frequent words have a greater impact on a subject area compared to the less frequent words. The purpose of the current research is co-word analysis of review articles on the subject of "cloud computing" indexed in the PubMed database in 2009-2022 time period.
Materials and methods: The current research is applied in terms of nature which utilized co-word analysis to analyze the data. The statistical population included 169 review articles on the topic of "cloud computing" indexed in the PubMed database in 2009 to 2022 period. The total of 57 articles lacked keywords which were excluded from the study. The required data was retrieved from the mentioned database by entering the word "cloud computing" in the subject field which were subsequently added to the Excel software. Voyant Tools software was used for co-word analysis.
Findings: Based on the maps obtained from co-word analysis, keywords fog computing, data computing, cloud database, Internet of Things, cloud data, cloud challenge, cloud technology, cloud systems, health systems and cloud overlapped the most with the term cloud computing. Drawing maps of co-word at different time periods under investigation illustrates changes and stability in the concepts and words related to the field of informatics. New concepts emerged as a recombination of existing words interacting with developments and new technologies.
Conclusion: The most frequent word in cloud computing review articles in all the texts indexed in PubMed among the words cloud computing, data computing, cloud database, Internet of Things, cloud data, cloud challenge, cloud technology, cloud systems , has been health and cloud systems in which  the terms "data computing" and "fog computing" overlaped the most with cloud computing.
کلیدواژه‌های انگلیسی مقاله Review articles, Cloud computing, Co-word analysis, Voyant tools

نویسندگان مقاله فاطمه فرجی | Fateme Faraji
School of Management and Information Science, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
دانشکده مدیریت و اطلاع‌رسانی، دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران

سید حمید غفوری | Seyyed Hamid Ghafouri
Department of Computer Engineering, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran
گروه مهندسی کامپیوتر، واحد کرمان، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمان، ایران

علی نقی‌زاده | Ali Naghizadeh
School of Dr. IMG Toronto, Toronto, Canada
آموزشگاه Dr. IMG تورنتو، تورنتو، کانادا

حامد حسین‌زاده | Hamed Hosseinzadeh
School of Management and Information Science, Kerman University of Medical Sciences, Kerman, Iran
دانشکده مدیریت و اطلاع‌رسانی، دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران


نشانی اینترنتی http://cjs.mubabol.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-62-4&slc_lang=fa&sid=1
فایل مقاله فایلی برای مقاله ذخیره نشده است
کد مقاله (doi)
زبان مقاله منتشر شده fa
موضوعات مقاله منتشر شده علم سنجی
نوع مقاله منتشر شده اصیل
برگشت به: صفحه اول پایگاه   |   نسخه مرتبط   |   نشریه مرتبط   |   فهرست نشریات