Confronto dell'analisi bibliometrica con PubMed, Scopus e Web of Science Databases
October 24th, 2019
Le banche dati della letteratura sono comunemente utilizzate per valutare le pubblicazioni in un determinato argomento, disciplina, paese o regione del mondo, una pratica nota come analisi bibliometrica. Il protocollo corrente descrive in dettaglio come utilizzare i database PubMed, Scopus e Web of Science per eseguire analisi bibliometriche.
Questo metodo può aiutare a rispondere alle domande chiave nel campo dell'analisi bibliometrica sui database di ricerca disponibili e su come scegliere quello più appropriato. Il vantaggio principale di questo protocollo è che fornisce un approccio passo-passo all'utilizzo di diversi database in modo che qualsiasi ricercatore possa eseguire con successo un'analisi bibliometrica. Per analizzare i risultati della ricerca giordana durante un periodo di cinque anni tra il 1° gennaio 2013 e il 31 dicembre 2017, utilizzando PubMed, aprire il modulo di ricerca avanzata e immettere Jordan come termine di ricerca, specificando Affiliazione come campo di ricerca.
Per escludere tutti i documenti creati da un ricercatore di nome Jordan da un paese affiliato che non è Jordan, digitare Jordan in un altro campo e selezionare il tipo di campo Autore. Selezionare l'operatore NOT come connettore tra i due campi e fare clic su Cerca. Specificare le date di pubblicazione dal 1° gennaio 2013 al 31 dicembre 2017 nella finestra dei risultati e selezionare Articolo del giornale di registrazione e Revisione dai tipi di articolo.
Per analizzare i risultati della ricerca giordana durante un periodo di cinque anni tra il 1° gennaio 2013 e il 31 dicembre 2017, utilizzando Scopus, aprire il sito Web Scopus e inserire le informazioni di accesso Elsevier appropriate. Immettere quindi Jordan come termine di ricerca e specificare Paese di affiliazione come campo di ricerca. Limitare la durata della ricerca dal 2013 al 2017.
Si noti che dal 2013 significa dal 1° gennaio 2013 al 2017 significa fino al 31 dicembre 2017. Limitare quindi il tipo di documento all'articolo o alla revisione e fare clic su Cerca. Per analizzare i risultati della ricerca giordana durante un periodo di cinque anni tra il 1° gennaio 2013 e il 31 dicembre 2017, utilizzando Web of Science, aprire il sito Web of Science e accedere con le informazioni appropriate sull'account Web of Science.
Immettere Jordan nel campo di ricerca e specificare Indirizzo. Identificare la durata della ricerca tra il 2013 e il 2017 e fare clic su Cerca. Limitare la ricerca utilizzando i filtri Articolo e Revisione e selezionare questa opzione per analizzare i risultati salvati nella cronologia delle ricerche ora o in un secondo momento.
Indicare quindi se i risultati devono essere visualizzati in una tabella, in una mappa della struttura ad albero visuale o in barre. Qui vengono mostrate le tendenze annore nella pubblicazione giordana durante l'intervallo quinquen 2013-2017 secondo la ricerca Scopus e la ricerca Web of Science. Secondo il paese di collaborazione nella ricerca Scopus, gli Stati Uniti d'America sono il paese più comune con cui collaborano i ricercatori giordani, seguiti dall'Arabia Saudita e dal Regno Unito.
Secondo la ricerca Web of Science, gli Stati Uniti sono il paese più comune con cui i giordani collaborano, seguiti da Francia e Austria. Delle 10 discipline più comuni all'interno delle quali i giordani hanno pubblicato, la medicina è la più comune, seguita dall'ingegneria e dalle scienze sociali secondo la ricerca scopus. Secondo la ricerca Web of Science, delle 10 discipline più comuni all'interno delle quali i giordani hanno pubblicato, ingegneria, matematica e informatica sono le prime tre.
Durante il tentativo di questo protocollo, è importante ricordare di selezionare il database appropriato prima di avviare l'analisi. Ad esempio, PubMed è dedicato solo alle scienze biomediche. Seguendo questo protocollo e dopo aver scaricato i risultati in formato CSV, è possibile eseguire metodi di analisi aggiuntivi come una mappatura bibliometrica per la rappresentazione spaziale dei risultati.
Dopo il suo sviluppo, questo protocollo ha spianato la strada ai ricercatori in tutti i campi per esplorare le tendenze della ricerca nelle loro discipline in modo semplice ed efficiente.
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Panoramica
Questo protocollo delinea il processo di conduzione dell'analisi bibliometrica utilizzando importanti database di letteratura come PubMed, Scopus e Web of Science. Fornisce un approccio strutturato per i ricercatori per valutare le pubblicazioni in specifici campi o regioni.
Componenti chiave dello studio
Area della scienza
- Analisi bibliometrica
- Valutazione della ricerca
- Utilizzo del database
Sfondo
- L'analisi bibliometrica è essenziale per valutare l'output della ricerca.
- I database letterari servono come strumenti chiave per questa analisi.
- Comprendere come utilizzare efficacemente questi database è cruciale per i ricercatori.
- Questo protocollo si concentra su passi pratici per condurre studi bibliometrici.
Obiettivo dello studio
- Guidare i ricercatori nell'esecuzione dell'analisi bibliometrica.
- Confrontare diversi database di letteratura per la valutazione della ricerca.
- Fornire una metodologia chiara per analizzare l'output della ricerca.
Metodi utilizzati
- Utilizzo di PubMed, Scopus e Web of Science per il recupero dei dati.
- Istruzioni passo-passo per impostare i parametri di ricerca.
- Esempio di analisi dell'output della ricerca dalla Giordania.
- Criteri di esclusione per il perfezionamento dei risultati di ricerca.
Risultati principali
- Identificazione di successo di pubblicazioni rilevanti.
- Dimostrazione di strategie di ricerca efficaci.
- Incontri nel panorama della ricerca della Giordania durante il periodo specificato.
- Guida all'utilizzo delle funzionalità di ricerca avanzate nei database.
Conclusioni
- Il protocollo consente ai ricercatori di condurre analisi bibliometriche in modo efficace.
- Mette in evidenza l'importanza di scegliere il database giusto.
- I ricercatori possono replicare la metodologia per varie regioni o soggetti.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
Bibliometric analysis enables biopharma R&D teams to assess research output, identify emerging trends, and evaluate competitive landscapes across therapeutic areas. By comparing database coverage and search capabilities, organizations can optimize literature surveillance for target validation and mechanistic de-risking. This protocol supports data-driven decision-making in early discovery and portfolio prioritization.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogate therapeutic hypotheses by mapping publication trends in disease mechanisms and pathway involvement.
- Operational Value: Identify high-impact journals and key opinion leaders to inform target selection and validation strategies.
- Predictive Value: Assess research activity levels to gauge target maturity and de-risk biological assumptions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Leverage database-specific tools like MeSH in PubMed for precise keyword optimization in assay-related literature searches.
- Operational Value: Use Scopus and Web of Science analytics to generate reproducible search workflows for compound screening support.
- Reproducibility: Apply standardized search protocols across teams to ensure consistent literature inputs for assay development.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Track yearly publication trends to align discovery findings with evolving clinical and translational research focus areas.
- Biomarker Alignment: Identify collaboration networks and disciplinary spread to assess biomarker relevance across disease models.
- Risk-Adjusted Advancement: Use open access and publication volume trends to inform preclinical investment decisions.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery continuum by informing early biology through literature landscape analysis, supporting screening readiness via standardized search protocols, and enabling translational continuity through trend monitoring.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by revealing publication density and evolution in specific biological pathways.
- Screening: Enhances assay readiness by providing reproducible, database-specific search strategies for compound-related literature.
- Analytics: Delivers quantitative outputs such as publication counts, collaboration networks, and open access metrics for comparative analysis.
- Translational Research: Connects discovery to preclinical work by tracking shifts in research focus and interdisciplinary engagement over time.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable literature surveillance capability applicable across projects, targets, and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target selection by reducing uncertainty through comprehensive literature mapping.
- Operational Value: Ensures standardization and scalability of literature searches across global R&D sites using database-specific protocols.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing quantitative insights into research trends and competitive activity.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization by identifying emerging science and declining interest areas.
Implementation Considerations
- Requires expertise in database navigation and search syntax for PubMed, Scopus, and Web of Science.
- Depends on institutional access to subscription-based platforms and familiarity with advanced search features.
- Necessitates cross-team agreement on search terms, filters, and exclusion criteria for reproducible results.
- Involves adaptation of search fields (e.g., Affiliation vs. Address) based on database-specific metadata structures.
- Limited by database coverage biases, requiring complementary use of multiple platforms for comprehensive analysis.
