Name: Porównywanie analiz bibliometrycznych przy użyciu baz danych PubMed, Scopus i Web of Science (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-10-24T12:30:00.000+00:00
Duration: 5 min 2 s
Description: Poznaj metodę analizy bibliometrycznej w naukach medycznych przy użyciu baz PubMed, Scopus i Web of Science. Protokół ten umożliwia skuteczną ocenę dorobku badawczego i trendów publikacyjnych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Autorzy chcieliby podziękować Dziekanatowi Badań Naukowych za fundusz na wsparcie produkcji wideo do tego badania. Autorzy chcieliby również podziękować dr Aseelowi Zabinowi z Wydziału Języka i Literatury Angielskiej Uniwersytetu Jordańskiego za anglojęzyczną recenzję tego badania.

UWAGA: Poniżej znajdują się metody wyszukiwania i podano przykładowe wyszukiwanie dla każdej metody. Należy zauważyć, że dostarczona jest również część związana konkretnie z analizą bibliometryczną.
1. PubMed
<ol>
	<li>Wybierz Wyszukiwanie zaawansowane ze strony głównej PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).</li>
	<li>Wprowadź pożądane hasło w polu wyszukiwania. Wybierz wyszukiwane terminy z bazy danych nagłówków medycznych (MeSH). Poniższy przykład szczegółowo opisuje, jak oceniać badania w zakresie "raka".
	<ol>
		<li>Otwórz bazę danych MeSH: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.</li>
		<li>Wpisz słowo "rak" w polu wyszukiwania.</li>
		<li>Upewnij się, że w wynikach na górze wyszukiwania znajduje się słowo "nowotwory", gdzie zaznaczono, że użycie słowa "nowotwory" jest bardziej odpowiednie, ponieważ "nowotwory" jest słowem używanym do indeksowania odpowiednich tematów.</li>
		<li>Ponadto sprawdź inne terminy wymienione pod terminem "nowotwory", klikając na niego. Wyniki pokażą inne terminy używane do opisania podobnych tematów (np. nowotwór), a także wymienią inne podkategorie (podtytuły) pod terminem nowotwór.</li>
		<li>Użyj list rozwijanych w sekcji Konstruktor, aby określić pole artykułu, w którym PubMed będzie wyszukiwał termin. Należy pamiętać, że dostępne są następujące pola wyszukiwania: wszystkie pola, tytuł, streszczenie, autorzy, afiliacja, konflikt interesów, język, czasopismo, wydawca, typ publikacji, numer grantu, ISBN i terminy MeSH.</li>
		<li>Dodaj tyle pól, ile potrzeba, i wybierz relację między tymi polami (AND, OR lub NOT). Więcej informacji można znaleźć w tabeli 1.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Kliknij przycisk Szukaj.</li>
	<li>Zawęź wyniki wyszukiwania w dalszej części wyników, korzystając z różnych dostępnych filtrów, jak opisano w Tabeli 2. Należy pamiętać, że od teraz ostateczne przeprowadzone wyszukiwanie zostanie zapisane w historii wyszukiwania zaawansowanego, do którego uzyskano dostęp w pierwszym kroku. Oznacza to, że wyszukiwanie można wstrzymać na tym etapie i wznowić później.</li>
	<li>Upewnij się, że każde nowe wyszukiwanie jest zapisywane na ekranie historii wyszukiwania zaawansowanego, gdzie zostanie mu przypisany numer (np. #2). Użyj tego numeru w polu wyszukiwania powyżej, aby odjąć wyszukiwane zapytania (np. "#1 NIE #2", aby odjąć wyniki wyszukiwania #2 od wyników wyszukiwania #1).</li>
	<li>Wyeksportuj wyniki, aby je dalej analizować.
	<ol>
		<li>Użyj narzędzia FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi), aby wyeksportować wyniki w formacie wartości rozdzielanych przecinkami (CSV), a następnie wybierz opcję PubMed z listy rozwijanej Wybierz bazę danych do rozpoczęcia.</li>
		<li>Wybierz Dane wejściowe z historii Entrez na ekranie wprowadzania, a na liście rozwijanej pojawi się zaawansowana historia wyszukiwania PubMed.</li>
		<li>Wybierz wyszukiwanie wykonane w poprzednich krokach w wyszukiwaniu zaawansowanym PubMed i kliknij przycisk Prześlij.</li>
		<li>Wyświetl wynikowy raport, ponieważ zapewnia on opcję eksportowania wyników wyszukiwania w pliku w formacie CSV.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Wykonaj następujące kroki, aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie 5 lat od 1.01.2013 r. do 31.12.2017 r. przy użyciu PubMed.
	<ol>
		<li>Otwórz formularz wyszukiwania zaawansowanego w formularzu wyszukiwania dokumentów na stronie internetowej PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed). </li>
		<li>Użyj Jordania jako wyszukiwanego terminu i określ Przynależność jako pole wyszukiwania. Należy pamiętać, że PubMed interpretuje afiliację jako wszystkie informacje związane z autorem (tj. imię i nazwisko autora, adres, afiliacja), więc wyklucz wszelkie dokumenty autorstwa autora o nazwisku "Jordan", w których kraj afiliacji nie jest Jordanią. Wykonaj poniższe czynności, aby uniknąć dołączania takich nieistotnych wyników.</li>
		<li>Wpisz Jordan w innym polu i wybierz typ pola Autor.</li>
		<li>Wybierz operator NOT jako relację między dwoma polami i kliknij Szukaj.</li>
		<li>Określ daty publikacji od 1.01.2013 r. do 31.12.2017 r. w oknie wyników, a następnie wybierz opcję Artykuł w czasopiśmie i Recenzja z listy Typy artykułów.</li>
		<li>Otwórz program FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) i wybierz PubMed jako bazę danych.</li>
		<li>Wybierz opcję Wprowadzanie z historii entrez na ekranie wprowadzania i wybierz wyszukiwanie z listy rozwijanej.</li>
		<li>Kliknij Pobierz plik CSV. 
		UWAGA: Rysunek 1 przedstawia szczegółowy raport wyszukiwania PubMed z adnotacją dla każdej sekcji raportu.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. Baza danych
<ol>
	<li>Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do pełnych możliwości wyszukiwania w bazie danych Scopus. Sprawdź, czy lokalna instytucja jest już zarejestrowana i ma dostęp do bazy danych, ponieważ instytucje akademickie są zwykle zarejestrowane w Scopus.</li>
	<li>Wejdź na stronę internetową (www.scopus.com) i domyślnie Scopus otworzy ekran formularza wyszukiwania dokumentów.</li>
	<li>Wprowadź żądane hasło w dostępnym polu wyszukiwania.</li>
	<li>Określ pola w artykule, które mają być wyszukiwane. Zwróć uwagę, że dostępne są następujące pola wyszukiwania: wszystkie pola, tytuł, streszczenie, słowa kluczowe, autorzy, afiliacje, informacje o finansowaniu, język, referencje, konferencja, ISSN, CODEN, DOI, ORCID i numer CAS.</li>
	<li>Dodaj inne pola, aby wyszukać i wskazać relację między nowo dodanym polem a innym już wprowadzonym polem (AND, OR lub AND NOT). Więcej informacji można znaleźć w Tabeli 1.</li>
	<li>Użyj opcji Ogranicz, aby zawęzić wyszukiwanie na podstawie opcji dostarczonych przez Scopus, zgodnie z opisem w Tabeli 2.Po wykonaniu wyszukiwania zapisz wyszukiwanie i kontynuuj je później, jeśli zajdzie taka potrzeba.
	<ol>
		<li>W takim przypadku ustaw alert za pomocą opcji Ustaw alert, gdzie wiadomość e-mail zostanie wysłana po dodaniu artykułu spełniającego kryteria wyszukiwania.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Zawęź wyniki wyszukiwania dalej od wyników bezpośrednio, wybierając jedną z opcji dostępnych przez Scopus ( Tabela 2), gdzie Scopus pokazuje liczbę dokumentów uwzględnionych dla każdej opcji.</li>
	<li>Wybierz, czy chcesz analizować wyniki bezpośrednio na stronie internetowej Scopus (kliknij przycisk Analizuj wyniki wyszukiwania), czy też eksportować wyniki w formacie zip lub CSV po spełnieniu kryteriów wyszukiwania.</li>
	<li>Wykonaj następujące kroki, aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie 5 lat od 1.01.2013 r. do 31.12.2017 r. przy użyciu Scopus.
	<ol>
		<li>Wejdź na stronę internetową (www.scopus.com) i domyślnie Scopus otworzy ekran formularza wyszukiwania dokumentów.</li>
		<li>Wpisz Jordan jako termin wyszukiwania w formularzu wyszukiwania dokumentów.</li>
		<li>Określ kraj przynależności jako pole wyszukiwania.</li>
		<li>Ogranicz czas wyszukiwania od 2013 do 2017 roku. Należy pamiętać, że od 2013 r. oznacza od 1.01.2013 r., a do 2017 r. oznacza do 31.12.2017 r.</li>
		<li>Ogranicz typ dokumentu do Artykuł lub Recenzja, a następnie kliknij przycisk Szukaj. 
		UWAGA: Rysunek 2 przedstawia szczegółowy raport z wyszukiwania Scopus wraz z adnotacją dla każdej sekcji raportu.</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. Sieć Nauki
<ol>
	<li>Zarejestruj się, aby uzyskać dostęp do pełnych możliwości wyszukiwania w bazie danych Web of Science. Sprawdź, czy lokalna instytucja jest już zarejestrowana i ma dostęp do bazy danych, ponieważ instytucje akademickie są zwykle zarejestrowane w Web of Science.</li>
	<li>Przejdź do strony głównej Web of Science (www.webofknowledge.com). Witryna internetowa otwiera wyszukiwanie podstawowe i zawiera Web of Science Core Collection jako wybraną bazę danych do wyszukiwania.</li>
	<li>Wyszukaj pola zgodnie z opisem w tabeli 2.</li>
	<li>Dodaj kolejne pole (w razie potrzeby), aby połączyć oba pola za pomocą operatora AND, OR lub NOT. Patrz tabela 1.</li>
	<li>Zdefiniuj czas trwania, który jest wyszukiwany aż do 1945 roku. Po zakończeniu wyszukiwania wyniki są zapisywane w historii i można do nich wrócić w dowolnym momencie. W razie potrzeby ustaw alert, jeśli do raportu wyszukiwania zostanie dodany jakikolwiek nowy dokument.</li>
	<li>Posortuj wyniki według danych, cytowanych czasów, liczby użycia lub innych kategorii z wyświetlonej listy rozwijanej.</li>
	<li>Zawęź wyniki wyszukiwania dalej od wyników bezpośrednio, wybierając jedną z opcji dostępnych przez Web of Science ( Tabela 2), gdzie Web of Science pokazuje liczbę dokumentów zawartych dla każdej opcji.</li>
	<li>Przeglądaj wyniki i analizuj je za pomocą mapy drzewa lub wykresu słupkowego. Zwróć uwagę, że istnieje tabela przedstawiająca liczbę w każdej kategorii.</li>
	<li>Pobierz wyniki. Należy pamiętać, że w przeciwieństwie do Scopus i PubMed, Web of Science pozwala na pobranie tylko 5 000 rekordów na raz (np. wyszukiwanie 10 000 wyników jest pobierane w dwóch partiach, pierwsza partia dla pierwszych 5 000 rekordów, a druga partia dla następnych 5 000 rekordów).</li>
	<li>Wykonaj poniższe kroki, aby przeanalizować wyniki badań w Jordanii w okresie 5 lat od 1.01.2013 r. do 31.12.2017 r. za pomocą Web of Science.
	<ol>
		<li>Wpisz Jordan w polu wyszukiwania i określ Adres jako pole wyszukiwania.</li>
		<li>Określ czas trwania wyszukiwania w latach 2013–2017 i kliknij przycisk Szukaj.</li>
		<li>Zawęź wyszukiwanie za pomocą filtrów artykułów i recenzji.</li>
		<li>Wybierz, czy chcesz analizować wyniki zapisane w historii wyszukiwania teraz, czy później.</li>
		<li>Wybierz, czy chcesz analizować wyniki w postaci tabel lub wizualnej mapy drzewa i pasków. 
		UWAGA: Rysunek 3 szczegółowo opisuje raport wyszukiwania Web of Science z adnotacją dla każdej sekcji raportu.</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>

Wszyscy autorzy nie ujawniają potencjalnych konfliktów interesów.

W tym badaniu przedstawiono kroki, za pomocą których bazy danych PubMed, Scopus i Web of Science są wykorzystywane do przeprowadzania analizy bibliometrycznej. Wskazano, że najbardziej przyjaznym i najłatwiejszym w obsłudze narzędziem do obsługi analiz bibliometrycznych jest Web of Science; Jednak jego wadą jest to, że jego usługi nie są dostępne za darmo. PubMed jest poświęcony naukom biomedycznym i jest powiązany z kilkoma innymi narzędziami National Library of Medicine (NLM), które mogą pomóc w optymalizacji analizy p...

Klasycznie, badacze korzystali z baz danych literatury do przeprowadzania przeglądu literatury dla swoich badań1. Inne zastosowanie tych baz danych literatury pojawiło się pod koniec XIX wieku, gdzie badacze przeanalizowali literaturę, a od tego czasu użycie to powoli rośnie2. W ciągu ostatnich kilku dekad digitalizacja literatury i tworzenie internetowych baz danych literatury dało naukowcom możliwość łatwej i efektywnej analizy literatury i wyników badań. Przykładem może być analiza wyników badań dla dokumentu3, subject4, discipline5, country6, a nawet regionu na świecie7. Ten rodzaj analizy jest znany jako analiza bibliometryczna. Heartsill Young zdefiniował analizę bibliometryczną jako wykorzystanie metod statystycznych do analizy literatury w celu ujawnienia rozwoju historycznego8. Innymi słowy, bibliometria to ilościowe badanie opublikowanych jednostek na podstawie cytowań i analizy tekstu9.
Różne bazy danych są używane do analizy bibliometrycznej, a każda baza danych ma inną charakterystykę i może świadczyć różne usługi10. Obecnie najczęściej używanymi bazami danych literatury są Web of Science i Scopus dla prawie wszystkich dyscyplin, oba dostępne tylko na zasadzie subskrypcji11, oraz PubMed dla nauk biomedycznych i przyrodniczych, ogólnodostępna baza danych10. Istnieje również Google Scholar, który może być łatwym narzędziem w obsłudze, ale obecnie nie powinien być używany jako narzędzie do analizy bibliometrycznej ze względu na pewne braki, takie jak niejasny zakres i zasięg, brak narzędzi do analizy cytowań oraz włączenie nierecenzowanych treści nienaukowych12,13. Co więcej, w Google Scholar brakuje narzędzi do przeprowadzania zaawansowanego wyszukiwania i optymalizacji słów kluczowych14.
Kilka poprzednich badań porównało cechy wcześniej wymienionych baz danych literatury do celów przeglądu literatury3,5,10,12,13,15,16,17. Jednak w tym badaniu zostaną przedstawione środki, za pomocą których bazy danych PubMed, Scopus i Web of Science są wykorzystywane do przeprowadzania analizy bibliometrycznej, a także porównane zostaną zalety i wady każdej z nich. Analiza bibliometryczna może być wykorzystana do analizy wyników badań w niemal każdej dyscyplinie, więc grupą docelową będzie każdy badacz, który zamierza analizować trendy publikacyjne. Przykład analizy trendu publikacyjnego w Jordanii jako kraju zostanie przedstawiony z wykorzystaniem każdej bazy danych. Jordania została wybrana, ponieważ przeprowadzenie analizy bibliometrycznej dla danego kraju (w przeciwieństwie do tematu) nie jest zbyt proste. Ponadto, Jordania, w szczególności, jest słabo zbadana w sposób bibliometryczny, ponieważ może to być zarówno nazwisko autora, jak i nazwa kraju. Wyjaśniamy, jak sprostać takiemu wyzwaniu w poszukiwaniach.

<table><tbody><tr><td></td><td>wyjaśnić</td><td>dostawcę N/A</td><td>Web of Science, w przypadku gdy dostęp był zapewniony w ramach subskrypcji dokonanej przez Uniwersytet Jordański</td></tr>.<tr><td></td><td>Elsevier</td><td>N/A</td><td>Dostawca Scopus, w przypadku gdy dostęp był zapewniony w ramach subskrypcji złożonej przez Uniwersytet Jordański</td></tr></tbody></table>.

porównywanie analiz bibliometrycznych przy użyciu baz danych pubmed, scopus i web of science

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

Bazy danych literatury (np. PubMed, Scopus, Web of Science) różnią się pod względem zasięgu, tematyki i narzędzia, które dostarczają. PubMed skupia się głównie na naukach przyrodniczych i dyscyplinach biomedycznych, podczas gdy Scopus i Web of Science są multidyscyplinarne. Protokół opisany w niniejszym badaniu posłużył do poszukiwania publikacji autorów jordańskich w latach 2013-2017. W tym protokole szczegółowo wyjaśniono, jak używać każdej bazy danych do przeprowadzania tego typu wyszukiwania. Największą liczbę dokumentów uzyskano za pomocą bazy danych Scopus (11 444 dokumentów), a następnie za pomocą Web of Science (10 943 dokumentów). PubMed skutkował mniejszą liczbą dokumentów ze względu na węższy zakres i zasięg (4 363 dokumenty). Wyniki pokazują również roczną tendencję w zakresie: (1) liczby publikacji, (2) dyscyplin, które mają najwięcej publikacji, (3) krajów współpracy oraz (4) liczby publikacji w otwartym dostępie. W przeciwieństwie do tego, PubMed ma zaawansowaną usługę optymalizacji słów kluczowych (tj. Nagłówek tematu medycznego lub MeSH), podczas gdy zarówno Scopus, jak i Web of Science zapewniają narzędzia do analizy wyszukiwania, które mogą generować reprezentatywne liczby. Na koniec szczegółowo wyjaśniono funkcje każdej bazy danych i przedstawiono kilka indeksów, które można wyodrębnić za pomocą wyników wyszukiwania. Opracowanie to stanowi podstawę do wykorzystania baz danych literatury do analizy bibliometrycznej.

Wyniki wyszukiwania w bazie PubMed
Na podstawie wyszukiwania przeprowadzonego w niniejszym badaniu pobrano łącznie 4 363 dokumenty. Pełny tekst był dostępny bezpłatnie dla 1 767 dokumentów (40,5%). W 2013 roku opublikowano łącznie 532 dokumenty, w 2014 roku 663 dokumenty, w 2015 roku 811 dokumentów, w 2016 roku 952 dokumenty, a w 2017 roku 1 405 dokumentów.
<p class="jove_content" fo:keep-together.within-pag...

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.

Porównywanie analiz bibliometrycznych przy użyciu baz danych PubMed, Scopus i Web of Science

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 ...

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.

comparing-bibliometric-analysis-using-pubmed-scopus-web-science

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Ta analiza bibliometryczna sekwencjonowania pojedynczych komórek w badaniach nad rakiem wskazuje, że Chiny i USA produkują znacznie więcej artykułów naukowych niż inne kraje. Wykrywanie serii identyfikuje pojawiające się terminy, takie jak "heterogeniczność wewnątrz guza", "ewolucja klonalna" i "systemy dostarczania leków", które mają wpłynąć na przyszłe badania.

Globalne i aktualne trendy badawcze w sekwencjonowaniu pojedynczych komórek w raku: badanie bibliometryczne i wizualizacyjne

Obrazowanie naczyń krwionośnych małych zwierząt z kontrastem za pomocą mikrotomografii komputerowej (microCT) jest szybką, kosztowo efektywną i wysokoprzepustową techniką do seryjnych badań in situ rozwoju guzów, analizy sieci naczyń krwionośnych je odżywiających oraz monitorowania odpowiedzi guzów na przedkliniczne interwencje terapeutyczne.

Obrazowanie naczyń z kontrastem przy użyciu mikrotomografii komputerowej (MicroCT)

Wykorzystując ilościową PCR, demonstrujemy, w jaki sposób uznany model CAM kurczaka może być użyty do ilościowej analizy przerzutowania ludzkich komórek nowotworowych do odległych narządów.

Ilościowa analiza przerzutów nowotworowych z wykorzystaniem modelu zarodka ptaka

Opracowano system optyczny służący do wizualizacji mikrokrążenia wątrobowego z wykorzystaniem erytrocytów znakowanych FITC oraz do pomiaru ciśnienia parcjalnego tlenu w naczyniach mikrokrążenia za pomocą fosforymetrii wspomaganej laserem. Metoda ta może być wykorzystana do badania mechanizmów fizjologicznych i patologicznych poprzez analizę struktury mikrokrążenia, średnicy naczyń, prędkości przepływu krwi oraz napięcia tlenowego.

Wizualizacja i analiza przepływu krwi oraz zużycia tlenu w mikrokrążeniu wątrobowym: zastosowanie w modelu ostrego zapalenia wątroby

Użyliśmy próbek siatkówki z retinektomii do transkryptomicznej analizy odwarstwienia siatkówki. Opracowaliśmy procedurę, która pozwala na zachowanie RNA między blokami operacyjnymi a laboratorium. Ustandaryzowaliśmy protokół oczyszczania RNA za pomocą ultrawirowania chlorku cezu, aby upewnić się, że oczyszczone RNA nadają się do analizy mikromacierzy.

Analiza transkryptomiczna próbek chirurgicznych ludzkiej siatkówki przy użyciu jouRNAl

Tutaj prezentujemy protokół do wykrywania ekspresji miRNA w próbkach pobranych od pacjentów z rakiem piersi za pomocą hybrydyzacji miRNA in situ.

Kliniczno-patologiczna analiza ekspresji miRNA w tkankach raka piersi przy użyciu hybrydyzacji miRNA in situ

Ten manuskrypt opisuje test tworzenia rurki w celu ilościowego określenia wpływu danego związku lub stanu na angiogenezę za pomocą tworzenia komórek śródbłonka w kontrolowanym środowisku.

Strategiczny test tworzenia rurki śródbłonkowej: porównanie macierzy zewnątrzkomórkowej i zredukowanej macierzy zewnątrzkomórkowej czynnika wzrostu

Ten manuskrypt opisuje metodę testowania równoczesnej ważności pomiarów kinematycznych zarejestrowanych przez aplikację na smartfony w porównaniu z systemem przechwytywania ruchu 3D w płaszczyźnie strzałkowej. Protokół ten umożliwi lekarzom skonfigurowanie smartfonów do rejestrowania ruchu człowieka.

Wideoanaliza ruchu za pomocą smartfonów (ViMAS): badanie pilotażowe

Ten protokół opisuje metodę wystawiania gryzoni na działanie oparów papierosów elektronicznych (E-vapor) i dymu papierosowego. Komory ekspozycyjne są konstruowane poprzez modyfikację komór anestezjologicznych za pomocą zautomatyzowanego systemu pompowania, który dostarcza gryzoniom parę E lub dym papierosowy. System ten można łatwo zmodyfikować, aby uwzględnić wiele eksperymentalnych punktów końcowych.

Porównanie wpływu oparów papierosów elektronicznych i dymu papierosowego w nowatorskim systemie ekspozycji in vivo

To badanie porównuje relacyjne i nierelacyjne (NoSQL) standardowe systemy informacji medycznej. Złożoność obliczeniowa czasów odpowiedzi na zapytania dotyczące takich systemów zarządzania bazami danych (DBMS) jest obliczana przy użyciu baz danych o podwójnym rozmiarze. Wyniki te pomagają w omówieniu adekwatności każdego podejścia do bazy danych do różnych scenariuszy i problemów.

Wykonywanie zapytań zwiększających złożoność w relacyjnych (MySQL) i NoSQL (MongoDB i EXist) bazach danych EHR zgodnych z normą ISO/EN 13606

Poznaj metodę analizy bibliometrycznej w naukach medycznych przy użyciu baz PubMed, Scopus i Web of Science. Protokół ten umożliwia skuteczną ocenę dorobku badawczego i trendów publikacyjnych.

Porównywanie analiz bibliometrycznych przy użyciu baz danych PubMed, Scopus i Web of Science

Przeglądaj więcej filmów