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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국응급구조학회 한국응급구조학회지 한국응급구조학회지 제24권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
85 - 92 (8page)

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Purpose: The purpose of this study was to analyze the English abstract key words found within the Korea Society of Emergency Medical Services journal using text mining techniques to determine the adherence of these terms with Medical Subject Headings (MeSH) and identify key word trends. Methods: We analyzed 212 papers that were published from 2012 to 2019. R software, web scraping, and frequency analysis of key words were conducted using R's basic and text mining packages. Additionally, the Word Clouds package was used for visualization. Results: The average number of key words used per study was 3.9. Word cloud visualization revealed that CPR was most prominent in the first half and emergency medical technician was most frequently used during the second half. There were a total of 542 (64.9%) words that exactly matched the MeSH listed words. A total of 293 (35%) key words did not match MeSH listed words. Conclusion: Researchers should obey submission rules. Further, journals should update their respective submission rules. MeSH key words that are frequently cited should be suggested for use.

목차

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참고문헌 (10)

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The Korea Society of Emergency Medical Services google schola Kim BS / 1998 / The coincidence of the english key words of the Journal of Korean Academy of Family Medicine with MeSH and selection validity / J Korean Acad Fam Med 19(7):531~537 google schola Mun HW / 2000 / Subject headings of Korean medical journal papers: author key words vs MeSH google schola 정용복 / 2015 / 텍스트 마이닝을 이용한 암반공학분야 SCI논문의 주제어 분석 / 터널과 지하공간 25(4):303~319 dbpia 조수곤 / 2012 / 텍스트마이닝을 활용한 산업공학 학술지의 논문 주제어간 연관관계 연구 / 대한산업공학회지 38(1):67~73 dbpia

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