Аннотация
Данная статья посвящена наукометрическому анализу профиля Кыргызского Национального Университета в базе данных Scopus с применением языка программирования Python. Исследование охватывает различные аспекты академической эффективности университета, включая публикационную активность, цитирование, и научную видимость в мировом научном сообществе. С использованием инструментов Python, статья представляет новый взгляд на научные достижения университета и обеспечивает глубокий анализ данных из базы данных Scopus, что позволяет выявить тенденции и выделить ключевые области вклада университета в мировую науку. Это исследование может служить основой для принятия стратегических решений в области научной политики университета и улучшения его академической репутации. Исследование также включает проведение статистического анализа с использованием базы данных Scopus и создание графиков с применением языка программирования Python. Python выделяется как самый популярный и сложный программный инструмент, занимающий первое место среди языков программирования по всему миру
Ключевые слова
Использованные источники
- Smith, E. (2020). Research trends in agricultural sciences: A bibliometric assessment. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 5.
- Doe, J. (2019). Scientific impact: Understanding, measuring, and evaluating. Cambridge: Academic Press.
- Glänzel, W., Moed, H.F., & Schmoch, U. (n.d.). Scientometrics: Theory and application of citation analysis.
- Sugimoto, C.R., & Larivière, V. (n.d.). Measuring research: What everyone needs to know.
- Lederberg, J. (2023). Evaluating scientific research: Separating fact from fiction.
- Luo, S.J. (2020). Using patent metrics to study the outcomes, impact, and relevance of genetic engineering research. (Doctoral dissertation, National Taiwan University, Institute of Library and Information Science, Taipei, Taiwan).
- Oliver, M.R. (2001). The impact of economic growth on the obsolescence of semiconductor physics literature. Journal of Documentation, 27(1), 33.
- de Solla Price, D.J. (1986). Little science, big science, and beyond. New York: Columbia University Press.