The research on differently abled persons, and their use of library is getting global attention in recent years. The field has shown a modest, continuous but wide-scale growth. This research paper aimed at capturing the dynamics of the field using various bibliometrics and text mining tools. The bibliographic data of journal articles published in the field were collected from the Web of Science (WoS) database. The records were collected form the year 1991 to 2021 and analysed to observed the trends of literature growth, core journals, institutes from where most of the literature is being published, prominent keywords and so on. The results show that there is a significant growth of publications since the year 2000. The trends shows that the research in these areas is mostly emerging from developed countries. The developing countries should also pay more attention to do research in this area because differently abled peoples need in developed countries may vary with respect to developed countries.


翻译:近些年来,关于能力不同的人的研究及其对图书馆的利用正在引起全球注意。这个领域显示出适度的、持续但广泛的增长。这份研究论文旨在利用各种文献计量和文字采矿工具捕捉该领域的动态。实地出版的期刊文章的书目数据是从科学网数据库收集的。这些记录是1991年至2021年收集的,并进行分析,以观察文献增长的趋势、核心期刊、大部分文献出版地的研究所、著名关键词等等。结果显示,自2000年以来,出版物有了显著的增长。趋势表明,这些领域的研究大多来自发达国家。发展中国家还应更多地注意在这一领域进行研究,因为发达国家需要的能力不同的人民,与发达国家不同。

0
下载
关闭预览

相关内容

【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
38+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月11日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
28+阅读 · 2021年9月18日
Arxiv
110+阅读 · 2020年2月5日
VIP会员
相关VIP内容
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
38+阅读 · 2019年10月9日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
架构文摘
3+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员