新冠疫情研究论文元数据分析数据集COVID-19ResearchPaperMetadataAnalysis-fabulinus

数据来源：互联网公开数据

标签：新冠病毒, 疫情研究, 学术论文, 元数据, 文本挖掘, 生物医学, 流行病学, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自公开学术资源的新冠病毒（COVID-19）相关研究论文的元数据信息。主要特征如下：时间跨度：数据主要涵盖2020年发布的研究论文，反映了新冠疫情爆发初期及相关研究的进展。地理范围：数据覆盖范围广泛，包含了全球范围内关于新冠病毒研究的学术论文。数据维度：数据集包括论文的SHA哈希值、数据来源、标题、DOI、PMCID、PubMed ID、许可协议、摘要、发表时间、作者、期刊、Microsoft Academic Paper ID、WHO Covidence编号以及是否包含全文等关键信息。数据格式：CSV格式，文件名为meta.csv，易于数据分析和处理。数据已进行初步结构化处理，便于后续的文本分析和信息提取。该数据集适合用于新冠疫情相关的学术研究、论文分析、信息检索和文献计量学研究。

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：适用于生物医学、流行病学、公共卫生等领域的研究，如疫情发展趋势分析、论文引用分析、研究热点挖掘等。行业应用：可以为科研机构、制药公司和医疗卫生部门提供数据支持，用于追踪科研进展、评估研究成果、辅助决策制定。决策支持：支持政府部门和卫生机构进行疫情监测、风险评估和政策制定。教育和培训：作为相关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，学习数据分析和信息检索方法。此数据集特别适合用于探索新冠病毒研究的学术动态，分析研究趋势，评估研究成果，并为相关领域的研究提供数据支持。