Sammenligning av Bibliometric Analysis bruke PubMed, Scopus, og Web of Science databaser
Summary
Litteratur databaser brukes ofte til å vurdere publikasjoner i et bestemt, disiplin, land eller region i verden, en praksis som kalles bibliometric analyse. Den gjeldende protokollen detaljer hvordan du bruker PubMed, Scopus, og Web of Science databaser å gjøre bibliometric analyse.
Abstract
Litteratur databaser (dvs.PubMed, Scopus, og Web of Science) varierer i forhold til deres dekning, fokus, og verktøyet de gir. PubMed fokuserer hovedsaklig på biovitenskap og biomedisinsk disipliner, mens Scopus og Web of Science er tverrfaglige. Protokollen som er beskrevet i den aktuelle studien ble brukt til å søke etter publikasjoner fra jordanske forfattere i årene 2013-2017. I denne protokollen, hvordan du bruker hver database til å utføre denne typen søk er forklart i detalj. En Scopus søk resulterte i det høyeste antall dokumenter (11 444 dokumenter), etterfulgt av en Web of Science søk (10 943 dokumenter). PubMed resulterte i et mindre antall dokumenter på grunn av dens smalere omfang og dekning (4 363 dokumenter). Resultatene viser også en årlig trend i: (1) antall publikasjoner, (2) disipliner som har flest publikasjoner, (3) Samarbeidslandene, og (4) antall åpne tilgang publikasjoner. I kontrast har PubMed en sofistikert søkeord optimalisering tjeneste (dvs.medisinsk emne Heading, eller mesh), mens både Scopus og Web of Science gi søke analyseverktøy som kan produsere representative figurer. Endelig er funksjonene i hver database forklart i detalj og flere indekser som kan trekkes ut ved hjelp av søkeresultatene er gitt. Denne studien gir en base for å bruke litteratur databaser for bibliometric analyse.
Introduction
Klassisk, har forskere brukt litteratur databaser til å utføre litteraturgjennomgang for sine studier1. En annen bruk av disse litteratur databaser oppsto på slutten av 19th århundre, der forskerne analysert kroppen av litteratur, en bruk som har langsomt vokst siden2. I de siste ti årene, digitalisering litteratur og dannelsen av online litteratur databaser gitt en mulighet til forskere til å analysere kroppen av litteratur og forskning ytelse enkelt og effektivt. Et eksempel kan være å analysere forskningsresultatene for et dokument3, et emne4, en disiplin5, et land6, eller til og med en region i verden7. Denne typen analyser er kjent som bibliometric analyse. Heartsill Young definerte bibliometric analyse som bruk av statistiske metoder for å analysere en kropp av litteratur for å avdekke historisk utvikling8. Bibliometrics er med andre ord den kvantitative studien av publiserte enheter på grunnlag av sitat-og tekstanalyse9.
Ulike databaser brukes til å gjøre bibliometric analyse og hver database har ulike egenskaper og kan tilby ulike tjenester10. Foreløpig er de mest brukte litteratur databaser Web of Science and Scopus for nesten alle disipliner, begge bare tilgjengelig på et abonnement basis11, og PubMed for biomedisinsk og biovitenskap, en fritt tilgjengelig database10. Det er også Google Scholar, som kan være et enkelt verktøy for å håndtere, men det bør ikke brukes som et bibliometric analyseverktøy for tiden på grunn av noen mangler som sin uklare omfang og dekning, mangelen på referanse analyseverktøy, og inkludering av ikke-peer gjennomgått ikke-vitenskapelig innhold12,13. Videre mangler Google Scholar verktøyene for å utføre avanserte Søk og optimalisering av søkeord14.
Flere tidligere studier har sammenlignet funksjonene i de tidligere nevnte litteratur databasene for litteraturgjennomgangen3,5,10,12,13,15 ,16,17. Men i denne studien, det betyr at PubMed, Scopus, og Web of Science databaser brukes til å utføre en bibliometric analyse vil bli gitt, og fordeler og ulemper for hver av dem vil bli sammenlignet. Bibliometric analyse kan brukes til å analysere forskningen produksjonen i nesten hvilken som helst disiplin, så målgruppen vil være noen forsker som har til hensikt å analysere publisering trender. Et eksempel på å analysere en publikasjon trend i Jordan som et land vil bli presentert ved hjelp av hver database. Jordan ble valgt fordi gjør en bibliometric analyse for et land (i motsetning til et emne) er ikke veldig grei. I tillegg er Jordan, spesielt, er dårlig studert på en bibliometric måte som det kan være både et forfatternavn og et lands navn. Vi forklarer hvordan du kan overvinne en slik utfordring i søket.
Protocol
Representative Results
Discussion
I denne studien, trinnene der PubMed, Scopus og Web of Science databaser brukes til å utføre en bibliometric analyse ble gitt. Det ble indikert at den hyggeligste og den enkleste verktøyet til å bruke for bibliometric analysetjenester er Web of Science; Imidlertid, dens ulempen er det alt dens tjenestene er ikke anvendelig gratis. PubMed er viet for biomedisinsk vitenskap og er tilknyttet flere andre National Library of Medicine (NLM) verktøy som kan bidra til å optimalisere analyse av biomedisinsk. Medisinsk emne …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Forfatterne vil gjerne takke deanship of Scientific Research for sitt fond for å støtte video produksjon for denne studien. Forfatterne vil også gjerne takke Dr. Aseel Hermanus, Institutt for engelsk språk og litteratur, The University of Jordan for engelsk språk gjennomgang av denne studien.
Materials
| clarivate | N/A | Web of Science provider, where the access was provided by the subscription made by the University of Jordan. | |
| Elsevier | N/A | Scopus provider, where the access was provided by the subscription made by the University of Jordan. |
References
- McGowan, J. PRESS peer review of electronic search strategies: 2015 guideline statement. Journal of Clinical Epidemiology. 75, 40-46 (2016).
- Hood, W., Wilson, C. The literature of bibliometrics, scientometrics, and informetrics. Scientometrics. 52 (2), 291-314 (2001).
- Bar-Ilan, J. Citations to the Introduction to infometrics indexed by WOS, Scopus and Google Scholar. Scientometrics. 82 (3), 495-506 (2010).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Young, H. . The ALA glossary of library and information science. , (1983).
- Broadus, R. Toward a definition of bibliometrics. Scientometrics. 12 (5-6), 373-379 (1987).
- Falagas, M. E. Comparison of PubMed, Scopus, web of science, and Google scholar: strengths and weaknesses. The FASEB Journal. 22 (2), 338-342 (2008).
- Guz, A. N., Rushchitsky, J. J. Scopus: A system for the evaluation of scientific journals. International Applied Mechanics. 45 (4), 351 (2009).
- 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).
- 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).
- 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).
- Gavel, Y., Iselid, L. Web of Science and Scopus: a journal title overlap study. Online Information Review. 32 (1), 8-21 (2008).
- 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).
- Aghaei Chadegani, A., et al. . A comparison between two main academic literature collections: Web of Science and Scopus databases. , (2013).
- Testa, J. The Thomson Reuters journal selection process. Transnational Corporations Review. 1 (4), 59-66 (2009).
- Burnham, J. F. . Scopus database: a review. 3 (1), 1 (2006).
- Small, H. Visualizing science by citation mapping. Journal of the American society for Information Science and Technology. 50 (9), 799-813 (1999).
- 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).
- . Statistical Yearbook – 60th issue Available from: https://unstats.un.org/unsd/publications/statistical-yearbook/ (2018)
- Mongeon, P., Paul-Hus, A. The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics. 106 (1), 213-228 (2016).
