Under de senaste åren har intresset för nätverkens och klusterens roll i den globala ekonomin ökat. Trots att den är ett populärt forskningsämne inom nationalekonomi, sociologi och urbana studier har den geografiska klusterbildningen av mänsklig verksamhet ofta studerats med hjälp av förutbestämda geografiska enheter som administrativa indelningar och storstadsområden. Detta tillvägagångssätt är i sig invariant tidsmässigt och tillåter inte att man skiljer mellan olika verksamheter. Vårt mål i detta dokument är att presentera en ny metod för att identifiera kluster, som kan tillämpas på olika empiriska miljöer. Vi använder en graf metod baserad på k-shell nedbrytning för att analysera världen biomedicinska forskningskluster baserat på PubMed vetenskapliga publikationer. Vi identifierar forskningsinstitutioner och lokaliserar deras verksamhet i geografiska kluster. Ledande områden inom vetenskaplig produktion och deras forskningsinstitutioner med toppresultat identifieras konsekvent på olika geografiska skalor.
Katini m.fl. använt skalindex för att identifiera kluster i PubMed vetenskapliga publikationer REF.
Identifying Geographic Clusters: A Network Analytic Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Physics', 'Computer Science', 'Sociology']}