Name: PubMed, 스코퍼스 및 과학 데이터베이스 웹을 사용한 참고 문헌 분석 비교 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-10-24T12:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 2 s
Description: 배우세요 PubMed, Scopus, Web of Science를 활용한 참고 문헌 분석 방법입니다. 이 프로토콜은 연구자들이 단계별로 데이터베이스를 활용하여 특정 분야나 지역의 연구 성과를 효과적으로 평가할 수 있도록 안내합니다.

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저자는이 연구를위한 비디오 제작을 지원하기 위해 기금에 대한 과학 연구의 학장에게 감사드립니다. 저자는 또한 이 연구의 영어 검토를 위해 요르단 대학의 영어 및 문학학과 인 Aseel Zabin 박사에게 감사를 표하고 싶습니다.

참고: 다음은 검색 메서드이며 각 메서드에 대한 예제 검색이 제공됩니다. 참고로 특히 참고 문헌 분석과 관련된 부품도 제공됩니다.
1. 펍메드
<ol><li>PubMed 홈페이지(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)에서 고급 검색을 선택합니다.</li>
	<li>검색 필드에 원하는 검색어를 입력합니다. 의료 주제 제목(MeSH) 데이터베이스에서 검색어를 선택합니다. 다음 예제에서는 "암"에 있는 연구를 평가하는 방법을 자세히 설명합니다.<ol>
<li>MeSH 데이터베이스 열기: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.</li>
		<li>검색 필드에 "암"이라는 단어를 입력합니다.</li>
		<li>"신 생물"은 관련 주제를 색인하는 데 사용되는 단어이기 때문에 결과가 검색 상단에 "neoplasms"라는 단어를 표시하는지 확인하십시오.</li>
		<li>"신 생물"이라는 용어 아래에 나열된 다른 용어를 클릭하여 확인하십시오. 결과는 유사한주제(예를 들어, 종양)를 설명하는 데 사용되는 다른 용어를 보여주고, 또한 용어 신 생물 아래에 다른 하위 범주(subheadingss)를 나열합니다.</li>
		<li>작성기 섹션의 드롭다운 목록을 사용하여 PubMed에서 용어를 검색할 문서의 필드를 지정합니다. 모든 필드, 제목, 초록, 저자, 소속, 이해 상충, 언어, 저널, 발행물, 게시자, 게시 유형, 교부수 번호, ISBN 및 MeSH 용어를 사용할 수 있습니다.</li>
		<li>필요한 만큼 필드를 추가하고 이러한 필드(AND, OR 또는 아님) 간의 관계를 선택합니다. 자세한 내용은 표 1을 참조하십시오.</li>
	</ol></li>
	<li>검색을 클릭합니다.</li>
	<li>표 2에 설명된 대로 사용할 수 있는 다른 필터를 사용하여 검색 결과를 더 구체화합니다. 이제부터는 첫 번째 단계에서 액세스한 고급 검색 기록에 최종 검색이 저장됩니다. 즉, 이 단계에서 검색을 일시 중지하고 나중에 다시 시작할 수 있습니다.</li>
	<li>각 새 검색이 고급 검색 기록 화면에 저장되어숫자(예:#2)가 할당되도록 합니다. 위의 검색 필드에 이 숫자를 사용하여 검색된쿼리(예: "#2 #1 않음")를 빼서 검색 #2 검색 #1 결과를 뺍니다.</li>
	<li>결과를 내보내 서 추가 분석합니다.<ol>
<li>FLink 도구(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi)를 사용하여 결과를 CSV(쉼표 분리된 값) 형식으로 내보내고 데이터베이스에서 PubMed를 선택하여 드롭다운 목록을 시작합니다.</li>
		<li>입력 화면에서 엔트레즈 기록에서 입력을 선택하면 고급 PubMed 검색 기록이 드롭다운 목록에 표시됩니다.</li>
		<li>PubMed 고급 검색에서 이전 단계에서 수행된 검색을 선택하고 제출을 클릭합니다.</li>
		<li>CSV 형식 파일에서 검색 결과를 내보내는 옵션을 제공하므로 결과 보고서를 봅니다.</li>
	</ol></li>
	<li>PubMed를 사용하여 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 요르단 연구 성과를 분석하기 위해 다음 단계를 수행합니다.<ol>
<li>PubMed 웹 사이트(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)의 문서 검색 양식에서 고급 검색 양식을 엽니다.</li>
		<li>Jordan을 검색어로 사용하고 제휴를 검색 필드로 지정합니다. PubMed는 소속을저자(즉, 저자의 이름, 주소, 소속)와 관련된 모든 정보로 해석하므로 소속 국가가 요르단이 아닌 "요르단"이라는 저자가 작성한 문서를 제외합니다. 이러한 관련없는 결과를 포함하지 않으려면 아래 단계에 따라.</li>
		<li>다른 필드에 요르단을 입력하고 필드 유형 작성자를 선택합니다.</li>
		<li>연산자를 두 필드 간의 관계로 선택하고 검색을 클릭합니다.</li>
		<li>결과 창에서 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지의 게시 날짜를 지정하고 문서 유형에서 저널 아티클 및 검토를 선택합니다.</li>
		<li>FLink(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi)를 열고 PubMed를 데이터베이스로 선택합니다.</li>
		<li>입력 화면에서 Entrez 기록에서 입력을 선택하고 드롭다운 목록에서 검색을 선택합니다.</li>
		<li>CSV 다운로드를 클릭합니다. 참고: 그림 1은 보고서의 각 섹션에 대한 추가와 함께 PubMed 검색 보고서를 자세히 설명합니다.</li>
	</ol></li>
</ol>2화 스코푸스
<ol><li>Scopus 데이터베이스의 전체 검색 기능에 액세스하려면 등록하십시오. 교육 기관은 일반적으로 Scopus에 등록되어 있기 때문에 지역 교육 기관이 이미 등록되어 있고 데이터베이스에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오.</li>
	<li>웹 사이트(www.scopus.com)로 이동하여 기본적으로 Scopus는 문서 검색 양식 화면을 엽니다.</li>
	<li>사용 가능한 검색 필드에 원하는 검색어를 입력합니다.</li>
	<li>검색할 아티클의 필드를 지정합니다. 모든 필드, 제목, 초록, 키워드, 저자, 소속, 자금 조달 정보, 언어, 참조, 컨퍼런스, ISSN, CODEN, DOI, ORCID 및 CAS 번호와 같은 검색 필드를 사용할 수 있습니다.</li>
	<li>다른 필드를 추가하여 새로 추가된 필드와 이미 입력한 다른 필드(AND, OR 또는 및 NOT) 간의 관계를 검색하고 나타냅니다. 자세한 내용은 (표 1)을 참조하십시오.</li>
	<li>제한 옵션을 사용하여 Scopus에서 제공하는 옵션에 따라 검색을 제한할 수 있습니다(표 2.검색을 실행한 후) 검색을 저장하고 필요한 경우 나중에 계속합니다.<ol>
<li>이 경우 검색 기준을 충족하는 아티클이 추가될 때 전자 메일이 전송되는 설정 경고를 사용하여 경고를 설정합니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Scopus가 각 옵션에 포함된 문서 수를 표시하는 Scopus(표 2)에서 제공하는 옵션 중에서 선택하여 검색 결과를 직접 수정합니다.</li>
	<li>Scopus 웹 사이트에서 직접 결과를 분석하거나 검색 조건을 완료한 후 zip 또는 CSV 형식으로 결과를 내보낼 수 있습니다.</li>
	<li>Scopus를 사용하여 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 요르단 연구 출력을 분석하기 위해 다음 단계를 수행합니다.<ol>
<li>웹 사이트(www.scopus.com)로 이동하여 기본적으로 Scopus는 문서 검색 양식 화면을 엽니다.</li>
		<li>문서 검색 양식에서 검색 용어로 Jordan을 입력합니다.</li>
		<li>제휴 국가를 검색 필드로 지정합니다.</li>
		<li>검색 기간을 2013년에서 2017년으로 제한합니다. 2013년 1월 1일부터 2017년 1월 12일까지의 의미는 31/12/2017입니다.</li>
		<li>문서 유형을 문서 또는 검토로 제한한 다음 검색을 클릭합니다. 참고: 그림 2는 보고서의 각 섹션에 대한 추가와 함께 Scopus 검색 보고서를 자세히 설명합니다.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 과학의 거미줄
<ol><li>과학 웹 데이터베이스의 전체 검색 기능에 액세스하려면 등록하십시오. 지역 기관이 이미 등록되어 있고 교육 기관이 일반적으로 과학 웹에 등록되어 있기 때문에 데이터베이스에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오.</li>
	<li>과학 웹 홈페이지(www.webofknowledge.com)로 이동합니다. 웹 사이트는 기본 검색을 열고 검색을 위해 선택한 데이터베이스로 과학 코어 컬렉션의 웹을 포함합니다.</li>
	<li>표 2에서 자세히 설명한 대로 필드를 검색합니다.</li>
	<li>다른 필드(필요한 경우)를 추가하여 AND, OR 또는 NOT으로 두 필드를 모두 연결합니다. 표 1을 참조하십시오.</li>
	<li>검색된 기간을 1945로 정의합니다. 검색을 완료하면 결과가 기록에 저장되며 언제든지 반환할 수 있습니다. 필요한 경우 새 문서가 검색 보고서에 추가되면 경고를 설정합니다.</li>
	<li>데이터, 인용 된 시간, 사용 횟수 또는 제공 된 드롭 다운 목록에서 다른 범주에 따라 결과를 정렬합니다.</li>
	<li>과학 웹에서 제공하는 옵션(표 2)에서 제공하는 옵션중에서 선택하여 각 옵션에 포함된 문서 수를 표시하여 검색 결과를 직접 구체화합니다.</li>
	<li>결과를 보고 트리 맵 또는 막대 그래프를 통해 분석합니다. 각 범주의 개수를 보여주는 테이블이 있습니다.</li>
	<li>결과를 다운로드합니다. Scopus 및 PubMed와 달리 과학 웹은 한 번에 5,000개의 레코드만 다운로드할 수있습니다(예: 10,000개의 결과 검색이 두 개의 일괄 처리로 다운로드되고 처음 5,000개 레코드의 첫 번째 일괄 처리 및 다음 5,000개 레코드에 대한 두 번째 일괄 처리).</li>
	<li>2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 과학 웹을 사용하여 요르단 연구 성과를 분석하기 위해 다음 단계를 수행한다.<ol>
<li>검색 필드에 요르단을 입력하고 주소를 검색 필드로 지정합니다.</li>
		<li>2013년과 2017년 사이의 검색 기간을 확인하고 검색을 클릭합니다.</li>
		<li>아티클 및 검토 필터를 사용하여 검색을 제한합니다.</li>
		<li>현재 또는 나중에 검색 기록에 저장된 결과를 분석하도록 선택합니다.</li>
		<li>테이블 또는 시각적 트리 맵 및 막대의 형태로 결과를 분석하도록 선택합니다. 참고: 그림 3에서는 보고서의 각 섹션에 대한 추가가 있는 과학 웹 검색 보고서에 대해 자세히 설명합니다.</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>
<li>Hood, W., Wilson, C. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1023/A:1017919924342">The literature of bibliometrics, scientometrics, and informetrics.</a> Scientometrics. 52 (2), 291-314 (2001).</li>
<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>
<li>AlRyalat, S. A., Malkawi, L. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s12109-018-9572-5">International Collaboration and Openness in Jordanian Research Output: A 10-year Publications Feedback.</a> Publishing Research Quarterly. 34 (2), 265-274 (2018).</li>
<li>Falagas, M. E., Karavasiou, A. I., Bliziotis, I. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimates+of+global+research+productivity+in+virology%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Medical+Virology%22%5BJournal%5D)">Estimates of global research productivity in virology.</a> Journal of Medical Virology. 76 (2), 223-229 (2005).</li>
<li>Young, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aYoung%2C+H+%22The+ALA+glossary+of+library+and+information+science%22">The ALA glossary of library and information science</a>. , Ediciones Díaz de Santos. (1983).</li>
<li>Broadus, R. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/BF02016680">Toward a definition of bibliometrics.</a> Scientometrics. 12 (5-6), 373-379 (1987).</li>
<li>Falagas, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+PubMed%2C+Scopus%2C+web+of+science%2C+and+Google+scholar%3A+strengths+and+weaknesses%5BTitle%5D)+AND+%22The+FASEB+Journal%22%5BJournal%5D)">Comparison of PubMed, Scopus, web of science, and Google scholar: strengths and weaknesses.</a> The FASEB Journal. 22 (2), 338-342 (2008).</li>
<li>Guz, A. N., Rushchitsky, J. J. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10778-009-0189-4">Scopus: A system for the evaluation of scientific journals.</a> International Applied Mechanics. 45 (4), 351(2009).</li>
<li>Jacso, P. <a target="_blank" href="https://www.researchgate.net/publication/234144770_As_we_may_search-Comparison_of_major_features_of_the_Web_of_Science_Scopus_and_Google_Scholar_citation-based_and_citation-enhanced_databases">As we may search-comparison of major features of the Web of Science, Scopus, and Google Scholar citation-based and citation-enhanced databases.</a> CurrentScience. 89 (9), 1537-1547 (2005).</li>
<li>Li, J. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15424065.2010.505518">Citation analysis: Comparison of Web of Science, Scopus, Scifinder, And Google Scholar.</a> Journal of Electronic Resources in Medical Libraries. 7 (3), 196-217 (2010).</li>
<li>Levine-Clark, M., Kraus, J. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1300/J122v27n04_02">Finding chemistry information using Google Scholar: a comparison with Chemical Abstracts Service.</a> Science & Technology Libraries. 27 (4), 3-17 (2007).</li>
<li>Gavel, Y., Iselid, L. <a target="_blank" href="https://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/14684520810865958">Web of Science and Scopus: a journal title overlap study.</a> Online Information Review. 32 (1), 8-21 (2008).</li>
<li>Harzing, A. W., Alakangas, S. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-015-1798-9">Google Scholar, Scopus and the Web of Science: a longitudinal and cross-disciplinary comparison.</a> Scientometrics. 106 (2), 787-804 (2016).</li>
<li>Aghaei Chadegani, A., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAghaei+Chadegani%2C+A+%22A+comparison+between+two+main+academic+literature+collections%3A+Web+of+Science+and+Scopus+databases%22">A comparison between two main academic literature collections: Web of Science and Scopus databases</a>. , (2013).</li>
<li>Testa, J. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19186444.2009.11658213?journalCode=rncr20">The Thomson Reuters journal selection process.</a> Transnational Corporations Review. 1 (4), 59-66 (2009).</li>
<li>Web of Science Core Collection: Web of Science: Summary of Coverage. , 
 <a target="_blank" href="http://clarivate.libguides.com/woscc/coverage">http://clarivate.libguides.com/woscc/coverage</a> (2018).</li>
<li>Burnham, J. F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBurnham%2C+JF+%22Scopus+database%3A+a+review%22">Scopus database: a review</a>. 3 (1), Biomedical Digital Libraries. 1(2006).</li>
<li>Pubmed. , 
 <a target="_blank" href="www.ncbi.nlm.nih.gov/">www.ncbi.nlm.nih.gov/</a> (2018).</li>
<li>Scopus. , 
 <a target="_blank" href=" www.scopus.com "> www.scopus.com </a> (2018).</li>
<li>Web of Science. , 
 <a target="_blank" href="www.webofknowledge.com">www.webofknowledge.com</a> (2018).</li>
<li>Small, H. <a target="_blank" href="https://dl.acm.org/citation.cfm?id=308932">Visualizing science by citation mapping.</a> Journal of the American society for Information Science and Technology. 50 (9), 799-813 (1999).</li>
<li>Cobo, M. J. <a target="_blank" href="https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/asi.21525">Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools.</a> Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62 (7), 1382-1402 (2011).</li>
<li>World bank. , 
 <a target="_blank" href="http://www.worldbank.org">http://www.worldbank.org</a> (2018).</li>
<li>Statistical Yearbook – 60th issue. , 
 <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>

모든 저자는 잠재적 이해 상충을 공개하지 않습니다.

이 연구에서는 PubMed, Scopus 및 과학 웹 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 수행하는 단계가 제공되었습니다. 참고 문헌 분석 서비스에 가장 친절하고 가장 쉬운 도구가 과학의 웹이라는 것이 나타났습니다. 그러나 단점은 서비스를 무료로 사용할 수 없다는 것입니다. PubMed는 생물 의학 과학에 전념하고 생물 의학 과목의 분석을 최적화하는 데 도움이 될 수있는 여러 다른 국립 의학 도서관 (NLM) 도구와 제휴하고 있습니다. 의료 주제 제목 (MeSH)는 전문 인덱싱 도구입니다, PubMed 데이터베이스에 새로운 기사를 추가하면, 기사는 논의 주요 주제에 대한 전문가에 의해 검색됩니다, 그리고 MeSH의 목록은 각 기사에 할당됩니다. 다른 한편으로는, 그것의 주요 단점은 그것을 사용 하는 방법에 대 한 좋은 지식을 필요로 한다는 것입니다. 과학 핵심 컬렉션의 웹을 검색하면 과학 인용 지수 확장 (SCIE), 사회 과학 인용 지수 (SSCI), 예술 및 인문학 인용 지수 (AHCI) 및 새로 추가 된 저널에 게시 된...

고전적으로, 연구원은 그들의 연구 결과를 위한 문학 검토를 능력을 발휘하기 위하여 문학 데이터베이스를이용했습니다 1. 이 문학 데이터베이스의 또 다른 사용은 19세기 말에 발생, 연구원은 문학의 시체를 분석, 천천히 이후 성장 하는 사용2. 지난 수십 년 동안, 문학을 디지털화하고 온라인 문학 데이터베이스의 형성은 연구원에게 문학과 연구 성과의 본문을 쉽고 효율적으로 분석 할 수있는 기회를 제공했습니다. 예를 들어 문서3,주제4,분야5,국가6,또는 세계7의지역에 대한 연구 성과를 분석하는 것이다. 이러한 유형의 분석을 참고 문헌 분석이라고 합니다. 하트실 영은 참고문헌을 통계적 방법의 사용으로 정의하여 문헌의 본문을 분석하여 역사적발전을8로 밝혔다. 즉, 서지척도는 인용 및 텍스트 분석9에기초하여 출판된 단위의 정량적 연구이다.
서로 다른 데이터베이스는 참고 문헌 분석을 수행하는 데 사용되며 각 데이터베이스는 서로 다른 특성을 가지며 서로 다른 서비스를 제공할 수있습니다 10. 현재, 가장 일반적으로 사용되는 문헌 데이터베이스는 거의 모든 분야에 대한 과학 및 스코푸스의 웹이며, 모두 구독 기준으로 만 사용할 수11,및 PubMed 생물 의학 및 생명 과학, 자유롭게 사용할 수있는 데이터베이스10. 또한 Google Scholar는 다루기 쉬운 도구가 될 수 있지만 불분명한 범위 및 적용 범위, 인용 분석 도구의 부족 및 비 피어 포함과 같은 일부 결함으로 인해 현재 참고 문헌 분석 도구로 사용해서는 안됩니다. 검토 비 과학 적인 내용12,13. 또한, 구글 학자는 고급 검색 및 키워드 최적화를 수행하기위한 도구가 부족14.
몇 가지 이전 연구는 문학 검토 목적을 위해 앞서 언급 한 문학 데이터베이스의 기능을 비교3,5,10,12,13, 15 ,16,17. 그러나, 이 연구에서는 PubMed, Scopus 및 과학 데이터베이스가 참고 문헌 분석을 수행하는 데 사용되는 수단이 제공되며 각 데이터베이스에 대한 장단점을 비교할 수 있습니다. 참고 문헌 분석은 거의 모든 분야의 연구 출력을 분석하는 데 사용할 수 있으므로 대상은 출판 동향을 분석하려는 연구원이 될 것입니다. 요르단의 발행 동향을 국가로 분석하는 예는 각 데이터베이스를 사용하여 제시될 것이다. 요르단은 한 국가에 대한 서지 분석(주제와 는 대조적으로)이 매우 간단하지 않기 때문에 선택되었다. 또한 요르단은 저자 이름과 국가 이름이 될 수 있으므로 참고 문헌방식으로 제대로 연구되지 않습니다. 우리는 검색에서 이러한 도전을 극복하는 방법을 설명합니다.

<table><tbody><tr><td></td><td>Clarivate</td><td>N/A</td><td>Web of Science 제공업체로, 요르단 대학교의 구독으로 액세스가 제공되었습니다.</td></tr><tr><td></td><td>엘스비어</td><td>N/A</td><td>Scopus 제공업체로, 요르단 대학교의 구독을 통해 액세스 권한이 제공되었습니다.</td></tr></tbody></table>

pubmed, 스코퍼스 및 과학 데이터베이스 웹을 사용한 참고 문헌 분석 비교

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

문학 데이터베이스(즉,PubMed, 스코퍼스 및 과학 웹)는 적용 범위, 초점 및 제공하는 도구면에서 다릅니다. PubMed는 주로 생명 과학 및 생물 의학 분야에 중점을 두고 있는 반면 스코푸스와 과학 웹은 다학제입니다. 현재 연구에 설명된 프로토콜은 2013-2017년 도내 요르단 저자들의 출판물을 검색하는 데 사용되었다. 이 프로토콜에서는 각 데이터베이스를 사용하여 이러한 유형의 검색을 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. Scopus 검색 결과 문서 수가 가장 많았고(11,444건), 과학 웹 검색(10,943건)이 그 뒤를 이었습니다. PubMed는 더 좁은 범위와 범위(4,363개의 문서)로 인해 적은 수의 문서를 생성했습니다. 결과는 또한 (1) 출판물의 수, (2) 출판물이 가장 많은 분야, (3) 공동 작업 국가 및 (4) 오픈 액세스 출판물의 수와 같은 연간 추세를 보여줍니다. 반면 PubMed는 정교한 키워드 최적화서비스(예:의료 제목 또는 MeSH)를 보유하고 있으며 스코푸스와 웹 은 모두 대표적인 수치를 생성할 수 있는 검색 분석 도구를 제공합니다. 마지막으로 각 데이터베이스의 기능에 대해 자세히 설명하고 검색 결과를 사용하여 추출할 수 있는 여러 인덱스가 제공됩니다. 이 연구는 참고 문헌 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 위한 기반을 제공합니다.

PubMed 검색 결과
이 연구에서 수행된 검색을 기반으로 총 4,363건의 문서가 검색되었습니다. 무료 전체 텍스트는 1,767건(40.5%)에 사용할 수 있었습니다. 2013년에는 총 532건, 2014년 663건, 2015년 811건, 2016년 952건, 2017년 1,405건의 문건이 출간되었다.
그 결과 1,008명(23.8%)이 암과 관련된 문제를 논의한 반면, 53명(1.2%)만이 암과 관련된 문제를 논의했습니다. 문서는 에이즈 관련 주제를 논의했다. 또한 150명(3.5%)이 논문은 치과 관련 저널에 게재되었으며, 275건(6.5%) 문서는 간호 저널에 발표되었다.
<p class="jove_conten...

문헌 데이터베이스는 일반적으로 특정 주제, 분야, 국가 또는 세계의 지역에서 간행물을 평가하는 데 사용됩니다, 참고 문헌 분석으로 알려진 연습. 현재 프로토콜에서는 PubMed, Scopus 및 과학 웹 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 수행하는 방법을 자세히 설명합니다.

PubMed, 스코퍼스 및 과학 데이터베이스 웹을 사용한 참고 문헌 분석 비교

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 ...

이 메서드는 사용 가능한 검색 데이터베이스 및 가장 적합한 데이터베이스를 선택하는 방법에 대한 참고 문헌 분석 필드의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 프로토콜의 주요 장점은 모든 연구원이 참고문헌 분석을 성공적으로 수행할 수 있도록 다양한 데이터베이스를 사용하는 단계별 접근 방식을 제공한다는 것입니다. 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 5년 동안 요르단 연구 실적을 분석하기 위해 PubMed를 사용하여 고급 검색 양식을 열고 요르단을 검색어로 입력하여 소속을 검색 필드로 지정합니다.요르단이라는 연구원이 작성한 모든 문서를 요르단이 아닌 제휴 국가에서 제외하려면 다른 분야에서 요르단을 입력하고 필드 유형 작성기를 선택합니다. NOT 연산자는 두 필드 사이의 커넥터로 선택하고 검색을 클릭합니다. 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지의 발행일을 결과 창에서 지정하고 기사 유형에서 저널 기사 및 검토를 선택합니다.2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 5년 동안 요르단 연구 산출량을 분석하기 위해 스코푸스를 사용하여 스코푸스 웹사이트를 개설하고 적절한 엘스비어 로그인 정보를 입력한다. 다음으로 요르단을 검색어로 입력하고 소속 국가를 검색 필드로 지정합니다. 검색 기간을 2013년부터 2017년까지 제한합니다.2013년 1월 1일부터 2017년까지는 2017년 12월 31일까지를 의미합니다. 그런 다음 문서 유형을 문서 또는 검토로 제한하고 검색을 클릭합니다. 2013년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 5년 동안 요르단 연구 산출량을 분석하기 위해 과학 웹 웹 웹사이트를 개설하고 적절한 과학 웹 계정 정보로 로그인합니다.검색 필드에 요르단을 입력하고 주소를 지정합니다. 검색 기간을 2013년에서 2017년 사이로 식별하고 검색을 클릭합니다. 아티클 및 검토 필터를 사용하여 검색을 제한하고 현재 또는 그 이후에 검색 기록에 저장된 결과를 분석하도록 선택합니다.그런 다음 결과를 테이블, 시각적 트리 맵 또는 막대에 표시해야 하는지 여부를 나타냅니다. 여기서, 스코푸스 검색 및 과학 검색의 웹에 따라 2013년에서 2017년 사이 5년 동안 요르단 간행물의 연간 동향이 표시됩니다. 스코푸스 수색협력국에 따르면 미국은 요르단 연구원들이 협력하는 가장 흔한 국가이며 사우디아라비아와 영국이 그 뒤를 잇고 있다.과학 의 웹 검색에 따르면, 미국은 요르단이 협력하는 가장 일반적인 나라이며 프랑스와 오스트리아가 그 뒤를 잇고 있습니다. 요르단 인들이 출판한 10개의 가장 일반적인 분야 중 의학이 가장 일반적이며, 스코푸스 수색에 따른 공학과 사회 과학이 뒤따릅니다. 과학 검색의 웹에 따르면, 요르단 사람들이 출판 한 10 가장 일반적인 분야 중, 엔지니어링, 수학 및 컴퓨터 과학은 상위 3 개입니다.이 프로토콜을 시도하는 동안 분석을 시작하기 전에 적절한 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어 PubMed는 생물 의학 에만 전념하고 있습니다. 이 프로토콜에 따라 CSV 형식으로 결과를 다운로드한 후, 결과의 공간 표현을 위해 서문 매핑과 같은 추가 분석 방법을 수행할 수 있습니다.개발 후, 이 프로토콜은 모든 분야의 연구원들이 자신의 분야의 연구 동향을 쉽고 효율적으로 탐구할 수 있는 길을 열었습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

암 연구에서 단세포 염기서열 분석에 대한 이러한 서지 분석은 중국과 미국이 다른 국가보다 훨씬 더 많은 학술 논문을 생산한다는 것을 나타냅니다. 버스트 검출은 '종양 내 이질성(intra-tumor heterogeneity)', '클론 진화(clonal evolution)', '약물 전달 시스템(drug delivery systems)'과 같은 새로운 용어를 식별하며, 이는 향후 연구에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

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정량 PCR을 사용하여, 우리는 잘 설립된 여자 CAM 모델이 양적 먼 기관으로 인간의 종양 세포의 전이를 분석하는 데 사용할 수있는 방법을 보여줍니다.

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광학 시스템은 FITC-라벨이 적혈구와 간장 microcirculation을 시각화하고 레이저를 이용한 phosphorimetry으로 microvessels에서 산소의 부분 압력을 측정하기 위하여 개발되었습니다. 이 방법은 microvascular 구조, 직경, 혈류 속도 및 산소 장력을 분석하여 생리 및 병리 학적 메커니즘을 조사하는 데 사용할 수 있습니다.

급성 간염 모델 신청 : 시각화와 간장 Microcirculation의 혈류와 산소 소비 분석

우리는 망막 박리의 transcriptomic 분석 retinectomy에서 망막 샘플을 사용했습니다. 우리는 수술 블록과 실험 사이의 RNA 절약 할 수있는 절차를 개발했다. 우리는 정제 된 RNA를이 마이크로 어레이 분석에 적합하다는 것을 보장하기 위해 세슘 염화물 원심하여 RNA를 정화하는 표준 프로토콜입니다.

저널을 사용하여 인간의 망막 수술 표본의 Transcriptomic 분석

여기에서는 miRNA in situ hybridization을 사용하여 유방암 환자 샘플에서 miRNA 발현을 검출하는 프로토콜을 제시합니다.

miRNA의를 사용하여 유방암 조직에서의 miRNA 발현의 임상 병리학 적 분석<em&gt; 현장에서</em&gt; 하이브리드

이 원고는 통제된 환경에서 내피 세포관 형성을 사용하여 혈관 신생에 대한 주어진 화합물 또는 조건의 효과를 정량화하기 위한 튜브 형성 분석을 설명합니다.

전략적 내피 세포 관 형성의 분석 : 감소 세포 외 매트릭스 세포 외 기질과 성장 인자를 비교

이 원고는 시상면의 3D 모션 캡처 시스템과 비교하여 스마트폰 애플리케이션에 의해 기록된 운동학적 측정의 동시 유효성을 테스트하는 방법을 설명합니다. 이 프로토콜을 통해 임상의는 사람의 움직임을 비디오로 캡처하기 위해 스마트폰을 설정할 수 있습니다.

비디오 운동 분석을 사용하여 스마트 폰 (ViMAS) : 파일럿 연구

이 프로토콜은 설치류를 전자 담배 (E-vapor) 및 담배 연기에 노출시키는 방법을 설명합니다. 노출 챔버는 설치류에 전자 증기 또는 담배 연기를 전달하는 자동화 된 펌핑 시스템으로 마취 챔버를 개조하여 구성됩니다. 이 시스템은 많은 실험적 엔드 포인트를 수용하도록 쉽게 수정할 수 있습니다.

전자 담배와 담배 연기의 효과 비교<em&gt; In Vivo</em&gt; 노출 시스템

이 연구 비교 관계형 및 비-관계형 (NoSQL) 표준화 의료 정보 시스템. 복잡 한 계산 같은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)을 쿼리 응답 시간이 배로 크기의 데이터베이스를 사용 하 여 계산 됩니다. 이러한 결과 다른 시나리오와 문제 각 데이터베이스 접근 방법의 적합성의 토론 도움이.

관계형 (MySQL)에 NoSQL 복잡성 증가 하는 쿼리를 실행 (MongoDB 존재) ISO/EN 13606 표준화 EHR 데이터베이스 크기 증가

배우세요 PubMed, Scopus, Web of Science를 활용한 참고 문헌 분석 방법입니다. 이 프로토콜은 연구자들이 단계별로 데이터베이스를 활용하여 특정 분야나 지역의 연구 성과를 효과적으로 평가할 수 있도록 안내합니다.

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