PUBMED数据库中检索到4140篇文献,分析结果如下: Peking Union Medical College Hospital 北京协和医院 单位介绍: 北京协和医院所属的中国协和医科大学的前身是由美国洛克菲勒基金会于1917年创办的“北京协和医学院”。文革中被改名为“反帝医院”。2002年3月,北京协和医院同邮电总医院合并为中国医学科学院北京协和医院。 本单位发表文献的主要部门 Department of Obstetrics and Gynecology 387篇 Department of Surgery 294篇 Department of Respiratory Medicine 180篇 Department of Pathology 180篇 Department of Endocrinology 178篇 Department of Ophthalmology 150篇 Department of Orthopaedic Surgery 128篇 Department of Neurology 118篇 Department of Immunology 103篇 Department of Radiology 102篇 Department of Otolaryngology 101篇 Department of Hematology 76篇 Department of Gastroenterology 76篇 Department of Anesthesiology 76篇 Department of Epidemiology 67篇 Department of Dermatology 64篇 Department of Urology 62篇 Department of Neurosurgery 57篇 Department of Cardiology 49篇 Department of Nephrology 37篇 Department of Pediatrics 35篇 Department of Oral and Maxillofacial Surgery 33篇 Department of Nuclear Medicine 29篇 Department of Radiation Oncology 28篇 Department of Plastic and Reconstructive Surgery 26篇 Department of Traditional Chinese Medicine 14篇 Department of Ultrasound 12篇 Department of Pharmacology 11篇 Department of Biochemistry 6篇 Department of Psychology 2篇 Department of Genetics 1篇 Department of Nursing 1篇 Department of Nutrition 1篇 Department of Mechanical Engineering 1篇 本单位生物医学专业主要作者 Lang,JH(Jinghe) 160篇 邱贵兴 Qiu,GX(Guixing) 118篇 Shen,K(Keng) 84篇 金征宇 Jin,ZY(ZhengYu) 81篇 朱兰 Zhu,L(Lan) 77篇 Zhu,Y(Y) 74篇 李太生 Li,TS(TaiSheng) 65篇 王以朋 Wang,YP(Yipeng) 64篇 向阳 Xiang,Y(Yang) 61篇 赵玉沛 Zhao,Y(Yupei) 61篇 李汉忠 Li,H(Hanzhong) 61篇 Zhang,JG(Jianguo) 56篇 Zhu,Y(Yuanjue) 55篇 张奉春 Zhang,F(Fengchun) 50篇 翁习生 Weng,X(Xisheng) 50篇 Wu,M(Ming) 50篇 王任直 Wang,R(Renzhi) 50篇 潘凌亚 Pan,LY(Lingya) 49篇 Lang,J(J) 47篇 陈洁 Chen,J(Jie) 46篇 历年发表被Pubmed收录文献列表 21篇 2012年 139篇 2011年 395篇 2010年 394篇 2009年 3198篇 较早年 历年发表被SCI及Pubmed收录文献列表 2013 0篇 if高于3的 0篇 2if=3 0篇 1if=2 0篇 if=1 2012 4篇 if高于3的 6篇 2if=3 8篇 1if=2 0篇 if=1 早年 244篇 if高于3的 224篇 2if=3 228篇 1if=2 333篇 if=1 历年发表被F1K及PubMed收入文献 6篇 F1000 Lancet if=(38.278) 4 篇 Science (New York, N.Y.) if=(31.201) 1 篇 JAMA : the journal of the American Medical Association if=(30.026) 1 篇 Hepatology (Baltimore, Md.) if=(11.665) 1 篇 European heart journal if=(10.478) 1 篇 Gut if=(10.111) 2 篇 Blood if=(9.898) 1 篇 Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America if=(9.154) 1 篇 Annals of the rheumatic diseases if=(8.727) 3 篇 Neurology if=(8.312) 2 篇 Lancet if=(38.278) 4 篇 Science (New York, N.Y.) if=(31.201) 1 篇 JAMA : the journal of the American Medical Association if=(30.026) 1 篇 Hepatology (Baltimore, Md.) if=(11.665) 1 篇 European heart journal if=(10.478) 1 篇 Gut if=(10.111) 2 篇 Blood if=(9.898) 1 篇 Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America if=(9.154) 1 篇 Annals of the rheumatic diseases if=(8.727) 3 篇 Neurology if=(8.312) 2 篇 数据来源 http://www.yz365.com/Affiliation/Corporation/cba0c682-5532-477d-ba9c-65260f02f4fd
科学网周涛博主对小作《 社会事件相关的微博分布特性 》发来评论: “ D. Sornette 的 PRL 和 PNAS~~ 就是分析这个问题 ~~ ” 。 十分感谢。 笔者看了周涛博主以前的博文:《 人类动力学研究较有代表性的 40 篇文献 》等,很是不错,看得出博主潜心读书,认真研究的精神和成就。 该博文里面介绍的文章中有: R. Crane, D. Sornette, Robust dynamic classes revealed by measuring the response function of a social system , PNAS 105 (2008) 15649 。由于时间原因,只是看了看摘要,等找到原文再细细阅读。不过从摘要里看出,他们研究对 YouTube 视频的访问现象,可归纳为 Poisson 过程。 R. Crane, D. Sornette, 的工作的确很是超前,会使对社交网络的研究有理论依据和参考作用。 微博是个新事物,尤其是新浪微博的流行,也只是 2009 年来的事情。而社交网络理论研究远远跟不上社会实践。 Carnegie Mellon University Silicon Valley 的 Jiang Zhu 和北京交大的Fei Xiong 等2011年在研究社交网络,特别是利用推特平台对大灾难信息预测一文( Statistically Modeling the Effectiveness of Disaster Information in Social Media ) ,对 Twitter中 的信息转发预测时,也使用泊松 分布过程来分析 Tweet 和 Retweet。 此文引用了加州大学洛杉矶分校 Ka Cheung Sia 等 2007 年 ICWSM 的对 RSS 信息反馈监控一文 ( Mon itoring RSS Feeds based on User Browsing Pattern ) , 使用泊松分布过程来分析点击模式。 不过,笔者团队从新浪微博 2009 年来的海量数据中研究微博分布特征。正是觉得泊松过程难以反映微博的一些分布现象。如小作中列出的本 · 拉登之死的消息在新浪微博上出现的强脉冲现象,以及新浪微博对房价讨论的正态分布现象等。显然易见,这都是不能简单使用泊松过程来描述的。 如果仅是画出微博数量的分布图,也许就是在科学网让大家看看热闹。但实质上会直接影响微博转发预测质量。这一些,笔者会在以后的博文中进一步阐述。特别是深入研究一些特定函数如脉冲型、三角或梯形、正态型和泼松型分布等对微博转发预测的影响。欢迎同行共同探讨。 再次感谢周涛博主发来的珍贵资料和友好讨论。 相关文章连接: 社会事件相关的微博分布特性 人类动力学研究较有代表性的 40 篇文献 Robust dynamic classes revealed by measuring the response function of a social system Statistically Modeling the Effectiveness of Disaster Information in Social Media Mon itoring RSS Feeds based on User Browsing Pattern
【1】 新浪微博中的用户更倾向于转发(冷)笑话、图片、视频这类消息,与此截然不同的是在全球化的 twitter 中,用户则更喜欢转发国际时事 (current global events) 、新闻报道 (news stories) 这些。 【2】 新浪微博中的用户比 Twitter 中的用户更倾向于转发微博。 作者是大牛(Hubermann),但是他显然不知道新浪里面很多微博都是养出来挣钱的,哈哈。所以有的ID可以很快在无穷的话题中产生无尽的影响。 详细报告主要由张千明完成! 详细报告: What Trends in Chinese Social Media.doc
If she’s amazing, she won’t be easy. If she’s easy, she won’t be amazing. If she’s worth it, you won’t give up. If you give up, you’re not worth it. 如果她很棒,不会很好追。如果她很好追,则不会很棒。如果她值得,你不该放弃。如果你放弃,则是你不配。