Porównywanie analiz bibliometrycznych przy użyciu baz danych PubMed, Scopus i Web of Science
October 24th, 2019
Bazy danych literatury są powszechnie używane do oceny publikacji na określony temat, dyscyplinę, kraj lub region świata, praktyka znana jako analiza bibliometryczna. Obecny protokół szczegółowo opisuje, jak używać baz danych PubMed, Scopus i Web of Science do przeprowadzania analizy bibliometrycznej.
Ta metoda może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w polu analizy bibliometrycznej dotyczące dostępnych baz danych wyszukiwania i sposobu wyboru najbardziej odpowiedniej. Główną zaletą tego protokołu jest to, że zapewnia podejście krok po kroku do korzystania z różnych baz danych, dzięki czemu każdy badacz może z powodzeniem przeprowadzić analizę bibliometryczną. Aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie pięciu lat od 1 stycznia 2013 r. do 31 grudnia 2017 r. za pomocą PubMed, otwórz formularz wyszukiwania zaawansowanego i wprowadź Jordanię jako wyszukiwane hasło, określając Przynależność jako pole wyszukiwania.
Aby wykluczyć wszystkie dokumenty autorstwa badacza o nazwie Jordan z kraju stowarzyszonego, który nie jest Jordanią, wpisz Jordan w innym polu i wybierz typ pola Autor. Wybierz operator NOT jako łącznik między tymi dwoma polami, a następnie kliknij przycisk Wyszukaj. Określ daty publikacji od 1 stycznia 2013 r. do 31 grudnia 2017 r. w oknie wyników, a następnie wybierz artykuł w czasopiśmie i recenzję z typów artykułów.
Aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie pięciu lat od 1 stycznia 2013 r. do 31 grudnia 2017 r. za pomocą Scopus, otwórz stronę internetową Scopus i wprowadź odpowiednie dane logowania do Elsevier. Następnie wpisz Jordania jako wyszukiwane hasło i określ kraj przynależności jako pole wyszukiwania. Ogranicz czas wyszukiwania od 2013 do 2017 roku.
Należy pamiętać, że od 2013 r. oznacza od 1 stycznia 2013 r., a do 2017 r. oznacza do 31 grudnia 2017 r. Następnie ogranicz typ dokumentu do Artykuł lub Recenzja i kliknij przycisk Wyszukaj. Aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie pięciu lat od 1 stycznia 2013 r. do 31 grudnia 2017 r. za pomocą Web of Science, otwórz stronę Web of Science i zaloguj się przy użyciu odpowiednich informacji o koncie Web of Science.
Wpisz Jordan w polu wyszukiwania i określ Adres. Określ czas trwania wyszukiwania od 2013 do 2017 roku, a następnie kliknij przycisk Szukaj. Zawęź wyszukiwanie za pomocą filtrów Artykuł i Recenzja, a następnie wybierz, aby teraz lub później analizować wyniki zapisane w historii wyszukiwania.
Następnie wskaż, czy wyniki powinny być wyświetlane w tabeli, wizualnej mapie drzewa czy na paskach. Poniżej przedstawiono roczne trendy w publikacjach jordańskich w okresie pięciu lat od 2013 do 2017 r. według wyszukiwarki Scopus i wyszukiwarki Web of Science. W zależności od kraju, z którym współpracują jordańscy naukowcy, najczęstszym krajem, z którym współpracują jordańscy naukowcy, są Stany Zjednoczone Ameryki, a następnie Arabia Saudyjska i Wielka Brytania.
Według wyszukiwarki Web of Science, Stany Zjednoczone są najczęstszym krajem, z którym współpracują Jordańczycy, a następnie Francja i Austria. Spośród 10 najpopularniejszych dyscyplin, w ramach których Jordańczycy publikowali, najpowszechniejsza jest medycyna, a następnie inżynieria i nauki społeczne zgodnie z wyszukiwaniem Scopus. Według wyszukiwarki Web of Science, spośród 10 najpopularniejszych dyscyplin, w ramach których Jordańczycy publikowali, inżynieria, matematyka i nauki komputerowe znajdują się w pierwszej trójce.
Próbując skorzystać z tego protokołu, należy pamiętać o wybraniu odpowiedniej bazy danych przed rozpoczęciem analizy. Na przykład PubMed jest poświęcony tylko naukom biomedycznym. Zgodnie z tym protokołem i po pobraniu wyników w formacie CSV można wykonać dodatkowe metody analizy, takie jak mapowanie bibliometryczne, w celu przestrzennej reprezentacji wyników.
Po opracowaniu protokół ten utorował drogę naukowcom ze wszystkich dziedzin do łatwego i skutecznego odkrywania trendów badawczych w swoich dyscyplinach.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overview
Ten protokół opisuje proces przeprowadzania analizy bibliometrycznej przy użyciu głównych baz danych literatury, takich jak PubMed, Scopus i Web of Science. Zapewnia strukturalne podejście dla badaczy do oceny publikacji w określonych dziedzinach lub regionach.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Analiza bibliometryczna
- Ocena badań
- Wykorzystanie baz danych
Tło
- Analiza bibliometryczna jest niezbędna do oceny wyników badań.
- Bazy danych literatury są kluczowymi narzędziami do tej analizy.
- Zrozumienie, jak efektywnie korzystać z tych baz danych, jest kluczowe dla badaczy.
- Ten protokół koncentruje się na praktycznych krokach prowadzenia badań bibliometrycznych.
Cel badania
- Aby przewodzić badaczom w przeprowadzaniu analizy bibliometrycznej.
- Aby porównać różne bazy danych literatury do oceny badań.
- Aby zapewnić jasną metodologię analizy wyników badań.
Stosowane metody
- Wykorzystanie PubMed, Scopus i Web of Science do pobierania danych.
- Krokowe instrukcje ustawiania parametrów wyszukiwania.
- Przykład analizy wyników badań z Jordanii.
- Kryteria wykluczenia do uszczegółowienia wyników wyszukiwania.
Główne wyniki
- Udane zidentyfikowanie odpowiednich publikacji.
- Demonstracja skutecznych strategii wyszukiwania.
- Wgląd w krajobraz badań Jordanii w określonym czasie.
- Wskazówki dotyczące korzystania z zaawansowanych funkcji wyszukiwania w bazach danych.
Wnioski
- Protokół umożliwia badaczom efektywne przeprowadzanie analiz bibliometrycznych.
- Podkreśla znaczenie wyboru odpowiedniej bazy danych.
- Badacze mogą replikować metodologię dla różnych regionów lub tematów.
Często zadawane pytania
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.
