Сравнение библиометрического анализа с использованием баз данных PubMed, Scopus и Web of Science
24 октября 2019 г.
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.
Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области библиометрического анализа о доступных базах данных поиска и о том, как выбрать наиболее подходящий. Основным преимуществом этого протокола является то, что он обеспечивает пошаговой подход к использованию различных баз данных, так что любой исследователь может успешно выполнить библиометрический анализ. Для анализа результатов иорданских исследований в течение пятилетнего периода с 1 января 2013 года по 31 декабря 2017 года, используя PubMed, откройте форму Advanced Search и введите Иорданию в качестве поискового термина, указав Affiliation в качестве поля поиска.
Чтобы исключить все документы, автором которого является исследователь по имени Иордания, из аффилированной страны, которая не является Иорданией, ввести Иорданию в другую область и выбрать автора полевого типа. Выберите оператора NOT в качестве разъема между двумя полями и нажмите Поиск. Укажите даты публикации с 1 января 2013 года по 31 декабря 2017 года в окне результатов и выберите статью и обзор журнала из типов статей.
Для анализа результатов иорданских исследований в течение пятилетнего периода с 1 января 2013 года по 31 декабря 2017 года с помощью Scopus откройте веб-сайт Scopus и введите соответствующую информацию для входа в систему Elsevier. Далее введите Иорданию в качестве поискового термина и укажите страну Affiliation в качестве поля поиска. Ограничьте продолжительность поиска с 2013 по 2017 год.
Отметим, что с 2013 года означает с 1 января 2013 года и до 2017 года означает до 31 декабря 2017 года. Затем ограничьте тип документа статьей или обзором и нажмите кнопку Поиск. Для анализа результатов иорданских исследований в течение пятилетнего периода с 1 января 2013 года по 31 декабря 2017 года с помощью Web of Science откройте веб-сайт Web of Science и войдите в систему с соответствующей информацией об учетной записи Web of Science.
Введите Иорданию в поле поиска и укажите адрес. Определите продолжительность поиска в период с 2013 по 2017 год и нажмите Поиск. Ограничьте поиск с помощью фильтров article and Review и выберите для анализа результатов, сохраненных в истории поиска сейчас или позже.
Затем укажите, должны ли результаты отображаться в таблице, визуальной карте дерева или барах. Здесь показаны годы в иорданском издании в течение пятилетнего интервала с 2013 по 2017 год в соответствии с поиском Scopus и поиском Web of Science. По данным страны сотрудничества в поиске Scopus, Соединенные Штаты Америки являются наиболее распространенной страной, с которой иорданские исследователи сотрудничают, а затем Саудовской Аравией и Великобританией.
Согласно поиску Web of Science, Соединенные Штаты являются наиболее распространенной страной, с которой иорданцы сотрудничают, за которыми следуют Франция и Австрия. Из 10 наиболее распространенных дисциплин, в которых иорданцы опубликовали, медицина является наиболее распространенным, а затем инженерных и социальных наук в соответствии с поиском Scopus. Согласно поиску Web of Science, из 10 наиболее распространенных дисциплин, в рамках которых иорданцы опубликовали, инженерные, математические и компьютерные науки являются тройкой лидеров.
При попытке этого протокола, важно помнить, чтобы выбрать соответствующую базу данных, прежде чем начать анализ. Например, PubMed посвящен только биомедицинским наукам. После этого протокола и после загрузки результатов в формате CSV для пространственного представления результатов могут быть выполнены дополнительные методы анализа, такие как библиометрическое отображение.
После своего развития, этот протокол проложил путь для исследователей во всех областях, чтобы исследовать тенденции исследований в своих дисциплинах легко и эффективно.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном протоколе описывается процесс проведения библиометрического анализа с использованием основных баз литературных данных, таких как PubMed, Scopus и Web of Science. Он предлагает исследователям структурированный подход к оценке публикаций в конкретных областях или регионах.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Библиометрический анализ
- Оценка исследований
- Использование баз данных
Теоретическая часть
- Библиометрический анализ необходим для оценки результатов исследовательской деятельности.
- Базы данных литературы служат ключевыми инструментами для проведения такого анализа.
- Понимание того, как эффективно использовать эти базы данных, имеет решающее значение для исследователей.
- Данный протокол сосредоточен на практических шагах по проведению библиометрических исследований.
Цель исследования
- Руководство для исследователей по проведению библиометрического анализа.
- Сравнение различных баз литературных данных для оценки результатов исследований.
- Предоставление четкой методологии анализа научной продуктивности.
Используемые методы
- Использование PubMed, Scopus и Web of Science для поиска и извлечения данных.
- Пошаговые инструкции по настройке параметров поиска.
- Пример анализа результатов исследований из Иордании.
- Критерии исключения для уточнения результатов поиска.
Основные результаты
- Успешная идентификация соответствующих публикаций.
- Демонстрация эффективных стратегий поиска.
- Представление об исследовательском ландшафте Иордании за указанный период.
- Руководство по использованию расширенных функций поиска в базах данных.
Выводы
- Данный протокол позволяет исследователям эффективно проводить библиометрический анализ.
- В нем подчеркивается важность выбора подходящей базы данных.
- Исследователи могут применить данную методологию для различных регионов или предметных областей.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для отрасли
Библиометрический анализ позволяет командам по исследованиям и разработкам (R&D) в сфере биофармацевтики оценивать объем научных публикаций, выявлять возникающие тенденции и анализировать конкурентную среду в различных терапевтических областях. Сравнивая охват баз данных и возможности поиска, организации могут оптимизировать мониторинг литературы для валидации мишеней и снижения рисков при изучении механизмов действия. Данный протокол способствует принятию решений на основе данных на этапах раннего поиска и приоритизации портфеля.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Научная ценность: Анализ терапевтических гипотез путем картирования тенденций публикаций в области механизмов заболеваний и участия сигнальных путей.
- Операционная ценность: Определение высокорейтинговых журналов и ключевых экспертов для обоснования стратегий выбора и валидации мишеней.
- Прогностическая ценность: Оценка уровня исследовательской активности для определения степени изученности мишени и снижения рисков, связанных с биологическими предположениями.
Скрининг и разработка анализа
- Научная ценность: Использование специализированных инструментов баз данных, таких как MeSH в PubMed, для точной оптимизации ключевых слов при поиске литературы по методам анализа.
- Практическая ценность: Применение аналитических возможностей Scopus и Web of Science для создания воспроизводимых рабочих процессов поиска в поддержку скрининга соединений.
- Воспроизводимость: Применение стандартизированных протоколов поиска между исследовательскими группами для обеспечения единообразного подбора литературы при разработке методов анализа.
Трансляционные и доклинические исследования
- Трансляционная непрерывность: Отслеживание ежегодных тенденций публикаций для согласования результатов открытий с меняющимися приоритетными областями клинических и трансляционных исследований.
- Сопоставление биомаркеров: Выявление сетей сотрудничества и междисциплинарного охвата для оценки релевантности биомаркеров в различных моделях заболеваний.
- Прогресс с учетом рисков: Использование данных об открытом доступе и тенденций объема публикаций для принятия обоснованных решений об инвестициях в доклинические исследования.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
Данный метод интегрируется в континуум научных открытий, предоставляя данные для ранних биологических исследований посредством анализа литературного ландшафта, обеспечивая готовность к скринингу с помощью стандартизированных протоколов поиска и поддерживая непрерывность трансляционных исследований путем мониторинга тенденций.
- Фундаментальная биология: обеспечивает проверку гипотез, выявляя плотность и эволюцию публикаций по конкретным биологическим путям.
- Скрининг: повышает готовность к проведению анализов, предоставляя воспроизводимые стратегии поиска в специализированных базах данных по литературе, касающейся соединений.
- Аналитика: предоставляет количественные данные, такие как количество публикаций, сети сотрудничества и метрики открытого доступа для сравнительного анализа.
- Трансляционные исследования: связывают фундаментальные открытия с доклинической работой, отслеживая изменения в фокусе исследований и междисциплинарное взаимодействие с течением времени.
- Корпоративное повторное использование: создает возможность многократного использования системы мониторинга литературы, применимую в различных проектах, для разных мишеней и терапевтических областей.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает уверенность в прогнозах при выборе мишени за счет снижения неопределенности путем комплексного картирования литературы.
- Операционная ценность: обеспечивает стандартизацию и масштабируемость литературного поиска во всех глобальных центрах НИОКР с использованием протоколов для конкретных баз данных.
- Стратегическая ценность: улучшает принятие решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) за счет предоставления количественных данных о тенденциях исследований и конкурентной активности.
- Влияние на портфель: позволяет осуществлять приоритизацию с поправкой на риск путем выявления новых научных направлений и областей с падающим интересом.
Особенности реализации
- Требуются навыки навигации по базам данных и знания синтаксиса поиска в PubMed, Scopus и Web of Science.
- Результат зависит от наличия институционального доступа к платным платформам и владения расширенными функциями поиска.
- Для обеспечения воспроизводимости результатов необходимо согласование поисковых запросов, фильтров и критериев исключения между участниками команды.
- Требуется адаптация поисковых полей (например, Affiliation в сравнении с Address) в соответствии со структурами метаданных конкретных баз данных.
- Возможны ограничения, обусловленные систематической погрешностью охвата баз данных, что требует использования нескольких дополняющих друг друга платформ для проведения всестороннего анализа.
