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本文综述《机器人外科学杂志》11 篇文献计量学研究，肯定其在出版量、引文模式等基础指标的贡献，指出现有研究在多元影响指标（如 g-index、m-index）、时序分析、网络聚类及主题演进等方面的不足，建议拓展方法以深化研究。
文献计量学研究可揭示出版趋势、引文动态及研究合作规律。本综述聚焦《机器人外科学杂志》（Journal of Robotic Surgery）发表的 11 篇文献计量学研究，从多维度剖析现有成果与改进空间。
现有研究的主要贡献
研究覆盖出版量、引文模式、作者生产力、机构与国家参与、合作结构及主题发展等维度。各研究均提供了基础指标分析，如出版数量、总被引频次等，为机器人外科学领域的文献计量学研究奠定了基础。例如，通过统计出版量变化，可直观反映该领域研究热度的阶段性特征；引文模式分析则揭示了高影响力论文的分布及知识传播路径。
研究方法与内容的局限性
- 影响指标单一：现有研究对基础指标（如出版量、总被引）关注较多，但较少整合多元影响指标，如 g-index1、m-index2等。这些指标可更全面评估学者或机构的学术影响力，例如 g-index 综合考虑论文数量与被引频次，能更精准定位核心研究者。
- 时序分析不足：对高产作者、机构及国家的时序演化分析有限，难以动态追踪研究领导力的变迁。例如，若缺乏长时段数据，可能无法识别某国家在机器人外科学领域的崛起趋势或机构合作网络的演变规律。
- 合作网络分析浅层化：虽有部分研究涉及合作网络分析，但对网络中的聚类模式（如不同研究团队的细分领域聚集）探索较少。深入挖掘聚类特征可揭示领域内的子研究方向及跨团队协作潜力。
- 主题分析维度单一：共词分析主要聚焦作者关键词，对标题、摘要中的术语及主题演进过程的挖掘不足。结合标题与摘要内容可更全面捕捉研究热点的迁移，例如从 “手术机器人设计” 向 “临床应用疗效” 的主题转变。
- 其他未充分探讨的方向：长期趋势分析、区域研究 disparities（差异）、引文突发检测（如某技术突破引发的引用激增现象）等方向尚未得到广泛关注。这些分析可揭示领域发展的周期性规律、地域发展不平衡性及关键技术节点。
对未来研究的建议
现有研究为机器人外科学的文献计量学分析提供了重要基础，但方法拓展可进一步提升研究深度。未来研究可尝试：
- 引入多元影响指标，结合 g-index、m-index 等评估学术影响力；
- 开展长时序数据追踪，绘制作者、机构、国家的动态演化图谱；
- 深化合作网络的聚类分析，识别子领域及跨团队合作模式；
- 拓宽主题分析范围，整合标题、摘要与关键词进行共词网络构建；
- 关注区域研究差异、长期趋势及引文突发事件，全面解析领域发展脉络。
通过上述方法优化，文献计量学分析可更精准地反映机器人外科学的研究现状与演进方向，为学科发展提供更具深度的洞察。
