Name: PubMed、Scopus、および Web のサイエンス データベースを使用した書誌分析の比較 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-10-24T12:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 2 s
Description: 学ぶ PubMed、Scopus、Web of Scienceを用いた書誌分析の手法。検索パラメータの設定や除外基準の適用など、ステップバイステップで研究評価を行う方法を解説。研究者が効率的に文献データベースを活用できる実践的プロトコルです。

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著者らは、この研究のためのビデオ制作を支援するための資金のための科学研究の学部長に感謝したいと思います。著者はまた、この研究の英語レビューのためのヨルダン大学英語文学科のアゼル・ザビン博士に感謝したいと思います。

注 : 以下は検索方法であり、各メソッドの検索例を示します。特に書誌解析に関連する部品も提供されることに注意してください。
1. パブメッド
<ol><li>PubMed ホームページ (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) から [高度な検索] を選択します。</li>
	<li>検索フィールドに目的の検索語句を入力します。医療対象見出し (MeSH) データベースから検索語句を選択します。次の例では、「がん」の研究を評価する方法を詳しく説明します。<ol>
<li>MeSH データベースを開きます: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh。</li>
		<li>検索フィールドに「がん」と入力します。</li>
		<li>結果には、検索の上部に「新生物」という単語が表示されていることを確認し、"新生物" という単語の方が適切であると指摘します。</li>
		<li>さらに、「新生物」という用語の下に記載されている他の用語をクリックして確認してください。結果は、同様のトピック(例えば、腫瘍)を記述するために使用される他の用語を示し、また、用語ネオプラスムの下に他のサブカテゴリ(小見出し)をリストします。</li>
		<li>[ビルダー] セクションのドロップダウン リストを使用して、PubMed が用語を検索するアーティクルのフィールドを指定します。すべてのフィールド、タイトル、要約、著者、所属、利益相反、言語、ジャーナル、出版社、出版タイプ、交付番号、ISBN、および MeSH 用語の検索フィールドを使用できることに注意してください。</li>
		<li>必要な数だけフィールドを追加し、これらのフィールド間の関係 (AND、OR、または NOT) を選択します。詳細については、表 1 を参照してください。</li>
	</ol></li>
	<li>[検索] をクリックします。</li>
	<li>表 2 で説明されているさまざまなフィルターを使用して、検索結果をさらに絞り込みます。今後、最後に行われた検索は、最初の手順でアクセスされた高度な検索の履歴に保存されることに注意してください。つまり、このステップで検索を一時停止し、後で再開できます。</li>
	<li>新しい検索の各検索が[高度な検索履歴]画面に保存され、番号(#2など)が割り当てられます。検索クエリを減算するには、上記の検索フィールドでこの数値を使用します (例: "#1 not not #2" を使用して、検索#1の結果から検索#2の結果を減算します)。</li>
	<li>結果をエクスポートして、さらに分析します。<ol>
<li>FLink ツール (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) を使用して結果をコンマ区切り値 (CSV) 形式でエクスポートし、[開始するデータベースを選択してください] ドロップダウン リストから [PubMed] を選択します。</li>
		<li>入力画面から[Entrez履歴から入力]を選択すると、ドロップダウンリストに高度なPubMed検索履歴が表示されます。</li>
		<li>PubMed の高度な検索で前の手順で実行した検索を選択し、[送信] をクリックします。</li>
		<li>検索結果を CSV 形式のファイルにエクスポートするオプションが提供されるため、結果のレポートを表示します。</li>
	</ol></li>
	<li>PubMed を使用して、2013 年 1 月 1 日から 2017 年 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究出力を分析するには、次の手順を実行します。<ol>
<li>PubMed Web サイト (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) のドキュメント検索フォームで高度な検索フォームを開きます。</li>
		<li>検索語句としてヨルダンを使用し、検索フィールドとして [所属] を指定します。PubMedは、所属を著者に関連するすべての情報(著者の名前、住所、所属)として解釈するため、所属国がヨルダンではない「ヨルダン」という名前の著者によって作成された文書は除外してください。このような無関係な結果を含めないようにするには、次の手順に従います。</li>
		<li>別のフィールドに「ヨルダン」と入力し、フィールドタイプ [作成者] を選択します。</li>
		<li>2 つのフィールド間の関係として演算子 NOT を選択し、[検索] をクリックします。</li>
		<li>結果ウィンドウで、2013 年 1 月 1 日から 31 月 12 日までの発行日を指定し、[仕訳記事] および [記事タイプからレビュー] を選択します。</li>
		<li>FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) を開き、データベースとして PubMed を選択します。</li>
		<li>入力画面から[Entrez履歴から入力]を選択し、ドロップダウンリストから検索を選択します。</li>
		<li>[CSV のダウンロード] をクリックします。 注:図 1は、PubMed 検索レポートの詳細と、レポートの各セクションの注釈を示しています。</li>
	</ol></li>
</ol>2. スコポス
<ol><li>Scopus データベースの完全な検索機能にアクセスするには、登録します。学術機関は通常スコポスに登録されているため、地元の機関が既に登録されており、データベースにアクセスできるかどうかを確認します。</li>
	<li>Web サイト (www.scopus.com) に移動すると、デフォルトでドキュメント検索フォーム画面が開きます。</li>
	<li>使用可能な検索フィールドに必要な検索語句を入力します。</li>
	<li>検索するアーティクルのフィールドを指定します。すべてのフィールド、タイトル、抽象、キーワード、著者、所属、資金調達情報、言語、参照、会議、ISSN、CODEN、DOI、ORCID、および CAS 番号の検索フィールドを使用できることに注意してください。</li>
	<li>新しく追加されたフィールドと既に入力されている他のフィールド (AND、OR、または AND NOT) との関係を検索して示す他のフィールドを追加します。詳細については、(表 1) を参照してください。</li>
	<li>[制限] オプションを使用して、Scopus が提供するオプションに基づいて検索を制限します(表 2 で説明されているように、検索の実行後に検索を保存し、必要に応じて後で続行します)。<ol>
<li>この場合は、[アラートの設定] オプションを使用してアラートを設定します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>Scopus (表 2) で提供されるオプションから選択して、検索結果を検索結果から直接絞り込みます。</li>
	<li>Scopus Web サイトで結果を直接分析するか ([検索結果の分析] をクリック)、検索条件の入力後に結果を zip 形式または CSV 形式でエクスポートするかを選択します。</li>
	<li>Scopus を使用して、2013 年 1 月 1 日から 2017 年 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究出力を分析するには、次の手順を実行します。<ol>
<li>Web サイト (www.scopus.com) に移動すると、デフォルトでドキュメント検索フォーム画面が開きます。</li>
		<li>ドキュメント検索フォームの検索用語として「ヨルダン」と入力します。</li>
		<li>検索フィールドとして所属国を指定します。</li>
		<li>検索期間を 2013 年から 2017 年に制限します。2013 年から 2013 年 1 月 1 日、2017 年までが 31/12/2017 を意味することに注意してください。</li>
		<li>ドキュメントの種類を [記事] または [レビュー] に制限し、[検索] をクリックします。 注:図 2は、レポートの各セクションの注釈を含む Scopus 検索レポートの詳細を示しています。</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 科学のウェブ
<ol><li>サイエンスデータベースの完全な検索機能にアクセスするために登録します。通常、学術機関は科学のウェブに登録されているように、地元の機関が既に登録されており、データベースにアクセスできるかどうかを確認してください。</li>
	<li>サイエンスの Web ホーム ページ (www.webofknowledge.com) に移動します。Web サイトは基本的な検索を開き、検索用に選択したデータベースとしてサイエンス コア コレクションの Web を含めます。</li>
	<li>表 2 の説明に示すようにフィールドを検索します。</li>
	<li>必要に応じて別のフィールドを追加して、AND、OR、または NOT のいずれかによって両方のフィールドを接続します。表 1 を参照してください。</li>
	<li>1945 年まで検索される期間を定義します。検索が完了すると、結果は履歴に保存され、いつでも返すことができます。必要に応じて、新しいドキュメントが検索レポートに追加された場合に通知を設定します。</li>
	<li>表示されたドロップダウン リストから、データ、引用された時間、使用回数、またはその他のカテゴリに従って結果を並べ替えます。</li>
	<li>Web of Science のオプション (表 2) から選択して、検索結果を検索結果から直接絞り込みます。</li>
	<li>結果を表示し、ツリーマップまたは棒グラフを介して分析します。各カテゴリのカウントを示すテーブルがあることに注意してください。</li>
	<li>結果をダウンロードします。Scopus や PubMed とは異なり、Web of Science では一度に 5,000 レコードしかダウンロードできません (たとえば、10,000 件の結果検索は 2 つのバッチでダウンロードされ、最初の 5,000 レコードの最初のバッチ、および次の 5,000 レコードの 2 番目のバッチ)。</li>
	<li>Web of Science を使用して、2013 年 1 月 1 日から 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究成果を分析するには、次の手順を実行します。<ol>
<li>検索フィールドに「ヨルダン」と入力し、検索フィールドとして「住所」を指定します。</li>
		<li>2013 年から 2017 年までの検索期間を特定し、[検索] をクリックします。</li>
		<li>記事フィルターとレビュー フィルターを使用して検索を制限します。</li>
		<li>検索履歴に保存されている結果を今すぐ分析するか、後で分析するかを選択します。</li>
		<li>テーブルまたはビジュアル ツリー マップとバーの形式で結果を分析することを選択します。 注:図 3は、レポートの各セクションの注釈付きの Web Of Science 検索レポートの詳細を示しています。</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>McGowan, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PRESS+peer+review+of+electronic+search+strategies%3A+2015+guideline+statement%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Epidemiology%22%5BJournal%5D)">PRESS peer review of electronic search strategies: 2015 guideline statement.</a> Journal of Clinical Epidemiology. 75, 40-46 (2016).</li>
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<li>Bar-Ilan, J. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-010-0185-9">Citations to the Introduction to infometrics indexed by WOS, Scopus and Google Scholar.</a> Scientometrics. 82 (3), 495-506 (2010).</li>
<li>Boudry, C., Baudouin, C., Mouriaux, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((International+publication+trends+in+dry+eye+disease+research%3A+A+bibliometric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22The+Ocular+Surface%22%5BJournal%5D)">International publication trends in dry eye disease research: A bibliometric analysis.</a> The Ocular Surface. 16 (1), 173-179 (2018).</li>
<li>Kulkarni, A. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparisons+of+citations+in+Web+of+Science%2C+Scopus%2C+and+Google+Scholar+for+articles+published+in+general+medical+journals%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+Medical+Association%22%5BJournal%5D)">Comparisons of citations in Web of Science, Scopus, and Google Scholar for articles published in general medical journals.</a> Journal of the American Medical Association. 302 (10), 1092-1096 (2009).</li>
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 <a target="_blank" href="https://unstats.un.org/unsd/publications/statistical-yearbook/ ">https://unstats.un.org/unsd/publications/statistical-yearbook/ </a> (2018).</li>
<li>Mongeon, P., Paul-Hus, A. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-015-1765-5">The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis.</a> Scientometrics. 106 (1), 213-228 (2016).</li>
</ol>

すべての著者は、潜在的な利益相反を開示しません。

本研究では、PubMed、スコプス、および Web のデータベースを使用して書誌分析を実行する手順を示しました。書誌分析サービスに最も友好的で最も簡単なツールは、科学のウェブであることを示されました。しかし、その欠点は、そのサービスが無料で利用できないということです。PubMedは生物医学に専念しており、生物医学の被験者の分析を最適化するのに役立つ他のいくつかの国立医学図書館(NLM)ツールと提携しています。医療対象の見出し (MeSH) はプロフェッショナルなインデックス作成ツールで、PubMed データベースに新しい記事を追加すると、専門家によって説明する主なトピックが検索され、各記事に MeSH の一覧が割り当てられます。一方、その主な欠点は、それを使用する方法について十分な知識が必要です。科学のコアコレクションのウェブを検索すると、科学引用指数拡張(SCIE)、社会科学引用指数(SSCI)、芸術人文科学引用指数(AHCI)、および新たに追加されたジャーナルに掲載されたすべての記事が得られます新しいソース引用インデックス (ESCI) 著者は、18で検索する科学の Web 内のデータ...

古典的には、研究者は、彼らの研究のための文献レビューを実行するために文学データベースを使用してきました1.これらの文献データベースのもう一つの使用は、研究者が文学の体を分析した19世紀の終わりに起こった、2以来ゆっくりと成長している使用.過去数十年の間に、文献のデジタル化とオンライン文献データベースの形成は、研究者に文学の体を簡単かつ効率的に分析する機会を提供しました。たとえば、ドキュメント3、サブジェクト4、専門分野5、国6、または世界7の地域の研究実績を分析する場合などです。このタイプの分析は、書誌分析と呼ばれます。Heartsill Youngは、文献の体を分析し、歴史的発展を明らかにする統計的手法の使用として書誌分析を定義しました8.言い換えれば、書誌は引用とテキスト分析9に基づいて公開された単位の定量的研究である。
異なるデータベースは、書誌分析を行うために使用され、各データベースは異なる特性を有し、異なるサービス10を提供することができます。現在、最も一般的に使用される文献データベースは、ほぼすべての分野のための科学とスコプスのウェブであり、両方ともサブスクリプションベース11でのみ利用可能であり、Biomedicalおよび生命科学のためのPubMed、自由に利用可能なデータベース10である。Google Scholarは扱いやすいツールかもしれませんが、範囲やカバレッジの不明確さ、引用分析ツールの欠如、非ピアのインクルードなど、現在の一部の欠陥により、書誌分析ツールとして使用しないでください。レビュー非科学的な内容12,13.さらに、Googleの学者は、高度な検索とキーワード最適化14を実行するためのツールを欠いています。
いくつかの以前の研究は、文献レビューの目的のために前述の文献データベースの特徴を比較しています3,5,10,12,13,15 、16、17.しかし、本研究では、PubMed、スコプス、および Web of Science データベースを使用して書誌分析を実行する手段を提供し、それぞれの長所と短所を比較する。書誌分析は、ほぼすべての分野で研究成果を分析するために使用することができるので、対象者は、出版動向を分析しようとする研究者であろう。ヨルダンの出版物の傾向を国として分析する例は、各データベースを使用して提示されます。ヨルダンが選ばれたのは、国の書誌分析を行うことは(主題とは対照的に)あまり簡単ではないからです。さらに、ヨルダンは、著者名と国名の両方になることができるため、特に、書誌的に十分に研究されています。検索でこのような課題を克服する方法を説明します。

<table><tbody><tr><td></td><td>clarivate</td><td>N / A</td><td>Web of Scienceプロバイダー、アクセスはヨルダン大学によって行われたサブスクリプションによって提供されました。</td></tr><tr><td></td><td>Elsevier</td><td>N/A</td><td>Scopus プロバイダーで、ヨルダン大学が行ったサブスクリプションによってアクセスが提供されました。</td></tr></tbody></table>

pubmed、scopus、および web のサイエンス データベースを使用した書誌分析の比較

Comparing Bibliometric Analysis Using PubMed, Scopus, and Web of Science Databases

文献データベース(すなわち、PubMed、スコプス、科学のウェブ)は、そのカバレッジ、フォーカス、およびそれらが提供するツールの点で異なります。PubMedは主にライフサイエンスと生物医学の分野に焦点を当てていますが、スコプスとウェブ・オブ・サイエンスは学際的です。現在の研究で説明されているプロトコルは、2013-2017年にヨルダンの著者からの出版物を検索するために使用されました。このプロトコルでは、各データベースを使用してこのタイプの検索を行う方法について詳しく説明します。Scopus の検索では、ドキュメントの数が最も多くなり (11,444 件)、その後に Web のサイエンス検索 (10,943 件) が続きました。PubMed は、範囲とカバレッジ (4,363 ドキュメント) が狭いため、ドキュメントの数が少なくなります。この結果は、(1)出版物の数、(2)出版物が最も多い分野、(3)コラボレーション国、(4)オープンアクセス出版物の数の年次傾向も示しています。対照的に、PubMedには高度なキーワード最適化サービス(医療主題見出し、MeSH)があり、スコプスとWebの両方が代表的な数字を生成できる検索分析ツールを提供します。最後に、各データベースの機能について詳しく説明し、検索結果を使用して抽出できるいくつかのインデックスを提供します。本研究は、文献分析に文献データベースを使用するための基礎を提供する。

PubMed 検索の結果
この研究で行われた検索に基づいて、合計4,363件の文書が取得されました。1,767件の文書(40.5%)に対して無料のフルテキストを用意しました。2013年には、合計532件の文書が公開され、2014年には663件、2015年は811件、2016年は952件、2017年には1,405件の文書が公開されました。
結果は1,008人(23.8%)がんに関する問題を議論した文書は53人(1.2%)エイズ関連のトピックについて説明する文書。結果はまた、150 (3.5%)歯科関連の雑誌に文書が掲載され、275件(6.5%)文書は看護雑誌に掲載された。
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文献データベースは、一般的に、書誌分析として知られている、世界の特定の主題、規律、国、または地域の出版物を評価するために使用されます。現在のプロトコルでは、PubMed、Scopus、および Web of Science データベースを使用して書誌分析を行う方法について詳しく説明しています。

PubMed、Scopus、および Web のサイエンス データベースを使用した書誌分析の比較

Literature databases (i.e., PubMed, Scopus, and Web of Science) differ in terms of their coverage, focus, and the tool they provide. PubMed focuses mainly ...

この方法は、利用可能な検索データベースと最も適切なものを選択する方法に関する参考文献分析フィールドの主要な質問に答えるのに役立ちます。このプロトコルの主な利点は、研究者が読み書き分析を正常に実行できるように、異なるデータベースを使用するためのステップバイステップアプローチを提供することです。2013 年 1 月 1 日から 2017 年 12 月 31 日までの 5 年間のヨルダンの調査成果を PubMed を使用して分析するには、"高度な検索" フォームを開き、検索語としてヨルダンと入力し、検索フィールドとして Affiliation を指定します。Jordan ではない関連国から Jordan という名前の研究者によって作成されたすべてのドキュメントを除外するには、別のフィールドに Jordan と入力し、フィールドタイプ Author を選択します。2 つのフィールド間のコネクタとして NOT 演算子を選択し、[検索] をクリックします。2013 年 1 月 1 日から 2017 年 12 月 31 日までの公開日を結果ウィンドウで指定し、[記事の種類からジャーナル記事とレビュー] を選択します。2013年1月1日から2017年12月31日までの5年間のヨルダンの調査成果をScopusを使用して分析するには、Scopusのウェブサイトを開き、適切なエルゼビアのログイン情報を入力してください。次に、検索語として「ヨルダン」と入力し、検索フィールドとして所属国を指定します。検索期間を 2013 から 2017 に制限します。2013年から2013年1月1日から2017年までの意味は、2017年12月31日を意味します。次に、ドキュメントタイプを記事またはレビューに制限し、「検索」をクリックします。2013年1月1日から2017年12月31日までの5年間のヨルダンの研究成果をWeb of Scienceを使用して分析するには、Webオブサイエンスのウェブサイトを開き、適切なWebオブサイエンスアカウント情報でログインします。検索フィールドに「ヨルダン」と入力し、「住所」を指定します。2013 年から 2017 年の間の検索の期間を識別し、[検索] をクリックします。記事とレビューフィルターを使用して検索を制限し、検索履歴に保存された結果を今すぐまたは後で分析するように選択します。次に、結果をテーブル、ビジュアル ツリー マップ、バーのいずれに表示するかを指定します。ここでは、Scopus検索と科学のウェブ検索に従って、2013年から2017年までの5年間のヨルダンの出版物の年間傾向が示されています。Scopus検索の協力国によると、アメリカ合衆国はヨルダンの研究者が協力する最も一般的な国であり、サウジアラビアと英国が続きます。科学のウェブ検索によると、米国はヨルダン人が協力する最も一般的な国であり、次いでフランスとオーストリアです。ヨルダン人が公表した10の最も一般的な分野のうち、医学が最も一般的であり、次いでScopus検索に従って工学と社会科学が続きます。科学のウェブ検索によると、ヨルダン人が出版した10の最も一般的な分野のうち、工学、数学、コンピュータサイエンスがトップ3です。このプロトコルを試みる際は、分析を開始する前に適切なデータベースを選択することを忘れないでください。例えば、PubMedは生物医学のみに専念しています。このプロトコルに従い、結果をCSV形式でダウンロードした後、結果の空間表現に対して、書誌マッピングのような追加の解析方法を実行することができます。開発後、このプロトコルは、あらゆる分野の研究者が、その分野の研究動向を容易かつ効率的に探求する道を開いた。

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がん研究におけるシングルセルシーケンシングのこの計量書誌学的解析は、中国と米国が他の国よりも大幅に多くの学術論文を作成していることを示しています。バースト検出は、「腫瘍内の不均一性」、「クローン進化」、「薬物送達システム」などの新たな用語を特定し、将来の研究に影響を与えると予想されています。...

がんにおけるシングルセルシーケンシングの世界的および現在の研究動向:計量書誌学的および可視化研究

microCTによる造影小動物の血管イメージングは​​、シリアルのための迅速かつコスト効率と高スループットのテクニックです...

MicroCTを使用して造影血管イメージング

定量的PCRを用いて、我々は十分に確立されたニワトリCAMモデルは定量的に遠隔臓器へのヒト腫瘍細胞の転移を分析するために使用できる方法を示します。...

鳥類胚のモデルを使用して、がんの転移の定量的解析

光学系は、FITC標識赤血球と肝微小循環を可視化するために、レーザーアシストりんと血管中の酸素分圧を測定​​するために開発されました。このメソッドは、微小血管の構造、直径、血流速度、および酸素分圧を分析することにより、生理学的および病理学的メカニズムを調べるために使用することができます。...

肝微小循環における血流と酸素消費量の可視化と分析：急性肝炎モデルへの応用

私たちは、網膜剥離のトランスクリプトーム解析のために網膜切除から網膜のサンプルを使用していました。我々は外科ブロックと実験室間のRNA保全を可能に手順を開発しました。我々は精製されたRNAはマイクロアレイ解析に適していることを保証するために、塩化セシウム遠心法によってRNAを精製するための標準化されたプロトコル。...

ジャーナルを用いたヒト網膜手術標本のトランスクリプトーム解析

miRNAを用いた乳がん組織におけるmiRNA発現の臨床病理学的解析<em&gt;その場で</em&gt;ハイブリダイゼーション

この原稿は、制御された環境で内皮細胞のチューブ形成を使用して、特定の化合物または状態が血管新生に及ぼす影響を定量化するチューブ形成アッセイについて説明しています。...

戦略的な内皮細胞管形成アッセイ：細胞外マトリックスおよび成長因子の比較は、細胞外マトリックスを削減しました

この原稿は、スマートフォンアプリケーションによって記録された運動学的測定の同時有効性を、矢状面内の3Dモーションキャプチャシステムと比較してテストする方法を説明しています。このプロトコルにより、臨床医はスマートフォンをセットアップして、人間の動きをビデオでキャプチャすることができます。...

スマートフォン（ViMAS）を使用してビデオ運動解析：パイロットスタディ

このプロトコルは、げっ歯類を電子タバコ蒸気（E蒸気）およびタバコ煙にさらす方法を記載している。暴露チャンバは、E蒸気またはタバコの煙を齧歯類に送達する自動ポンピングシステムで麻酔チャンバを改変することによって構築される。このシステムは、多くの実験的エンドポイントに対応するように簡単に変更することができます。...

電子たばこの蒸気とたばこの煙が小説に与える影響の比較<em&gt;インビボ</em&gt;露光システム

本研究比較リレーショナルと非リレーショナル (NoSQL) は、医療情報システムを標準化します。このようなデータベース管理システム (DBMS) のクエリの応答時間の計算量が 2...

リレーショナル (MySQL) と NoSQL の複雑さ増加クエリの実行 (MongoDB 存在) ISO/EN 13606 標準化された電子カルテ データベースのサイズ増加

学ぶ PubMed、Scopus、Web of Scienceを用いた書誌分析の手法。検索パラメータの設定や除外基準の適用など、ステップバイステップで研究評価を行う方法を解説。研究者が効率的に文献データベースを活用できる実践的プロトコルです。

PubMed、Scopus、および Web のサイエンスデータベースを使用した書誌分析の比較

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PubMed、Scopus、および Web のサイエンス データベースを使用した書誌分析の比較

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