توکلیزادهراوری، محمد (1394). مدل دو مرحلهای شکاف- گلچین برای نمایهسازی خودکار متون فارسی. تحقیقات اطلاعرسانی و کتابخانههای عمومی، ۲۱(۱)، ص13-40.
راگت، جنی؛ بنیس، ویلیام (1376). هوش مصنوعی از الف تا ی. ترجمه سهیل بیگدلی قمی و محمدرضا محسنی؛ زیر نظر کامبیز بدیع. تهران: دفتر تحقیقاتی یاسین.
صدوقی، فرحناز؛ شیخ طاهری، عباس (1390). کاربرد سیستمهای هوش مصنوعی در تصمیمگیریهای پزشکی: مزایا و چالشها. مدیریت اطلاعات سلامت، 8(3)، ص440-445.
صفری، احرام؛ صفری، کریم (1401). شناسایی و اولویتبندی چالشهای توسعه هوش مصنوعی در ایران مبتنی بر تحلیل مضمون و نگاشت ادراکی فازی. مدیریت اطلاعات، 8(1)، ص23-44.
ظهوریان نادعلی، ایمان؛ سلیمانی روزبهانی، فاطمه؛ اجاقی، حامد (1402). نگاشت نقشه علمی تحقیقات هوش مصنوعی ایران مبتنی بر پایگاه استنادی اسکوپوس (سالهای 2022-1978). پژوهشنامه علمسنجی، 9(1)، ص469-506.
https://doi.org/10.22070/rsci.2022.15866.1565
علینژاد چمازکتی، فاطمه؛ میرحقجو لنگرودی، سعیده (1398). بررسی و تحلیل مقالات نشریه جغرافیا و برنامهریزی طی سالهای 1394-1396 در پایگاه استنادی علوم جهان اسلام ISC. جغرافیا و برنامهریزی، 23(68)، ص307-323.
فرزینیزدی، محبوبه؛ رضاییشریفآبادی، سعید (1396). بررسی تولیدات علمی حوزه موضوعی هوش مصنوعی در کشورهای خاورمیانه طی سالهای 1996 تا 2014. پژوهشنامه علمسنجی، 3(6)، ص97-114.
مهراد، جعفر؛ گلتاجی، مرضیه (1389). میزان همبستگی خوداستنادی مجله با ضریب تاثیر در نشریات علمی حوزه علوم پزشکی منتشر شده براساس گزارشهای پایگاه استنادی علوم جهان اسلام. مدیریت اطلاعات سلامت، 7(15)، ص251-259.
Aoujil, Z., Hanine, M., Flores, E.S., Samad, M.A. & Ashraf, I. (2023). Artificial Intelligence and Behavioral Economics: A Bibliographic Analysis of Research Field. IEEE Access.
URL: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=10345557
Arencibia-Jorge, R., Vega-Almeida, R.L., Jiménez-Andrade, J.L. & Carrillo-Calvet, H. (2022). Evolutionary stages and multidisciplinary nature of artificial intelligence research. Scientometrics, 127(9), p. 5139-5158.
Azadi, T., Eskrootchi, R., Jamshidi Orak, R. & Mohaghegh, N. (2014). Usability evaluation of the web pages of the Islamic world science citation center (ISC), Islamic Countries SCI database. International Journal of Information Science & Management, 12(1), p. 11-22.
De la Vega Hernández, I.M., Urdaneta, A.S. & Carayannis, E. (2023). Global bibliometric mapping of the frontier of knowledge in the field of artificial intelligence for the period 1990-2019.
Artificial Intelligence Review, 56(2), p. 1699-1729.
https://doi.org/10.1007/s10916-021-01707-w
Entezari, A., Aslani, A., Zahedi, R. & Noorollahi, Y. (2023). Artificial intelligence and machine learning in energy systems: A bibliographic perspective.
Energy Strategy Reviews, No. 45,
p. 101017.
https://doi.org/10.1016/j.esr.2022.101017
Gao, F., Jia, X., Zhao, Z., Chen, C.C., Xu, F., Geng, Z. & Song, X. (2021). Bibliometric analysis on tendency and topics of artificial intelligence over last decade. Microsystem Technologies, No. 27, p. 1545-1557.
Kusters, R., Misevic, D., Berry, H., Cully, A., Le Cunff, Y., Dandoy, L. & Wehbi, F. (2020). Interdisciplinary research in artificial intelligence: challenges and opportunities.
Frontiers in big data, No. 3, p. 577974.
https://doi.org/10.3389/fdata.2020.577974
Lang, J. & Repp, H. (2020). Artificial intelligence in medical education and the meaning of interaction with natural intelligence–an interdisciplinary approach.
GMS Journal for Medical Education, 37(6).
https://doi.org/10.3205/zma001352
López-Robles, J.R., Cobo, M.J., Gutiérrez-Salcedo, M., Martínez-Sánchez, M.A., Gamboa-Rosales, N.K. & Herrera-Viedma, E. (2021). 30th Anniversary of Applied Intelligence: A combination of bibliometrics and thematic analysis using SciMAT.
Applied Intelligence, No. 51, p. 6547-6568.
http://dx.doi.org/https://doi.org/10.1007/s10489-021-02584-z
Mehrad, J. & Naseri, M. (2010). The Islamic World Science Citation Center: A New Scientometrics System for Evaluating Research Performance in OIC Region. International Journal of Information Science and Management (IJISM), 8(2), p.1-10.
Mishra, A. & Siy, H. (2020). An interdisciplinary approach for teaching artificial intelligence to computer science students. In:
Proceedings of the 21st annual conference on information technology education (pp. 344-344).
https://doi.org/10.1145/3368308.3415440
Ryan, M., Isakhanyan, G. & Tekinerdogan, B. (2023). An interdisciplinary approach to artificial intelligence in agriculture.
NJAS: Impact in Agricultural and Life Sciences, 95(1), p. 2168568.
https://doi.org/10.1080/27685241.2023.2168568
Sarwar, R. & Hassan, S.U. (2015). A bibliometric assessment of scientific productivity and international collaboration of the Islamic World in science and technology (S & T) areas.
Scientometrics, 105(2), p.1059-1077.
https://doi.org/10.1007/s11192-015-1718-z
Shuford, J. (2024). Interdisciplinary Perspectives: Fusing Artificial Intelligence with Environmental Science for Sustainable Solutions.
Journal of Artificial Intelligence General science (JAIGS),1(1), p.106-123.
https://doi.org/10.60087/jaigs.v1i1.p12
Tang, R., Zhang, S., Ding, C., Zhu, M. & Gao, Y. (2022). Artificial intelligence in intensive care medicine: bibliometric analysis.
Journal of Medical Internet Research, 24(11).
https://doi.org/10.2196/42185