{"id":28319,"date":"2023-06-06T14:07:00","date_gmt":"2023-06-06T17:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/conceptual-framework-in-research-copy\/"},"modified":"2023-06-15T14:13:57","modified_gmt":"2023-06-15T17:13:57","slug":"literature-mapping","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/mapowanie-literatury\/","title":{"rendered":"Mapowanie literatury w badaniach naukowych: Kompleksowy przegl\u0105d"},"content":{"rendered":"

Mapowanie literatury to proces, kt\u00f3ry obejmuje analiz\u0119 i wizualizacj\u0119 literatury naukowej na okre\u015blony temat w celu zidentyfikowania luk badawczych, poprawy wsp\u00f3\u0142pracy i informowania o podejmowaniu decyzji.<\/p>\n\n\n\n

W tym artykule wymieniamy pi\u0119\u0107 korzy\u015bci mapowania literatury dla naukowc\u00f3w i badaczy oraz przedstawiamy rodzaje i narz\u0119dzia, kt\u00f3re pozwol\u0105 zaoszcz\u0119dzi\u0107 czas i pomog\u0105 znale\u017a\u0107 lepsze dowody.<\/p>\n\n\n\n

Czym jest mapowanie literatury?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mapowanie literatury to proces obejmuj\u0105cy analiz\u0119 i wizualizacj\u0119 literatury naukowej na okre\u015blony temat. Obejmuje on systematyczne wyszukiwanie, gromadzenie i przegl\u0105danie odpowiednich bada\u0144, artyku\u0142\u00f3w i ksi\u0105\u017cek opublikowanych w okre\u015blonej dziedzinie lub dyscyplinie.<\/p>\n\n\n\n

Celem mapowania literatury jest zapewnienie kompleksowego przegl\u0105du aktualnego stanu wiedzy na dany temat, identyfikacja luk w literaturze i potencjalnych obszar\u00f3w przysz\u0142ych bada\u0144. Mo\u017ce to by\u0107 przydatne dla tych, kt\u00f3rzy chc\u0105 przeprowadzi\u0107 systematyczny przegl\u0105d, opracowa\u0107 propozycj\u0119 bada\u0144 lub zbada\u0107 nowe obszary badawcze.<\/p>\n\n\n\n

Korzy\u015bci z mapowania literatury<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Oto pi\u0119\u0107 korzy\u015bci mapowania literatury dla naukowc\u00f3w i badaczy:<\/p>\n\n\n\n

  1. Identyfikacja luk badawczych<\/strong>: Mapowanie literatury pomaga badaczom zidentyfikowa\u0107 luki w istniej\u0105cych badaniach i okre\u015bli\u0107 obszary, kt\u00f3re wymagaj\u0105 dalszych bada\u0144.<\/li>
  2. Wizualizacja krajobrazu badawczego<\/strong>: Tworz\u0105c wizualizacje literatury naukowej, badacze mog\u0105 zobaczy\u0107 relacje mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi tematami bada\u0144.<\/li>
  3. Oszcz\u0119dno\u015b\u0107 czasu<\/strong>: Mapowanie literatury mo\u017ce pom\u00f3c badaczom zaoszcz\u0119dzi\u0107 czas, zapewniaj\u0105c przegl\u0105d literatury na dany temat, w tym odpowiednie badania i powielone prace.<\/li>
  4. Poprawa wsp\u00f3\u0142pracy<\/strong>: Mapowanie literatury mo\u017ce pom\u00f3c naukowcom w bardziej efektywnej wsp\u00f3\u0142pracy, zapewniaj\u0105c wsp\u00f3lne zrozumienie krajobrazu badawczego. Poprawia to komunikacj\u0119 i u\u0142atwia przep\u0142yw pracy mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi dyscyplinami.<\/li>
  5. Informowanie o podejmowaniu decyzji<\/strong>: Mapowanie literatury mo\u017ce pom\u00f3c badaczom w podejmowaniu asertywnych decyzji. Mo\u017ce to by\u0107 szczeg\u00f3lnie przydatne dla decydent\u00f3w i innych decydent\u00f3w, kt\u00f3rzy musz\u0105 podejmowa\u0107 decyzje w oparciu o dowody naukowe.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Rodzaje mapowania literatury<\/h2>\n\n\n\n

    Mapowanie funkcji<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    Mapowanie cech to technika wykorzystywana g\u0142\u00f3wnie w analizie danych i uczeniu maszynowym do identyfikowania wzorc\u00f3w i relacji mi\u0119dzy cechami zbioru danych. Obejmuje ona analiz\u0119 danych i wykre\u015blanie relacji mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi cechami zbioru danych na mapie lub wykresie.<\/p>\n\n\n\n

    Niekt\u00f3re z g\u0142\u00f3wnych funkcji obejmuj\u0105:<\/p>\n\n\n\n

    1. Identyfikacja relacji<\/strong>: Mapowanie funkcji mo\u017ce pom\u00f3c zidentyfikowa\u0107 relacje mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi funkcjami lub zmiennymi w zbiorze danych. Mo\u017ce to pozwoli\u0107 na lepsze modelowanie i przewidywanie wynik\u00f3w.<\/li>
    2. Rozpoznawanie wzorc\u00f3w<\/strong>: Wykre\u015blaj\u0105c relacje mi\u0119dzy cechami zbioru danych, mapowanie cech mo\u017ce pom\u00f3c zidentyfikowa\u0107 wzorce i anomalie, kt\u00f3re mog\u0105 nie by\u0107 od razu widoczne w surowych danych.<\/li>
    3. Wizualizacja<\/strong>: Mapowanie cech cz\u0119sto obejmuje tworzenie wizualnych reprezentacji relacji mi\u0119dzy cechami zbioru danych. Mo\u017ce to u\u0142atwi\u0107 zrozumienie i interpretacj\u0119 danych.<\/li>
    4. Redukcja wymiar\u00f3w<\/strong>: W przypadku du\u017cych zbior\u00f3w danych z wieloma funkcjami mapowanie funkcji mo\u017ce pom\u00f3c zmniejszy\u0107 wymiarowo\u015b\u0107 danych. Mo\u017ce to pom\u00f3c upro\u015bci\u0107 dane i u\u0142atwi\u0107 ich analiz\u0119.<\/li>
    5. Klastrowanie danych<\/strong>: Mapowanie cech mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c pom\u00f3c w identyfikacji grup lub skupisk punkt\u00f3w danych, kt\u00f3re maj\u0105 podobne cechy. Mo\u017ce to pozwoli\u0107 na bardziej ukierunkowan\u0105 analiz\u0119 i modelowanie okre\u015blonych grup w zbiorze danych.<\/li>
    6. Wyb\u00f3r funkcji<\/strong>: Mapowanie cech mo\u017ce pom\u00f3c w wyborze najwa\u017cniejszych cech ze zbioru danych. Identyfikuj\u0105c relacje mi\u0119dzy cechami, badacze mog\u0105 okre\u015bli\u0107, kt\u00f3re cechy s\u0105 najbardziej istotne dla wynik\u00f3w, kt\u00f3re pr\u00f3buj\u0105 przewidzie\u0107.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Mapowanie drzewa temat\u00f3w<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie drzewa temat\u00f3w to technika u\u017cywana do wizualizacji i organizowania relacji mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi tematami lub tematami w ramach wi\u0119kszego obszaru tematycznego. Obejmuje ona tworzenie hierarchicznej struktury temat\u00f3w, z bardziej og\u00f3lnymi tematami na g\u00f3rze i bardziej szczeg\u00f3\u0142owymi podtematami rozga\u0142\u0119ziaj\u0105cymi si\u0119 poni\u017cej.<\/p>\n\n\n\n

      Mapowanie zawarto\u015bci<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie tre\u015bci to proces tworzenia wizualnej reprezentacji lub mapy tre\u015bci dokumentu, strony internetowej lub innego \u017ar\u00f3d\u0142a informacji. Polega on na rozbiciu tre\u015bci na cz\u0119\u015bci sk\u0142adowe, zorganizowaniu ich zgodnie z logiczn\u0105 struktur\u0105 i przedstawieniu ich w przyjazny dla u\u017cytkownika i \u0142atwo dost\u0119pny spos\u00f3b.<\/p>\n\n\n\n

      Mapowanie taksonomiczne<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie taksonomiczne to proces przypisywania r\u00f3\u017cnych kategorii taksonomicznych do okre\u015blonych obiekt\u00f3w lub organizm\u00f3w w oparciu o ich cechy, cechy i inne cechy wyr\u00f3\u017cniaj\u0105ce. Mapowanie to umo\u017cliwia organizacj\u0119 i identyfikacj\u0119 r\u00f3\u017cnych gatunk\u00f3w oraz pomaga badaczom i naukowcom w przeprowadzaniu r\u00f3\u017cnych bada\u0144 i eksperyment\u00f3w zwi\u0105zanych z ich klasyfikacj\u0105, ewolucj\u0105 i r\u00f3\u017cnorodno\u015bci\u0105.<\/p>\n\n\n\n

      Mapowanie koncepcji<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie koncepcji to wizualna reprezentacja relacji mi\u0119dzy koncepcjami i pomys\u0142ami w danej dziedzinie. Obejmuje identyfikacj\u0119 kluczowych poj\u0119\u0107 i organizowanie ich w hierarchiczn\u0105 struktur\u0119. Mo\u017ce pom\u00f3c zidentyfikowa\u0107 luki w wiedzy i pom\u00f3c w rozwoju nowych teorii.<\/p>\n\n\n\n

      Mapowanie retoryczne<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie retoryczne to proces stosowany w badaniach nad komunikacj\u0105 i krytycznej analizie dyskursu w celu analizy struktury i tre\u015bci dyskursu. Polega on na tworzeniu wizualnej reprezentacji lub diagramu tekstu lub przem\u00f3wienia, kt\u00f3ry identyfikuje jego r\u00f3\u017cne elementy, takie jak argumenty, twierdzenia, dowody i strategie retoryczne stosowane w celu przekonania odbiorc\u00f3w. Mapowanie retoryczne pozwala badaczom zrozumie\u0107, w jaki spos\u00f3b m\u00f3wca lub pisarz u\u017cywa j\u0119zyka i technik perswazji, aby wp\u0142yn\u0105\u0107 na przekonania i postawy odbiorc\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

      Mapowanie cytowa\u0144<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Mapowanie cytowa\u0144 polega na prze\u015bledzeniu historii cytowa\u0144 danego artyku\u0142u i zidentyfikowaniu artyku\u0142\u00f3w, kt\u00f3re go cytowa\u0142y. Mo\u017ce to pom\u00f3c w okre\u015bleniu wp\u0142ywu artyku\u0142u na dziedzin\u0119 i zidentyfikowaniu powi\u0105zanych bada\u0144.<\/p>\n\n\n\n

      Narz\u0119dzia do mapowania literatury<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
      1. Cytat Gecko<\/strong><\/a>: Citation Gecko to narz\u0119dzie internetowe, kt\u00f3re pozwala u\u017cytkownikom szybko i \u0142atwo wyszukiwa\u0107 i pobiera\u0107 dane cytowa\u0144 z r\u00f3\u017cnych akademickich baz danych. Usprawnia i upraszcza proces wyszukiwania i organizowania cytat\u00f3w dla projekt\u00f3w badawczych.<\/li>
      2. Pod\u017ceganie<\/strong><\/a>: Inciteful to narz\u0119dzie do mapowania literatury, kt\u00f3re wizualizuje sieci cytowa\u0144 i identyfikuje kluczowych autor\u00f3w i artyku\u0142y w danej dziedzinie bada\u0144. Mo\u017ce by\u0107 wykorzystywane do badania literatury na okre\u015blony temat, a tak\u017ce do identyfikowania luk w bie\u017c\u0105cych badaniach.<\/li>
      3. OpenKnowledge<\/strong><\/a>: OpenKnowledge to platforma internetowa s\u0142u\u017c\u0105ca do udost\u0119pniania i odkrywania prac badawczych i innych materia\u0142\u00f3w naukowych. Umo\u017cliwia u\u017cytkownikom wyszukiwanie i pobieranie dokument\u00f3w, a tak\u017ce \u0142\u0105czenie si\u0119 z innymi badaczami, kt\u00f3rzy pracuj\u0105 w tej samej dziedzinie.<\/li>
      4. ConnectedPapers<\/strong><\/a>: ConnectedPapers to wyszukiwarka, kt\u00f3ra pozwala u\u017cytkownikom bada\u0107 sieci cytowa\u0144 i odkrywa\u0107 najbardziej wp\u0142ywowe artyku\u0142y i autor\u00f3w w danej dziedzinie. Wykorzystuje informacje o cytowaniach do odkrywania relacji mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami i sugerowania potencjalnie istotnych artyku\u0142\u00f3w do przeczytania.<\/li>
      5. LitMaps<\/strong><\/a>: LitMaps to narz\u0119dzie do mapowania, kt\u00f3re pozwala u\u017cytkownikom bada\u0107 relacje mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami i koncepcjami w danej dziedzinie nauki. Wizualizuje po\u0142\u0105czenia mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami naukowymi i pomaga u\u017cytkownikom w g\u0142\u0119bszym zrozumieniu podstawowych temat\u00f3w i koncepcji w danej dziedzinie.<\/li>
      6. Lokalna sie\u0107 cytowa\u0144<\/a><\/strong>: Local Citation Network to narz\u0119dzie do mapowania relacji mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami i autorami w okre\u015blonym obszarze geograficznym. Pozwala ono u\u017cytkownikom bada\u0107 badania prowadzone w danym regionie oraz identyfikowa\u0107 potencjalnych wsp\u00f3\u0142pracownik\u00f3w i \u017ar\u00f3d\u0142a finansowania.<\/li>
      7. CoCites<\/strong><\/a>: CoCites to narz\u0119dzie do mapowania literatury, kt\u00f3re identyfikuje najcz\u0119\u015bciej cytowane artyku\u0142y i autor\u00f3w w danej dziedzinie. Pozwala ono u\u017cytkownikom bada\u0107 relacje mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami i identyfikowa\u0107 kluczowe obszary bada\u0144.<\/li>
      8. VOSviewer<\/strong><\/a>: <\/strong>VOSviewer to narz\u0119dzie do wizualizacji sieci cytowa\u0144 i identyfikacji kluczowych autor\u00f3w, artyku\u0142\u00f3w i poj\u0119\u0107 w danej dziedzinie bada\u0144. Pozwala ono u\u017cytkownikom bada\u0107 relacje mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi artyku\u0142ami oraz identyfikowa\u0107 obszary nak\u0142adania si\u0119 i potencjalnej wsp\u00f3\u0142pracy.<\/li>
      9. ResearchRabbit<\/strong><\/a>: ResearchRabbit to internetowe narz\u0119dzie badawcze, kt\u00f3re umo\u017cliwia u\u017cytkownikom wyszukiwanie i gromadzenie artyku\u0142\u00f3w naukowych i innych materia\u0142\u00f3w badawczych. Usprawnia proces badawczy, pomagaj\u0105c u\u017cytkownikom znale\u017a\u0107 odpowiednie artyku\u0142y oraz uporz\u0105dkowa\u0107 i opisa\u0107 swoje odkrycia.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

        Profesjonalne i niestandardowe projekty publikacji<\/h2>\n\n\n\n

        Profesjonalne i niestandardowe projekty maj\u0105 kluczowe znaczenie dla publikacji naukowych, poniewa\u017c pomagaj\u0105 naukowcom w skutecznym i wydajnym przekazywaniu wynik\u00f3w bada\u0144. Dobrze zaprojektowana publikacja nie tylko przyci\u0105ga uwag\u0119 czytelnika, ale tak\u017ce przekazuje informacje w jasny i zrozumia\u0142y spos\u00f3b.<\/p>\n\n\n\n

        Z Mind the Graph<\/a>Naukowcy mog\u0105 z \u0142atwo\u015bci\u0105 tworzy\u0107 niestandardowe ilustracje, wykresy i diagramy, kt\u00f3re w przejrzysty spos\u00f3b prezentuj\u0105 wyniki ich bada\u0144. Platforma zapewnia ogromn\u0105 bibliotek\u0119 ilustracji naukowych, kt\u00f3re s\u0105 naukowo dok\u0142adne i atrakcyjne wizualnie.<\/p>\n\n\n\n

        Ogromna biblioteka ilustracji, przyjazny dla u\u017cytkownika interfejs i funkcje wsp\u00f3\u0142pracy sprawiaj\u0105, \u017ce platforma jest niezb\u0119dnym narz\u0119dziem dla naukowc\u00f3w, kt\u00f3rzy chc\u0105 skutecznie i wydajnie przekazywa\u0107 wyniki swoich bada\u0144.<\/p>\n\n\n\n

        <\/div>\n\n\n
        \n
        \"\"<\/figure><\/div>\n\n\n
        <\/div>\n\n\n\n
        \n
        Zacznij tworzy\u0107 infografiki za darmo<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
        <\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Przyspiesz badania naukowe dzi\u0119ki mapowaniu literatury: kompleksowemu narz\u0119dziu do odkrywania wiedzy i spostrze\u017ce\u0144 opartych na danych.<\/p>","protected":false},"author":38,"featured_media":28323,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"\nLiterature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/mapowanie-literatury\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/mapowanie-literatury\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-06T17:07:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-06-15T17:13:57+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/literature-mapping-blog.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1123\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"612\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Gilberto de Abreu\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/literature-mapping-blog.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Gilberto de Abreu\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review - Mind the Graph Blog","description":"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/mapowanie-literatury\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review","og_description":"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/mapowanie-literatury\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-06-06T17:07:00+00:00","article_modified_time":"2023-06-15T17:13:57+00:00","og_image":[{"width":1123,"height":612,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/literature-mapping-blog.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Gilberto de Abreu","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review","twitter_description":"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/literature-mapping-blog.jpg","twitter_misc":{"Written by":"Gilberto de Abreu","Est. reading time":"7 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/literature-mapping\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/literature-mapping\/","name":"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-06-06T17:07:00+00:00","dateModified":"2023-06-15T17:13:57+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321"},"description":"Accelerate scientific research with Literature Mapping: a comprehensive tool for knowledge discovery and data-driven insights.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/literature-mapping\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/literature-mapping\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/literature-mapping\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Literature Mapping in Scientific Research: A Comprehensive Review"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321","name":"Gilberto de Abreu","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/cc861028818e8a4fffa388f920fbdae9?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/cc861028818e8a4fffa388f920fbdae9?s=96&d=mm&r=g","caption":"Gilberto de Abreu"},"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/author\/giba\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28319"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28319"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28319\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28330,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28319\/revisions\/28330"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28323"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28319"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28319"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28319"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}