[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_cartogram{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_cartogram":40},{"code":4,"data":5,"meta":12},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":39},[],[],[9,26],{"publicationId":10,"title":11,"originalTitle":12,"authorNames":13,"authorCount":17,"journalName":18,"vietnamJournal":19,"publishDate":20,"publishYear":21,"totalCitation":22,"url":23,"doi":24,"summary":25},"200fb057-9d8a-43e2-a546-c730e53fd1af","ĐÁNH GIÁ VIỆC SỬ DỤNG CONTIGUOUS CARTOGRAM  TRONG GIẢNG DẠY CHUYÊN ĐỀ DÂN SỐ",null,[14,15,16],"Le Nguyen Linh Trang","Huynh Pham Dung Phat","Pham Do Van Trung",3,"Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn và Giáo dục Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng",true,"2014-12-25",2014,0,"https:\u002F\u002Fjshe.vn\u002Findex.php\u002Fjshe\u002Farticle\u002Fview\u002F362","10.47393\u002Fjshe.v4i4.362","\u003Cp>Nghiên cứu sư phạm địa lý đánh giá hiệu quả thực nghiệm của phương pháp sử dụng bản đồ biến dạng tiếp giáp \u003Ci>contiguous\u003C\u002Fi> \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Cartogram\u003C\u002Fb> trong giảng dạy chuyên đề địa lý dân số. Dữ liệu khảo sát ghi nhận học sinh tiếp thu nhanh hơn mối tương quan giữa mật độ dân cư và phân bố không gian nhờ sự biến dạng trực quan của các đơn vị hành chính. Kết quả khẳng định giá trị đổi mới phương pháp giảng dạy trực quan hóa dữ liệu trong chương trình giáo dục phổ thông.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":27,"title":28,"originalTitle":12,"authorNames":29,"authorCount":32,"journalName":33,"vietnamJournal":19,"publishDate":34,"publishYear":35,"totalCitation":12,"url":36,"doi":37,"summary":38},"c0199a62-75d2-474f-b26b-d0a802b5ed73","CARTOGRAM – A METHOD OF SPATIAL DATA VISUALIZATION",[30,31],"Vinh Minh Le","Khanh Phuong Chau",2,"Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh","2020-03-29",2020,"http:\u002F\u002Fstdj.scienceandtechnology.com.vn\u002Findex.php\u002Fstdj\u002Farticle\u002Fview\u002F1974","10.32508\u002Fstdj.v14i3.1974","\u003Cp>Nghiên cứu hệ thống thông tin địa lý giới thiệu phương pháp biểu diễn dữ liệu không gian trực quan thông qua kỹ thuật \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Cartogram\u003C\u002Fb> trong phân tích kinh tế xã hội. Tác giả phân tích ưu điểm vượt trội của bản đồ biến dạng diện tích trong việc thể hiện phân bố quy mô dân số và GDP so với bản đồ địa lý truyền thống. Bài viết đề xuất quy trình xây dựng bản đồ chuyên đề hỗ trợ các nhà nghiên cứu và hoạch định chính sách nắm bắt dữ liệu trực quan.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":41,"meta":12},{"id":42,"title":43,"description":44,"content":45,"term":46,"englishTitle":42,"synonyms":47,"definition":51,"discipline":52,"references":53,"faqs":75,"createUser":85,"publishUser":12,"keywords":89,"keywordCount":100,"enrichTopicLink":19,"status":101,"createTime":102,"updateTime":103,"publishTime":12,"linkEnrichedTime":104,"publicationScanTime":105,"contentErrorMessage":12,"viewCount":106,"relateTopics":107},"cartogram","Cartogram là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Tìm hiểu Cartogram (cartogram): định nghĩa khoa học chuẩn mực, cơ chế vận hành, các thông số thực nghiệm và ứng dụng chuyên sâu.","\u003Cp>\u003Cstrong>Cartogram\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>cartogram\u003C\u002Fem>) là (bản đồ biến dạng diện tích \u002F biểu đồ bản đồ) là phương pháp trực quan hóa dữ liệu địa lý trong đó diện tích hình học hoặc hình dạng của các đơn vị không gian bị biến dạng có chủ đích để tỷ lệ thuận với một biến số thống kê chuyên biệt (như dân số, tổng sản phẩm quốc nội hoặc dịch bệnh).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Không giống bản đồ địa lý truyền thống, nơi yếu tố vị trí và diện tích địa lý được bảo toàn, cartogram tập trung vào việc thể hiện {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20th%E1%BB%91ng%20k%C3%AA%22%7D}} bằng hình ảnh không gian, giúp người xem nhanh chóng nắm bắt xu hướng và so sánh dữ liệu giữa các khu vực. Loại bản đồ này thường được sử dụng trong báo cáo dữ liệu, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20x%C3%A3%20h%E1%BB%99i%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}}, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%20t%E1%BA%BF%20c%E1%BB%99ng%20%C4%91%E1%BB%93ng%22%7D}}, kinh tế học và chính trị học.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các loại cartogram phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cartogram có thể được chia thành nhiều loại tùy thuộc vào kỹ thuật biến dạng hình học và cách thể hiện dữ liệu. Ba loại phổ biến nhất là:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>1. Cartogram không liên kết (Non-contiguous cartogram)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Trong loại này, mỗi vùng được phóng đại hoặc thu nhỏ theo biến số thống kê nhưng giữ nguyên hình dạng ban đầu. Các vùng có thể tách rời nhau, không nhất thiết phải duy trì {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%C3%ADnh%20li%C3%AAn%20t%E1%BB%A5c%22%7D}} trên bản đồ. Đây là phương pháp trực quan đơn giản, dễ hiểu nhưng có thể gây mất đi cảm giác kết nối không gian giữa các vùng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>2. Cartogram liên kết (Contiguous cartogram)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Cartogram liên kết biến dạng hình dạng địa lý của các khu vực để phản ánh biến số dữ liệu nhưng vẫn giữ các vùng tiếp giáp nhau, giúp người xem duy trì được nhận thức không gian. Phương pháp này thường sử dụng các thuật toán phức tạp như diffusion-based hoặc rubber sheet distortion để điều chỉnh diện tích sao cho tương xứng với dữ liệu thống kê.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>3. Cartogram Dorling (Dorling cartogram)\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Trong dạng này, mỗi khu vực địa lý được thay thế bằng một hình tròn (hoặc đôi khi là hình vuông) có diện tích tỉ lệ với biến số cần thể hiện. Vị trí các hình tròn được sắp xếp sao cho không chồng lấp nhau và vẫn giữ vị trí địa lý tương đối. Dạng cartogram này được phát triển bởi giáo sư Danny Dorling, chuyên dùng trong các bản đồ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nh%C3%A2n%20kh%E1%BA%A9u%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò và ứng dụng của cartogram\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cartogram là một công cụ mạnh mẽ giúp minh họa dữ liệu định lượng trên bản đồ theo cách dễ tiếp cận và có sức thuyết phục cao. Một số ứng dụng điển hình của cartogram bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thống kê dân số:\u003C\u002Fstrong> biểu diễn sự {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20b%E1%BB%91%20d%C3%A2n%20c%C6%B0%22%7D}}, so sánh {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BA%ADt%20%C4%91%E1%BB%99%20d%C3%A2n%20s%E1%BB%91%22%7D}} giữa các vùng hoặc các quốc gia.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kinh tế:\u003C\u002Fstrong> thể hiện các chỉ số như GDP, thu nhập trung bình, chỉ số phát triển con người (HDI) theo từng khu vực.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Y tế cộng đồng:\u003C\u002Fstrong> minh họa tỷ lệ tiêm chủng, số ca nhiễm bệnh, tử vong do dịch bệnh như COVID-19.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chính trị:\u003C\u002Fstrong> trực quan hóa kết quả bầu cử theo số phiếu bầu, giúp thể hiện sức nặng của từng bang hoặc khu vực (thay vì diện tích).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Giáo dục:\u003C\u002Fstrong> hỗ trợ học sinh sinh viên hiểu rõ hơn về sự phân bố và so sánh dữ liệu giữa các vùng địa lý.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ví dụ thực tiễn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một ví dụ điển hình là cartogram về dân số thế giới, trong đó các quốc gia như Ấn Độ và Trung Quốc được thể hiện với kích thước rất lớn, trong khi những quốc gia như Iceland hoặc Luxembourg hầu như không thấy được do dân số quá ít. Bản đồ này giúp người xem hình dung ngay được sự mất cân đối về phân bố dân số toàn cầu. Bạn có thể tìm thấy ví dụ minh họa tại WorldMapper.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một ví dụ khác là bản đồ kết quả bầu cử Tổng thống Mỹ, sử dụng cartogram để phóng đại các bang có nhiều phiếu đại cử tri như California, Texas hay Florida. Điều này giúp phản ánh đúng mức độ ảnh hưởng của mỗi bang trong hệ thống bầu cử, điều mà bản đồ địa lý truyền thống dễ gây hiểu lầm do chênh lệch về diện tích địa lý.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Kỹ thuật và công cụ tạo cartogram\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc tạo ra cartogram đòi hỏi sự hỗ trợ từ các phần mềm chuyên dụng hoặc thư viện lập trình, vì quá trình điều chỉnh hình dạng bản đồ theo dữ liệu không thể thực hiện bằng tay. Một số công cụ phổ biến bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>D3.js: thư viện JavaScript hỗ trợ tạo cartogram tương tác trong trình duyệt, thích hợp cho báo chí dữ liệu và các ứng dụng web.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Cartogram Generator: công cụ trực tuyến mã nguồn mở giúp tạo bản đồ dạng đơn giản.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>ScapeToad: phần mềm miễn phí hỗ trợ tạo cartogram liên kết từ dữ liệu dạng shapefile.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>d3-cartogram: thư viện mở rộng cho D3.js, dùng để xây dựng cartogram liên kết bằng cách sử dụng thuật toán số học.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Về mặt toán học, việc xây dựng cartogram thường sử dụng các mô hình như mô phỏng phân tán (diffusion simulation) hoặc tối ưu hóa không gian, trong đó không gian địa lý được biến đổi theo hàm mật độ thống kê sao cho đạt được phân bố diện tích phù hợp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một ví dụ về công thức mô phỏng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22qu%C3%A1%20tr%C3%ACnh%20khu%E1%BA%BFch%20t%C3%A1n%22%7D}} trong cartogram là phương trình Laplace:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\nabla^2 \\phi = 0\u003C\u002Fscript>,\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\phi\u003C\u002Fscript> là hàm mật độ cần điều chỉnh, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\nabla^2\u003C\u002Fscript> là toán tử Laplace. Phương trình này mô tả trạng thái cân bằng của hệ thống khi diện tích được điều chỉnh đồng đều theo giá trị dữ liệu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ưu điểm và hạn chế\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\u003Cstrong>Ưu điểm:\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Làm nổi bật chênh lệch dữ liệu định lượng rõ ràng hơn bản đồ truyền thống.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Trực quan, dễ hiểu, phù hợp cho thuyết trình và truyền thông số liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hỗ trợ phát hiện xu hướng và bất thường trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20b%E1%BB%91%20kh%C3%B4ng%20gian%22%7D}} của dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>\u003Cstrong>Hạn chế:\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Có thể gây khó hiểu nếu hình dạng bị bóp méo quá nhiều hoặc người xem không quen thuộc với địa lý khu vực.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Không phù hợp cho các ứng dụng cần chính xác vị trí địa lý (như điều hướng, lập bản đồ hành chính).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tạo bản đồ đòi hỏi phần mềm chuyên biệt và hiểu biết kỹ thuật nhất định.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Kết luận\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cartogram là một công cụ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tr%E1%BB%B1c%20quan%20h%C3%B3a%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} mạnh mẽ, biến bản đồ truyền thống thành phương tiện truyền tải thông tin định lượng sinh động và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách điều chỉnh kích thước các khu vực địa lý theo các chỉ số thống kê, cartogram giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt được mức độ khác biệt và xu hướng phân bố của dữ liệu trên không gian. Tuy có một số hạn chế, cartogram vẫn là một lựa chọn hữu ích trong phân tích và trình bày dữ liệu trong thời đại thông tin.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài nguyên tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>WorldMapper – Dự án bản đồ cartogram toàn cầu theo chủ đề\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>DataJournalism – Giới thiệu và phân tích ứng dụng cartogram trong báo chí dữ liệu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Cartonerd – Blog phân tích kỹ thuật và ứng dụng cartogram của chuyên gia Ken Field\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>D3 Geomap – Ví dụ tạo cartogram tương tác bằng JavaScript\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>NCBI – Ứng dụng cartogram trong nghiên cứu địa lý y tế\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>5. Các thuật toán biến dạng diện tích hiện đại và bảo toàn tô-pô\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Thách thức toán học lớn nhất trong việc kiến tạo một bản đồ cartogram chất lượng cao là bài toán cân bằng giữa độ chính xác về mặt diện tích tỷ lệ thống kê và mức độ bảo toàn hình dạng nhận diện quen thuộc của các đường biên giới địa lý tự nhiên. Thuật toán khuếch tán Gastner-Newman (Diffusion-based algorithm) giải quyết bài toán này bằng cách mô phỏng quy luật vật lý của quá trình khuếch tán mật độ: dữ liệu thống kê được coi như nồng độ chất tan khuếch tán từ vùng mật độ cao sang vùng mật độ thấp cho đến khi mật độ phân bố đồng đều trên toàn bộ không gian bản đồ.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong khi đó, phương pháp cartogram dạng khối ghép (Tile Cartograms) sử dụng các hình đa giác đều đơn giản (như hình lục giác hoặc hình vuông đồng kích thước) để đại diện cho mỗi đơn vị hành chính. Cách tiếp cận này loại bỏ hoàn toàn cảm giác ngộ nhận thị giác do diện tích lãnh thổ tự nhiên quá lớn nhưng thưa dân tạo ra, đồng thời bảo toàn mối quan hệ tiếp giáp lân cận giữa các vùng, được ứng dụng rộng rãi trong truyền thông trực quan hóa kết quả bầu cử quốc gia và thống kê dịch bệnh toàn cầu.\u003C\u002Fp>","Cartogram",[42,48,49,50],"bản đồ biến dạng","biểu đồ bản đồ","bản đồ tỷ lệ diện tích","Cartogram (bản đồ biến dạng diện tích \u002F biểu đồ bản đồ) là phương pháp trực quan hóa dữ liệu địa lý trong đó diện tích hình học hoặc hình dạng của các đơn vị không gian bị biến dạng có chủ đích để tỷ lệ thuận với một biến số thống kê chuyên biệt (như dân số, tổng sản phẩm quốc nội hoặc dịch bệnh).","SOCIAL_SCIENCES",[54,61,68],{"citationText":55,"title":56,"authors":57,"source":58,"year":59,"doi":60,"url":12},"Raisz (1934). The Rectangular Statistical Cartogram. Geographical Review.","The Rectangular Statistical Cartogram","Raisz","Geographical Review",1934,"10.2307\u002F208794",{"citationText":62,"title":63,"authors":64,"source":65,"year":66,"doi":67,"url":12},"Cornillon (2021). cartogramR: Continuous Cartogram. CRAN: Contributed Packages.","cartogramR: Continuous Cartogram","Cornillon, Demoraes","CRAN: Contributed Packages",2021,"10.32614\u002Fcran.package.cartogramr",{"citationText":69,"title":70,"authors":71,"source":72,"year":73,"doi":74,"url":12},"Kirk (2016). Dorling Cartogram. SAGE Publications, Ltd..","Dorling Cartogram","Kirk","SAGE Publications, Ltd.",2016,"10.4135\u002F9781529776706",[76,79,82],{"question":77,"answer":78},"Thuật toán khuếch tán Gastner-Newman giải quyết bài toán biến dạng bản đồ cartogram như thế nào?","Mô phỏng quá trình khuếch tán vật lý của mật độ dữ liệu từ nơi cao sang nơi thấp theo phương trình khuếch tán, bảo toàn tính liên tục tô-pô và đường biên giới chung giữa các vùng.",{"question":80,"answer":81},"Sự khác biệt giữa cartogram liên tục (contiguous) và không liên tục (non-contiguous) là gì?","Cartogram liên tục giữ nguyên ranh giới tiếp giáp giữa các vùng lân cận nhưng làm méo mó hình dạng, trong khi cartogram không liên tục thu phóng độc lập từng vùng tạo các khoảng trống phân cách.",{"question":83,"answer":84},"Ứng dụng phổ biến nhất của cartogram trong khoa học xã hội và y tế công cộng là gì?","Trực quan hóa tỷ lệ phân bố dân số cử tri trong các kỳ bầu cử và biểu diễn gánh nặng dịch bệnh toàn cầu nhằm tránh ngộ nhận thị giác do diện tích đất tự nhiên tạo ra.",{"id":86,"researcherId":12,"name":87,"imageUrl":88},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[90,91,92,93,94,95,96,97,98,99],"dữ liệu thống kê","nghiên cứu xã hội học","y tế cộng đồng","tính liên tục","nhân khẩu học","phân bố dân cư","mật độ dân số","quá trình khuếch tán","phân bố không gian","trực quan hóa dữ liệu",10,"PUBLISHED","2023-08-15T12:57:42.935+00:00","2026-09-08T12:11:12.236+00:00","2026-09-08T12:11:11.919+00:00","2026-09-05T08:24:35.698+00:00",397,[108,111,114,117,120,123,126,129,132,142],{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"yếu tố địa lý","Yếu tố địa lý là gì? Các công bố khoa học về Yếu tố địa lý",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"biến động dân số","Biến động dân số là gì? Các công bố khoa học về Biến động dân số",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"khuếch tán","Khuếch tán là gì? Các công bố khoa học về Khuếch tán",{"id":118,"title":119,"term":118,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"chất lượng giấc ngủ","Chất lượng giấc ngủ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":121,"title":122,"term":121,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"hiệp phương sai","Hiệp phương sai là gì? Các nghiên cứu khoa học về khái niệm này",{"id":124,"title":125,"term":124,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"công trình thủy lợi","Công trình thủy lợi là gì? Các công bố khoa học về Công trình thủy lợi",{"id":127,"title":128,"term":127,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"hình thái học","Hình thái học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":130,"title":131,"term":130,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"sai phân hữu hạn","Sai phân hữu hạn là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":133,"title":134,"term":133,"englishTitle":135,"definition":136,"discipline":137,"disciplineCode":138,"disciplineLabel":139,"disciplineColor":140,"disciplineIcon":141},"cấu trúc phân tử","Cấu trúc phân tử là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","molecular structure","Cấu trúc phân tử (molecular structure) là sự sắp xếp hình học ba chiều trong không gian của các nguyên tử cấu thành nên phân tử và các liên kết hóa học liên kết chúng lại với nhau.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":143,"title":144,"term":143,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"ký sinh trùng","Ký sinh trùng là gì? Nghiên cứu khoa học về Ký sinh trùng"]