In this study, we do a bibliometric analysis of the Journal of Science and Engineering published by Necmettin Erbakan University, Turkey. The Journal of Science and Engineering, which started its publication life in 2019, publishes original research articles from all branches of science and engineering. In our analysis, the performance analysis of the articles and their authors published in the journal is performed, the distribution of the articles is made according to the subjects, and the prominent study areas are determined. According to our results, the number of articles published in the journal has been increasing in recent years. Although Necmettin Erbakan University stands out with a rate of 61% in the distribution of the authors according to their institutions/universities, the distribution of other institutions and universities is quite diverse. Twenty-three different classes were determined in the classification of the studies according to their keywords, and it was observed that there are strong inclinations toward nanotechnology and AI/machine learning, aligning with current global scientific trends focusing on innovation through smart materials and data analytics.
Bu çalışmada Necmettin Erbakan Üniversitesinin yayınlarından biri olan Fen ve Mühendislik Bilimleri dergisinin bibliyometrik analizini yapmaktayız. 2019 yılında yayın hayatına başlayan Fen ve Mühendislik Bilimleri dergisi fen ve mühendislik alanına giren tüm branşlara ait özgün araştırma makalelerini yayınlamaktadır. Analizimizde dergide çıkan makalelerin ve yazarlarının performans analizi yapılmakta, makalelerin konulara göre dağılımı yapılmakta ve öne çıkan çalışma alanları belirlenmektedir. Sonuçlarımıza göre dergide yayınlanan makalelerin sayısı son senelerde artış eğilimindedir. Yazarların kurumlarına/üniversitelerine göre dağılımlarında %61 oranı ile Necmettin Erbakan Üniversitesi ön plana çıksa da diğer kurum ve üniversitelerin dağılımı oldukça çeşitlilik göstermektedir. Çalışmaların anahtar kelimelere göre sınıflandırılmasında yirmi üç farklı sınıf belirlenmiş olup akıllı malzemeler ve veri analitiği yoluyla inovasyona odaklanan mevcut küresel bilimsel eğilimlerle uyumlu olarak nano-teknoloji ve yapay zeka/makine öğrenimine yönelik güçlü eğilimlerin olduğu gözlemlenmiştir.