Dergiler / Mustafa Kemal Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi / 2023 / Cilt: 28 Sayı: 2

Son on yılda hayvan bilimlerinde kantitatif genetik araştırmalarının bibliyometrik analizi

Bibliometric analysis of quantitative genetics research in animal science in the last decade

Sayfa
363–378
Yayın Tarihi
2023-08-17
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Araştırmacılar bulgulara dayanarak alanda neler olup bittiğine dair genel bir fikir edinebilir ve hatta bulgular araştırmacıları söz konusu alanda iş birliği yapmaya bile motive ettirebilir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Clarivate Analytics’in Web of Science (WoS) ile hayvan biliminde kantitatif genetik alanında yayımlanan makaleleri, tüm disiplinlerde kullanımı giderek artan bibliyometrik yöntemle analiz etmeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırma verileri, WoS'tan başlık bazında, 2012-2021 yılları arasında yayınlanmış toplam 1281 çalışmadan oluşmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Araştırmacılar bulgulara dayanarak alanda neler olup bittiğine dair genel bir fikir edinebilir ve hatta bulgular araştırmacıları söz konusu alanda iş birliği yapmaya bile motive ettirebilir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2012-2021 Verileri
⚙️Değişkenler:Bibliyometri · Ortak alıntı · R paketi

Özet

Bu çalışma, Clarivate Analytics’in Web of Science (WoS) ile hayvan biliminde kantitatif genetik alanında yayımlanan makaleleri, tüm disiplinlerde kullanımı giderek artan bibliyometrik yöntemle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırma verileri, WoS'tan başlık bazında, 2012-2021 yılları arasında yayınlanmış toplam 1281 çalışmadan oluşmaktadır. Verilere, R yazılımındaki "bibliometrix" işlevi kullanılarak tematik odak, alıntı analizi, ülke üretkenliği, ülke işbirliği, kavramsal yapı, tarihsel olarak doğrudan alıntı ağının kapsamlı bir genel bakışıyla bibliyometrik bir yaklaşım uygulanmıştır. K-means kümeleme ile çoklu uyum analizi (MCA) kantitatif genetikte yapılan çalışmalar kategorileştirilmiştir. KeyWord Plus ile tematik harita üzerinde kümeler oluşturulmuştur. Sonuçlar şu şekildedir: “Journal of Dairy Science” en aktif dergi olmuştur. En çok alıntı yapılan ülkeler ve dolayısıyla en üretken ülkeler Brezilya ve ABD’dir. MCA ile kavramsal yapı haritasında iki ayrı küme oluşmuş olup, genel olarak “süt üretimi” ve “genetik parametreler” üzerinedir. KeyWord Plus analizi ile yayınlarda en çok tercih edilen anahtar kelime “seleksiyon” olmuştur. Araştırmacılar bulgulara dayanarak alanda neler olup bittiğine dair genel bir fikir edinebilir ve hatta bulgular araştırmacıları söz konusu alanda iş birliği yapmaya bile motive ettirebilir. Bu çalışmanın, trend araştırma noktalarını ve alanın gelecekteki yönünü kapsamlı bir genel bakış ile net bir şekilde sunarak araştırmacılara yararlı katkılar sağlanması amaçlanmıştır.

Abstract

This study aimed to analyse the articles published with Clarivate Analytics’ Web of Science (WoS) in quantitative genetics in animal science with the bibliometric method, which can be used in all disciplines. The research data consists of a total of 1281 studies published between 2012-2021, title-based from WoS. A bibliometric approach was applied to the data with a comprehensive overview of thematic focus, citation analysis, country productivity, country collaboration, conceptual structure, historically direct citation network using the "bibliometrix" function in R software. Studies were categorized using K-means clustering and multiple concordance analysis (MCA). Clusters were created on the thematic map with KeyWord Plus. The results were as follows: the Journal of Dairy science was the most active journal. The most cited countries and hence the most productive countries were Brazil and the USA. The most preferred keyword in publications was “selection”. Two separate clusters were formed in the conceptual structure map, generally on "milk production" and "genetic parameters". With the KeyWord Plus analysis, the most preferred keyword in the publications was "selection". Researchers can gain a general sense of what's going on in the field based on the findings, and also the findings may even motivate researchers to collaborate in the field. It is thought that this study can present useful contributions to researchers by clearly presenting trend research hotspots and the future direction of the field with a comprehensive overview.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TUNAZ, A. T. (2023). Son on yılda hayvan bilimlerinde kantitatif genetik araştırmalarının bibliyometrik analizi. Mustafa Kemal Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, Cilt: 28 Sayı: 2, 363–378. https://ajindex.com/articles/958101

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Abubakar, H.O., Etuk, A.S., Arilesere, J.I., & Abiodun, O.J.B. (2021). Bibliometric analysis of research productivity of academic staff in college of animal science and livestock production, Federal University of Agriculture, Abeokuta, Ogun State. Nigeria. Library Philosophy and Practice, 1-20.
  2. Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of informetrics, 11 (4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
  3. Aria, M., Alterisio, A., Scandurra, A., Pinelli, C., & D’Aniello, B. (2021). The scholar’s best friend: Research trends in dog cognitive and behavioral studies. Animal Cognition, 24 (3), 541-553.
  4. Beaver, D., & Rosen, R. (1979). Studies in scientific collaboration. Part III. Professionalization and the natural history of modern scientific co-authorship. Scientometrics, 1 (3), 231-245. https://doi.org/10.1007/bf02016308
  5. Bjelland, D.W., Weigel, K.A., Vukasinovic, N., & Nkrumah, J.D. (2013). Evaluation of inbreeding depression in Holstein cattle using whole-genome SNP markers and alternative measures of genomic inbreeding. Journal of Dairy Science, 96 (7), 4697-4706. https://doi.org/10.3168/jds.2012-6435
  6. Blondel, V.D., Guillaume, J.L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 10, P10008. https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
  7. Cahlik, T. (2000). Comparison of the maps of science. Scientometrics, 49 (3), 373-387. https://doi.org/10.1023/a:1010581421990
  8. Callon, M., Courtial, J.P., & Laville, F. (1991). Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basic and technological research: The case of polymer chemistry. Scientometrics, 22 (1), 155-205. https://doi.org/10.1007/bf02019280
  9. Chen, C. (2006). CiteSpace II: Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 57 (3), 359-377. https://doi.org/10.1002/asi.20317
  10. Cobo, M.J., López-Herrera, A.G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). An approach for detecting, quantifying, and visualizing the evolution of a research field: A practical application to the Fuzzy Sets Theory field. Journal of Informetrics, 5 (1), 146-166. https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.10.002
  11. Cobo, M.J., López‐Herrera, A.G., Herrera‐Viedma, E., & Herrera, F. (2012). SciMAT: A new science mapping analysis software tool. Jou