Method Article

Сравнение библиометрического анализа с использованием баз данных PubMed, Scopus и Web of Science

DOI:

10.3791/58494

⸱

October 24th, 2019

 ,  , 
1Department of Ophthalmology, University of Jordan, 2Department of Radiology and Nuclear Medicine, University of Jordan, 3Dean of Scientific Research, University of Jordan, 4Nonlinear Analysis and Applied Mathematics (NAAM) Research Group, Faculty of Science, King Abdulaziz University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Базы данных по литературе обычно используются для оценки публикаций по определенному предмету, дисциплине, стране или региону мира, что является практикой, известной как библиометрический анализ. В текущем протоколе подробно описано, как использовать базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для библиометрического анализа.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Литературные базы данных(т.е.PubMed, Scopus и Web of Science) различаются по охвату, фокусу и инструменту, который они предоставляют. PubMed фокусируется главным образом на науке о жизни и биомедицинских дисциплинах, в то время как Scopus и Web of Science являются многодисциплинарными. Протокол, описанный в текущем исследовании, использовался для поиска публикаций иорданских авторов в 2013-2017 годах. В этом протоколе подробно описано, как использовать каждую базу данных для проведения такого рода поиска. В результате поиска Scopus было выкуплено наибольшее количество документов (11 444 документа), за которым последовал поиск в Интернете (10 943 документа). В результате PubMed стало меньшее количество документов из-за более узкого охвата и охвата (4363 документа). Результаты также показывают ежегодную тенденцию в: (1) количество публикаций, (2) дисциплины, которые имеют большинство публикаций, (3) страны сотрудничества, и (4) число публикаций открытого доступа. В отличие от этого, PubMed имеет сложную службу оптимизации ключевых слов(т.е.,Заголовок медицинской темы, или MeSH), в то время как Scopus и Web of Science предоставляют инструменты анализа поиска, которые могут производить репрезентативные цифры. Наконец, элементы каждой базы данных подробно разъясняются, и предоставляются несколько индексов, которые могут быть извлечены с помощью результатов поиска. Данное исследование обеспечивает основу для использования литературных баз данных для библиометрического анализа.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Классически, исследователи использовали базы данных литературы для выполнения обзора литературы для своих исследований1. Другое использование этих баз данных литературы возникло в конце19-го века, где исследователи проанализировали тело литературы, использование которого медленно растет с2. В последние несколько десятилетий оцифровка литературы и формирование онлайновых баз данных литературы дали возможность исследователям легко и эффективно анализировать объем литературы и результаты исследований. Примером может быть анализ результатов исследований для документа3,предмет4,дисциплина5,страна6,или даже регион в мире7. Этот тип анализа известен как библиометрический анализ. Heartsill Янг определил библиометрический анализ как использование статистических методов для анализа тела литературы, чтобы выявить историческое развитие8. Другими словами, библиометрия – это количественное исследование опубликованных единиц на основе цитирования и анализа текста9.

Различные базы данных используются для библиометрического анализа, и каждая база данных имеет различные характеристики и может предоставлять различные услуги10. В настоящее время наиболее часто используемые базы данных литературы Web of Science и Scopus для почти всех дисциплин, как доступные только на основе подписки11, и PubMed для биомедицинских и медико-биологических наук, свободно доступная база данных10. Существует также Google Scholar, который может быть простым инструментом для обработки, но он не должен использоваться в качестве инструмента библиометрического анализа в настоящее время из-за некоторых недостатков, таких как его неясный охват и охват, отсутствие инструментов анализа цитирования, и его включение не-равный рассмотрено ненаучное содержание12,13. Кроме того, Google Scholar не хватает инструментов для выполнения расширенного поиска и оптимизации ключевых слов14.

Несколько предыдущих исследований сравнили особенности ранее упомянутых баз данных литературы для целей обзора литературы3,5,10,12,13,15 ,16,17. Однако в этом исследовании будут предоставлены средства, с помощью которых используются базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для выполнения библиометрического анализа, а также будут сопоставлены плюсы и минусы для каждой из них. Библиометрический анализ может быть использован для анализа результатов исследований практически в любой дисциплине, поэтому целевой аудиторией будет любой исследователь, который намерен анализировать тенденции публикации. С использованием каждой базы данных будет представлен пример анализа тенденции публикации в Иордании как стране. Иордания была выбрана потому, что сделать библиометрический анализ для страны (в отличие от субъекта) не очень просто. Кроме того, Иордания, в частности, плохо изучена в библиометрическом виде, поскольку это может быть как имя автора, так и название страны. Мы объясняем, как преодолеть такой вызов в поиске.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие методы поиска и пример поиска для каждого метода предоставляется. Обратите внимание, что часть, связанная конкретно с библиометрическим анализом, также поставляется.

1. ПабМед

  1. Выберите Расширенный поиск с домашней страницы PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
  2. Введите желаемый термин поиска в поле поиска. Выберите условия поиска из базы данных заголовка медицинского предмета (MeSH). В следующем примере подробно описывается, как оценить исследования в области "рака".
    1. Откройте базу данных MeSH: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.
    2. Введите слово "рак" в поле поиска.
    3. Убедитесь, что результаты показывают слово "neoplasms" в верхней части поиска, где он отмечает, что использование слова "neoplasms" является более подходящим, как "neoplasms" это слово, используемое для индексирования соответствующих тем.
    4. Далее проверьте другие термины, перечисленные под термином "neoplasms", нажав на него. Результаты будут показывать другие термины, используемые для описания аналогичных тем(например, опухоль), а также перечислить другие подкатегории (подзаголовки) под термином неоплазма.
    5. Используйте списки выпадающих в разделе Builder, чтобы указать поле статьи, в которое PubMed будет искать термин. Обратите внимание, что доступны следующие поля поиска: все поля, название, абстрактные, авторы, принадлежность, конфликт интересов, язык, журнал, издатель, тип публикации, номер гранта, ISBN и термины MeSH.
    6. Добавьте столько полей, сколько необходимо, и выберите связь между этими полями (And, OR, or OR). Дополнительную информацию можно узнать в таблице 1.
  3. Нажмите Поиск.
  4. Уточните результаты поиска в дальнейшем в результатах с помощью различных фильтров, доступных, как подробно описано в таблице 2. Обратите внимание, что отныне окончательный поиск будет сохранен в истории Расширенного Поиска, который был доступен на первом этапе. Это означает, что поиск может быть приостановлен на этом этапе и возобновлен позже.
  5. Убедитесь, что каждый новый поиск сохраняется на экране истории расширенного поиска, где ему будет присвоен номер(например,#2). Используйте этот номер в поле поиска выше, чтобы вычесть поисковые запросы(например, "#1 НЕ #2" для вычитания результатов в поисковой #2 из результатов поиска #1).
  6. Экспортировать результаты для дальнейшего анализа их.
    1. Используйте инструмент FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) для экспорта результатов в формате запятых разделенных значений (CSV) и выберите PubMed из базы данных, чтобы начать выпадающий список.
    2. Выберите Вход из истории Entrez из вхотворного экрана, и расширенная история поиска PubMed появится в списке выпадающих.
    3. Выберите поиск, выполненный в предыдущих шагах на расширенном поиске PubMed и нажмите Отправить.
    4. Просмотр полученного отчета, поскольку он предоставляет возможность экспорта результатов поиска в файлформате CSV.
  7. Выполните следующие шаги по анализу иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью PubMed.
    1. Откройте форму расширенного поиска в форме поиска документов на веб-сайте PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
    2. Используйте Иорданию в качестве поискового термина и укажите Аффилированность в качестве поля поиска. Обратите внимание, что PubMed интерпретирует принадлежность как всю информацию, связанную с автором(т.е. имя автора, адрес, принадлежность), поэтому исключить любой документ, автором которого является автор по имени "Иордания", в котором страна принадлежности не Является Иорданией. Следуйте ниже, чтобы избежать включения таких нерелевантных результатов.
    3. Введите Иорданию в другом поле и выберите тип поля Автор.
    4. Выберите оператора НЕ как отношение между двумя полями и нажмите на поиск.
    5. Укажите даты публикации с 1/1/2013 по 31/12/2017 в окне результатов, а также выберите статью журнала и обзор из типов статей.
    6. Откройте FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) и выберите PubMed в качестве базы данных.
    7. Выберите вход из истории Entrez из вхотворного экрана и выберите поиск из списка выпадающих.
    8. Нажмите Скачать CSV.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 1 детали pubMed отчет о поиске с аннотацией для каждого раздела доклада.

2. Скопус

  1. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к полным возможностям поиска базы данных Scopus. Проверьте, зарегистрировано ли местное учреждение и имеет доступ к базе данных, так как академические учреждения обычно регистрируются в Scopus.
  2. Перейдите на веб-сайт (www.scopus.com) и по умолчанию Scopus открывает экран формы поиска документов.
  3. Введите желаемый термин поиска в доступном поле поиска.
  4. Укажите поля в статье, которые необходимо искать. Обратите внимание, что доступны следующие поля поиска: все поля, название, абстрактные, ключевые слова, авторы, принадлежности, информация о финансировании, язык, ссылки, конференция, ISSN, CODEN, DOI, ORCID и номер CAS.
  5. Добавьте другие поля для поиска и укажите связь между недавно добавленным полем и другим уже введенным полем (AND, OR, или AND NOT). Дополнительную информацию можно узнать в таблице 1.
  6. Используйте опцию Limit, чтобы ограничить поиск на основе параметров, предоставляемых Scopus, как описано в таблице 2.После выполнения поиска, сохранить поиск и продолжить позже, если это необходимо.
    1. В этом случае установите оповещение с помощью опции Set alert, куда будет отправлено письмо, когда будет добавлена статья, удовлетворяющая критериям поиска.
  7. Уточните результаты поиска дальше от результатов непосредственно, выбрав из вариантов, предоставленных Scopus (Таблица 2), где Scopus показывает количество документов, включенных для каждого варианта.
  8. Выберите либо анализировать результаты непосредственно на веб-сайте Scopus (нажмите Анализ результатов поиска), либо экспортировать результаты в формате zip или CSV после завершения критериев поиска.
  9. Выполните следующие шаги по анализу иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью Scopus.
    1. Перейдите на веб-сайт (www.scopus.com) и по умолчанию Scopus открывает экран формы поиска документов.
    2. Тип Иордании как термин поиска в форме поиска документа.
    3. Укажите Страну присоединения в качестве поля поиска.
    4. Ограничьте продолжительность поиска с 2013 по 2017 год. Отметим, что с 2013 года означает с 1/1/2013, и до 2017 года означает 31/12/2017.
    5. Ограничьте тип документа статьей или обзором, а затем нажмите «Поиск».
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 2 детали отчета поиска Scopus с аннотацией для каждого раздела отчета.

3. Веб науки

  1. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к полным возможностям поиска базы данных Web of Science. Проверьте, зарегистрировано ли местное учреждение и имеет доступ к базе данных, поскольку академические учреждения обычно регистрируются в Web of Science.
  2. Перейдите на главную страницу Web of Science (www.webofknowledge.com). Веб-сайт открывает базовый поиск и включает в себя Web of Science Core Collection в качестве выбранной базы данных для поиска.
  3. Поиск полей, подробно описанный в таблице 2.
  4. Добавьте другое поле (при необходимости), чтобы соединить оба поля либо и, или НЕТ. Смотрите таблицу 1.
  5. Определите продолжительность поиска до 1945 года. После завершения поиска результаты сохраняются в истории и могут быть возвращены в любое время. При необходимости установите оповещение о добавлении нового документа в отчет поиска.
  6. Сортируйте результаты по данным, приведенным временим, подсчету использования или по другим категориям из предоставленного списка.
  7. Уточните результаты поиска дальше от результатов непосредственно, выбрав из вариантов, предоставляемых Web of Science (таблица 2), где Web of Science показывает количество документов, включенных для каждого варианта.
  8. Просматривайте результаты и анализируйте их с помощью карты дерева или графика баров. Обратите внимание, что в каждой категории есть таблица, показывающая количество.
  9. Скачать результаты. Обратите внимание, что в отличие от Scopus и PubMed, Web of Science позволяет загружать только 5000 записей одновременно(например, 10 000 результатов поиска загружаются двумя партиями, первая партия для первых 5000 записей, и вторая партия для следующих 5000 записей).
  10. Выполните следующие шаги по анализу результатов иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью Web of Science.
    1. Введите Иорданию в поле поиска и укажите адрес в качестве поля поиска.
    2. Определите продолжительность поиска в период с 2013 по 2017 год и нажмите «Поиск».
    3. Ограничьте поиск с помощью фильтров «Статья» и «Обзор».
    4. Выберите анализ результатов, которые сохраняются в истории поиска сейчас или позже.
    5. Выберите анализ результатов в виде таблиц или визуальной карты дерева и баров.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 3 подробно веб-науки поисковый отчет с аннотацией для каждого раздела доклада.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Результаты поиска PubMed

На основе поиска, проведенного в ходе этого исследования, было изъято в общей сложности 4363 документа. Бесплатный полный текст был доступен для 1767 документов (40,5%). В 2013 году было опубликовано 532 документа, в 2014 году - 663 документа, в 2015 году - 811 документов, в 2016 году - 952 документа, в 2017 году - 1405.

Резуль...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом исследовании были предоставлены шаги, с помощью которых базы данных PubMed, Scopus и Web of Science используются для проведения библиометрического анализа. Было указано, что самым дружелюбным и самым простым инструментом для использования для библиометрического анализа услуг является Web of Science; однако его недостатком является то, что его услуги не доступны бесплатно. PubMed посвящен биомедицинских наук и связан с несколькими другими Национальной медицинской библиотеки (NLM) инструменты, которые могут помочь о...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Все авторы не раскрывают никаких потенциальных конфликтов интересов.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы хотели бы поблагодарить управление научными исследованиями за его фонд для поддержки видео-продукции для этого исследования. Авторы также хотели бы поблагодарить д-ра Асиля Забина, кафедру английского языка и литературы, Иорданский университет за обзор английского языка этого исследования.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
clarivateN/AWeb of Science, доступ к которому был предоставлен по подписке, оформленной Иорданским университетом.
ElsevierN/Aпровайдер Scopus, доступ к которому был предоставлен по подписке, оформленной Иорданским университетом.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. McGowan, J. PRESS peer review of electronic search strategies: 2015 guideline statement. Journal of Clinical Epidemiology. 75, 40-46 (2016).
  2. Hood, W., Wilson, C. The literature of bibliometrics, scientometrics, and informetrics. Scientometrics. 52 (2), 291-314 (2001).
  3. Bar-Ilan, J. Citations to the Introduction to infometrics indexed by WOS, Scopus and Google Scholar. Scientometrics. 82 (3), 495-506 (2010).
  4. Boudry, C., Baudouin, C., Mouriaux, F. International publication trends in dry eye disease research: A bibliometric analysis. The Ocular Surface. 16 (1), 173-179 (2018).
  5. Kulkarni, A. V. Comparisons of citations in Web of Science, Scopus, and Google Scholar for articles published in general medical journals. Journal of the American Medical Association. 302 (10), 1092-1096 (2009).
  6. AlRyalat, S. A., Malkawi, L. International Collaboration and Openness in Jordanian Research Output: A 10-year Publications Feedback. Publishing Research Quarterly. 34 (2), 265-274 (2018).
  7. Falagas, M. E., Karavasiou, A. I., Bliziotis, I. A. Estimates of global research productivity in virology. Journal of Medical Virology. 76 (2), 223-229 (2005).
  8. Young, H. The ALA glossary of library and information science. , Ediciones Díaz de Santos. (1983).
  9. Broadus, R. Toward a definition of bibliometrics. Scientometrics. 12 (5-6), 373-379 (1987).
  10. Falagas, M. E. Comparison of PubMed, Scopus, web of science, and Google scholar: strengths and weaknesses. The FASEB Journal. 22 (2), 338-342 (2008).
  11. Guz, A. N., Rushchitsky, J. J. Scopus: A system for the evaluation of scientific journals. International Applied Mechanics. 45 (4), 351(2009).
  12. Jacso, P. As we may search-comparison of major features of the Web of Science, Scopus, and Google Scholar citation-based and citation-enhanced databases. CurrentScience. 89 (9), 1537-1547 (2005).
  13. Li, J. Citation analysis: Comparison of Web of Science, Scopus, Scifinder, And Google Scholar. Journal of Electronic Resources in Medical Libraries. 7 (3), 196-217 (2010).
  14. Levine-Clark, M., Kraus, J. Finding chemistry information using Google Scholar: a comparison with Chemical Abstracts Service. Science & Technology Libraries. 27 (4), 3-17 (2007).
  15. Gavel, Y., Iselid, L. Web of Science and Scopus: a journal title overlap study. Online Information Review. 32 (1), 8-21 (2008).
  16. Harzing, A. W., Alakangas, S. Google Scholar, Scopus and the Web of Science: a longitudinal and cross-disciplinary comparison. Scientometrics. 106 (2), 787-804 (2016).
  17. Aghaei Chadegani, A., et al. A comparison between two main academic literature collections: Web of Science and Scopus databases. , (2013).
  18. Testa, J. The Thomson Reuters journal selection process. Transnational Corporations Review. 1 (4), 59-66 (2009).
  19. Web of Science Core Collection: Web of Science: Summary of Coverage. , http://clarivate.libguides.com/woscc/coverage (2018).
  20. Burnham, J. F. Scopus database: a review. 3 (1), Biomedical Digital Libraries. 1(2006).
  21. Pubmed. , www.ncbi.nlm.nih.gov/ (2018).
  22. Scopus. , www.scopus.com (2018).
  23. Web of Science. , www.webofknowledge.com (2018).
  24. Small, H. Visualizing science by citation mapping. Journal of the American society for Information Science and Technology. 50 (9), 799-813 (1999).
  25. Cobo, M. J. Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology. 62 (7), 1382-1402 (2011).
  26. World bank. , http://www.worldbank.org (2018).
  27. Statistical Yearbook – 60th issue. , https://unstats.un.org/unsd/publications/statistical-yearbook/ (2018).
  28. Mongeon, P., Paul-Hus, A. The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics. 106 (1), 213-228 (2016).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Bibliometric AnalysisPubMed SearchScopus SearchWeb of Science SearchDatabase ComparisonJordanian Research OutputLiterature DatabasesSearch ProtocolPublication TrendsCitation Analysis

Related Articles