A Visualized Bibliometric Analysis for Mapping Research Trends of Machine Learning in Academic Research

Z. S. Ibrahim, Fina Rifqiyah, Jamal Mohamad Sultan, Heri Retnawati, Jumriani Sultan

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)

DOI 10.31643/2023.34

Деректер сенімділігі 85 жоғары

Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study aims to conduct a comprehensive bibliometric analysis of machine learning research within the academic research from 2013 to 2023. The goals include comprehending how publication trends have changed over time, pinpointing important fields of interest, and clarifying how machine learning and scholarly research interact. This study's methodology combines a bibliometric framework with a qualitative descriptive approach. The data were collected from Scopus database, which consist of 4.655 documents for analysis. The analysis is executed using R studio and Biblioshiny. The result shows that the rise of machine learning in academic research between 2013 and 2023 suggests that this field of study will continues to be a trending area for academic exploration.