Het vergelijken van bibliometrische analyse met behulp van PubMed, Scopus en web of Science databases
24 oktober 2019
Literatuur databases worden vaak gebruikt om publicaties te beoordelen in een bepaald onderwerp, discipline, land of regio van de wereld, een praktijk die bekendstaat als bibliometrische analyse. Het huidige protocol Details over het gebruik van PubMed, Scopus, en web of Science databases te doen bibliometrische analyse.
Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen in het veld bibliometrische analyse over de beschikbare zoekdatabases en hoe u de meest geschikte kiezen. Het belangrijkste voordeel van dit protocol is dat het een stapsgewijze benadering biedt voor het gebruik van verschillende databases, zodat elke onderzoeker een bibliometrische analyse met succes kan uitvoeren. Als u de Jordaanse onderzoeksoutput gedurende een periode van vijf jaar tussen 1 januari 2013 en 31 december 2017 wilt analyseren, opent u het formulier Geavanceerd zoeken en voert u Jordanië in als zoekterm, waarbij aansluiting als zoekveld wordt opgegeven.
Als u alle documenten wilt uitsluiten die door een onderzoeker met de naam Jordan zijn geschreven, uit een gelieerd land dat geen Jordanië is, typt u Jordanië in een ander veld en selecteert u het veldtype Auteur. Selecteer de operator NOT als de verbindingslijn tussen de twee velden en klik op Zoeken. Geef de publicatiedatums op van 1 januari 2013 tot 31 december 2017 in het resultatenvenster en selecteer Journaalartikel en beoordeling op basis van artikeltypen.
Om de Jordaanse onderzoeksoutput gedurende een periode van vijf jaar tussen 1 januari 2013 en 31 december 2017 te analyseren, open u met Behulp van Scopus de Scopus-website en voer de juiste Elsevier-inloggegevens in. Voer vervolgens Jordanië in als de zoekterm en geef Het land van de aansluiting op als het zoekveld. Beperk de zoekduur van 2013 tot 2017.
Merk op dat vanaf 2013 betekent van 1 januari 2013 en tot 2017 betekent tot 31 december 2017. Beperk vervolgens het documenttype tot artikel of controle en klik op Zoeken. Om de Jordaanse onderzoeksoutput gedurende een periode van vijf jaar tussen 1 januari 2013 en 31 december 2017 te analyseren, met behulp van Web of Science, opent u de web-of-science-website en logt u in met de juiste Web of Science-accountgegevens.
Voer Jordanië in het zoekveld in en geef Adres op. Identificeer de duur van de zoekopdracht tussen 2013 en 2017 en klik op Zoeken. Beperk de zoekopdracht met behulp van de filters Artikel en Controle en selecteer om de resultaten te analyseren die nu of later in de zoekgeschiedenis zijn opgeslagen.
Geef vervolgens aan of de resultaten moeten worden weergegeven in een tabel, een visuele structuurkaart of balken. Hier worden de jaarlijkse trends in de Jordaanse publicatie gedurende het interval van vijf jaar 2013 tot 2017 weergegeven op basis van de Scopus-zoekopdracht en het Web of Science-zoekopdracht. Volgens het land van samenwerking in de Scopus zoeken, de Verenigde Staten van Amerika is de meest voorkomende land waarmee Jordaanse onderzoekers samenwerken, gevolgd door Saoedi-Arabië en het Verenigd Koninkrijk.
Volgens het Web of Science zoeken, de Verenigde Staten is de meest voorkomende land waarmee Jordaniërs samenwerken, gevolgd door Frankrijk en Oostenrijk. Van de 10 meest voorkomende disciplines waarbinnen Jordaniërs hebben gepubliceerd, is de geneeskunde de meest voorkomende, gevolgd door engineering en de sociale wetenschappen volgens de Scopus-zoekopdracht. Volgens het Web of Science zoeken, van de 10 meest voorkomende disciplines waarbinnen Jordaniërs hebben gepubliceerd, engineering, wiskunde, en computerwetenschappen zijn de top drie.
Tijdens het proberen van dit protocol is het belangrijk om te onthouden om de juiste database te selecteren voordat u uw analyse start. PubMed is bijvoorbeeld alleen gewijd aan biomedische wetenschappen. Na dit protocol en na het downloaden van de resultaten in CSV-formaat, kunnen aanvullende analysemethoden zoals een bibliometrische mapping worden uitgevoerd voor ruimtelijke weergave van de resultaten.
Na de ontwikkeling maakte dit protocol de weg vrij voor onderzoekers op alle gebieden om de onderzoekstrends in hun disciplines gemakkelijk en efficiënt te verkennen.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Dit protocol beschrijft het proces voor het uitvoeren van een bibliometrische analyse met behulp van grote literatuurdatabanken zoals PubMed, Scopus en Web of Science. Het biedt een gestructureerde aanpak voor onderzoekers om publicaties in specifieke vakgebieden of regio's te beoordelen.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Bibliometrische analyse
- Beoordeling van onderzoek
- Databasengebruik
Achtergrond
- Bibliometrische analyse is essentieel voor het evalueren van onderzoeksoutput.
- Literatuurbestanden dienen als belangrijke instrumenten voor deze analyse.
- Voor onderzoekers is het cruciaal om te begrijpen hoe deze databases effectief gebruikt kunnen worden.
- Dit protocol richt zich op praktische stappen voor het uitvoeren van bibliometrische studies.
Doel van de studie
- Om onderzoekers te begeleiden bij het uitvoeren van een bibliometrische analyse.
- Om verschillende literatuurbanken te vergelijken voor onderzoeksevaluatie.
- Om een heldere methodologie te bieden voor het analyseren van onderzoeksoutput.
Gebruikte methoden
- Het gebruik van PubMed, Scopus en Web of Science voor gegevensopvraging.
- Stapsgewijze instructies voor het instellen van zoekparameters.
- Voorbeeld van het analyseren van wetenschappelijke output uit Jordanië.
- Exclusiecriteria voor het verfijnen van zoekresultaten.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle identificatie van relevante publicaties.
- Demonstratie van effectieve zoekstrategieën.
- Inzichten in het onderzoeklandschap van Jordanië tijdens de gespecificeerde periode.
- Begeleiding bij het gebruik van geavanceerde zoekfuncties in databases.
Conclusies
- Het protocol stelt onderzoekers in staat om effectief bibliometrische analyses uit te voeren.
- Het benadrukt het belang van het kiezen van de juiste database.
- Onderzoekers kunnen de methodologie repliceren voor verschillende regio's of onderwerpen.
Veelgestelde vragen
Industriële Relevantie voor Managers
Bibliometrische analyse stelt R&D-teams in de biofarmaceutica in staat om de onderzoeksoutput te beoordelen, opkomende trends te identificeren en het concurrentielandschap binnen therapeutische gebieden te evalueren. Door de databasecoverage en zoekmogelijkheden te vergelijken, kunnen organisaties de literatuursurveillance voor targetvalidatie en mechanistische risicoreductie optimaliseren. Dit protocol ondersteunt datagedreven besluitvorming bij vroege ontdekking en portfolio-prioritering.
Strategische toepassingen in biofarmaceutisch R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Onderzoek therapeutische hypothesen door publicatietrends in ziektemechanismen en betrokkenheid van signaalpaden in kaart te brengen.
- Operationele waarde: Identificeer hoog-impact tijdschriften en opiniemakers om de selectie van targets en validatiestrategieën te informeren.
- Voorspellende waarde: Beoordeel het niveau van onderzoeksactiviteit om de maturiteit van targets in te schatten en biologische aannames te ontrisken.
Screening & assayontwikkeling
- Wetenschappelijke waarde: Maak gebruik van databasespecifieke tools zoals MeSH in PubMed voor een precieze optimalisatie van trefwoorden bij literatuuronderzoek naar assays.
- Operationele waarde: Gebruik analyses van Scopus en Web of Science om reproduceerbare zoekworkflows te genereren ter ondersteuning van compound-screening.
- Reproduceerbaarheid: Pas gestandaardiseerde zoekprotocollen toe binnen teams om consistente literatuurinput voor assay-ontwikkeling te waarborgen.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Translationele Continuïteit: Volg jaarlijkse publicatietrends om ontdekkingsbevindingen af te stemmen op evoluerende klinische en translationele onderzoeksgebieden.
- Afstemming van Biomarkers: Identificeer samenwerkingsnetwerken en disciplinaire spreiding om de relevantie van biomarkers over verschillende ziektemodellen te beoordelen.
- Risico-gecorrigeerde Vooruitgang: Gebruik trends in open access en publicatievolume om beslissingen over preklinische investeringen te onderbouwen.
Integratie van Pipeline & Workflow
Deze methode integreert in het ontdekkingscontinuüm door vroege biologie te informeren via literatuurlandschapsanalyse, screeningbereidheid te ondersteunen via gestandaardiseerde zoekprotocollen en translationele continuïteit mogelijk te maken door trendmonitoring.
- Discovery Biology: Ondersteunt hypothesetesten door de publicatiedichtheid en evolutie in specifieke biologische pathways te onthullen.
- Screening: Verbetert de assay-gereedheid door reproduceerbare, databasespecifieke zoekstrategieën te bieden voor literatuur over verbindingen.
- Analytics: Levert kwantitatieve output zoals publicatieaantallen, collaboratienetwerken en open access-metrieken voor comparatieve analyse.
- Translationeel Onderzoek: Verbindt discovery met preklinisch werk door verschuivingen in de onderzoekfocus en interdisciplinaire betrokkenheid in de loop van de tijd te volgen.
- Enterprise Hergebruik: Vestigt een herbruikbare capaciteit voor literatuursurveillance die toepasbaar is over projecten, targets en therapeutische gebieden.
Operationele impact & impact op de organisatie
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen bij de selectie van targets door onzekerheid te verminderen via uitgebreide literatuurmapping.
- Operationele waarde: Waarborgt standaardisatie en schaalbaarheid van literatuuronderzoeken over wereldwijde R&D-locaties door het gebruik van database-specifieke protocollen.
- Strategische waarde: Verbetert go/no-go-beslissingen door kwantitatieve inzichten te verschaffen in onderzoekstrends en concurrerende activiteiten.
- Impact op portfolio: Maakt risico-gecorrigeerde prioritering mogelijk door opkomende wetenschap en gebieden met afnemende interesse te identificeren.
Overwegingen voor de implementatie
- Vereist expertise in databasenavigatie en zoeksyntaxis voor PubMed, Scopus en Web of Science.
- Is afhankelijk van institutionele toegang tot platforms op basis van abonnementen en bekendheid met geavanceerde zoekfuncties.
- Vereist overeenstemming tussen teamleden over zoektermen, filters en exclusiecriteria voor reproduceerbare resultaten.
- Omvat de aanpassing van zoekvelden (bijv. Affiliation versus Address) op basis van database-specifieke metadata-structuren.
- Wordt beperkt door biases in de databasedekking, waardoor aanvullend gebruik van meerdere platforms noodzakelijk is voor een volledige analyse.
