AI应用案例(3)：使用Dimensions检索文献及洞察学者学术成就

撰写文献综述时，往往需要了解某个主题的最新论文和高被引论文，鉴于此，论文检索工具的作用不言而喻。一般来说，检索中文文献用知网（www.cnki.net)，检索英文文献用WOS(www.webofscience.com/wos/)和SCOPUS（www.scopus.com）。针对WOS和SCOPUS的不足，一个集大成者出现了，它就是Dimensions (https://www.dimensions.ai/)。Dimensions 有哪些亮点呢？

Dimensions的特点

数据来源

Dimensions是一个集大成者，汇集了ReadCube、 Altmetric、 Figshare、 Symplectic、 Digital Science Consultancy 及ÜberResearch的数据，在Dimensions一个平台上展示了最全面的关联数据集合。

图1 数据来源

关联数据库

Dimensions号称世界上最大的关联研究数据库，打通了论文、基金、专利数据、临床实验、在线评论等数据之间的关联关系。该平台从360度的视角全面观察研究成果，相关数据包括被引用和引用的出版物、资助者、文章的度量、相关的专利、临床试验、政策文件和数据集等。

图2 关联的数据类型

使用方法

查询文献

Dimensions对研究人员相当友好，目前可以免登录使用。如果我们需要了解某个主题的研究情况和趋势，可访问https://app.dimensions.ai/discover/publication?search_mode=content 进入文献检索页面，输入词语（如discourse studies)进行检索，可选择Full data、 Title and abstract或DOI缩小范围，如图3所示。

图3 文献检索页面

Dimensions默认按Relevance（相关度）列出了搜索结果，左侧的过滤菜单与WOS类似，可按出版年份、出版类型、研究类别等过滤。右侧展示了Dimensions的分析，如各研究类别的论文数量，引用的趋势（从图中可以看出，Discourse studies的引用率持续上升）以及该主题的高产学者（如Wolf-Michael Roth 发表了44篇论文），见图4。

图4 文献检索结果

每篇文献的下方标出了该文献的作者、期刊名称、摘要，并列出了一些元数据，如文章的被引数量，Almetric分数及PDF是否可直接下载（View PDF），鼠标移到Almetric上后可以看到Almetric分数的详细情况，见图5。

图5 文献的元数据

查询作者信息

Dimensions的另一大优势是支持查询和分析特定作者发表的所有文献。如果我们想知道同行的努力程度，可以点击同行的论文，进入论文详细情况页面，然后点击作者（如Kun Sun），见图6。

图6 文章详情

进入Kun Sun的个人分析页面后，页面中部展示了该学者发表的论文数量和数据集数量，页面左侧可以看到合作者有3人（Wenxin Xiong，Rong Wang和Haitao Liu），页面右侧展示了所发表论文的研究类别和引用情况，见图7。点击View Profile，还可以继续近距离观察该学者。

图7 作者信息页面

在学者的Profile页面，列出了该学者的发文趋势，可以看出该学者在2020、2021和2022年均有4篇文章发表，见图8。

图8 学者发文趋势

术语解释

Almetric分数采用加权的方法进行计算，不同渠道的分数不一样，具体如表1所示。由于分数为整数，所以这意味着对分数贡献小于1的提及（mentions）有时会被取整到1。因此，如果一篇论文在脸书上提了一次，分数将加1，但如果提了3次，分数仍然只会加1。

News	8
Blog	5
Policy document  (per source)	3
Patent	3
Wikipedia	3
Peer review  (Publons, Pubpeer)	1
Weibo (not  trackable since 2015, but historical data kept)	1
Google+ (not  trackable since 2019, but historical data kept)	1
F1000	1
Syllabi (Open  Syllabus)	1
LinkedIn (not  trackable since 2014, but historical data kept)	0.5
Twitter (tweets  and retweets)	0.25
Facebook (only a  curated list of public Pages)	0.25
Reddit	0.25
Pinterest (not  trackable since 2013, but historical data kept)	0.25
Q&A (Stack  Exchan)	0.25
Youtube	0.25
Number of  Mendeley readers	0
Number of  Dimensions and Web of Science citations	0

本文简要介绍了Dimensions的基本功能，后续我们会继续介绍其他的AI工具，敬请关注。

参考文献：

Dimensions. https://www.dimensions.ai/.