数据集概述
本数据集是从MaxQDA导出的表格，展示了Elprama等人2022-2023年三篇论文中各主题的出现频率，用于反映论文内容中主题的分布情况，为学术文献分析提供结构化数据支持。
文件详解
- 文件名称：Elprama et al. (2022; 2023a;2023b) - Tables with code frequencies per paper - Zenodo.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：表格包含Elprama等人2022、2023a、2023b三篇论文中各主题（Code）的出现频率（Frequency）统计信息，具体字段需参考表格内容，可能包括主题名称、对应论文及频次数值等。
适用场景
- 学术文献主题分布分析: 用于统计Elprama等人论文中各研究主题的出现频率，了解研究重点与内容结构。
- 文献计量学研究: 作为文献主题编码数据，支持学术论文的主题趋势、内容关联等计量分析。
- 研究热点识别: 通过主题频率分布，识别该系列论文涉及的核心研究方向与热点议题。
- 学术成果结构化整理: 为Elprama等人2022-2023年研究成果提供标准化的主题编码数据，便于后续整合与复用。
