Harnessing machine learning and multivariate analysis to explore global trends in Cannabis sativa research
Abstract This study employs advanced data science techniques to explore global research trends in Cannabis sativa from 1974 to 2024. This research integrated bibliographic datasets from PubMed, Scopus, and Web of Science. By combining latent Dirichlet allocation (LDA) and HJ-Biplot methods, we extra...
Збережено в:
| Автори: | , , |
|---|---|
| Формат: | Artigo |
| Мова: | Inglês |
| Опубліковано: |
BMC
2026-02-01
|
| Серія: | Journal of Cannabis Research |
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | https://doi.org/10.1186/s42238-026-00397-w |
| Теги: |
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|