Method Article

PubMed, Scopus ve Web of Science Veritabanlarını Kullanarak Bibliyometrik Analizlerin Karşılaştırılması

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

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

Literatür veritabanları genellikle bibliyometrik analiz olarak bilinen bir uygulama olan belirli bir konuda, disiplinde, ülkeveya dünyanın bölgesinde yayınları değerlendirmek için kullanılır. Geçerli protokol, bibliyometrik analiz yapmak için PubMed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının nasıl kullanılacağını ayrıntılarıyla anlatır.

Abstract

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

Literatür veritabanları(yani,PubMed, Scopus ve Web of Science) kapsama alanı, odak ve sağladıkları araç açısından farklılık gösterir. PubMed daha çok yaşam bilimleri ve biyomedikal disiplinlere odaklanırken, Scopus ve Web of Science multidisiplinerdir. Mevcut çalışmada açıklanan protokol, 2013-2017 yıllarında Ürdünlü yazarların yayınlarını aramak için kullanılmıştır. Bu protokolde, bu tür bir arama yapmak için her veritabanının nasıl kullanılacağı ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Scopus'ta yapılan aramada en fazla belge (11.444 belge) bulunurken, bunu Bir Web of Science araması (10.943 belge) izledi. PubMed, daha dar kapsamı ve kapsamı (4.363 belge) nedeniyle daha az sayıda belgeyle sonuçlandı. Sonuçlar aynı zamanda yıllık bir eğilim göstermektedir: (1) yayın sayısı, (2) en çok yayına sahip disiplinler, (3) işbirliği ülkeleri ve (4) açık erişimli yayın sayısı. Buna karşılık, PubMed sofistike bir anahtar kelime optimizasyonu hizmetine(yani,Tıbbi Konu Başlığı veya MeSH) sahipken, hem Scopus hem de Web of Science temsili rakamlar üretebilen arama analiz araçları sağlar. Son olarak, her veritabanının özellikleri ayrıntılı olarak açıklanır ve arama sonuçları kullanılarak ayıklanabilecek çeşitli endeksler sağlanır. Bu çalışma bibliyometrik analiz için literatür veritabanlarını kullanmak için bir temel sağlar.

Introduction

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

Klasik olarak, araştırmacılar çalışmaları1için literatür taraması yapmak için literatür veritabanları nı kullandılar. Bu literatür veritabanlarının başka bir kullanımı19. Son birkaç on yıl içinde, edebiyatıdijitalleştirmek ve çevrimiçi literatür veritabanlarının oluşturulması araştırmacılara literatür ve araştırma performansını kolay ve verimli bir şekilde analiz etme fırsatı sağlamıştır. Bir örnek bir belge için araştırma performansını analiz olacaktır3, bir konu4, bir disiplin5, bir ülke6, hatta dünyada bir bölge7. Bu tür analizler bibliyometrik analiz olarak bilinir. Heartsill Young, bibliyometrik analizi tarihsel gelişimi ortaya çıkarmak için bir literatür gövdesini analiz etmek için istatistiksel yöntemlerin kullanımı olarak tanımlamıştır8. Başka bir deyişle, bibliyometrik alıntı ve metinanalizi9 temelinde yayınlanan birimlerin nicel çalışmadır.

Farklı veritabanları bibliyometrik analiz yapmak için kullanılır ve her veritabanı farklı özelliklere sahiptir ve farklı hizmetler10sağlayabilir. Şu anda, en yaygın olarak kullanılan literatür veritabanları Web hemen hemen tüm disiplinler için, hem sadece bir abonelik bazında kullanılabilir11, ve PubMed biyomedikal ve yaşam bilimleri, serbestçe kullanılabilir veritabanı10. Ayrıca Google Scholar, hangi işlemek için kolay bir araç olabilir, ama şu anda belirsiz kapsamı ve kapsamı gibi bazı eksiklikleri nedeniyle bir bibliyometrik analiz aracı olarak kullanılmamalıdır, alıntı analiz araçları eksikliği, ve olmayan akran dahil bilimsel olmayan içeriği gözden12,13. Ayrıca, Google Akademik gelişmiş arama ve anahtar kelime optimizasyonu14gerçekleştirmek için araçlar yoksundur.

Daha önceki birkaç çalışmada, daha önce bahsedilen literatür veritabanlarının özelliklerini literatür taraması amacıyla3,5,10,12,13,15 ,16,17. Ancak, bu çalışmada, pubmed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının bibliyometrik analiz yapmak için hangi araçlarla kullanılacağı sağlanacak ve her biri için artıları ve eksileri karşılaştırılacaktır. Bibliyometrik analiz hemen hemen her disiplinde araştırma çıktıanaliz etmek için kullanılabilir, bu nedenle hedef kitle yayın eğilimleri analiz etmek niyetinde herhangi bir araştırmacı olacaktır. Ürdün'de bir ülke olarak bir yayın eğilimini çözümleme örneği her veritabanı kullanılarak sunulacaktır. Ürdün seçildi çünkü bir ülke için bibliyometrik analiz yapmak (bir konunun aksine) çok basit değildir. Buna ek olarak, Ürdün, özellikle, kötü bir bibliyometrik şekilde hem bir yazar adı ve bir ülke adı olabilir olarak incelenmiştir. Biz arama böyle bir sorun üstesinden gelmek için nasıl açıklar.

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

Protocol

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

NOT: Aşağıdaki arama yöntemleri ve her yöntem için bir örnek arama sağlanır. Özellikle bibliyometrik analizle ilgili kısmın da sağlandığına dikkat edin.

1. PubMed

  1. PubMed ana sayfasından Gelişmiş Arama'yı (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) seçin.
  2. Arama alanına istediğiniz arama terimini girin. Tıbbi konu başlığı (MeSH) veritabanından arama terimlerini seçin. Aşağıdaki örnekte "kanser" araştırmalarını nasıl değerlendirilecektir.
    1. MeSH veritabanını açın: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.
    2. Arama alanına "kanser" sözcücã1/4nÃ1/4 girin.
    3. "Neoplazmlar" sözcüğünün ilgili konuları dizine ekolarak kullanıldığından, "neoplazmlar" kelimesinin daha uygun olduğuna dikkat çekiyorsa, sonuçların aramanın üst kısmında "neoplazmlar" sözcüğünün bulunduğundan emin olun.
    4. "Neoplazmlar" terimi altında listelenen diğer terimleri üzerine tıklayarak daha fazla kontrol edin. Sonuçlar benzer konuları tanımlamak için kullanılan diğer terimleri(örneğin, tümör) gösterecek ve ayrıca neoplazm terimi altındaki diğer alt kategorileri (alt başlıklar) listeleyecektir.
    5. PubMed'in terimi arayacağı makalenin alanını belirtmek için Oluşturucu bölümündeki açılır listeleri kullanın. Aşağıdaki arama alanlarının kullanılabildiğini unutmayın: tüm alanlar, başlık, özet, yazarlar, bağlantı, çıkar çatışması, dil, dergi, yayımcı, yayın türü, hibe numarası, ISBN ve MeSH terimleri.
    6. Gerektiği kadar alan ekleyin ve bu alanlar (VE, OR veya Değİl) arasındaki ilişkiyi seçin. Daha fazla bilgi için Tablo 1'e bakın.
  3. Ara'yı tıklatın.
  4. Tablo 2'de ayrıntılı olarak kullanılabilen farklı filtreleri kullanarak arama sonuçlarını sonuçlarda daha da hassaslaştırın. Şu andan itibaren yapılan son aramanın, ilk adımda erişilen Gelişmiş Arama'nın geçmişinde kaydolacağını unutmayın. Bu, aramanın bu adımda duraklatAbileceği ve daha sonra devam edebileceği anlamına gelir.
  5. Her yeni aramanın, bir numara atanacağı Gelişmiş Arama geçmişi ekranına kaydedildiğından emin olun(örn.#2). Arama #1 sonuçlarından arama #2 sonuçları çıkarmak için yukarıdaki arama alanında bu numarayı kullanın(örneğin, "#1 #2 Değİl"
  6. Sonuçları daha fazla analiz etmek için dışa aktarın.
    1. Sonuçları virgülle ayrılmış değerler (CSV) biçiminde dışa aktarmak için FLink aracını (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) kullanın ve açılan listeyi başlatmak için lütfen veritabanını seçin PubMed'i seçin.
    2. Giriş ekranından Entrez Geçmişinden Giriş'i seçin ve açılan listede gelişmiş bir PubMed arama geçmişi görünür.
    3. PubMed gelişmiş aramaönceki adımlarda gerçekleştirilen arama seçin ve Gönder'i tıklatın.
    4. Arama sonuçlarını CSV biçim dosyasında dışa aktarma seçeneği sağladığından, ortaya çıkan raporu görüntüleyin.
  7. PubMed kullanarak 1/1/2013 ile 31/12/2017 tarihleri arasında 5 yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için aşağıdaki adımları gerçekleştirin.
    1. PubMed web sitesindeki (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) belge arama formunda Gelişmiş arama formunu açın.
    2. Arama terimi olarak Ürdün'i kullanın ve Arama alanı olarak İlişki'yi belirtin. PubMed'in ilişkiyi yazarla ilgili tüm bilgiler olarak yorumladığını unutmayın(örneğin, yazarın adı, adresi, bağlantısı), bu nedenle bağlı ülkenin Ürdün olmadığı "Ürdün" adlı bir yazar tarafından yazılmış herhangi bir belgeyi hariç tutar. Bu tür alakasız sonuçlar dahil önlemek için aşağıdaki adımları izleyin.
    3. Başka bir alana Ürdün yazın ve alan türünü Seçin Yazar.
    4. İki alan arasındaki ilişki olarak işleticisi Değİl'i seçin ve Ara'yı tıklatın.
    5. Yayın Tarihlerini 1/1/2013 ile 31/12/2017 tarihleri arasında sonuç penceresinde belirtin ve Makale Türlerinden Dergi Makalesi ve İncelemesini seçin.
    6. FLink'i (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) açın ve veritabanı olarak PubMed'i seçin.
    7. Giriş ekranından Entrez Geçmişinden Giriş'i seçin ve açılan listeden aramayı seçin.
    8. CSV'yi indir'e tıklayın.
      NOT: Şekil 1, raporun her bölümü için ek açıklama içeren PubMed arama raporunu ayrıntılarıyla tamamlar.

2. Scopus

  1. Scopus veritabanının tam arama özelliklerine erişmek için kaydolun. Akademik kurumlar genellikle Scopus'a kayıtlı olduğundan yerel kurumun zaten kayıtlı olup olmadığını ve veritabanına erişimi olup olmadığını kontrol edin.
  2. Web sitesine (www.scopus.com) gidin ve varsayılan olarak Scopus belge arama formu ekranını açar.
  3. Kullanılabilir arama alanına istediğiniz arama terimini girin.
  4. Makalede aranacak alanları belirtin. Aşağıdaki arama alanlarının mevcut olduğunu unutmayın: tüm alanlar, başlık, özet, anahtar kelimeler, yazarlar, bağlantılar, finansman bilgileri, dil, referanslar, konferans, ISSN, CODEN, DOI, ORCID ve CAS numarası.
  5. Yeni eklenen alanla girilen diğer alan (AND, OR veya VE DEĞİL) arasındaki ilişkiyi aramak ve göstermek için diğer alanları ekleyin. Daha fazla bilgi için (Tablo 1) bakınız.
  6. Scopus tarafından sağlanan seçeneklere göre aramayı sınırlamak için Limit seçeneğini kullanın, Tablo 2'de ayrıntılı olarak belirtildiği gibi.Aramayı çalıştırdıktan sonra aramayı kaydedin ve gerekirse daha sonra devam edin.
    1. Bu durumda, arama ölçütlerini karşılayan bir makale eklendiğinde e-postanın gönderilen uyarıyı ayarla seçeneğini kullanarak bir uyarı ayarlayın.
  7. Scopus'un her seçenek için dahil olan belge sayısını gösterdiği Scopus (Tablo 2) tarafından sağlanan seçeneklerarasından seçim yaparak arama sonuçlarını doğrudan sonuçlardan daha iyi hassaslaştırın.
  8. Sonuçları doğrudan Scopus web sitesinde analiz etmeyi (Arama Sonuçlarını Analiz Et'i tıklatın) veya arama ölçütlerini tamamladıktan sonra sonuçları zip veya CSV formatlarında dışa aktarmayı seçin.
  9. Scopus kullanarak 1/1/2013 ile 31/12/2017 tarihleri arasında 5 yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için aşağıdaki adımları gerçekleştirin.
    1. Web sitesine (www.scopus.com) gidin ve varsayılan olarak Scopus belge arama formu ekranını açar.
    2. Belge arama formunda arama terimi olarak Ürdün yazın.
    3. Arama alanı olarak İlişki Ülkesi belirtin.
    4. Arama süresini 2013 ile 2017 arasında sınırlandırın. 2013'ten itibaren 1/1/2013 ve 2017'nin 31/12/2017 anlamına geldiğini unutmayın.
    5. Belge türünü Makale veya İnceleme ile sınırlayın ve ardından Arama'yı tıklatın.
      NOT: Şekil 2, raporun her bölümü için ek açıklama içeren Scopus arama raporunu ayrıntılarıyla tamamlar.

3. Bilim Web

  1. Web of Science veritabanının tam arama özelliklerine erişmek için kaydolun. Akademik kurumlar genellikle Web of Science'da kayıtlı olduğundan, yerel kurumun zaten kayıtlı olup olmadığını ve veritabanına erişimi olup olmadığını kontrol edin.
  2. Web of Science ana sayfasına (www.webofknowledge.com) gidin. Web sitesi temel aramayı açar ve web of Science Core Collection'ı arama için seçilen veritabanı olarak içerir.
  3. Tablo 2'de ayrıntılı olarak belirtildiği gibi alanları arayın.
  4. Her iki alanı da VE, OR veya NOT'a bağlamak için başka bir alan (gerekirse) ekleyin. Bakınız Tablo 1.
  5. 1945'e kadar aranan süreyi tanımlayın. Aramayı tamamladıktan sonra, sonuçlar geçmişe kaydedilir ve herhangi bir zamanda döndürülebilir. Gerekirse, arama raporuna yeni bir belge eklenirse bir uyarı ayarlayın.
  6. Sonuçları, sağlanan açılır listeden verilere, belirtilen saatlere, kullanım sayılarına veya diğer kategorilere göre sıralayın.
  7. Web of Science tarafından sağlanan seçeneklerden (Tablo 2) seçim yaparak, arama sonuçlarını doğrudan sonuçlardan daha iyi hassaslaştırın ve Burada Web of Science her seçenek için dahil edilen belge sayısını gösterir.
  8. Sonuçları görüntüleyin ve bunları bir ağaç haritası veya çubuk grafiği üzerinden analiz edin. Her kategoride sayım gösteren bir tablo olduğunu unutmayın.
  9. Sonuçları indirin. Scopus ve PubMed'in aksine, Web of Science bir seferde yalnızca 5.000 kaydın indirilmesine izin verir(örneğin, 10.000 sonuç araması iki toplu olarak indirilir, ilk 5.000 kayıt için ilk toplu iş ve sonraki 5.000 kayıt için ikinci bir toplu iş).
  10. Web of Science kullanarak 1/1/2013 ile 31/12/2017 tarihleri arasında 5 yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için aşağıdaki adımları gerçekleştirin.
    1. Arama alanına Ürdün yazın ve Adres'i arama alanı olarak belirtin.
    2. 2013 ve 2017 yılları arasında arama süresini belirleyin ve Arama'yı tıklatın.
    3. Makale ve İnceleme filtrelerini kullanarak aramayı kısıtlayın.
    4. Arama Geçmişi'nde şimdi veya sonra kaydedilen sonuçları çözümlemeyi seçin.
    5. Sonuçları tablolar veya görsel ağaç haritası ve çubuklar şeklinde çözümlemeyi seçin.
      NOT: Şekil 3, Raporun her bölümü için ek açıklama içeren Web of Science arama raporunu ayrıntılarıyla tamamlar.

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

Results

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

PubMed arama sonuçları

Bu çalışmada yapılan aramada toplam 4.363 belge ele geçirildi. 1.767 belge (@,5) için ücretsiz tam metin mevcuttu. 2013 yılında toplam 532 belge, 2014 yılında 663 belge, 2015 yılında 811 belge, 2016 yılında 952 belge ve 2017 yılında 1.405 belge yayımlandı.

Sonuçlar 1.008 (#.8) belgeler kanserle ilgili konuları tartışırken, sadece...

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

Discussion

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

Bu çalışmada, Bibliyometrik analiz yapmak için PubMed, Scopus ve Web of Science veritabanlarının kullanıldığı adımlar sağlanmıştır. Bibliyometrik analiz hizmetleri için kullanılacak en kolay ve en kolay aracın Web of Science olduğu belirtilmiştir; ancak, dezavantajı hizmetlerinin ücretsiz olarak kullanılamamasıdır. PubMed biyomedikal bilimler için ayrılmış ve biyomedikal konuların analizi optimize etmek için yardımcı olabilir tıp (NLM) araçları diğer birçok Ulusal Kütüphanesi ile bağlıdır. Tıbbi Konu Başlığı (MeSH) pubme...

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

Disclosures

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

Tüm yazarlar hiçbir potansiyel çıkar çatışması ifşa.

Acknowledgements

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

Yazarlar bu çalışma için video üretimini desteklemek için fonu için Bilimsel Araştırma Deanship teşekkür etmek istiyorum. Yazarlar ayrıca Bu çalışmanın İngilizce dil incelemesi için Ürdün Üniversitesi İngiliz Dili ve Edebiyatı Bölümü Dr. Aseel Zabin'e de teşekkür etmek isterler.

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 sağlayıcısı, erişimin Ürdün Üniversitesi tarafından yapılan abonelikle sağlandığı yer.
Erişimin Ürdün Üniversitesi tarafından yapılan abonelikle sağlandığıElsevierN/A
Scopus sağlayıcısı.

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