懒人总结
文献大分析更新，以前只能针对生物医学领域的文献进行数据大分析，现在支持全学科搜索，轻松俯瞰任何领域。
科研工作者如何快速了解一个领域的概况呢？文献鸟的【文献大分析】可以帮你解决这个难题。
在【文献大分析】中输入关键词后，系统会自动搜索并分析相关文献，用图表显示这些文献的增长趋势、国家分布图、学校排名、期刊排名、词频排序、期刊排名、基因排名、疾病排名、脑区关系网络图、作者关系网络图等统计信息。
以往，【文献大分析】主要基于PubMed数据库，因此更适合生物医学领域。
经过本次更新，【文献大分析】支持全学科搜索啦！
不只是医学、生物、神经科学，心理学、教育学、计算机、材料、物理、人文社科等方向，也可以通过大分析来快速了解领域情况。
我们以“第二语言学习”及“焦虑”为关键词，选择“默认数据库（全学科）”，点击搜索即可看到7012篇相关文献的分析结果。
下面是同样的关键词，但是选择“PubMed数据库”搜索后的结果。可以看出非生物医学的关键词在PubMed数据库中文章更少，不如全学科数据库结果准确。
作者网络图的下方还有按照发文量排序的作者清单，可以看到该领域不同作者的相关信息。
在搜索框下方的导出板块中可以导出大分析的原始数据以及文献列表。
如果您想直接下载大分析的图片，现在也可以支持鼠标右键复制或保存图片。保存的图片背景透明，方便用在不同的画布中。
文献大分析让宏观把握变得更简单。当海量文献被还原为清晰的脉络与结构，我们便得以跳出单篇论文的局限，在更开阔的视野中定位问题、发现空白。
【用户评价】
Joseph Baker (Stanford University): Big Analysis is a fantastic tool for scientists in need of aggregating all aspects of research in their field. Personally, I've used Big Analysis to find papers to include in a systematic review for publication, to aggregate existing data for power analyses, and to finding the name and contact information for other researchers in my field. Together with Stork, Big Analysis is an indispensable tool for all research scientists.
【如何使用】
文献大分析是文献鸟Stork的高级功能，需要付费使用（可以免费试用）：
注册/登录文献鸟（https://www.storkapp.cn）后，在关键词下方找到文献大分析，就可以试用或者购买该功能。或者直接进入文献大分析的官网https://www.storkapp.cn/meta/
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