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統計情報

利用統計

1. 申請数の推移(短期課題)

短期課題申請数の推移

2. 採択数の推移(短期課題)

短期課題採択数の推移

※ ここでの課題の分類は次の通り。

  • Industrial use: 実験責任者の所属が企業またはP7分科会
  • Industrial use (Ibaraki pref. exclusive use): 茨城県産業利用
  • Academic use: 上記以外

3. 採択課題実験責任者所属別割合

2023年度 短期課題


採択課題実験責任者所属別割合

4. 採択課題分科会別割合

2023年度 短期一般利用課題


採択課題分科会別割合

5. 課題採択率推移

Instrument:

6. MLFユーザー数の推移(全課題)

MLFユーザー数の推移

※ ユーザー数: 個人線量計発行数

※ 利用統計に関する調査対象は以下の通り。

調査対象

運転統計

1. ビーム強度の履歴

ビーム強度の履歴

成果統計

1. 論文数およびTop10%論文数の推移

論文数およびTop10%論文数の推移

※ 成果は以下の基準に従って分類を行った。

  • Paper: Web of Scienceに採録された英語査読付き論文
  • Proceedings: 英語、査読付きプロシーディングス
  • Dr. thesis: 博士論文
  • Others: 日本語論文、査読無し英語論文、学会誌掲載論文、修士論文等


※ P10%は同一分野、出版年、ドキュメントタイプでの被引用数順で上位10パーセント以内に含まれる論文数を示す(被引用数分析の詳細は後述)。

2. MLF Top10%論文一覧

2021年出版論文

2021年MLF Top10%

2022年出版論文

2022年MLF Top10%

3. 論文化率(短期課題)

論文化率

※ 論文化率は、実施済の短期課題(ただし茨城県産業利用課題を除く)に対する英語査読付き論文およびプロシーディングス出版に寄与した課題数の比率を示す。

4. 論文分野割合(2006-2024総計)

論文分野割合

被引用数分析について

被引用数、論文分野等はクラリベイトアナリティクス社のWeb of Scienece(WoS)、および、InCitesに基づいて行っている(ただし、「論文数およびTop10%論文数の推移」における成果分類はMLFで定義している)。分析の際はMLF成果リストの内、デジタルオブジェクト識別子(DOI)が付与され、かつ、WoSに採録されているもののみを扱っている。

用語

Category normalized citation impact (CNCI)は同一分野、出版年、ドキュメントタイプの平均被引用数に対する相対被引用数を表している。

パーセンタイルは同一分野、出版年、ドキュメントタイプでの被引用数順で何パーセントに位置しているかを表している。大きなパーセンタイル値ほど被引用数が多く上位である。

Top10%論文はパーセンタイルが90以上である。

これらの指標の詳しい説明はクラリベイトアナリティクス社のInCites用語集に記載されている。


※図のバージョン番号

  • Source data: 用いたデータの更新日
  • Citation data: Web of Science等による被引用解析の更新日
  • Figure or Table revision: 図表の更新日

成果統計に関する集計対象期間

論文分野割合

解析と指標の対応
  • 被引用数解析: CNCI, Percentile, P10%
  • 論文化率解析: 論文化(英語査読付論文、プロシーディングス)に寄与した課題数、論文化率
集計対象期間
  • 成果数: 集計実施時期の直近までのデータを用いる。
  • 被引用数解析: NISTEP報告(※)に準じて、1年経過したものまで用いる。年単位で扱う。
  • 論文化率解析: 論文化率の推移から、課題実施から出版まで2年程かかることを踏まえ、2年前までのデータを用いる。課題実施期間単位で扱う。


※ NISTEP「科学研究のベンチマーキング2017」2-2(1) 「分析に用いたデータベース」<分析対象期間の扱いについて>より