Сравнение библиометрического анализа с использованием баз данных PubMed, Scopus и Web of Science
Summary
Базы данных по литературе обычно используются для оценки публикаций по определенному предмету, дисциплине, стране или региону мира, что является практикой, известной как библиометрический анализ. В текущем протоколе подробно описано, как использовать базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для библиометрического анализа.
Abstract
Литературные базы данных(т.е.PubMed, Scopus и Web of Science) различаются по охвату, фокусу и инструменту, который они предоставляют. PubMed фокусируется главным образом на науке о жизни и биомедицинских дисциплинах, в то время как Scopus и Web of Science являются многодисциплинарными. Протокол, описанный в текущем исследовании, использовался для поиска публикаций иорданских авторов в 2013-2017 годах. В этом протоколе подробно описано, как использовать каждую базу данных для проведения такого рода поиска. В результате поиска Scopus было выкуплено наибольшее количество документов (11 444 документа), за которым последовал поиск в Интернете (10 943 документа). В результате PubMed стало меньшее количество документов из-за более узкого охвата и охвата (4363 документа). Результаты также показывают ежегодную тенденцию в: (1) количество публикаций, (2) дисциплины, которые имеют большинство публикаций, (3) страны сотрудничества, и (4) число публикаций открытого доступа. В отличие от этого, PubMed имеет сложную службу оптимизации ключевых слов(т.е.,Заголовок медицинской темы, или MeSH), в то время как Scopus и Web of Science предоставляют инструменты анализа поиска, которые могут производить репрезентативные цифры. Наконец, элементы каждой базы данных подробно разъясняются, и предоставляются несколько индексов, которые могут быть извлечены с помощью результатов поиска. Данное исследование обеспечивает основу для использования литературных баз данных для библиометрического анализа.
Introduction
Классически, исследователи использовали базы данных литературы для выполнения обзора литературы для своих исследований1. Другое использование этих баз данных литературы возникло в конце19-го века, где исследователи проанализировали тело литературы, использование которого медленно растет с2. В последние несколько десятилетий оцифровка литературы и формирование онлайновых баз данных литературы дали возможность исследователям легко и эффективно анализировать объем литературы и результаты исследований. Примером может быть анализ результатов исследований для документа3,предмет4,дисциплина5,страна6,или даже регион в мире7. Этот тип анализа известен как библиометрический анализ. Heartsill Янг определил библиометрический анализ как использование статистических методов для анализа тела литературы, чтобы выявить историческое развитие8. Другими словами, библиометрия – это количественное исследование опубликованных единиц на основе цитирования и анализа текста9.
Различные базы данных используются для библиометрического анализа, и каждая база данных имеет различные характеристики и может предоставлять различные услуги10. В настоящее время наиболее часто используемые базы данных литературы Web of Science и Scopus для почти всех дисциплин, как доступные только на основе подписки11, и PubMed для биомедицинских и медико-биологических наук, свободно доступная база данных10. Существует также Google Scholar, который может быть простым инструментом для обработки, но он не должен использоваться в качестве инструмента библиометрического анализа в настоящее время из-за некоторых недостатков, таких как его неясный охват и охват, отсутствие инструментов анализа цитирования, и его включение не-равный рассмотрено ненаучное содержание12,13. Кроме того, Google Scholar не хватает инструментов для выполнения расширенного поиска и оптимизации ключевых слов14.
Несколько предыдущих исследований сравнили особенности ранее упомянутых баз данных литературы для целей обзора литературы3,5,10,12,13,15 ,16,17. Однако в этом исследовании будут предоставлены средства, с помощью которых используются базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для выполнения библиометрического анализа, а также будут сопоставлены плюсы и минусы для каждой из них. Библиометрический анализ может быть использован для анализа результатов исследований практически в любой дисциплине, поэтому целевой аудиторией будет любой исследователь, который намерен анализировать тенденции публикации. С использованием каждой базы данных будет представлен пример анализа тенденции публикации в Иордании как стране. Иордания была выбрана потому, что сделать библиометрический анализ для страны (в отличие от субъекта) не очень просто. Кроме того, Иордания, в частности, плохо изучена в библиометрическом виде, поскольку это может быть как имя автора, так и название страны. Мы объясняем, как преодолеть такой вызов в поиске.
Protocol
Representative Results
Discussion
В этом исследовании были предоставлены шаги, с помощью которых базы данных PubMed, Scopus и Web of Science используются для проведения библиометрического анализа. Было указано, что самым дружелюбным и самым простым инструментом для использования для библиометрического анализа услуг является Web of S…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Авторы хотели бы поблагодарить управление научными исследованиями за его фонд для поддержки видео-продукции для этого исследования. Авторы также хотели бы поблагодарить д-ра Асиля Забина, кафедру английского языка и литературы, Иорданский университет за обзор английского языка этого исследования.
Materials
| clarivate | N/A | Web of Science provider, where the access was provided by the subscription made by the University of Jordan. | |
| Elsevier | N/A | Scopus provider, where the access was provided by the subscription made by the University of Jordan. |
Referências
- McGowan, J. PRESS peer review of electronic search strategies: 2015 guideline statement. Journal of Clinical Epidemiology. 75, 40-46 (2016).
- Hood, W., Wilson, C. The literature of bibliometrics, scientometrics, and informetrics. Scientometrics. 52 (2), 291-314 (2001).
- Bar-Ilan, J. Citations to the Introduction to infometrics indexed by WOS, Scopus and Google Scholar. Scientometrics. 82 (3), 495-506 (2010).
- Boudry, C., Baudouin, C., Mouriaux, F. International publication trends in dry eye disease research: A bibliometric analysis. The Ocular Surface. 16 (1), 173-179 (2018).
- Kulkarni, A. V. Comparisons of citations in Web of Science, Scopus, and Google Scholar for articles published in general medical journals. Journal of the American Medical Association. 302 (10), 1092-1096 (2009).
- AlRyalat, S. A., Malkawi, L. International Collaboration and Openness in Jordanian Research Output: A 10-year Publications Feedback. Publishing Research Quarterly. 34 (2), 265-274 (2018).
- Falagas, M. E., Karavasiou, A. I., Bliziotis, I. A. Estimates of global research productivity in virology. Journal of Medical Virology. 76 (2), 223-229 (2005).
- Young, H. . The ALA glossary of library and information science. , (1983).
- Broadus, R. Toward a definition of bibliometrics. Scientometrics. 12 (5-6), 373-379 (1987).
- Falagas, M. E. Comparison of PubMed, Scopus, web of science, and Google scholar: strengths and weaknesses. The FASEB Journal. 22 (2), 338-342 (2008).
- Guz, A. N., Rushchitsky, J. J. Scopus: A system for the evaluation of scientific journals. International Applied Mechanics. 45 (4), 351 (2009).
- Jacso, P. As we may search-comparison of major features of the Web of Science, Scopus, and Google Scholar citation-based and citation-enhanced databases. CurrentScience. 89 (9), 1537-1547 (2005).
- Li, J. Citation analysis: Comparison of Web of Science, Scopus, Scifinder, And Google Scholar. Journal of Electronic Resources in Medical Libraries. 7 (3), 196-217 (2010).
- Levine-Clark, M., Kraus, J. Finding chemistry information using Google Scholar: a comparison with Chemical Abstracts Service. Science & Technology Libraries. 27 (4), 3-17 (2007).
- Gavel, Y., Iselid, L. Web of Science and Scopus: a journal title overlap study. Online Information Review. 32 (1), 8-21 (2008).
- Harzing, A. W., Alakangas, S. Google Scholar, Scopus and the Web of Science: a longitudinal and cross-disciplinary comparison. Scientometrics. 106 (2), 787-804 (2016).
- Aghaei Chadegani, A., et al. . A comparison between two main academic literature collections: Web of Science and Scopus databases. , (2013).
- Testa, J. The Thomson Reuters journal selection process. Transnational Corporations Review. 1 (4), 59-66 (2009).
- Burnham, J. F. . Scopus database: a review. 3 (1), 1 (2006).
- Small, H. Visualizing science by citation mapping. Journal of the American society for Information Science and Technology. 50 (9), 799-813 (1999).
- Cobo, M. J. Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62 (7), 1382-1402 (2011).
- . Statistical Yearbook – 60th issue Available from: https://unstats.un.org/unsd/publications/statistical-yearbook/ (2018)
- Mongeon, P., Paul-Hus, A. The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics. 106 (1), 213-228 (2016).
