Literaturdatenbanken werden häufig verwendet, um Publikationen in einem bestimmten Fach, einer Disziplin, einem Land oder einer Region der Welt zu bewerten, eine Praxis, die als bibliometrische Analyse bekannt ist. Das aktuelle Protokoll beschreibt, wie PubMed, Scopus und Web of Science-Datenbanken für bibliometrische Analysen verwendet werden.

Literaturdatenbanken(z. B.PubMed, Scopus und Web of Science) unterscheiden sich in Bezug auf ihre Abdeckung, ihren Fokus und das von ihnen bereitgestellte Tool. PubMed konzentriert sich hauptsächlich auf Biowissenschaften und biomedizinische Disziplinen, während Scopus und Web of Science multidisziplinär sind. Das in der aktuellen Studie beschriebene Protokoll wurde verwendet, um nach Publikationen jordanischer Autoren in den Jahren 2013-2017 zu suchen. In diesem Protokoll wird ausführlich erläutert, wie die einzelnen Datenbanken für die Durchführung dieser Art von Suche verwendet werden. Eine Scopus-Suche ergab die höchste Anzahl von Dokumenten (11.444 Dokumente), gefolgt von einer Web of Science-Suche (10.943 Dokumente). PubMed führte aufgrund seines engeren Umfangs und seiner Abdeckung zu einer geringeren Anzahl von Dokumenten (4.363 Dokumente). Die Ergebnisse zeigen auch eine jährliche Entwicklung in: (1) die Anzahl der Veröffentlichungen, (2) die Disziplinen mit den meisten Veröffentlichungen, (3) die Länder der Zusammenarbeit und (4) die Zahl der Open-Access-Publikationen. Im Gegensatz dazu verfügt PubMed über einen ausgeklügelten Keyword-Optimierungsdienst(z. B.Medical Subject Heading oder MeSH), während sowohl Scopus als auch Web of Science Suchanalysetools bereitstellen, die repräsentative Zahlen erstellen können. Schließlich werden die Funktionen jeder Datenbank ausführlich erläutert und mehrere Indizes bereitgestellt, die mit den Suchergebnissen extrahiert werden können. Diese Studie bietet eine Grundlage für die Verwendung von Literaturdatenbanken für die bibliometrische Analyse.

Klassisch haben Forscher Literaturdatenbanken verwendet, um Literatur-Review für ihre Studien durchzuführen¹. Eine weitere Nutzung dieser Literaturdatenbanken entstand ende des^19. Jahrhunderts, wo Forscher den Text der Literatur analysierten, eine Verwendung, die seit²langsam gewachsen ist. In den letzten Jahrzehnten bot die Digitalisierung der Literatur und die Bildung von Online-Literaturdatenbanken forschern die Möglichkeit, den Literatur- und Forschungsleistungsbereich einfach und effizient zu analysieren. Ein Beispiel wäre die Analyse der Forschungsleistung für ein Dokument³, ein Thema⁴, eine Disziplin⁵, ein Land⁶oder sogar eine Region in der Welt⁷. Diese Art der Analyse wird als bibliometrische Analyse bezeichnet. Heartsill Young definierte bibliometrische Analysen als die Verwendung statistischer Methoden, um einen Literaturbestand zu analysieren, um die historische Entwicklung aufzudecken⁸. Mit anderen Worten, bibliometrics ist die quantitative Untersuchung veröffentlichter Einheiten auf der Grundlage von Zitaten und Textanalyse⁹.

Für bibliometrische Analysen werden verschiedene Datenbanken verwendet, und jede Datenbank weist unterschiedliche Merkmale auf und kann unterschiedliche Dienste anbieten¹⁰. Derzeit sind die am häufigsten verwendeten Literaturdatenbanken das Web of Science und Scopus für fast alle Disziplinen, beide nur auf Abonnementbasis^{verfügbar 11}, und PubMed für Biomedizin und Biowissenschaften, eine frei verfügbare Datenbank¹⁰. Es gibt auch Google Scholar, die ein einfaches Werkzeug zu handhaben sein könnte, aber es sollte nicht als ein bibliometrisches Analyse-Tool derzeit aufgrund einiger Mängel wie unklaren Umfang und Abdeckung, sein Fehlen von Zitatanalyse-Tools und seine Einbeziehung von Nicht-Peer verwendet werden nicht-wissenschaftliche Inhalte überprüft^12,13. Darüber hinaus fehlt Google Scholar die Tools für die Durchführung der erweiterten Suche und Keyword-Optimierung¹⁴.

Mehrere frühere Studien haben die Merkmale der zuvor erwähntenLiteraturdatenbanken für Literaturüberprüfungszwecke 3^{,5,10,12,13,15 verglichen ,16,17}. In dieser Studie werden jedoch die Mittel bereitgestellt, mit denen PubMed-, Scopus- und Web of Science-Datenbanken für eine bibliometrische Analyse verwendet werden, und die Vor- und Nachteile für jede von ihnen werden verglichen. Bibliometrische Analysen können verwendet werden, um die Forschungsergebnisse in fast jeder Disziplin zu analysieren, so dass die Zielgruppe jeder Forscher wäre, der beabsichtigt, Publikationstrends zu analysieren. Anhand jeder Datenbank wird ein Beispiel für die Analyse eines Publikationstrends in Jordanien als Land vorgestellt. Jordanien wurde ausgewählt, weil eine bibliometrische Analyse für ein Land (im Gegensatz zu einem Thema) nicht sehr einfach ist. Darüber hinaus wird Jordanien, insbesondere, in einer bibliometrischen Weise schlecht studiert, da es sowohl ein Autorenname als auch ein Ländername sein kann. Wir erklären, wie man eine solche Herausforderung bei der Suche zu überwinden.

HINWEIS: Im Folgenden finden Sie Suchmethoden, und es wird eine Beispielsuche für jede Methode bereitgestellt. Beachten Sie, dass das Teil, das sich speziell auf die bibliometrische Analyse bezieht, ebenfalls geliefert wird.

1. PubMed

1. Wählen Sie Erweiterte Suche von PubMed Homepage (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
2. Geben Sie den gewünschten Suchbegriff in das Suchfeld ein. Wählen Sie die Suchbegriffe aus der medizinischen Fachüberschrift (MeSH)-Datenbank aus. Im folgenden Beispiel wird erläutert, wie die Forschung in "Krebs" bewertet wird.
   1. Öffnen Sie die MeSH-Datenbank: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.
   2. Geben Sie das Wort "Krebs" in das Suchfeld ein.
   3. Stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse das Wort "Neoplasmen" oben auf der Suche anzeigen, wobei festgestellt wird, dass die Verwendung des Wortes "Neoplasmen" besser geeignet ist, da "Neoplasmen" das Wort ist, das verwendet wird, um relevante Themen zu indizieren.
   4. Überprüfen Sie weitere Begriffe, die unter dem Begriff "Neoplasmen" aufgeführt sind, indem Sie darauf klicken. Die Ergebnisse zeigen andere Begriffe, die zur Beschreibung ähnlicher Themen(z. B. Tumor) verwendet werden, und werden auch andere Unterkategorien (Unterpositionen) unter dem Begriff Neoplasma auflisten.
   5. Verwenden Sie die Dropdown-Listen im Abschnitt Builder, um das Feld des Artikels anzugeben, in dem PubMed nach dem Begriff sucht. Beachten Sie, dass die folgenden Suchfelder verfügbar sind: alle Felder, Titel, Abstract, Autoren, Zugehörigkeit, Interessenkonflikt, Sprache, Journal, Herausgeber, Publikationstyp, Grant-Nummer, ISBN- und MeSH-Begriffe.
   6. Fügen Sie so viele Felder wie erforderlich hinzu, und wählen Sie die Beziehung zwischen diesen Feldern (AND, OR oder NOT) aus. Weitere Einzelheiten finden Sie in Tabelle 1.
3. Klicken Sie auf Suchen.
4. Verfeinern Sie die Suchergebnisse in den Ergebnissen weiter mit verschiedenen Filtern, die in Tabelle 2 aufgeführt sind. Beachten Sie, dass von nun an die endgültige Suche in der Historie der erweiterten Suche gespeichert wird, auf die im ersten Schritt zugegriffen wurde. Dies bedeutet, dass die Suche in diesem Schritt angehalten und später fortgesetzt werden kann.
5. Stellen Sie sicher, dass jede neue Suche im Erweiterten Suchverlaufsbildschirm gespeichert wird, wo ihr eine Nummer zugewiesen wird(z. B.#2). Verwenden Sie diese Nummer im obigen Suchfeld, um suchte Abfragen zu subtrahieren(z. B. "#1 NOT #2", um Ergebnisse in Suchergebnissen #2 von Suchergebnissen #1) zu subtrahieren.
6. Exportieren Sie die Ergebnisse, um sie weiter zu analysieren.
   1. Verwenden Sie das FLink-Tool (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi), um die Ergebnisse in ein CSV-Format (Comma Separated Values) zu exportieren, und wählen Sie PubMed aus der Option Bitte wählen Sie eine Datenbank aus, um die Dropdownliste zu starten.
   2. Wählen Sie Input From Entrez History aus dem Eingabebildschirm aus, und ein erweiterter PubMed-Suchverlauf wird in der Dropdown-Liste angezeigt.
   3. Wählen Sie die Suche aus, die in den vorherigen Schritten in der erweiterten PubMed-Suche ausgeführt wurde, und klicken Sie auf Senden.
   4. Zeigen Sie den resultierenden Bericht an, da er die Möglichkeit bietet, die Suchergebnisse in eine CSV-Formatdatei zu exportieren.
7. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die jordanische Forschungsergebnisse während eines 5-Jahres-Zeitraums zwischen dem 1.1.2013 und dem 31.12.2017 mit PubMed zu analysieren.
   1. Öffnen Sie das Formular Erweiterte Suche im Dokumentsuchformular auf der PubMed-Website (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
   2. Verwenden Sie Jordan als Suchbegriff, und geben Sie Zugehörigkeit als Suchfeld an. Beachten Sie, dass PubMed die Zugehörigkeit als alle Informationen interpretiert, die sich auf den Autor beziehen(d. h. Name, Adresse, Zugehörigkeit des Autors), also schließen Sie jedes Dokument aus, das von einem Autor mit dem Namen "Jordanien" verfasst wurde, in dem das Zugehörigkeitsland nicht Jordanien ist. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um zu vermeiden, dass solche irrelevanten Ergebnisse einschließen.
   3. Geben Sie Jordan in ein anderes Feld ein, und wählen Sie den Feldtyp Autor aus.
   4. Wählen Sie den Operator NICHT als Beziehung zwischen den beiden Feldern und klicken Sie auf Suchen.
   5. Geben Sie die Veröffentlichungsdaten vom 01.01.2013 bis zum 31.12.2017 im Ergebnisfenster an, und wählen Sie Journalartikel und Überprüfung aus Artikeltypen aus.
   6. Öffnen Sie FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi), und wählen Sie PubMed als Datenbank aus.
   7. Wählen Sie Input From Entrez History aus dem Eingabebildschirm aus, und wählen Sie die Suche aus der Dropdown-Liste aus.
   8. Klicken Sie auf CSV herunterladen.
      HINWEIS: Abbildung 1 zeigt den PubMed-Suchbericht mit Anmerkungen für jeden Abschnitt des Berichts.

2. Scopus

1. Registrieren Sie sich, um auf die vollständigen Suchfunktionen der Scopus-Datenbank zuzugreifen. Prüfen Sie, ob die lokale Einrichtung bereits registriert ist und Zugriff auf die Datenbank hat, da akademische Einrichtungen in der Regel in Scopus registriert sind.
2. Wechseln Sie zur Website (www.scopus.com), und standardmäßig öffnet Scopus den Bildschirm des Dokumentsuchformulars.
3. Geben Sie den gewünschten Suchbegriff in das verfügbare Suchfeld ein.
4. Geben Sie die Felder im Artikel an, nach dem gesucht werden soll. Beachten Sie, dass die folgenden Suchfelder verfügbar sind: alle Felder, Titel, Zusammenfassungen, Schlüsselwörter, Autoren, Zugehörigkeiten, Finanzierungsinformationen, Sprache, Referenzen, Konferenz, ISSN, CODEN, DOI, ORCID und CAS-Nummer.
5. Fügen Sie weitere Felder hinzu, nach dem gesucht werden soll, und geben Sie die Beziehung zwischen dem neu hinzugefügten Feld und dem anderen bereits eingegebenen Feld an (AND, OR oder AND NOT). Weitere Einzelheiten finden Sie unter (Tabelle 1).
6. Verwenden Sie die Option Limit, um die Suche basierend auf den von Scopus bereitgestellten Optionen einzuschränken, wie in Tabelle 2 beschrieben. Nach der Ausführung der Suche speichern Sie die Suche und fahren Sie später fort, falls erforderlich.
   1. Legen Sie in diesem Fall eine Warnung mit der Option Warnung festlegen fest, in der eine E-Mail gesendet wird, wenn ein Artikel hinzugefügt wird, der die Suchkriterien erfüllt.
7. Verfeinern Sie die Suchergebnisse direkt von den Ergebnissen, indem Sie aus den von Scopus bereitgestellten Optionen (Tabelle 2) auswählen, wobei Scopus die Anzahl der für jede Option enthaltenen Dokumente anzeigt.
8. Wählen Sie aus, ob Sie die Ergebnisse entweder direkt auf der Scopus-Website analysieren (klicken Sie auf Suchergebnisse analysieren) oder die Ergebnisse entweder in Zip- oder CSV-Formaten exportieren möchten, nachdem Die Suchkriterien erfüllt wurden.
9. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die jordanische Forschungsleistung während eines 5-Jahres-Zeitraums zwischen dem 1.1.2013 und dem 31.12.2017 mit Scopus zu analysieren.
   1. Wechseln Sie zur Website (www.scopus.com), und standardmäßig öffnet Scopus den Bildschirm des Dokumentsuchformulars.
   2. Geben Sie Jordan als Suchbegriff im Dokumentsuchformular ein.
   3. Geben Sie Das Zugehörigkeitsland als Suchfeld an.
   4. Beschränken Sie die Suchdauer von 2013 auf 2017. Beachten Sie, dass ab 2013 bedeutet von 1/1/2013, und bis 2017 bedeutet bis 31/12/2017.
   5. Beschränken Sie den Dokumenttyp auf Artikel oder Überprüfung, und klicken Sie dann auf Suchen.
      HINWEIS: Abbildung 2 beschreibt den Scopus-Suchbericht mit Anmerkungen für jeden Abschnitt des Berichts.

3. Netz der Wissenschaft

1. Registrieren Sie sich, um auf die vollständigen Suchfunktionen der Web of Science-Datenbank zuzugreifen. Prüfen Sie, ob die lokale Institution bereits registriert ist und Zugriff auf die Datenbank hat, da akademische Einrichtungen in der Regel im Web of Science registriert sind.
2. Rufen Sie die Webseite Web of Science (www-webofknowledge-com.remotexs.ntu.edu.sg) auf. Die Website öffnet die grundlegende Suche und enthält das Web of Science Core Collection als ausgewählte Datenbank für die Suche.
3. Suchen Sie nach den Feldern, die in Tabelle 2 beschrieben sind.
4. Fügen Sie ein weiteres Feld (falls erforderlich) hinzu, um beide Felder entweder durch AND, OR oder NOT zu verbinden. Siehe Tabelle 1.
5. Definieren Sie die Dauer, die bis 1945 durchsucht wird. Nach Abschluss der Suche werden die Ergebnisse in der Historie gespeichert und können jederzeit zurückgegeben werden. Legen Sie bei Bedarf eine Warnung fest, wenn dem Suchbericht ein neues Dokument hinzugefügt wird.
6. Sortieren Sie die Ergebnisse nach Daten, angegebenen Zeiten, Nutzungszahlen oder anderen Kategorien aus der bereitgestellten Dropdownliste.
7. Verfeinern Sie die Suchergebnisse direkt von den Ergebnissen, indem Sie aus den optionen von Web of Science (Tabelle 2) auswählen, wobei Web of Science die Anzahl der für jede Option enthaltenen Dokumente anzeigt.
8. Zeigen Sie die Ergebnisse an und analysieren Sie sie über eine Baumkarte oder ein Balkendiagramm. Beachten Sie, dass es eine Tabelle mit der Anzahl in jeder Kategorie gibt.
9. Laden Sie die Ergebnisse herunter. Beachten Sie, dass Web of Science im Gegensatz zu Scopus und PubMed nur das Herunterladen von 5.000 Datensätzen gleichzeitig zulässt(z. B. wird eine 10.000-Ergebnissuche in zwei Batches heruntergeladen, der erste Batch für die ersten 5.000 Datensätze und ein zweiter Batch für die nächsten 5.000 Datensätze).
10. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die jordanische Forschungsergebnisse während eines 5-Jahres-Zeitraums zwischen dem 1.1.2013 und dem 31.12.2017 mithilfe von Web of Science zu analysieren.
    1. Geben Sie Jordan in das Suchfeld ein, und geben Sie Adresse als Suchfeld an.
    2. Identifizieren Sie die Dauer der Suche zwischen 2013 und 2017, und klicken Sie auf Suchen.
    3. Beschränken Sie die Suche mithilfe von Artikel- und Überprüfungsfiltern.
    4. Wählen Sie diese Option aus, um die Ergebnisse zu analysieren, die jetzt oder später im Suchverlauf gespeichert werden.
    5. Wählen Sie aus, ob die Ergebnisse in Form von Tabellen oder visuellen Baumkarten und Balken analysiert werden sollen.
       HINWEIS: Abbildung 3 zeigt den Suchbericht "Web of Science" mit Anmerkungen für jeden Abschnitt des Berichts.

Ergebnisse der PubMed-Suche

Auf der Grundlage der in dieser Studie durchgeführten Suche wurden insgesamt 4.363 Dokumente abgerufen. Für 1.767 Dokumente (40,5%) war der vollständige Volltext verfügbar. Im Jahr 2013 wurden insgesamt 532 Dokumente veröffentlicht, 2014 663 Dokumente, 2015 811 Dokumente, 2016 952 Dokumente und 2017 1.405 Dokumente.

Die Ergebnisse zeigen, dass 1.008 (23,8%) Dokumente diskutierten Fragen im Zusammenhang mit Krebs, während nur 53 (1,2%) Dokumente, die AIDS-bezogene Themen erörterten. Die Ergebnisse zeigen auch, dass 150 (3,5%) Dokumente wurden in fachzeitschriften Fachzeitschriften veröffentlicht, während 275 (6,5%) Dokumente wurden in Pflegezeitschriften veröffentlicht.

Ergebnisse der Scopus-Suche

Insgesamt 11.444 Dokumente resultierten aus der in der aktuellen Studie durchgeführten Recherche, darunter 10.974 (95,9%) Artikel und 470 (4,1%) Bewertungen. Nur 652 (5,7%) der Dokumente waren open access.

Abbildung 4 zeigt die jährliche Entwicklung der jordanischen Veröffentlichungen während des 5-Jahres-Intervalls. Nach Angaben des Landes der Zusammenarbeit bei der Scopus-Suche (Abbildung 5) sind die Vereinigten Staaten von Amerika (USA) das häufigste Land, mit dem jordanische Forscher zusammenarbeiten (1.553 Veröffentlichungen), gefolgt von Saudi-Arabien mit 1.176 Veröffentlichungen und Vereinigtes Königreich mit 723 Veröffentlichungen.

Abbildung 6 zeigt die 10 häufigsten Disziplinen, in die Jordanier veröffentlicht haben. Basierend auf der Scopus-Suche ist die Medizin die häufigste Disziplin, die in (2.441 Veröffentlichungen) veröffentlicht wird, gefolgt von Ingenieurwissenschaften (1.837 Publikationen) und Sozialwissenschaften (1.468 Veröffentlichungen). Die Universität Jordanien hat zu 3.346 (29,3%) Veröffentlichungen der insgesamt fünfjährigen Veröffentlichungen, gefolgt von der Jordan University of Science and Technology mit 2.396 Veröffentlichungen (21,0%) und der Hashemite University mit 1.347 Veröffentlichungen (11,8%).

Ergebnisse der Web of Science-Suche

Insgesamt wurden 10.943 Dokumente in Jordanien veröffentlicht. 87 sind hochzitierte Papiere und 14 gelten als Heiße Papiere. Die Ergebnisse zeigen, dass 2.879 Dokumente Open Access waren, 2.547 Dokumente Waren Gold Open Access, 170 Dokumente wurden grün veröffentlicht, und 162 Dokumente wurden grün akzeptiert (Manuskript in Repositories bei annahme vor der Veröffentlichung hinterlegt).

Abbildung 7 zeigt die jährliche Entwicklung der jordanischen Veröffentlichungen während des 5-Jahres-Intervalls. Abbildung 8 zeigt das Land der Zusammenarbeit. Laut der Web of Science-Suche sind die USA das häufigste Land, mit dem Jordanier zusammenarbeiten (929 Publikationen), gefolgt von Frankreich mit 860 Publikationen und Österreich mit 429 Publikationen. Abbildung 9 zeigt die 10 häufigsten Disziplinen, in die Jordanier veröffentlicht wurden. Laut der Web of Science-Suche ist Ingenieurwissenschaften die häufigste Disziplin, die in (1.315 Publikationen) veröffentlicht wird, gefolgt von Mathematik (1.263 Publikationen) und Informatik (828 Publikationen).

Abbildung 1: Der Bericht für die PubMed-Suche mit Farbanmerkungen für jeden Abschnitt im Bericht. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: Der Bericht für die Scopus-Suche mit Farbanmerkungen für jeden Abschnitt im Bericht. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Der Bericht für das Web of Science-Suchen mit Farbanmerkungen für jeden Abschnitt im Bericht. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 4: Die jährliche Entwicklung der Veröffentlichungen in Jordanien während des 5-Jahres-Zeitraums, wie aus Scopus extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 5:Die Länder, in dem Jordanier dazu neigen, Publikationen zu verfassen, wie aus Scopus extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 6: Die Disziplinen jordanische Publikationen sind in der Regel über, wie aus Scopus extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Abbildung 7: Ein Balkendiagramm, das den jährlichen Publikationstrend in den Jahren 2013-2017 in Jordanien zeigt, wie aus Web of Science extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 8: Ein Balkendiagramm, das die Länder zeigt, mit denen Jordanier in den Jahren 2013-2017 zusammenarbeiten, wie aus Web of Science extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 9: Eine Baumkarte mit den 10 Disziplinen, die die meisten Jordanier in den Jahren 2013-2017 veröffentlichen, wie aus Web of Science extrahiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Tabelle 1: Operatoren zum Ausführen der angegebenen Funktionen für jede Datenbank. Die Betreiber in PubMed müssen im Gegensatz zu den Anbietern von Scopus und Web of Science in Großbuchstaben sein. X=nicht vorhanden.

Tabelle 2: Ergebniskennzahlen und Suchfilter, die für jede Literaturdatenbank verfügbar sind. Die Forscher können sich auf die Anweisungen jeder Datenbank beziehen, um weitere Informationen zur Verwendung der einzelnen Filter zu erhalten.

Tabelle 3: Vergleich der Merkmale von PubMed, Scopus und Web of Science. Die Informationen in dieser Tabelle basieren auf den Daten dieser Studie und den Informationen, die von jeder Datenbank bereitgestellt werden^10,22,23,24.

In dieser Studie wurden die Schritte bereitgestellt, mit denen PubMed-, Scopus- und Web of Science-Datenbanken für eine bibliometrische Analyse verwendet werden. Es wurde darauf hingewiesen, dass das freundlichste und einfachste Werkzeug für bibliometrische Analysedienste Web of Science ist; Sein Nachteil ist jedoch, dass seine Dienste nicht kostenlos verfügbar sind. PubMed widmet sich den biomedizinischen Wissenschaften und ist mit mehreren anderen Werkzeugen der National Library of Medicine (NLM) verbunden, die helfen können, die Analyse biomedizinischer Fächer zu optimieren. Medical Subject Heading (MeSH) ist ein professionelles Indexierungstool, bei dem nach dem Hinzufügen eines neuen Artikels zur PubMed-Datenbank der Artikel von Experten nach den wichtigsten Themen durchsucht wird, die er diskutiert, und für jeden Artikel eine Liste von MeSH zugewiesen wird. Auf der anderen Seite ist sein Hauptnachteil, dass es gute Kenntnisse darüber erfordert, wie man es verwendet. Die Suche in der Web of Science-Kernsammlung ergibt alle Artikel, die in Zeitschriften veröffentlicht werden, die im Science Citation Index Expanded (SCIE), dem Social Science Citation Index (SSCI), dem Arts and Humanities Citation Index (AHCI) und dem neu hinzugefügten Emerging Source Citation Index (ESCI), in dem Autoren die Datenbank im Web of Science auswählen können, die in¹⁸gesucht werden soll. Darüber hinaus sind zwei weitere Datenbanken für Bücher und Konferenzen enthalten¹⁹. Scopus ist im Allgemeinen einfach zu bedienen und verfügt über eine Datenbank, die mehr Zeitschriften abdeckt als die beiden anderen Dienste²⁰, aber es ist immer noch ein kostenpflichtiger Dienst. Tabelle 3 weitere Details und Vergleiche der Merkmale von PubMed, Scopus und Web of Science.

Wie aus den Ergebnissen hervorgeht, lieferte jede Datenbanksuche von Scopus und Web of Science unterschiedliche Disziplinen, wie die häufigsten Disziplinen, in denen Jordanier publizieren. Die Gründe für diese Diskrepanzen wurden durch die Analyse der Klassifizierung des Forschungsbereichs (Disziplin) für jede Datenbank untersucht. Es wurde festgestellt, dass Die Scopus-Suche 27 Forschungsbereiche ergab, in denen Publikationen in einen oder mehrere von ihnen eingeteilt sind. Auf der anderen Seite ergab die Web of Science-Suche 140 Forschungsbereiche. Web of Science-Publikationen werden jedoch nur in einen von ihnen eingeteilt (keine Publikation ist in mehr als einen Forschungsbereich eingeteilt). So entspricht der einzige Forschungsbereich "Medizin" in Scopus 27 Forschungsbereichen im Web of Science, die (Zahlen entsprechen dem Beitrag jedes Forschungsbereichs zu den insgesamt 10.936 Publikationen, die aus der Suche im Web of Science hervorgegangen sind) entsprechen:

Innere Medizin (2,5%), Neurologie (2,2%), Onkologie (2,2%), Chirurgie (1,4%), Endokrinologie (1,1%), Pädiatrie (1,1%), Psychiatrie (1%), Experimentelle Medizin (1%), Herz-Kreislauf-System (0,9%), Infektionskrankheiten (0,9%), Radiologie (0,9%), Orthopädie ( 0,7%), Geburtshilfe und Gynäkologie (0,7%), Immunologie (0,6%), Rehabilitation (0,6%), Hämatologie (0,6%), Urologie (0,5%), Atemwegs (0,4%), Augenheilkunde (0,3%), Gastroenterologie (0,3%), Komplementärmedizin (0,3%), Dermatologie (0,2%), Morphologie ( 0,2%), Rheumatologie (0,2%), Anästhesiologie (0,2%), Notfallmedizin (0,1%), Allergie (0,1%).

Wie bereits im Protokoll erläutert, können Forscher Suchergebnisse im CSV- oder XLSX-Format herunterladen, wo mehrere Tools zur weiteren Analyse und Kartierung der Ergebnisse zur Verfügung stehen. Diese Tools wenden das Konzept der wissenschaftlichen Kartierung oder bibliometrischen Kartierung an, die eine räumliche Darstellung dessen darstellt, wie Disziplinen, Felder, Dokumente oder Autoren verwandt sind^24,25:

• Das Sci2-Tool (https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php ): Ein frei verfügbares Tool zur Analyse von Daten, die aus Scopus, Web of Science oder sogar PubMed extrahiert wurden.
• BibExcel (http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/ ): Ein frei verfügbares Tool, das Karten für Daten verwaltet und erstellt, die aus verschiedenen bibliometrischen Software extrahiert wurden.
• CiteSpace (http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/ ): Ein frei verfügbares Werkzeug zur Visualisierung und Analyse von Trends und Mustern in der wissenschaftlichen Literatur.
• UCINET (https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home ): Ein s ubscription-basiertes Tool zur Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken und zum Zeichnen von visualisierten Karten.
• Pajek (http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/ ): Ein frei verfügbares Werkzeug zur Analyse und Visualisierung großer Netzwerke.
• Leydesdorffes Software (https://www.leydesdorff.net/software.htm ): Ein frei verfügbares Tool, um die Ausgabe aus bibliometrischen Datenbanken analze und Mappings der Ergebnisse zu zeichnen.
• Network Workbench Tool (http://nwb.cns.iu.edu ): Ein frei verfügbares Tool, das spezifische Algorithmen für den Umgang mit Publikationsdaten bereitstellt, um bibliometrische Netzwerke und Karten zu konstruieren und zu analysieren.
• VintagePoint (https://www.thevantagepoint.com ): Ein Abonnement-basiertes Tool zur Analyse und Wissenschaftlichkeit zur Abbilden großer Mengen strukturierten Textes, um Muster und Beziehungen zu entdecken
• VOSviewer (http://www.vosviewer.com/download ): Ein frei verfügbares Tool, das speziell für die Erstellung und Visualisierung bibliometrischer Karten entwickelt wurde, wobei besonderes Augenmerk auf die grafische Darstellung solcher Karten zu richten ist.

Darüber hinaus können die Forscher Daten aus den drei Datenbanken (Pubmed, Scopus und Web of Science) verwenden und mehrere andere wertvolle Indizes anhand von Daten aus anderen Quellen berechnen, darunter die Weltbank und die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD). Da jährliche Veröffentlichungen und das Zugehörigkeitsland des Autors als Ergebnismessungen in den drei Datenbanken verfügbar sind, können somit folgende Indizes gemessen werden:

• Bevölkerungsindex
• Anzahl der Veröffentlichungen je eine Million Einwohner, in denen die Bevölkerung aus der Datenbank der Weltbank bezogen werden kann²⁶.
• Veröffentlichungen je Bruttoinlandsprodukt (BIP)
• Anzahl der Veröffentlichungen pro Milliarden-Dollar-BIP, wo das BIP aus den "Weltentwicklungsindikatoren" aus der Datenbank der Weltbank²⁶bezogen werden kann.
• Jährliche wissenschaftliche Wachstumsrate (Forschungsproduktivität)
• (Veröffentlichungen des Jahres (n) – Veröffentlichungen im Jahr (n-1))/ Veröffentlichungen des Jahres (n-1)
• Veröffentlichungen pro Region

Da die Welt nach dem Statistischen Jahrbuch der Vereinten Nationen von den Vereinten Nationen²⁷in 9 Regionen unterteilt ist, basieren diese Unterteilungen auf geographischen, wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Erwägungen. Diese Regionen sind: Westeuropa, Osteuropa, die Vereinigten Staaten von Amerika (USA), Kanada, Lateinamerika und die Karibik, Afrika, Japan, Asien (ohne Japan) und Ozeanien.

Forscher, die bibliometrische Analysen mit den oben genannten Datenbanken durchführen möchten, sollten sich ihrer Einschränkungen bewusst sein; Zeitschriftenberichterstattung von Scopus und Web of Science in fast allen Disziplinen erreicht nicht die Hälfte der Zeitschriften in Ulrichs Zeitschriftenwörterbuch²⁸. Dies bedeutet, dass scopus und Web of Science indexierte Zeitschriften zwar auf Qualität basieren, aber nicht alle Zeitschriften in irgendeiner Disziplin abdecken. Darüber hinaus sind nicht-englischsprachige Zeitschriften unterrepräsentiert, da der Schwerpunkt dieser Datenbanken englischsprachige Zeitschriften²⁸sind. Eine der Einschränkungen, auf die man bei der Analyse stoßen kann, ist die Nichtverfügbarkeit vollständiger Informationen über einen Artikel(z. B.fehlendes Zugehörigkeitsland des Autors), was zu einer Art Fehler in den Ergebnissen führen könnte. Dies kann vermieden werden, indem eine manuelle Suche nach dem Autor ausgeführt wird. Dieses Thema wurde jedoch in der in dieser Studie durchgeführten Analyse nicht erörtert, da frühere Studien die fehlenden Informationen, die durch dieses Problem verursacht wurden, als unbedeutend eingeschätzt haben (weniger als 5 %)⁶.

Alle Autoren geben keine möglichen Interessenkonflikte bekannt.

Die Autoren danken dem Dekanat für wissenschaftliche Forschung für seinen Fonds zur Unterstützung der Videoproduktion für diese Studie. Die Autoren danken auch Dr. Aseel Zabin, Department of English Language and Literature, The University of Jordan for English language review of this study.