Scott L. Delp

1990–2026 年に発表

228
論文数
45,426
被引用数
115
h 指数
205
i10 指数

被引用数

Scott L. Delp の年別被引用数1967 年: 被引用 1 件1973 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 1 件1993 年: 被引用 8 件1994 年: 被引用 9 件1995 年: 被引用 16 件1996 年: 被引用 24 件1997 年: 被引用 29 件1998 年: 被引用 37 件1999 年: 被引用 29 件2000 年: 被引用 69 件2001 年: 被引用 73 件2002 年: 被引用 73 件2003 年: 被引用 129 件2004 年: 被引用 123 件2005 年: 被引用 196 件2006 年: 被引用 176 件2007 年: 被引用 195 件2008 年: 被引用 212 件2009 年: 被引用 252 件2010 年: 被引用 207 件2011 年: 被引用 298 件2012 年: 被引用 292 件2013 年: 被引用 384 件2014 年: 被引用 496 件2015 年: 被引用 395 件2016 年: 被引用 582 件2017 年: 被引用 570 件2018 年: 被引用 594 件2019 年: 被引用 1,482 件2020 年: 被引用 1,539 件2021 年: 被引用 1,450 件2022 年: 被引用 1,449 件2023 年: 被引用 1,198 件2024 年: 被引用 1,738 件2025 年: 被引用 960 件2026 年: 被引用 153 件2027 年: 被引用 2 件1968〜1972 年は被引用が無いため表示していません1974〜1989 年は被引用が無いため表示していません1991 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 3,703 件、この内訳の 27.8%中国: 引用元論文 1,118 件、この内訳の 8.4%イギリス: 引用元論文 882 件、この内訳の 6.6%ドイツ: 引用元論文 792 件、この内訳の 6%カナダ: 引用元論文 705 件、この内訳の 5.3%オーストラリア: 引用元論文 640 件、この内訳の 4.8%日本: 引用元論文 527 件、この内訳の 4%イタリア: 引用元論文 513 件、この内訳の 3.9%フランス: 引用元論文 419 件、この内訳の 3.2%オランダ: 引用元論文 379 件、この内訳の 2.8%スイス: 引用元論文 361 件、この内訳の 2.7%韓国: 引用元論文 282 件、この内訳の 2.1%
0%27.8%その他 22.4%

分野

  • Engineering36.2%
  • Medicine34.2%
  • Neuroscience7.5%
  • Computer Science6.4%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology6.2%
  • Health Professions5%
  • その他4.5%

トピック

  • Muscle activation and electromyography studies10.1%
  • Prosthetics and Rehabilitation Robotics5%
  • Balance, Gait, and Falls Prevention4%
  • Lower Extremity Biomechanics and Pathologies3.2%
  • Motor Control and Adaptation2.9%
  • Stroke Rehabilitation and Recovery2.7%
  • その他72.1%

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    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - PLoS Computational Biology, PLoS Comput. Biol. 2014 被引用: 1,334

  3. Full-Body Musculoskeletal Model for Muscle-Driven Simulation of Human Gait

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Biomedical Engineering, IEEE Trans. Biomed. Eng. 2016 被引用: 1,060

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