दुनिया के विभिन्न देशों के वैज्ञानिक विकास की तुलना

दुनिया के विभिन्न देशों में विज्ञान के विकास की तुलना कैसे करें?

एक संकेतक प्रकाशित वैज्ञानिक लेखों की संख्या है। SCIMAGO वेबसाइट पर आप देश के प्रकाशनों के आँकड़े पा सकते हैं, जिसमें कुल प्रकाशित दस्तावेज़ों की संख्या, उद्धृत दस्तावेज़ों की संख्या (लेख, समीक्षाएं, सम्मेलन रिपोर्ट) और उद्धरणों की संख्या शामिल है।

इसी समय, इन देशों में विज्ञान के विकास के स्तर की तुलना करने के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रकाशनों की संख्या की तुलना करना और चेक गणराज्य में उदाहरण के लिए, यह अजीब है। आपको किसी प्रकार के स्केलिंग संकेतक का उपयोग करना चाहिए। जीडीपी (क्रय शक्ति समता पर) का उपयोग करने का सबसे आसान तरीका। जीडीपी और लेखों की संख्या के बीच संबंध आवश्यक रूप से रैखिक नहीं है। विभिन्न देशों के लिए जीडीपी प्राप्त करने के लिए आपको विकिपीडिया को लूटना होगा। इसके लिए मैं रूबी को नोकगिरी एक्सटेंशन के साथ इस्तेमाल करूंगा। मैं विकिपीडिया पृष्ठ को लूटूंगा।

प्रोजेक्ट कोड Github पर है।

परिणामस्वरूप, हम जीडीपी पर डेटा प्राप्त करते हैं, लेखों की संख्या और सीएसवी फ़ाइल के रूप में लेखों की संख्या से पहले 50 देशों के उद्धरणों की संख्या।
इस फ़ाइल को संसाधित करने के लिए, हम R वातावरण का उपयोग करते हैं। हम डेटा को R में लोड करते हैं:

dataf = read.csv("test.csv", sep=";", header=F)
names(dataf) = c("country", "gdp", "articles", "citations")

हम 1 बिलियन डॉलर जीडीपी (जीडीपी की वैज्ञानिक प्रकृति का एक निश्चित संकेतक) प्रति लेख और उद्धरणों की संख्या की गणना करते हैं।

dataf$articles_per_gdp = dataf$articles/dataf$gdp
dataf$citation_per_gdp = dataf$citations/dataf$gdp

डेटा को एक अलग तालिका में रखा जाता है ताकि लेख की पठनीयता ख़राब न हो।
तालिका 1. पहला सन्निकटन ।

दिलचस्प आंकड़े सामने आए। थोड़ा हतोत्साहित। सबसे पहले, संयुक्त राज्य अमेरिका की बहुत कम दर। हमें एक और संकेतक की आवश्यकता है, अधिक विश्वसनीय।

आइए ग्राफ पर जीडीपी पर लेखों की संख्या पर निर्भरता की साजिश करने की कोशिश करते हैं।

plot(dataf$articles ~ dataf$gdp, lwd="3", xlab=", USD", ylab=", ")



ईमानदारी से नहीं। सभी बिंदु चार्ट की शुरुआत में केंद्रित हैं। चलो लॉगरिदमिक निर्देशांक में ग्राफ को प्लॉट करने की कोशिश करते हैं।

plot(log(dataf$articles) ~ log(dataf$gdp), lwd="3", xlab="Log(GDP)", ylab="Log(Articles)")

abline(lm(log(dataf$articles) ~ log(dataf$gdp)), lwd=3, col="blue")



यह बेहतर लग रहा है। और हम जीडीपी पर लेखों की संख्या की निर्भरता बनाने में कामयाब रहे।

summary(lm(log(dataf$articles) ~ log(dataf$gdp)))

हमें 0.74 का सहसंबंध मिलता है, जो 50 अंकों के लिए बहुत अच्छा है। हम देश के सकल घरेलू उत्पाद पर वैज्ञानिक लेखों की संख्या की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
लेख = 140 * जीडीपी ^ 0.79

अब हम देश में विज्ञान के विकास (PR1) को एक पैरामीटर के रूप में लेंगे, प्रकाशित लेखों की संख्या का अनुमान पूर्वानुमान संख्या (100 से गुणा)। वास्तव में, लेखों का पूर्वानुमान संख्या किसी दिए गए जीडीपी के लिए औसत मूल्य है। यदि पीआर 100 से अधिक है, तो देश आर्थिक विकास में समान देशों के बीच दुनिया के औसत से अधिक विज्ञान पर ध्यान देता है। दूसरे पैरामीटर (PR2) के रूप में हम एक ही संकेतक लेते हैं, लेकिन उद्धरणों के लिए गणना की जाती है। तालिका 2 में परिणाम।

PR1 के अनुसार, रूस अन्य कमोडिटी देशों में 41 वें (54 अंक) रैंक पर है। PR2 के अनुसार (लेखों के उद्धरण से संबंधित) यह 46 वें स्थान पर है।