| Item type |
Trans(1) |
| 公開日 |
2018-03-14 |
| タイトル |
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タイトル |
共同利用施設における実験終了後の研究成果数予測 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Prediction of the Number of Registered Publications after Experiments in the Shared Utilization Facility |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[オリジナル論文] 共同利用施設，研究成果数予測，ランダムフォレスト，回帰分析，機械学習，SPring-8 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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電気通信大学/高輝度光科学研究センター |
| 著者所属 |
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奈良先端科学技術大学院大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications / JASRI |
| 著者所属(英) |
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en |
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Nara Institute of Science and Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
| 著者名 |
神辺, 圭一
諏訪, 博彦
篠田, 孝祐
栗原, 聡
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| 著者名(英) |
Keiichi, Shinbe
Hirohiko, Suwa
Kousuke, Shinoda
Satoshi, Kurihara
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
大型放射光施設“SPring-8”は，国内外の産官学に開かれた共同利用施設であり，幅広い分野の研究開発に利用されている．本施設のリソースには限りがあることから，成果に基づいた施設運用が求められる．そのため，成果が増加・減少する研究領域の把握は，施設運用の方向性を考えるために重要である．研究成果は論文として公表されるケースが大半であるが，論文化には実験後2，3年を要する場合が多く，即時的な把握は困難という問題がある．そこで本論文では，研究施設の運営支援に活用することを目的に，実験期終了後3年経過時点の成果公開状況を事前に予測するモデルを構築した．その結果，相関係数0.937で予測できることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Large synchrotron radiation facility “SPring-8” is a shared utilization facility opened to domestic and abroad researchers of industry, government and academia. It is used for research and development in the wide range of fields. Due to limitation of resources, facility operation needs to be based on research outcomes. Therefore, understanding how research area/method is blooming or declining is essential to consider the direction of facility operation. Most of the research results are published as papers, but in many cases it takes 2 or 3 years after the experiments, which makes it difficult to figure out research trends immediately. In this paper, for the purpose of utilizing to support the operation of the research facility, we make a predicting model of the number of registered publications in advance after 3 years since the end of the experimental period. As a result, our model can be predicted with a correlation coefficient of 0.937. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11464803 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）
巻 11,
号 1,
p. 1-11,
発行日 2018-03-14
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7780 |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-TOM1101002.pdf (851.5 kB)
