promotion/literaturanalyse
Archived
1
1
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

Titel mit Quellendatei versehen

Browse Source
This commit is contained in:
Jochen Hanisch-Johannsen
2025-06-08 17:54:08 +02:00
parent f0f4e2a87d
commit 50aec63700
1 changed files with 13 additions and 13 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

26
analyse_netzwerk.py
View File

@ -321,7 +321,7 @@ def visualize_network(bib_database):
fig = go.Figure(data=[edge_trace, primary_trace, secondary_trace, tertiary_trace])
layout = get_standard_layout(
title=f"Suchbegriff-Netzwerk nach Relevanz und Semantik (n={sum(fundzahlen.values())}, Stand: {current_date})",
title=f'Suchbegriff-Netzwerk nach Relevanz und Semantik (n={sum(fundzahlen.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
x_title="Technologische Dimension",
y_title="Pädagogische Dimension"
)
@ -418,7 +418,7 @@ def visualize_tags(bib_database):
data,
x='Tag',
y='Count',
title=f'Häufigkeit der Suchbegriffe in der Literaturanalyse (n={total_count}, Stand: {current_date})',
title=f'Häufigkeit der Suchbegriffe in der Literaturanalyse (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
labels={'Tag': 'Tag', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'},
color='Type',
color_discrete_map=color_map,
@ -472,7 +472,7 @@ def visualize_index(bib_database):
print(f"Häufigkeit Indizes (Gesamtanzahl: {total_count}):")
print(tabulate(index_data, headers="keys", tablefmt="grid"))
fig = px.bar(index_data, x='Index', y='Count', title=f'Relevanzschlüssel nach Indexkategorien (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Index': 'Index', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
fig = px.bar(index_data, x='Index', y='Count', title=f'Relevanzschlüssel nach Indexkategorien (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Index': 'Index', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
layout = get_standard_layout(
title=fig.layout.title.text,
x_title='Index',
@ -521,7 +521,7 @@ def visualize_research_questions(bib_database):
print(f"Häufigkeit Forschungsunterfragen (Gesamtanzahl: {total_count}):")
print(tabulate(rq_data, headers="keys", tablefmt="grid"))
fig = px.bar(rq_data_df, x='Research_Question', y='Count', title=f'Zuordnung der Literatur zu Forschungsunterfragen (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Research_Question': 'Forschungsunterfrage', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
fig = px.bar(rq_data_df, x='Research_Question', y='Count', title=f'Zuordnung der Literatur zu Forschungsunterfragen (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Research_Question': 'Forschungsunterfrage', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
layout = get_standard_layout(
title=fig.layout.title.text,
x_title='Forschungsunterfrage',
@ -565,7 +565,7 @@ def visualize_categories(bib_database):
print(f"Häufigkeit Kategorien (Gesamtanzahl: {total_count}):")
print(tabulate(cat_data, headers="keys", tablefmt="grid"))
fig = px.bar(cat_data_df, x='Category', y='Count', title=f'Textsortenzuordnung der analysierten Quellen (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Category': 'Kategorie', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
fig = px.bar(cat_data_df, x='Category', y='Count', title=f'Textsortenzuordnung der analysierten Quellen (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Category': 'Kategorie', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True)
layout = get_standard_layout(
title=fig.layout.title.text,
x_title='Kategorie',
@ -609,7 +609,7 @@ def visualize_time_series(bib_database):
df,
x='Year',
y='Count',
title=f'Jährliche Veröffentlichungen in der Literaturanalyse (n={sum(year_counts.values())}, Stand: {current_date})',
title=f'Jährliche Veröffentlichungen in der Literaturanalyse (n={sum(year_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
labels={'Year': 'Jahr', 'Count': 'Anzahl der Veröffentlichungen'}
)
layout = get_standard_layout(
@ -646,7 +646,7 @@ def visualize_top_authors(bib_database):
if top_authors:
df = pd.DataFrame(top_authors, columns=['Author', 'Count'])
fig = px.bar(df, x='Author', y='Count', title=f'Meistgenannte Autor:innen in der Literaturanalyse (Top {top_n}, n={sum(author_counts.values())}, Stand: {current_date})', labels={'Author': 'Autor', 'Count': 'Anzahl der Werke'}, text_auto=True)
fig = px.bar(df, x='Author', y='Count', title=f'Meistgenannte Autor:innen in der Literaturanalyse (Top {top_n}, n={sum(author_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Author': 'Autor', 'Count': 'Anzahl der Werke'}, text_auto=True)
layout = get_standard_layout(
title=fig.layout.title.text,
x_title='Autor',
@ -693,7 +693,7 @@ def visualize_top_publications(bib_database):
df = pd.DataFrame(publication_data)
fig = px.bar(df, x='Title', y='Count', title=f'Häufig zitierte Publikationen in der Analyse (Top {top_n}, n={sum(publication_counts.values())}, Stand: {current_date})', labels={'Title': 'Titel', 'Count': 'Anzahl der Nennungen'})
fig = px.bar(df, x='Title', y='Count', title=f'Häufig zitierte Publikationen in der Analyse (Top {top_n}, n={sum(publication_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Title': 'Titel', 'Count': 'Anzahl der Nennungen'})
layout = get_standard_layout(
title=fig.layout.title.text,
x_title='Titel',
@ -834,7 +834,7 @@ def create_path_diagram(data):
)
)])
layout = get_standard_layout(
title=f'Kategorischer Analysepfad der Literatur (n={len(data)}, Stand: {current_date})',
title=f'Kategorischer Analysepfad der Literatur (n={len(data)}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
x_title='',
y_title=''
)
@ -968,7 +968,7 @@ def create_sankey_diagram(bib_database):
))
# Layout anpassen
layout = get_standard_layout(
title=f"Flussdiagramm der Literaturselektion (Stichprobe: n={sample_size}, Stand: {current_date})",
title=f"Flussdiagramm der Literaturselektion (Stichprobe: n={sample_size}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace('.bib', '')}",
x_title='',
y_title=''
)
@ -1089,7 +1089,7 @@ def visualize_sources_status(bib_database):
marker=plot_styles['balken_primaryLine']
))
layout = get_standard_layout(
title=f'Analyse- und Stichprobenstatus je Suchordner (n={sum(counts["Identifiziert"] for counts in source_data.values())}, Stand: {current_date})',
title=f'Analyse- und Stichprobenstatus je Suchordner (n={sum(counts["Identifiziert"] for counts in source_data.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
x_title='Suchbegriffsordner',
y_title='Anzahl der Quellen'
)
@ -1191,7 +1191,7 @@ def visualize_languages(bib_database):
text='Anzahl',
color='Gruppe',
color_discrete_map=color_discrete_map,
title=f'Sprachverteilung der analysierten Quellen (n={sum(norm_counts.values())}, Stand: {current_date})',
title=f'Sprachverteilung der analysierten Quellen (n={sum(norm_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
hover_data=["Sprache", "Gruppe", "Anzahl", "Anteil (%)"],
barmode="stack"
)
@ -1296,7 +1296,7 @@ def visualize_language_entrytypes(bib_database):
category_orders={'Sprache': sprache_order, 'Eintragstyp': eintragstyp_order, 'Typgruppe': list(typgruppen_colors.keys())},
color_discrete_map=typgruppen_colors,
barmode="group",
title=f'Verteilung der Eintragstypen pro Sprache (n={len(df)}, Stand: {current_date})',
title=f'Verteilung der Eintragstypen pro Sprache (n={len(df)}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}',
text='Anzahl',
labels={'Sprache': 'Sprache', 'Eintragstyp': 'Eintragstyp', 'Anzahl': 'Anzahl', 'Typgruppe': 'Typgruppe'}
)