医学文献新冠疫情相关研究元数据数据集MedicalLiteratureCOVID-19ResearchMetadata-tabarkarajab
数据来源：互联网公开数据
标签：医学文献, 新冠疫情, 元数据, 论文分析, 学术研究, 疾病传播, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自Elsevier等来源的医学文献元数据，记录了与新冠疫情相关的学术研究信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录涵盖时间范围，最早可追溯至1972年，反映了医学研究的长期积累。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但由于涉及的期刊和研究机构来自全球，可以认为数据具有全球视野。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“cord_uid”（文章唯一标识符），“title”（文章标题），“doi”（数字对象标识符），“abstract”（摘要），“publish_time”（发布时间），“authors”（作者）以及“journal”（期刊）等，方便进行多角度分析。
数据格式：CSV格式，文件名为metadata.csv，易于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于学术期刊和研究机构，经过收集整理，为研究者提供了结构化的文献信息。
该数据集适合用于新冠疫情相关的医学研究、论文分析、疾病传播研究以及数据挖掘等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医学、公共卫生、流行病学等领域的学术研究，如新冠病毒的传播模式、治疗方法、疫苗研发等方面的研究。
行业应用：可以为制药公司、医疗机构和科研机构提供数据支持，用于药物研发、临床试验分析、疾病监测等方面。
决策支持：支持政府部门、卫生机构制定疫情防控策略、优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新冠疫情相关的研究进展。
此数据集特别适合用于探索医学文献中的研究趋势、作者合作关系、关键词关联等，帮助用户实现对新冠疫情研究的全面了解和深入分析。
