出版物的数字化、通信技术的进步以及书目数据的可用性使研究人员更容易研究任何学科的发展和动态。我们对从2000-2019年由Clarivate Analytics管理的Web of Science中提取的“经济物理学”元数据进行了研究。这项研究突出了一些出版物，出版物的引用，其他学科的贡献，机构参与，国家明智的传播等措施的增长和动态的学科，我们调查的影响自引引文每五年的时间间隔。同时，通过对被引文献的分析，发现了其他学科的贡献。从微观、中观和宏观三个层面对合作关系进行分析，结果表明，作者合作关系和作者隶属关系在作者之间的分布遵循幂律。因此，很少有作者继续撰写大部分论文，并且来自少数机构。我们发现，中国在许多作者和许多论文的产出方面处于领先地位;然而，更多的是国内合作而不是国际合作，而美国则更多地参与国际合作。最后，我们展示了作者从2000年到2019年的合作和从属关系网络的演变。总的来说，分析揭示了平均路径长度为5的网络的“小世界”性质。作为我们分析的结果，这项研究可以作为深入的知识，以了解定性和定量的经济物理学网络的增长和动态。
英文摘要：
Digitization of publications, advancement in communication technology, and the availability of bibliographic data have made it easier for the researchers to study the growth and dynamics of any discipline. We present a study on "Econophysics" metadata extracted from the Web of Science managed by the Clarivate Analytics from 2000-2019. The study highlights the growth and dynamics of the discipline by measures of a number of publications, citations on publications, other disciplines contribution, institutions participation, country-wise spread, etc. We investigate the impact of self-citations on citations with every five-year interval. Also, we find the contribution of other disciplines by analyzing the cited references. Results emerged from micro, meso and macro-level analysis of collaborations show that the distributions among authors collaboration and affiliations of authors follow a power law. Thus, very few authors keep producing most of the papers and are from a few institutions. We find that China is leading in the production of a number of authors and a number of papers; however, shares more of national collaboration rather than international, whereas the USA shares more international collaboration. Finally, we demonstrate the evolution of the author's collaborations and affiliations networks from 2000-2019. Overall the analysis reveals the "small-world" property of the network with average path length 5. As a consequence of our analysis, this study can serve as in-depth knowledge to understand the growth and dynamics of the Econophysics network both qualitatively and quantitatively.
Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references
信息科学的许多研究都着眼于科学的发展。在这项研究中，我们重新审视了科学的增长问题。为此，我们（i）使用截至2012年出版的当前数据，（ii）分析所有学科的数据，并分别分析自然科学和医学与健康科学。此外，数据分析采用先进的统计技术-分段回归分析-可以识别科学史上具有相似增长率的特定部分。该研究基于两组不同的文献计量学数据：（1）每个出版年在Web of Science（WoS，Thomson Reuters）中作为源项的出版物数量;（2）每个引用参考年源项出版物中引用的参考文献数量。我们已经研究了自17世纪中期以来科学发展的速度。在我们对引用文献的分析中，我们确定了科学发展的三个增长阶段，每个阶段的增长率都是前一阶段的三倍：从18世纪中期的不到1%，到两次世界大战之间的2%到3%，到2012年的8%到9%。
Emerging trends and collaboration patterns unveil the scientific production in blockchain technology: A bibliometric and network analysis from 2014-2020
金融行业的极大关注为区块链技术在其他行业的传播铺平了道路，导致了大量关于该主题的文献。本研究通过文献计量学和网络分析方法对2014-2020年基于区块链的Web of Science中提取的6790条记录进行了研究。本研究确认了（i）开放获取出版物对文献增长和知名度的影响，（ii）合作模式和团队规模对合作的影响，（iii）基于国家和国际合作的国家排名，以及（iv）通过主题分析确定文献中的主要主题。基于区块链获得的显著势头，2020年开放获取出版物的趋势比没有开放获取的出版物增长了1.5倍。该分析阐述了区块链文献的众多潜力及其被各国及其作者采用的情况。中国和美国是该领域的领先者，并将区块链更多地应用于智能合约、供应链和物联网。此外，结果显示，区块链吸引了不到1%的作者的注意力，他们为区块链上的多个作品做出了贡献，作者也更喜欢在规模较小的团队中工作。
The dynamically changing publication universe as a reference point in national impact evaluation: A counterfactual case study on the Chinese publication growth
Horizontal and Longitudinal Comparisons Among AI Subfields: A Bibliometric Perspective
State Key Laboratory of Media Convergence and Communication, Communication University of China（媒体融合与传播国家重点实验室，中国传媒大学）；School of Journalism, Communication University of China（新闻学院，中国传媒大学）
Library and Information Science Research in Indian Universities: Growth, Core Journals, Keywords and Collaboration Patterns
本文绘制了印度大学图书馆与信息科学（LIS）研究的地图。Web of Science和Scopus作为两个主要的引文数据库，对印度LIS期刊的覆盖非常有限，大约114所选定的印度大学和两个重要的国家机构在LIS研究中的图书馆和科学部门产生的出版物摘自图书馆，信息科学和技术摘要（LISTA）。使用科学计量学和社会网络分析（SNA）工具分析相关出版记录。该研究追踪了出版物的增长，突出的关键词，发表文章的主要期刊以及印度大学出版物的机构合作模式。结果表明，印度大学在LIS上的学术出版物有所增长。然而，出版物的数量仅限于少数大学和重要的国家研究所。地雷影响调查的最大研究成果发表在印度期刊上。与文献计量学相关的研究是最重要的研究领域。位于印度主要城市的生产机构显示出健康的合作。研究结论与一些意见，这可能是有用的，在印度的LIS研究制定政策。
引文分析是研究评价中最常用的方法之一。我们看到通过文献计量学元数据进行引文分析的显著增长，主要是由于Web of Science、Scopus、Google Scholar、Microsoft Academic和Dimensions等引文数据库的可用性。由于近年来更容易获得全文出版物语料库，信息科学家已经远远超出了传统的文献计量学，利用全文数据处理技术的进步来衡量科学出版物的影响。这导致了引用上下文和内容分析、引用分类、引用情感分析、引用摘要和基于引用的推荐方面的技术发展。本文旨在对这些发展的研究进行评述。它的主要重点是使用自然语言处理和机器学习技术来分析引文的出版物。
