Publications on COVID-19 and artificial intelligence: trends and lessons

Yang Liu; Yeong Jae Kim; 김영은; 장호원

doi:https://doi.org/10.6087/kcse.338

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자료유형: 학술저널

저자정보: Yang Liu (School of Public Health, Nantong University, Nantong, China) Yeong Jae Kim (Department of Materials Science and Engineering, Research Institute of Advanced Materials, Seoul National University, Seoul, Korea) 김영은 (서울대학교) 장호원 (서울대학교)

저널정보: 한국과학학술지편집인협의회 Science Editing Science Editing Vol.11 No.2

발행연도: 2024.8

수록면: 142 - 148 (7page)

DOI: https://doi.org/10.6087/kcse.338

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Purpose: This study investigates shifts in scientific research focus, particularly the decline in COVID-19-related research and the rapid growth of artificial intelligence (AI) publications. Methods: We analyzed publication data from the Web of Science, comparing yearly publication counts for COVID-19 and AI research. The study also tracked changes in the impact factors of leading journals like Science and Nature, alongside those of top AI journals over the past decade. Additionally, we reviewed the top 10 most cited articles in 2021 from Science and Nature and the most influential AI publications from the past five years according to Google Scholar. The impact trends of the top 100 AI journals in computer science were also explored. Results: The analysis reveals a noticeable decline in COVID-19 related publications as the pandemic urgency diminishes, contrasted with the continued rapid growth of AI research. Impact factors for prestigious journals have shifted, with AI journals increasingly dominating the academic landscape. The review of top-cited articles further emphasizes these trends. Conclusion: Our findings indicate a significant shift in research priorities, with AI emerging as a dominant field poised to address future challenges, reflecting the evolving focus of the scientific community.

#Publication trends #COVID-19 #Artificial intelligence #Journal impact factor #Journal citation

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