新冠疫情研究论文元数据数据集COVID-19ResearchPaperMetadata-fabulinus
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠病毒, 疫情研究, 医学论文, 元数据, 学术出版, 流行病学, 生物医学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的新冠疫情相关研究论文的元数据信息，旨在为研究人员提供关于新冠病毒和相关疾病的学术文献的概览。主要特征如下：
时间跨度：数据主要涵盖2020年，反映了疫情爆发初期及相关研究的快速发展。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但研究内容涉及全球范围内的新冠疫情相关研究。
数据维度：数据集包括论文的“sha”（唯一标识符）、“source_x”（数据来源）、“title”（标题）、“doi”（数字对象标识符）、“pmcid”（PubMed Central ID）、“pubmed_id”（PubMed ID）、“license”（许可协议）、“abstract”（摘要）、“publish_time”（发表时间）、“authors”（作者）、“journal”（期刊）、“Microsoft Academic Paper ID”（微软学术论文ID）、“WHO Covidence”（世界卫生组织Covidence项目编号）、“has_full_text”（是否有全文）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为meta.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CZI（Chan Zuckerberg Initiative）等机构，包含了已发表的学术论文信息，并已进行结构化处理。
该数据集适合用于流行病学研究、生物医学文献分析、以及追踪新冠病毒研究进展。
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：适用于新冠病毒相关疾病的学术研究，如流行病学研究、文献计量学分析、趋势分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如用于分析医学文献、评估研究进展、辅助药物研发等。
决策支持：支持公共卫生领域的决策制定，帮助了解疫情发展趋势、评估干预措施的有效性。
教育和培训：作为生物医学、公共卫生等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解新冠疫情研究的最新进展。
此数据集特别适合用于探索新冠疫情相关的研究主题、作者、期刊分布，以及分析研究趋势，帮助用户深入了解新冠疫情的研究现状和发展趋势。
