PubMed, Scopus ve Web of Science Veritabanlarını Kullanarak Bibliyometrik Analizlerin Karşılaştırılması
Summary
Literatür veritabanları genellikle bibliyometrik analiz olarak bilinen bir uygulama olan belirli bir konuda, disiplinde, ülkeveya dünyanın bölgesinde yayınları değerlendirmek için kullanılır. Geçerli protokol, bibliyometrik analiz yapmak için PubMed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının nasıl kullanılacağını ayrıntılarıyla anlatır.
Abstract
Literatür veritabanları(yani,PubMed, Scopus ve Web of Science) kapsama alanı, odak ve sağladıkları araç açısından farklılık gösterir. PubMed daha çok yaşam bilimleri ve biyomedikal disiplinlere odaklanırken, Scopus ve Web of Science multidisiplinerdir. Mevcut çalışmada açıklanan protokol, 2013-2017 yıllarında Ürdünlü yazarların yayınlarını aramak için kullanılmıştır. Bu protokolde, bu tür bir arama yapmak için her veritabanının nasıl kullanılacağı ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Scopus’ta yapılan aramada en fazla belge (11.444 belge) bulunurken, bunu Bir Web of Science araması (10.943 belge) izledi. PubMed, daha dar kapsamı ve kapsamı (4.363 belge) nedeniyle daha az sayıda belgeyle sonuçlandı. Sonuçlar aynı zamanda yıllık bir eğilim göstermektedir: (1) yayın sayısı, (2) en çok yayına sahip disiplinler, (3) işbirliği ülkeleri ve (4) açık erişimli yayın sayısı. Buna karşılık, PubMed sofistike bir anahtar kelime optimizasyonu hizmetine(yani,Tıbbi Konu Başlığı veya MeSH) sahipken, hem Scopus hem de Web of Science temsili rakamlar üretebilen arama analiz araçları sağlar. Son olarak, her veritabanının özellikleri ayrıntılı olarak açıklanır ve arama sonuçları kullanılarak ayıklanabilecek çeşitli endeksler sağlanır. Bu çalışma bibliyometrik analiz için literatür veritabanlarını kullanmak için bir temel sağlar.
Introduction
Klasik olarak, araştırmacılar çalışmaları1için literatür taraması yapmak için literatür veritabanları nı kullandılar. Bu literatür veritabanlarının başka bir kullanımı19. Son birkaç on yıl içinde, edebiyatıdijitalleştirmek ve çevrimiçi literatür veritabanlarının oluşturulması araştırmacılara literatür ve araştırma performansını kolay ve verimli bir şekilde analiz etme fırsatı sağlamıştır. Bir örnek bir belge için araştırma performansını analiz olacaktır3, bir konu4, bir disiplin5, bir ülke6, hatta dünyada bir bölge7. Bu tür analizler bibliyometrik analiz olarak bilinir. Heartsill Young, bibliyometrik analizi tarihsel gelişimi ortaya çıkarmak için bir literatür gövdesini analiz etmek için istatistiksel yöntemlerin kullanımı olarak tanımlamıştır8. Başka bir deyişle, bibliyometrik alıntı ve metinanalizi9 temelinde yayınlanan birimlerin nicel çalışmadır.
Farklı veritabanları bibliyometrik analiz yapmak için kullanılır ve her veritabanı farklı özelliklere sahiptir ve farklı hizmetler10sağlayabilir. Şu anda, en yaygın olarak kullanılan literatür veritabanları Web hemen hemen tüm disiplinler için, hem sadece bir abonelik bazında kullanılabilir11, ve PubMed biyomedikal ve yaşam bilimleri, serbestçe kullanılabilir veritabanı10. Ayrıca Google Scholar, hangi işlemek için kolay bir araç olabilir, ama şu anda belirsiz kapsamı ve kapsamı gibi bazı eksiklikleri nedeniyle bir bibliyometrik analiz aracı olarak kullanılmamalıdır, alıntı analiz araçları eksikliği, ve olmayan akran dahil bilimsel olmayan içeriği gözden12,13. Ayrıca, Google Akademik gelişmiş arama ve anahtar kelime optimizasyonu14gerçekleştirmek için araçlar yoksundur.
Daha önceki birkaç çalışmada, daha önce bahsedilen literatür veritabanlarının özelliklerini literatür taraması amacıyla3,5,10,12,13,15 ,16,17. Ancak, bu çalışmada, pubmed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının bibliyometrik analiz yapmak için hangi araçlarla kullanılacağı sağlanacak ve her biri için artıları ve eksileri karşılaştırılacaktır. Bibliyometrik analiz hemen hemen her disiplinde araştırma çıktıanaliz etmek için kullanılabilir, bu nedenle hedef kitle yayın eğilimleri analiz etmek niyetinde herhangi bir araştırmacı olacaktır. Ürdün’de bir ülke olarak bir yayın eğilimini çözümleme örneği her veritabanı kullanılarak sunulacaktır. Ürdün seçildi çünkü bir ülke için bibliyometrik analiz yapmak (bir konunun aksine) çok basit değildir. Buna ek olarak, Ürdün, özellikle, kötü bir bibliyometrik şekilde hem bir yazar adı ve bir ülke adı olabilir olarak incelenmiştir. Biz arama böyle bir sorun üstesinden gelmek için nasıl açıklar.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu çalışmada, Bibliyometrik analiz yapmak için PubMed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının kullanıldığı adımlar sağlanmıştır. Bibliyometrik analiz hizmetleri için kullanılacak en kolay ve en kolay aracın Web of Science olduğu belirtilmiştir; ancak, dezavantajı hizmetlerinin ücretsiz olarak kullanılamamasıdır. PubMed biyomedikal bilimler için ayrılmış ve biyomedikal konuların analizi optimize etmek için yardımcı olabilir tıp (NLM) araçları diğer birçok Ulusal Kütüphanesi ile b…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Yazarlar bu çalışma için video üretimini desteklemek için fonu için Bilimsel Araştırma Deanship teşekkür etmek istiyorum. Yazarlar ayrıca Bu çalışmanın İngilizce dil incelemesi için Ürdün Üniversitesi İngiliz Dili ve Edebiyatı Bölümü Dr. Aseel Zabin’e de teşekkür etmek isterler.
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. |
References
- 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).
