Het vergelijken van bibliometrische analyse met behulp van PubMed, Scopus en web of Science databases
October 24th, 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.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit protocol beschrijft het proces van het uitvoeren van bibliometrische analyses met behulp van grote literatuurdatabases zoals PubMed, Scopus en Web of Science. Het biedt een gestructureerde aanpak voor onderzoekers om publicaties in specifieke gebieden of regio's te beoordelen.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Bibliometrische analyse
- Onderzoeksevaluatie
- Databasegebruik
Achtergrond
- Bibliometrische analyse is essentieel voor het evalueren van onderzoeksoutput.
- Literatuurdatabases dienen als belangrijke hulpmiddelen voor deze analyse.
- Het begrijpen hoe effectief deze databases te gebruiken is cruciaal voor onderzoekers.
- Dit protocol richt zich op praktische stappen voor het uitvoeren van bibliometrische studies.
Doel van het onderzoek
- Om onderzoekers te begeleiden bij het uitvoeren van bibliometrische analyses.
- Om verschillende literatuurdatabases te vergelijken voor onderzoeksevaluatie.
- Om een duidelijke methodologie te bieden voor het analyseren van onderzoeksoutput.
Gebruikte methoden
- Gebruik van PubMed, Scopus en Web of Science voor gegevensopvraging.
- Stap-voor-stap instructies voor het instellen van zoekparameters.
- Voorbeeld van het analyseren van onderzoeksoutput uit Jordanië.
- Uitsluitingscriteria voor het verfijnen van zoekresultaten.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle identificatie van relevante publicaties.
- Demonstratie van effectieve zoekstrategieën.
- Inzichten in het onderzoekslandschap van Jordanië tijdens de opgegeven periode.
- Richtlijnen voor het gebruik van geavanceerde zoekfuncties in databases.
Conclusies
- Het protocol stelt onderzoekers in staat om bibliometrische analyses effectief 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
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.
