PubMed, Scopus ve Web of Science Veritabanlarını Kullanarak Bibliyometrik Analizlerin Karşılaştırılması
October 24th, 2019
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.
Bu yöntem, bibliyometrik analiz alanında kullanılabilir arama veritabanları ve en uygun olanı nasıl seçeceğiniz hakkında anahtar sorularının yanıtlatına yardımcı olabilir. Bu protokolün en büyük avantajı, herhangi bir araştırmacının bibliyometrik bir analizi başarıyla gerçekleştirebilmeleri için farklı veritabanlarını kullanmak için adım adım bir yaklaşım sağlamasıdır. PubMed kullanarak, 1 Ocak 2013 ile 31 Aralık 2017 tarihleri arasında beş yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için Gelişmiş Arama formunu açın ve arama alanı olarak Ürdün'e girin.
Ürdün olmayan bağlı bir ülkeden Ürdün adlı bir araştırmacı tarafından yazılmış tüm belgeleri hariç tutmak için, başka bir alana Ürdün yazın ve alan türü Yazar seçin. İki alan arasında bağlayıcı olarak NOT işleci'ni seçin ve Ara'yı tıklatın. Yayın tarihlerini 1 Ocak 2013 ile 31 Aralık 2017 tarihleri arasında sonuç penceresinde belirtin ve makale türlerinden Journal Article and Review'ı seçin.
1 Ocak 2013 ile 31 Aralık 2017 tarihleri arasında beş yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için Scopus'u kullanarak Scopus web sitesini açın ve uygun Elsevier giriş bilgilerini girin. Ardından, arama terimi olarak Ürdün'e girin ve Arama alanı olarak İlişki ülkesi belirtin. Arama süresini 2013 ile 2017 arasında sınırlandırın.
2013'ten itibaren 1 Ocak 2013 ve 2017'nin 31 Aralık 2017 anlamına geldiğini unutmayın. Ardından, belge türünü Makale veya Gözden Geçirme ile sınırlayın ve Arama'yı tıklatın. 1 Ocak 2013 ile 31 Aralık 2017 tarihleri arasında beş yıllık bir süre içinde Ürdün araştırma çıktısını analiz etmek için Web of Science web sitesini kullanarak, Web of Science web sitesini açın ve uygun Web of Science hesap bilgileriyle oturum açın.
Arama alanına Ürdün girin ve Adres'i belirtin. Arama süresini 2013 ve 2017 yılları arasında olarak belirleyin ve Ara'yı tıklatın. Makale ve İnceleme filtrelerini kullanarak aramayı kısıtlayın ve arama geçmişinde şimdi veya daha sonra kaydedilen sonuçları çözümleme yi seçin.
Ardından, sonuçların bir tabloda, görsel bir ağaç eşönünde mi yoksa çubuklarda mı görüntüleneceğini belirtin. Burada, Scopus arama ve Web of Science arama göre beş yıllık 2013-2017 aralığında Ürdün yayın yıllık eğilimleri gösterilir. Scopus arama işbirliği ülkeye göre, Amerika Birleşik Devletleri ile Ürdünlü araştırmacılar işbirliği en yaygın ülke, Suudi Arabistan ve İngiltere izledi.
Web of Science araştırmasına göre, Abd Ürdünlülerin işbirliği içinde olduğu en yaygın ülke, onu Fransa ve Avusturya takip ediyor. Ürdünlülerin yayınladığı en yaygın 10 disiplinarasında tıp en yaygın olanı, scopus araştırmasına göre mühendislik ve sosyal bilimler takip ediyor. Web of Science araştırmasına göre, Ürdünlülerin yayınladığı en yaygın 10 disiplinden, mühendislik, matematik ve bilgisayar bilimleri ilk üç sırada yer alıyor.
Bu protokolü denerken, çözümlemenizi başlatmadan önce uygun veritabanını seçmeyi unutmayın. Örneğin, PubMed sadece biyomedikal bilimlere ayrılmıştır. Bu protokolü takiben ve sonuçları CSV formatında indirdikten sonra, sonuçların mekansal gösterimi için bibliyometrik eşleme gibi ek analiz yöntemleri gerçekleştirilebilir.
Bu protokol, geliştirildikten sonra, her alanda araştırmacıların disiplinlerindeki araştırma eğilimlerini kolay ve verimli bir şekilde keşfetmelerinin önünü açmıştır.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Genel Bakış
Bu protokol, PubMed, Scopus ve Web of Science gibi büyük literatür veritabanlarını kullanarak bibliyometrik analiz yapmanın sürecini belirtir. Araştırmacılara belirli alanlarda veya bölgelerde yayınları değerlendirmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Bibliyometrik analiz
- Araştırma değerlendirmesi
- Veritabanı kullanımı
Arka Plan
- Bibliyometrik analiz, araştırma çıktısını değerlendirmek için gereklidir.
- Literatür veritabanları bu analizin anahtar araçlarıdır.
- Bu veritabanlarını nasıl etkili bir şekilde kullanacağınızı anlamak araştırmacılar için çok önemlidir.
- Bu protokol, bibliyometrik çalışmalar yapmak için pratik adımlara odaklanır.
Çalışmanın Amacı
- Araştırmacıları bibliyometrik analiz yapma konusunda yönlendirmek.
- Araştırma değerlendirmesi için farklı literatür veritabanlarını karşılaştırmak.
- Araştırma çıktısını analiz etmek için açık bir metodoloji sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Veri alma için PubMed, Scopus ve Web of Science'ın kullanılması.
- Arama parametrelerini ayarlama ile ilgili adım adım talimatlar.
- Ürdün'den araştırma çıktısını analiz etme örneği.
- Arama sonuçlarını daraltmak için dışlama kriterleri.
Ana Sonuçlar
- İlgili yayınların başarılı bir şekilde tanımlanması.
- Etkili arama stratejilerinin gösterimi.
- Belirtilen dönemde Ürdün'ün araştırma manzarasına ilişkin içgörüler.
- Veritabanlarındaki gelişmiş arama özelliklerini kullanma konusunda rehberlik.
Sonuçlar
- Protokol, araştırmacıların bibliyometrik analizleri etkili bir şekilde yapmalarını sağlar.
- Doğru veritabanını seçmenin önemini vurgular.
- Araştırmacılar, metodolojiyi çeşitli bölgeler veya konular için tekrarlayabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Bibliometric analysis enables biopharma R&D teams to assess research output, identify emerging trends, and evaluate competitive landscapes across therapeutic areas. By comparing database coverage and search capabilities, organizations can optimize literature surveillance for target validation and mechanistic de-risking. This protocol supports data-driven decision-making in early discovery and portfolio prioritization.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogate therapeutic hypotheses by mapping publication trends in disease mechanisms and pathway involvement.
- Operational Value: Identify high-impact journals and key opinion leaders to inform target selection and validation strategies.
- Predictive Value: Assess research activity levels to gauge target maturity and de-risk biological assumptions.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Leverage database-specific tools like MeSH in PubMed for precise keyword optimization in assay-related literature searches.
- Operational Value: Use Scopus and Web of Science analytics to generate reproducible search workflows for compound screening support.
- Reproducibility: Apply standardized search protocols across teams to ensure consistent literature inputs for assay development.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Track yearly publication trends to align discovery findings with evolving clinical and translational research focus areas.
- Biomarker Alignment: Identify collaboration networks and disciplinary spread to assess biomarker relevance across disease models.
- Risk-Adjusted Advancement: Use open access and publication volume trends to inform preclinical investment decisions.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery continuum by informing early biology through literature landscape analysis, supporting screening readiness via standardized search protocols, and enabling translational continuity through trend monitoring.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by revealing publication density and evolution in specific biological pathways.
- Screening: Enhances assay readiness by providing reproducible, database-specific search strategies for compound-related literature.
- Analytics: Delivers quantitative outputs such as publication counts, collaboration networks, and open access metrics for comparative analysis.
- Translational Research: Connects discovery to preclinical work by tracking shifts in research focus and interdisciplinary engagement over time.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable literature surveillance capability applicable across projects, targets, and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target selection by reducing uncertainty through comprehensive literature mapping.
- Operational Value: Ensures standardization and scalability of literature searches across global R&D sites using database-specific protocols.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing quantitative insights into research trends and competitive activity.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization by identifying emerging science and declining interest areas.
Implementation Considerations
- Requires expertise in database navigation and search syntax for PubMed, Scopus, and Web of Science.
- Depends on institutional access to subscription-based platforms and familiarity with advanced search features.
- Necessitates cross-team agreement on search terms, filters, and exclusion criteria for reproducible results.
- Involves adaptation of search fields (e.g., Affiliation vs. Address) based on database-specific metadata structures.
- Limited by database coverage biases, requiring complementary use of multiple platforms for comprehensive analysis.
