“可視化分析”資料匯總

“可視化分析”資料匯總目錄我國(guó)核心素養(yǎng)研究的現(xiàn)狀與展望基于CNKI文獻(xiàn)的可視化分析—國(guó)外學(xué)校體育研究進(jìn)展分析基于知識(shí)圖譜的可視化分析基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建與可視化分析以“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程為例數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)的可視化分析基于知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究可視化分析我國(guó)核心素養(yǎng)研究的現(xiàn)狀與展望基于CNKI文獻(xiàn)的可視化分析在21世紀(jì)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)社會(huì)，核心素養(yǎng)已成為教育領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。為了解我國(guó)核心素養(yǎng)研究的現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)，本文基于CNKI（中國(guó)知網(wǎng)）文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過可視化分析方法，對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行深入剖析。

本文選取的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)，以“核心素養(yǎng)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，時(shí)間范圍為2010年至2023年。在篩選后，共得到150篇與核心素養(yǎng)研究相關(guān)的文獻(xiàn)。

可視化分析方法是一種將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖形或圖像的方式，以便更直觀地觀察和理解數(shù)據(jù)。本文主要采用這種方法，對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻分析、關(guān)鍵詞聚類分析以及主題演化分析。

通過對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)文獻(xiàn)的分析，我們發(fā)現(xiàn)我國(guó)核心素養(yǎng)研究呈現(xiàn)出以下現(xiàn)狀：

研究?jī)?nèi)容豐富：研究領(lǐng)域涵蓋了核心素養(yǎng)的概念、內(nèi)涵、評(píng)價(jià)體系、培養(yǎng)策略等多個(gè)方面。

研究方法多樣化：既有理論研究，也有實(shí)證研究，為我國(guó)核心素養(yǎng)研究的深入發(fā)展提供了有力支持。

地域分布廣泛：全國(guó)范圍內(nèi)都有核心素養(yǎng)研究的分布，顯示出我國(guó)在這一領(lǐng)域的全面開花。

機(jī)構(gòu)類型多樣：不僅有高校研究機(jī)構(gòu)，也有中小學(xué)、職業(yè)院校等教育實(shí)踐單位參與研究，使得核心素養(yǎng)研究更具實(shí)踐意義。

結(jié)合對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的深入分析和專家意見，我國(guó)核心素養(yǎng)研究的發(fā)展趨勢(shì)和未來展望如下：

評(píng)價(jià)體系進(jìn)一步完善：隨著教育改革的深入，對(duì)核心素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系的需求將更加迫切。未來研究將進(jìn)一步探索如何構(gòu)建更為科學(xué)、全面的核心素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系。

培養(yǎng)策略創(chuàng)新：面對(duì)新時(shí)代的教育環(huán)境和學(xué)生特點(diǎn)，如何創(chuàng)新核心素養(yǎng)的培養(yǎng)策略將成為未來研究的重點(diǎn)。

教育實(shí)踐與理論研究的融合：核心素養(yǎng)研究的發(fā)展需要更加注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，高校研究機(jī)構(gòu)與教育實(shí)踐單位之間的合作將更加緊密。

跨學(xué)科跨領(lǐng)域研究：隨著多學(xué)科交叉融合的趨勢(shì)，核心素養(yǎng)研究將涉及更多領(lǐng)域的知識(shí)和方法，為解決復(fù)雜的教育問題提供更多思路。

技術(shù)與核心素養(yǎng)的深度融合：隨著教育技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的應(yīng)用，將為核心素養(yǎng)的培養(yǎng)提供更多可能性和支持。

教師專業(yè)發(fā)展：教師是落實(shí)核心素養(yǎng)培養(yǎng)的關(guān)鍵因素，未來的研究將更加教師的專業(yè)發(fā)展，如何通過培訓(xùn)、實(shí)踐等方式提升教師在核心素養(yǎng)培養(yǎng)方面的能力。

國(guó)際比較與合作：通過與國(guó)際上其他國(guó)家和地區(qū)的比較研究，可以借鑒先進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)和方法，促進(jìn)我國(guó)核心素養(yǎng)研究的進(jìn)一步發(fā)展。

本文通過對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于核心素養(yǎng)研究的150篇文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，揭示了我國(guó)核心素養(yǎng)研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)?？梢钥闯?，我國(guó)在核心素養(yǎng)研究方面已取得了一定的成果，但仍需要在評(píng)價(jià)體系、培養(yǎng)策略、理論與實(shí)踐融合等方面進(jìn)行深入探索和創(chuàng)新。通過加強(qiáng)國(guó)際比較與合作，可以進(jìn)一步推動(dòng)我國(guó)核心素養(yǎng)研究的國(guó)際化發(fā)展?！獓?guó)外學(xué)校體育研究進(jìn)展分析基于知識(shí)圖譜的可視化分析標(biāo)題：國(guó)外學(xué)校體育研究進(jìn)展分析——基于知識(shí)圖譜的可視化分析

在當(dāng)今社會(huì)，學(xué)校體育教育的地位日益提升，全球范圍內(nèi)的研究者都對(duì)其投入了大量的熱情和。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，對(duì)于學(xué)校體育的研究也變得越來越深入和多元化。本文將通過基于知識(shí)圖譜的可視化分析，對(duì)國(guó)外學(xué)校體育研究的最新進(jìn)展進(jìn)行深入探討。

知識(shí)圖譜是一種以圖形化的方式呈現(xiàn)出來的知識(shí)庫(kù)，可以清晰地展示出不同領(lǐng)域之間的和關(guān)系。在構(gòu)建學(xué)校體育研究的知識(shí)圖譜時(shí)，首先需要對(duì)相關(guān)的文獻(xiàn)資料進(jìn)行廣泛的搜集和整理。這些資料可以包括各類學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、書籍等，通過閱讀和理解這些資料，我們可以初步建立起學(xué)校體育研究的框架。

在構(gòu)建起學(xué)校體育研究的知識(shí)圖譜后，我們需要對(duì)其進(jìn)行深入的分析。這種分析主要可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行：

研究主題的分析：通過分析知識(shí)圖譜中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，我們可以看出目前學(xué)校體育研究的主要主題有哪些。比如，學(xué)校體育政策、體育教學(xué)策略、體育課程的改革等都是研究的熱點(diǎn)主題。

研究方法的分析：在知識(shí)圖譜中，不同的連線可以反映出不同的研究方法。例如，實(shí)證研究、文獻(xiàn)綜述、案例分析等都是研究者們常用的方法。

研究趨勢(shì)的分析：通過對(duì)知識(shí)圖譜中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析，我們可以看出學(xué)校體育研究的發(fā)展趨勢(shì)。例如，近年來，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，未來的研究可能會(huì)更加注重這些技術(shù)的運(yùn)用。

通過基于知識(shí)圖譜的可視化分析，我們可以看到國(guó)外學(xué)校體育研究的主要方向、方法和趨勢(shì)。這不僅有助于我們更好地理解學(xué)校體育教育的現(xiàn)狀，還可以為未來的研究提供一些有價(jià)值的參考。

從研究主題的角度來看，政策、教學(xué)和課程改革等主題是研究者們的重點(diǎn)。這表明，如何通過改進(jìn)政策來促進(jìn)學(xué)校體育的發(fā)展，如何通過有效的教學(xué)策略來提升學(xué)生的體育技能和興趣，以及如何通過課程改革來滿足學(xué)生多樣化的體育需求，這些都是當(dāng)前亟待解決的問題。

從研究方法的角度來看，實(shí)證研究和文獻(xiàn)綜述是使用最多的方法。這表明，研究者們更傾向于從實(shí)踐中尋找答案，通過對(duì)已有研究的梳理和評(píng)價(jià)來進(jìn)行深入的探索。這也反映出學(xué)校體育研究的科學(xué)性和系統(tǒng)性。

從研究趨勢(shì)的角度來看，隨著大數(shù)據(jù)和技術(shù)的發(fā)展，這些技術(shù)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。未來的研究可能會(huì)更加注重這些技術(shù)的運(yùn)用，如何利用這些技術(shù)來改進(jìn)學(xué)校體育的教學(xué)、評(píng)估和管理，這將是未來的一個(gè)重要研究方向。

通過知識(shí)圖譜的可視化分析，我們可以看到國(guó)外學(xué)校體育研究的最新進(jìn)展和未來趨勢(shì)。這為我們提供了重要的參考信息，有助于我們更好地理解和推動(dòng)學(xué)校體育的發(fā)展?；诖a習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建與可視化分析以“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程為例隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，編程教育逐漸成為人們的熱點(diǎn)。在編程教育中，教師培訓(xùn)課程對(duì)于提高教師的編程教學(xué)水平具有重要意義。本文以“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程為例，探討基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建與可視化分析在教師培訓(xùn)課程中的應(yīng)用。

代碼習(xí)語(yǔ)是指程序員在編寫代碼時(shí)常用的語(yǔ)言模式，包括固定搭配、習(xí)慣用法等?；诖a習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建，可以通過對(duì)大量的代碼進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)代碼中的習(xí)語(yǔ)模式，從而構(gòu)建編程知識(shí)地圖。

在“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程中，我們采用了基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建方法。我們收集了大量的CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)代碼，并使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)代碼進(jìn)行了預(yù)處理。然后，我們利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)這些代碼進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)了許多常見的代碼習(xí)語(yǔ)。我們使用可視化技術(shù)將這些習(xí)語(yǔ)以圖形化形式呈現(xiàn)在編程知識(shí)地圖上。

可視化分析可以將大量的數(shù)據(jù)以圖形化形式呈現(xiàn)出來，幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。在“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程中，我們使用了可視化分析方法，將基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘得到的編程知識(shí)地圖以圖形化形式呈現(xiàn)在教師培訓(xùn)課程中。

具體來說，我們使用了信息可視化技術(shù)，將編程知識(shí)地圖呈現(xiàn)在大屏幕上。在屏幕上，每個(gè)習(xí)語(yǔ)都以節(jié)點(diǎn)形式呈現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)之間以邊相連。通過點(diǎn)擊節(jié)點(diǎn)或邊，可以查看該節(jié)點(diǎn)或邊的詳細(xì)信息。我們還利用熱力圖技術(shù)，將不同習(xí)語(yǔ)的頻率以顏色的形式展示出來。顏色越深表示該習(xí)語(yǔ)出現(xiàn)頻率越高，顏色越淺表示該習(xí)語(yǔ)出現(xiàn)頻率越低。

通過可視化分析的應(yīng)用，教師可以在大屏幕上直觀地觀察到編程知識(shí)地圖的結(jié)構(gòu)和每個(gè)習(xí)語(yǔ)的詳細(xì)信息。這可以幫助教師更好地了解CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)的編程語(yǔ)言特征和常用習(xí)語(yǔ)，進(jìn)而提高教師的編程教學(xué)水平。

本文以“CircuitPython開源硬件程序設(shè)計(jì)”教師培訓(xùn)課程為例，探討了基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建與可視化分析在教師培訓(xùn)課程中的應(yīng)用。通過該方法的應(yīng)用，可以幫助教師更好地了解編程語(yǔ)言的特征和常用習(xí)語(yǔ)，進(jìn)而提高教師的編程教學(xué)水平。未來我們將進(jìn)一步研究基于代碼習(xí)語(yǔ)挖掘的編程知識(shí)地圖構(gòu)建與可視化分析在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，為人們提供更加準(zhǔn)確、直觀的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)的可視化分析隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究和應(yīng)用越來越受到。數(shù)據(jù)挖掘是一種從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程，可以幫助企業(yè)和決策者做出更加科學(xué)、合理的決策。本文將圍繞數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)的可視化分析展開，旨在更好地了解該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r和未來趨勢(shì)，為相關(guān)研究和應(yīng)用提供指導(dǎo)。

在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，各種不同類型的數(shù)據(jù)挖掘算法層出不窮。其中，常見的包括決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、聚類分析等。這些算法在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中有著各自的優(yōu)勢(shì)和不足。例如，決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于分類問題，支持向量機(jī)則適用于回歸和分類問題，聚類分析則可以用于探索性數(shù)據(jù)分析等。然而，每種算法都有其局限性，如過擬合、欠擬合、運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)等。因此，選擇合適的算法需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特征進(jìn)行綜合考慮。

本文采用文獻(xiàn)綜述和可視化分析相結(jié)合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)進(jìn)行深入探討。我們通過搜集大量相關(guān)文獻(xiàn)，了解數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主要研究方向、研究成果和研究趨勢(shì)。然后，利用可視化工具對(duì)搜集到的文獻(xiàn)進(jìn)行歸納和分析，以更加直觀的方式展現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)。

通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理和可視化分析，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：

深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的研究者將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

集成學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的研究與應(yīng)用：集成學(xué)習(xí)是一種將多個(gè)學(xué)習(xí)算法組合起來，以提高學(xué)習(xí)性能的技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，集成學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于分類、回歸和聚類等問題中。

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，如何高效處理海量數(shù)據(jù)成為了一個(gè)重要的問題。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法優(yōu)化等方面。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的研究與應(yīng)用：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)的技術(shù)，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、異常檢測(cè)等問題中。

總結(jié)本文的研究成果，可視化分析在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)中扮演著重要的角色。通過可視化工具，我們可以更加直觀地了解該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題，為后續(xù)的研究提供方向。同時(shí)，本文所提出的研究方法也為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了新的思路和借鑒。

深入研究新型算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，未來可以進(jìn)一步研究這些新型算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工業(yè)界的應(yīng)用研究：目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在工業(yè)界得到了廣泛應(yīng)用，未來可以進(jìn)一步加強(qiáng)這方面的研究，為實(shí)際應(yīng)用提供更加成熟、穩(wěn)定的技術(shù)支持。

深化與其他學(xué)科的交叉研究：數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域與其他學(xué)科的交叉研究已經(jīng)逐漸成為研究的熱點(diǎn)。未來可以進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域的交叉研究，以產(chǎn)生更多的創(chuàng)新性成果?；谥R(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究可視化分析隨著社會(huì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，應(yīng)急管理研究在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛的關(guān)注。特別是在國(guó)內(nèi)，由于自然災(zāi)害、公共衛(wèi)生事件等突發(fā)事件頻發(fā)，應(yīng)急管理研究顯得尤為重要。本文以知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，對(duì)國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究進(jìn)行可視化分析，旨在深入挖掘應(yīng)急管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)及演化路徑。

近年來，我國(guó)突發(fā)事件頻發(fā)，給人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來了嚴(yán)重威脅。為了有效應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件，應(yīng)急管理研究得到了廣泛的關(guān)注。知識(shí)圖譜是一種以圖形化方式呈現(xiàn)知識(shí)的工具，可以直觀地展示某一領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)和相互關(guān)系。本文將利用知識(shí)圖譜對(duì)國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究進(jìn)行可視化分析，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。

本文選取中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來源，以“應(yīng)急管理”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，獲取了近十年的相關(guān)文獻(xiàn)。然后，使用BibExcel軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和提取，得到了一系列關(guān)于應(yīng)急管理研究的關(guān)鍵詞和引文數(shù)據(jù)。使用CiteSpace軟件進(jìn)行知識(shí)圖譜的繪制和分析。

通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究主要集中在以下幾個(gè)方面：應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急救援、應(yīng)急決策、應(yīng)急物流、應(yīng)急預(yù)警等。其中，應(yīng)急預(yù)案和應(yīng)急救援是研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。在應(yīng)急預(yù)案方面，研究主要集中在預(yù)案的制定、修訂和完善等方面；在應(yīng)急救援方面，研究主要集中在救援隊(duì)伍的建設(shè)、救援設(shè)備的配置、救援現(xiàn)場(chǎng)的指揮與協(xié)調(diào)等方面。

通過分析關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系和演化路徑，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究的發(fā)展趨勢(shì)如下：

（1）從單一領(lǐng)域向多領(lǐng)域融合發(fā)展。早期的應(yīng)急管理研究主要集中在自然災(zāi)害領(lǐng)域，隨著社會(huì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，應(yīng)急管理研究已經(jīng)逐步拓展到公共衛(wèi)生、社會(huì)安全等多個(gè)領(lǐng)域。

（2）從應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的戰(zhàn)術(shù)層面向戰(zhàn)略層面轉(zhuǎn)變。早期的應(yīng)急管理研究主要集中在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的戰(zhàn)術(shù)層面，即如何快速有效地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。隨著研究的深入，應(yīng)急管理研究已經(jīng)逐步向戰(zhàn)略層面轉(zhuǎn)變，即如何通過規(guī)劃、預(yù)測(cè)和預(yù)防等手段，降低突發(fā)事件的發(fā)生率和影響程度。

（3）從定性研究向定量研究轉(zhuǎn)變。早期的應(yīng)急管理研究主要集中在定性研究方面，即通過經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、案例分析等手段進(jìn)行研究。隨著研究的深入，應(yīng)急管理研究已經(jīng)逐步向定量研究轉(zhuǎn)變，即通過數(shù)據(jù)挖掘、模型構(gòu)建等手段進(jìn)行研究。

通過對(duì)研究機(jī)構(gòu)和作者的共現(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)應(yīng)急管理研究的主要力量集中