مقارنه التحليل الببليوغرافي باستخدام PubMed و Scopus وقواعد بيانات الويب للعلوم
أكتوبر 24, 2019
وتستخدم قواعد البيانات الادبيه عاده لتقييم المنشورات في موضوع معين ، أو انضباط ، أو بلد ، أو منطقه من العالم ، وهي ممارسه تعرف باسم تحليل البيبليومتري. تفاصيل البروتوكول الحالي كيفيه استخدام PubMed ، Scopus ، وقواعد البيانات ويب العلوم للقيام تحليل بيبليومتري.
يمكن أن تساعد هذه الطريقة في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في حقل التحليل الببليومتري حول قواعد بيانات البحث المتاحة وكيفية اختيار أنسب واحد. والميزة الرئيسية لهذا البروتوكول هي أنه يوفر نهجا خطوة بخطوة لاستخدام قواعد بيانات مختلفة بحيث يمكن لأي باحث إجراء تحليل ببليوميتري بنجاح. لتحليل مخرجات البحث الأردنية خلال فترة خمس سنوات بين 1 يناير 2013 و31 ديسمبر 2017، باستخدام PubMed، افتح نموذج البحث المتقدم وأدخل الأردن كمصطلح للبحث، مع تحديد الانتساب كميدان البحث.
لاستثناء جميع الوثائق التي كتبها باحث يدعى الأردن من بلد تابع ليس الأردن، اكتب الأردن في حقل آخر وحدد نوع الحقل المؤلف. حدد عامل التشغيل NOT كموصل بين الحقلين، وانقر فوق بحث. حدد تواريخ النشر من 1 يناير 2013 إلى 31 ديسمبر 2017 في نافذة النتائج، وحدد مقال المجلة والمراجعة من أنواع المقالات.
لتحليل مخرجات البحوث الأردنية خلال فترة خمس سنوات بين 1 يناير 2013 و31 ديسمبر 2017، باستخدام Scopus، افتح موقع سكوبس وإدخال معلومات تسجيل الدخول المناسبة في Elsevier. بعد ذلك، أدخل الأردن كمصطلح بحث، وحدد بلد الانتماء كـ حقل البحث. حد مدة البحث من عام 2013 إلى عام 2017.
لاحظ أنه من 2013 يعني من 1 يناير 2013، و إلى 2017 يعني إلى 31 ديسمبر 2017. ثم، قم بتحديد نوع المستند إلى مقالة أو مراجعة، ثم انقر فوق بحث. لتحليل مخرجات البحوث الأردنية خلال فترة خمس سنوات بين 1 يناير 2013 و31 ديسمبر 2017، باستخدام شبكة العلوم، افتح موقع ويب للعلوم وسجل الدخول باستخدام معلومات حساب شبكة العلوم المناسبة.
أدخل الأردن في حقل البحث، وحدد العنوان. حدد مدة البحث بين عامي 2013 و2017، وانقر على بحث. تقييد البحث باستخدام عوامل تصفية المقالات والمراجعة، وحدد لتحليل النتائج المحفوظة في محفوظات البحث الآن أو في وقت لاحق.
ثم قم بالإشارة إلى ما إذا كان يجب عرض النتائج في جدول أو مخطط شجرة مرئي أو أشرطة. هنا، تظهر الاتجاهات في المنشور الأردني خلال فترة الخمس سنوات 2013 إلى 2017 وفقا لبحث سكوبس والبحث على شبكة العلوم. وفقاً لدولة التعاون في بحث "سكوبس"، فإن الولايات المتحدة الأمريكية هي البلد الأكثر شيوعاً الذي يتعاون معه الباحثون الأردنيون، تليها المملكة العربية السعودية والمملكة المتحدة.
ووفقاً لشبكة البحث في مجال العلوم، فإن الولايات المتحدة هي البلد الأكثر شيوعاً الذي يتعاون الأردنيون معه، تليها فرنسا والنمسا. من بين التخصصات العشرة الأكثر شيوعاً التي نشر فيها الأردنيون، فإن الطب هو الأكثر شيوعاً، يليه الهندسة والعلوم الاجتماعية وفقاً لبحث سكوبس. وفقاً لبحث شبكة العلوم، من بين التخصصات العشرة الأكثر شيوعاً التي نشر الأردنيون ضمنها، تحتل الهندسة والرياضيات وعلوم الكمبيوتر المراكز الثلاثة الأولى.
أثناء محاولة هذا البروتوكول، من المهم تذكر تحديد قاعدة البيانات المناسبة قبل بدء التحليل. على سبيل المثال، تكرس بوب ميد للعلوم الطبية الحيوية فقط. بعد هذا البروتوكول وبعد تحميل النتائج في تنسيق CSV، يمكن تنفيذ أساليب تحليل إضافية مثل رسم الخرائط الببليومترية للتمثيل المكاني للنتائج.
وبعد تطويره، مهد هذا البروتوكول الطريق للباحثين في جميع المجالات لاستكشاف اتجاهات البحث في تخصصاتهم بسهولة وكفاءة.
اعرض النص الكامل واحصل على الوصول إلى آلاف الفيديوهات العلمية
نظرة عامة
يوضح هذا البروتوكول عملية إجراء التحليل البيبليومتري باستخدام قواعد بيانات أدبية رئيسية مثل PubMed وScopus وWeb of Science. وهو يوفر منهجاً منظماً للباحثين لتقييم المنشورات في مجالات أو مناطق محددة.
المكونات الرئيسية للدراسة
مجال العلم
- التحليل الببليومتري
- تقييم البحوث
- استخدام قواعد البيانات
خلفية علمية
- يُعد التحليل الببليومتري أمراً ضرورياً لتقييم المخرجات البحثية.
- تعتبر قواعد البيانات الأدبية أدوات رئيسية لهذا التحليل.
- يُعد فهم كيفية استخدام هذه القواعد من قواعد البيانات بشكل فعال أمراً بالغ الأهمية للباحثين.
- يركز هذا البروتوكول على الخطوات العملية لإجراء الدراسات الببليومترية.
الغرض من الدراسة
- توجيه الباحثين في إجراء التحليل الببليومتري.
- مقارنة قواعد بيانات أدبية مختلفة لتقييم البحوث.
- تقديم منهجية واضحة لتحليل المخرجات البحثية.
الطرق المستخدمة
- استخدام PubMed وScopus وWeb of Science لاسترجاع البيانات.
- تعليمات خطوة بخطوة لضبط معايير البحث.
- مثال على تحليل المخرجات البحثية من الأردن.
- معايير الاستبعاد لتنقية نتائج البحث.
النتائج الرئيسية
- تحديد المنشورات ذات الصلة بنجاح.
- عرض استراتيجيات البحث الفعالة.
- رؤى حول المشهد البحثي في الأردن خلال الفترة المحددة.
- إرشادات حول استخدام ميزات البحث المتقدمة في قواعد البيانات.
الاستنتاجات
- يمكّن هذا البروتوكول الباحثين من إجراء تحليلات بيبلومترية بشكل فعال.
- ويسلط الضوء على أهمية اختيار قاعدة البيانات المناسبة.
- ويمكن للباحثين تكرار هذه المنهجية لمختلف المناطق أو الموضوعات.
الأسئلة الشائعة
الأهمية الصناعية التنفيذية
يتيح التحليل البيبليومتري لفرق البحث والتطوير في قطاع الأدوية الحيوية تقييم المخرجات البحثية، وتحديد الاتجاهات الناشئة، وتقييم المشاهد التنافسية عبر المجالات العلاجية المختلفة. ومن خلال مقارنة تغطية قواعد البيانات وإمكانات البحث، يمكن للمؤسسات تحسين مراقبة الأدبيات العلمية للتحقق من الأهداف وتقليل المخاطر الآلية. يدعم هذا البروتوكول اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في مراحل الاكتشاف المبكرة وتحديد أولويات المحفظة البحثية.
التطبيقات الاستراتيجية في البحث والتطوير في مجال الأدوية الحيوية
الاكتشاف المبكر والتحقق من الهدف
- القيمة العلمية: استقصاء الفرضيات العلاجية من خلال رسم خرائط لاتجاهات النشر في آليات المرض ومشاركة المسارات.
- القيمة التشغيلية: تحديد المجلات ذات التأثير العالي وقادة الرأي الرئيسيين لتوجيه استراتيجيات اختيار الأهداف والتحقق من صحتها.
- القيمة التنبؤية: تقييم مستويات النشاط البحثي لقياس مدى نضج الهدف وتقليل المخاطر المرتبطة بالافتراضات البيولوجية.
الفحص وتطوير المقايسة
- القيمة العلمية: الاستفادة من الأدوات الخاصة بقواعد البيانات مثل MeSH في PubMed لتحسين الكلمات المفتاحية بدقة في عمليات البحث عن الأدبيات المتعلقة بالمقاييس الحيوية.
- القيمة التشغيلية: استخدام تحليلات Scopus وWeb of Science لإنشاء سير عمل بحثي قابل للتكرار لدعم فحص المركبات.
- القابلية للتكرار: تطبيق بروتوكولات بحث موحدة عبر الفرق لضمان اتساق مدخلات الأدبيات العلمية الخاصة بتطوير المقاييس الحيوية.
الأبحاث الانتقالية والما قبل سريرية
- الاستمرارية الترجمية: تتبع اتجاهات النشر السنوية لمواءمة نتائج الاكتشافات مع مجالات التركيز المتطورة في الأبحاث السريرية والترجمية.
- مواءمة المؤشرات الحيوية: تحديد شبكات التعاون والانتشار التخصصي لتقييم أهمية المؤشرات الحيوية عبر نماذج الأمراض المختلفة.
- التقدم المعدل حسب المخاطر: استخدام اتجاهات الوصول المفتوح وحجم النشر لتوجيه قرارات الاستثمار في المرحلة ما قبل السريرية.
تكامل مسارات العمل والتدفق الإجرائي
تتكامل هذه الطريقة ضمن تسلسل عملية الاكتشاف من خلال توفير رؤى للأبحاث البيولوجية الأولية عبر تحليل المشهد الأدبي، ودعم الجاهزية لعمليات الفرز من خلال بروتوكولات بحث موحدة، وتمكين الاستمرارية الانتقالية عبر مراقبة الاتجاهات.
- بيولوجيا الاكتشاف: تدعم اختبار الفرضيات من خلال الكشف عن كثافة المنشورات وتطورها في مسارات بيولوجية محددة.
- الفحص: يعزز جاهزية المقايسة من خلال توفير استراتيجيات بحث قابلة للتكرار ومحددة لقواعد البيانات للبحث في الدراسات المتعلقة بالمركبات.
- التحليلات: تقدم مخرجات كمية مثل أعداد المنشورات، وشبكات التعاون، ومقاييس الوصول المفتوح لإجراء التحليل المقارن.
- الأبحاث الانتقالية: تربط مرحلة الاكتشاف بالعمل قبل السريري من خلال تتبع التحولات في تركيز الأبحاث والمشاركة متعددة التخصصات بمرور الوقت.
- إعادة الاستخدام في المؤسسة: تؤسس قدرة قابلة لإعادة الاستخدام في مراقبة الدراسات المنشورة، بحيث تكون قابلة للتطبيق عبر المشاريع والأهداف والمجالات العلاجية المختلفة.
التأثير التشغيلي والمؤسسي
- القيمة العلمية: تزيد من الثقة التنبؤية في اختيار الأهداف من خلال تقليل عدم اليقين عبر رسم خرائط شاملة للأدبيات العلمية.
- القيمة التشغيلية: تضمن توحيد ومعايرة عمليات البحث في الأدبيات العلمية وقابليتها للتوسع عبر مواقع البحث والتطوير العالمية باستخدام بروتوكولات خاصة بقواعد البيانات.
- القيمة الاستراتيجية: تحسن قرارات المتابعة أو التوقف من خلال تقديم رؤى كمية حول اتجاهات البحث والنشاط التنافسي.
- التأثير على المحفظة: تتيح تحديد الأولويات المعدلة حسب المخاطر من خلال تحديد العلوم الناشئة ومجالات الاهتمام المتضائلة.
اعتبارات التنفيذ
- يتطلب خبرة في التنقل عبر قواعد البيانات وصيغ البحث الخاصة بـ PubMed وScopus وWeb of Science.
- يعتمد على توفر وصول مؤسسي إلى المنصات القائمة على الاشتراك والإلمام بميزات البحث المتقدم.
- يستلزم اتفاقاً بين أعضاء الفريق على مصطلحات البحث، والفلاتر، ومعايير الاستبعاد لضمان الحصول على نتائج قابلة للتكرار.
- يتضمن تكييف حقول البحث (على سبيل المثال: Affiliation مقابل Address) بناءً على هياكل البيانات الوصفية الخاصة بكل قاعدة بيانات.
- يتقيد بوجود تحيزات في تغطية قواعد البيانات، مما يتطلب استخدام منصات متعددة بشكل تكميلي لإجراء تحليل شامل.
