文献データベースは、一般的に、書誌分析として知られている、世界の特定の主題、規律、国、または地域の出版物を評価するために使用されます。現在のプロトコルでは、PubMed、Scopus、および Web of Science データベースを使用して書誌分析を行う方法について詳しく説明しています。

文献データベース(すなわち、PubMed、スコプス、科学のウェブ)は、そのカバレッジ、フォーカス、およびそれらが提供するツールの点で異なります。PubMedは主にライフサイエンスと生物医学の分野に焦点を当てていますが、スコプスとウェブ・オブ・サイエンスは学際的です。現在の研究で説明されているプロトコルは、2013-2017年にヨルダンの著者からの出版物を検索するために使用されました。このプロトコルでは、各データベースを使用してこのタイプの検索を行う方法について詳しく説明します。Scopus の検索では、ドキュメントの数が最も多くなり (11,444 件)、その後に Web のサイエンス検索 (10,943 件) が続きました。PubMed は、範囲とカバレッジ (4,363 ドキュメント) が狭いため、ドキュメントの数が少なくなります。この結果は、(1)出版物の数、(2)出版物が最も多い分野、(3)コラボレーション国、(4)オープンアクセス出版物の数の年次傾向も示しています。対照的に、PubMedには高度なキーワード最適化サービス(医療主題見出し、MeSH)があり、スコプスとWebの両方が代表的な数字を生成できる検索分析ツールを提供します。最後に、各データベースの機能について詳しく説明し、検索結果を使用して抽出できるいくつかのインデックスを提供します。本研究は、文献分析に文献データベースを使用するための基礎を提供する。

古典的には、研究者は、彼らの研究のための文献レビューを実行するために文学データベースを使用してきました¹.これらの文献データベースのもう一つの使用は、研究者が文学の体を分析した19^世紀の終わりに起こった、²以来ゆっくりと成長している使用.過去数十年の間に、文献のデジタル化とオンライン文献データベースの形成は、研究者に文学の体を簡単かつ効率的に分析する機会を提供しました。たとえば、ドキュメント^3、サブジェクト^4、専門分野⁵、国^6、または世界⁷の地域の研究実績を分析する場合などです。このタイプの分析は、書誌分析と呼ばれます。Heartsill Youngは、文献の体を分析し、歴史的発展を明らかにする統計的手法の使用として書誌分析を定義しました⁸.言い換えれば、書誌は引用とテキスト^分析9に基づいて公開された単位の定量的研究である。

異なるデータベースは、書誌分析を行うために使用され、各データベースは異なる特性を有し、異なる^{サービス10}を提供することができます。現在、最も一般的に使用される文献データベースは、ほぼすべての分野のための科学とスコプスのウェブであり、両方ともサブスクリプション^ベース11でのみ利用可能であり、Biomedicalおよび生命科学のためのPubMed、自由に利用可能な^{データベース10}である。Google Scholarは扱いやすいツールかもしれませんが、範囲やカバレッジの不明確さ、引用分析ツールの欠如、非ピアのインクルードなど、現在の一部の欠陥により、書誌分析ツールとして使用しないでください。レビュー非科学的な内容^12,13.さらに、Googleの学者は、高度な検索とキーワード^最適化14を実行するためのツールを欠いています。

いくつかの以前の研究は、文献レビューの目的のために前述の文献データベースの特徴を比較しています^3,5,10^{,12,13,15 、16、17}.しかし、本研究では、PubMed、スコプス、および Web of Science データベースを使用して書誌分析を実行する手段を提供し、それぞれの長所と短所を比較する。書誌分析は、ほぼすべての分野で研究成果を分析するために使用することができるので、対象者は、出版動向を分析しようとする研究者であろう。ヨルダンの出版物の傾向を国として分析する例は、各データベースを使用して提示されます。ヨルダンが選ばれたのは、国の書誌分析を行うことは(主題とは対照的に)あまり簡単ではないからです。さらに、ヨルダンは、著者名と国名の両方になることができるため、特に、書誌的に十分に研究されています。検索でこのような課題を克服する方法を説明します。

注 : 以下は検索方法であり、各メソッドの検索例を示します。特に書誌解析に関連する部品も提供されることに注意してください。

1. パブメッド

1. PubMed ホームページ (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) から [高度な検索] を選択します。
2. 検索フィールドに目的の検索語句を入力します。医療対象見出し (MeSH) データベースから検索語句を選択します。次の例では、「がん」の研究を評価する方法を詳しく説明します。
   1. MeSH データベースを開きます: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh。
   2. 検索フィールドに「がん」と入力します。
   3. 結果には、検索の上部に「新生物」という単語が表示されていることを確認し、"新生物" という単語の方が適切であると指摘します。
   4. さらに、「新生物」という用語の下に記載されている他の用語をクリックして確認してください。結果は、同様のトピック(例えば、腫瘍)を記述するために使用される他の用語を示し、また、用語ネオプラスムの下に他のサブカテゴリ(小見出し)をリストします。
   5. [ビルダー] セクションのドロップダウン リストを使用して、PubMed が用語を検索するアーティクルのフィールドを指定します。すべてのフィールド、タイトル、要約、著者、所属、利益相反、言語、ジャーナル、出版社、出版タイプ、交付番号、ISBN、および MeSH 用語の検索フィールドを使用できることに注意してください。
   6. 必要な数だけフィールドを追加し、これらのフィールド間の関係 (AND、OR、または NOT) を選択します。詳細については、表 1 を参照してください。
3. [検索] をクリックします。
4. 表 2 で説明されているさまざまなフィルターを使用して、検索結果をさらに絞り込みます。今後、最後に行われた検索は、最初の手順でアクセスされた高度な検索の履歴に保存されることに注意してください。つまり、このステップで検索を一時停止し、後で再開できます。
5. 新しい検索の各検索が[高度な検索履歴]画面に保存され、番号(#2など)が割り当てられます。検索クエリを減算するには、上記の検索フィールドでこの数値を使用します (例: "#1 not not #2" を使用して、検索#1の結果から検索#2の結果を減算します)。
6. 結果をエクスポートして、さらに分析します。
   1. FLink ツール (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) を使用して結果をコンマ区切り値 (CSV) 形式でエクスポートし、[開始するデータベースを選択してください] ドロップダウン リストから [PubMed] を選択します。
   2. 入力画面から[Entrez履歴から入力]を選択すると、ドロップダウンリストに高度なPubMed検索履歴が表示されます。
   3. PubMed の高度な検索で前の手順で実行した検索を選択し、[送信] をクリックします。
   4. 検索結果を CSV 形式のファイルにエクスポートするオプションが提供されるため、結果のレポートを表示します。
7. PubMed を使用して、2013 年 1 月 1 日から 2017 年 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究出力を分析するには、次の手順を実行します。
   1. PubMed Web サイト (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed) のドキュメント検索フォームで高度な検索フォームを開きます。
   2. 検索語句としてヨルダンを使用し、検索フィールドとして [所属] を指定します。PubMedは、所属を著者に関連するすべての情報(著者の名前、住所、所属)として解釈するため、所属国がヨルダンではない「ヨルダン」という名前の著者によって作成された文書は除外してください。このような無関係な結果を含めないようにするには、次の手順に従います。
   3. 別のフィールドに「ヨルダン」と入力し、フィールドタイプ [作成者] を選択します。
   4. 2 つのフィールド間の関係として演算子 NOT を選択し、[検索] をクリックします。
   5. 結果ウィンドウで、2013 年 1 月 1 日から 31 月 12 日までの発行日を指定し、[仕訳記事] および [記事タイプからレビュー] を選択します。
   6. FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) を開き、データベースとして PubMed を選択します。
   7. 入力画面から[Entrez履歴から入力]を選択し、ドロップダウンリストから検索を選択します。
   8. [CSV のダウンロード] をクリックします。
      注:図 1は、PubMed 検索レポートの詳細と、レポートの各セクションの注釈を示しています。

2. スコポス

1. Scopus データベースの完全な検索機能にアクセスするには、登録します。学術機関は通常スコポスに登録されているため、地元の機関が既に登録されており、データベースにアクセスできるかどうかを確認します。
2. Web サイト (www.scopus.com) に移動すると、デフォルトでドキュメント検索フォーム画面が開きます。
3. 使用可能な検索フィールドに必要な検索語句を入力します。
4. 検索するアーティクルのフィールドを指定します。すべてのフィールド、タイトル、抽象、キーワード、著者、所属、資金調達情報、言語、参照、会議、ISSN、CODEN、DOI、ORCID、および CAS 番号の検索フィールドを使用できることに注意してください。
5. 新しく追加されたフィールドと既に入力されている他のフィールド (AND、OR、または AND NOT) との関係を検索して示す他のフィールドを追加します。詳細については、(表 1) を参照してください。
6. [制限] オプションを使用して、Scopus が提供するオプションに基づいて検索を制限します(表 2 で説明されているように、検索の実行後に検索を保存し、必要に応じて後で続行します)。
   1. この場合は、[アラートの設定] オプションを使用してアラートを設定します。
7. Scopus (表 2) で提供されるオプションから選択して、検索結果を検索結果から直接絞り込みます。
8. Scopus Web サイトで結果を直接分析するか ([検索結果の分析] をクリック)、検索条件の入力後に結果を zip 形式または CSV 形式でエクスポートするかを選択します。
9. Scopus を使用して、2013 年 1 月 1 日から 2017 年 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究出力を分析するには、次の手順を実行します。
   1. Web サイト (www.scopus.com) に移動すると、デフォルトでドキュメント検索フォーム画面が開きます。
   2. ドキュメント検索フォームの検索用語として「ヨルダン」と入力します。
   3. 検索フィールドとして所属国を指定します。
   4. 検索期間を 2013 年から 2017 年に制限します。2013 年から 2013 年 1 月 1 日、2017 年までが 31/12/2017 を意味することに注意してください。
   5. ドキュメントの種類を [記事] または [レビュー] に制限し、[検索] をクリックします。
      注:図 2は、レポートの各セクションの注釈を含む Scopus 検索レポートの詳細を示しています。

3. 科学のウェブ

1. サイエンスデータベースの完全な検索機能にアクセスするために登録します。通常、学術機関は科学のウェブに登録されているように、地元の機関が既に登録されており、データベースにアクセスできるかどうかを確認してください。
2. サイエンスの Web ホーム ページ (www-webofknowledge-com.remotexs.ntu.edu.sg) に移動します。Web サイトは基本的な検索を開き、検索用に選択したデータベースとしてサイエンス コア コレクションの Web を含めます。
3. 表 2 の説明に示すようにフィールドを検索します。
4. 必要に応じて別のフィールドを追加して、AND、OR、または NOT のいずれかによって両方のフィールドを接続します。表 1 を参照してください。
5. 1945 年まで検索される期間を定義します。検索が完了すると、結果は履歴に保存され、いつでも返すことができます。必要に応じて、新しいドキュメントが検索レポートに追加された場合に通知を設定します。
6. 表示されたドロップダウン リストから、データ、引用された時間、使用回数、またはその他のカテゴリに従って結果を並べ替えます。
7. Web of Science のオプション (表 2) から選択して、検索結果を検索結果から直接絞り込みます。
8. 結果を表示し、ツリーマップまたは棒グラフを介して分析します。各カテゴリのカウントを示すテーブルがあることに注意してください。
9. 結果をダウンロードします。Scopus や PubMed とは異なり、Web of Science では一度に 5,000 レコードしかダウンロードできません (たとえば、10,000 件の結果検索は 2 つのバッチでダウンロードされ、最初の 5,000 レコードの最初のバッチ、および次の 5,000 レコードの 2 番目のバッチ)。
10. Web of Science を使用して、2013 年 1 月 1 日から 31 月 12 日までの 5 年間のヨルダンの研究成果を分析するには、次の手順を実行します。
    1. 検索フィールドに「ヨルダン」と入力し、検索フィールドとして「住所」を指定します。
    2. 2013 年から 2017 年までの検索期間を特定し、[検索] をクリックします。
    3. 記事フィルターとレビュー フィルターを使用して検索を制限します。
    4. 検索履歴に保存されている結果を今すぐ分析するか、後で分析するかを選択します。
    5. テーブルまたはビジュアル ツリー マップとバーの形式で結果を分析することを選択します。
       注:図 3は、レポートの各セクションの注釈付きの Web Of Science 検索レポートの詳細を示しています。

PubMed 検索の結果

この研究で行われた検索に基づいて、合計4,363件の文書が取得されました。1,767件の文書(40.5%)に対して無料のフルテキストを用意しました。2013年には、合計532件の文書が公開され、2014年には663件、2015年は811件、2016年は952件、2017年には1,405件の文書が公開されました。

結果は1,008人(23.8%)がんに関する問題を議論した文書は53人(1.2%)エイズ関連のトピックについて説明する文書。結果はまた、150 (3.5%)歯科関連の雑誌に文書が掲載され、275件(6.5%)文書は看護雑誌に掲載された。

スコポス検索の結果

現在の調査で行われた調査の結果、10,974件(95.9%)を含む合計11,444件の文書が得られた。記事と470 (4.1%)レビュー。652人 (5.7%)ドキュメントのアクセスが開かれていた。

図 4は、5 年間のヨルダンの出版物の年間傾向を示しています。スコポス検索の協力国(図5)によると、米国(米国)はヨルダンの研究者が協力する最も一般的な国(1,553の出版物)であり、サウジアラビアが1,176の出版物を持ち、そして723の出版物を持つイギリス。

図6は、ヨルダン人が出版した10の最も一般的な分野を詳述しています。スコポスの検索に基づいて、医学は(2,441の出版物)で出版された最も一般的な分野であり、工学(1,837の出版物)、社会科学(1,468の出版物)が続きます。ヨルダン大学は3,346人(29.3%)に貢献しています。5年間の出版物の出版、ヨルダン科学技術大学、2,396の出版物(21.0%)、ハシェマイト大学が1,347の出版物(11.8%)と続きます。

ウェブ・オブ・サイエンス検索の結果

ヨルダンでは合計10,943件の文書が公開されました。87は非常に引用された論文であり、14はホットペーパーであると考えられています。その結果、2,879件の文書がオープンアクセス、2,547件がゴールドオープンアクセス、170件の文書がグリーン公開、162件の文書がグリーン公表(公開前に受け入れられた受け入れ時にリポジトリに寄託された原稿)であった。

図 7は、5 年間のヨルダンの出版物の年間傾向を示しています。図 8は、コラボレーションの国の詳細を示しています。ウェブ・オブ・サイエンスの検索によると、米国はヨルダン人が協力する最も一般的な国(929の出版物)、フランスが860の出版物、オーストリアが429の出版物を持つ。図 9に公開された 10 の最も一般的な分野のヨルダン人の詳細。科学のウェブ検索によると、工学は(1,315の出版物)で出版された最も一般的な分野であり、数学(1,263の出版物)、およびコンピュータサイエンス(828の出版物)が続きます。

図 1: レポート内の各セクションの色の注釈付き PubMed 検索のレポート。

図2:レポート内の各セクションの色の注釈付きの Scopus 検索のレポート。

図 3: レポート内の各セクションの色の注釈付きの科学の Web 検索のレポート。

図4:スコポスから抽出された5年間のヨルダンの出版物の年間動向。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図5:ヨルダン人がスコポスから抜粋した出版物を執筆する傾向がある国。この図の大きなバージョンを見るためにここをクリックしてください。

図6:ヨルダンの出版物は、一般的に、スコポスから抽出された程度です。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 7: 2013 年から 2017 年のヨルダンの年間出版動向を示す棒グラフ。

図 8: ヨルダン人が 2013 年から 2017 年にかけて、Web of Science から抽出された各国と共同作業を行う傾向がある国を示す棒グラフをクリックします。

図9:2013年から2017年にかけて、ほとんどのヨルダン人が公開した10の専門分野を示すツリーマップを、Web of Scienceから抜粋したものの、ここをクリックしてこの図の大きなバージョンを表示してください。

表 1: 各データベースに対して指定された機能を実行する演算子。PubMed の演算子は、スコプスや Web の科学とは異なり、大文字にする必要があります。X= 存在しません。

表 2: 各資料データベースで使用できる結果メジャーと検索フィルター。研究者は、各フィルタの使用に関する詳細については、各データベースの指示を参照してください。

表 3: PubMed、スコプス、および Web の科学の特性を比較する。この表の情報は、この研究のデータと、各データベース^{10、22、23、24}によって提供される情報に基づいています。

本研究では、PubMed、スコプス、および Web のデータベースを使用して書誌分析を実行する手順を示しました。書誌分析サービスに最も友好的で最も簡単なツールは、科学のウェブであることを示されました。しかし、その欠点は、そのサービスが無料で利用できないということです。PubMedは生物医学に専念しており、生物医学の被験者の分析を最適化するのに役立つ他のいくつかの国立医学図書館(NLM)ツールと提携しています。医療対象の見出し (MeSH) はプロフェッショナルなインデックス作成ツールで、PubMed データベースに新しい記事を追加すると、専門家によって説明する主なトピックが検索され、各記事に MeSH の一覧が割り当てられます。一方、その主な欠点は、それを使用する方法について十分な知識が必要です。科学のコアコレクションのウェブを検索すると、科学引用指数拡張(SCIE)、社会科学引用指数(SSCI)、芸術人文科学引用指数(AHCI)、および新たに追加されたジャーナルに掲載されたすべての記事が得られます新しいソース引用インデックス (ESCI) 著者^は、18で検索する科学の Web 内のデータベースを選択できます。さらに、書籍や会議用の他の 2 つのデータベースも含まれています¹⁹.Scopusは一般的に使いやすく、他の2つの^{サービス20}よりも多くのジャーナルをカバーするデータベースを持っていますが、それはまだ有料サービスです。表 3では、PubMed、スコプス、および Web of Science の特性について詳しく説明し、比較します。

結果に示すように、スコポスと科学のウェブデータベース検索のそれぞれは、ヨルダン人が出版する最も一般的な分野として異なる分野を提供しました。これらの不一致の背後にある理由は、各データベースの研究領域(規律)分類を分析することによって検討されました。スコポスの検索では、出版物が1つ以上に分類される27の研究領域が生まれたことがわかりました。一方、Web of Scienceの検索では、140の研究領域が得られた。ただし、Web Of Science の出版物は、そのうちの 1 つに分類されます (複数の研究領域に分類される出版物はありません)。例えば、スコポスの単一の研究分野「医学」は、科学のウェブの27の研究領域に対応しています(数字は、科学のウェブ検索から生じた合計10,936の出版物の各研究領域の貢献に対応しています):

内科(2.5%)、神経内科(2.2%)、腫瘍学(2.2%)、手術(1.4%)、内分泌学(1.1%)、小児科(1.1%)、精神医学(1%)、実験医学(1%)、心血管系(0.9%)、感染症(0.9%)、放射線(0.9%)、整形外科0.7%)、産婦人科(0.7%)、免疫学(0.6%)、リハビリテーション(0.6%)、血液学(0.6%)、泌尿器科(0.5%)、呼吸器(0.4%)、眼科(0.3%)、消化器内科(0.3%)、補科医療(0.3%)、皮膚科(0.3%)、皮膚科(0.2%)、形態学(0.6%)、形態学(0.6%)、血液学(0.5%)、呼吸器(0.3%)、消化器内科(0.3%)、皮膚科(0.3%)、皮膚科(0.2%)、形態形成(0.3%)、形態学(0.3%)、形態学(0.3%)、モルフォス(0.3%)、皮膚科0.2%)、リウマチ学(0.2%)、麻酔学(0.2%)、救急医療(0.1%)、アレルギー(0.1%)。

このプロトコルで前述したように、研究者は検索結果を CSV または XLSX 形式でダウンロードし、複数のツールを使用して結果をさらに分析およびマップできます。これらのツールは、科学マッピングまたは書誌マッピングの概念を^{適用します。}

• Sci2 ツール (https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php ): スコプス、Web オブ サイエンス、または PubMed から抽出されたデータに対して分析を実行するための自由に利用できるツール。
• BibExcel (http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/ ): 異なる書誌ソフトウェアから抽出されたデータのマップを管理および構築する自由に利用できるツール。
• CiteSpace (http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/ ): 科学文献の動向やパターンを視覚化し、分析するための自由に利用できるツールです。
• UCINET (https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home ): ソーシャルネットワークデータの分析と視覚化されたマップの描画のためのsのubscriptionベースのツール。
• Pajek (http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/ ): 大規模ネットワークの解析と視覚化に自由に利用できるツールです。
• レイデスドルフのソフトウェア(https://www.leydesdorff.net/software.htm):書誌データベースからの出力をアナルゼし、結果のマッピングを描画するために自由に利用できるツール。
• ネットワーク ワークベンチ ツール (http://nwb.cns.iu.edu ): 文献ネットワークとマップを構築および解析するためのパブリケーション データを処理するための特定のアルゴリズムを提供する、自由に利用できるツール。
• VintagePoint (https://www.thevantagepoint.com ): 大量の構造化テキストを分析およびサイエンスマップしてパターンや関係を発見するためのサブスクリプション ベースのツール
• VOSviewer (http://www.vosviewer.com/download ): ビブリオメトリック マップを構築および視覚化するために特別に設計された自由に利用できるツールで、このようなマップのグラフィカルな表現に特に注意を払います。

さらに、研究者は3つのデータベース(Pubmed、Scopus、Web of Science)から取得したデータを使用し、世界銀行や経済協力機構などの他の情報源からのデータを使用して、他のいくつかの貴重な指標を計算することができます。開発 (OECD)年次出版物と著者の所属国は、3つのデータベースの結果測定として利用可能であるため、したがって、次のインデックスを測定することができます。

• 人口指数
• 世界銀行^{データベース26}から人口を得ることができる100万人当たりの出版物の数。
• 国内総生産(GDP)当たりの出版物
• 世界銀行^{データベース26}から「世界開発指標」からGDPを得ることができる10億ドル当たりの出版物の数。
• 年間の科学的成長率(研究生産性)
• (年度刊行物(n) – その年の出版物(n-1))/その年の出版物(n-1)
• 地域ごとの出版物

^国連27の国連統計年鑑によると、世界は9つの地域に分かれているため、これらの部門は地理的、科学的、経済的な配慮に基づいています。西ヨーロッパ、東ヨーロッパ、米国(米国)、カナダ、ラテンアメリカ、カリブ海、アフリカ、日本、アジア(日本を除く)、オセアニアの地域です。

前述のデータベースを使用して書誌分析を行うことを目指す研究者は、その限界を認識する必要があります。ほぼすべての分野におけるスコポスと科学のウェブによるジャーナルカバレッジは、ウルリッヒの定期刊行^物28のジャーナルの半分に達していません。これは、スコポスと科学のウェブインデックスジャーナルは品質に基づいていますが、彼らは任意の分野ですべてのジャーナルをカバーしていないことを意味します。さらに、英語以外のジャーナルは、これらのデータベースの焦点は英語の^{ジャーナル28}であるので、過小表現されています。分析中に発生する可能性のある制限の 1 つは、記事に関する完全な情報 (例えば、著者の所属国の欠落) が利用できなくなることで、結果に何らかのエラーが発生する可能性があります。これは、作成者の手動検索を実行することで回避できます。しかし、以前の研究では、この問題によって引き起こされる欠落した情報は重要でない(5%^未満6)と推定されているため、この問題は、この研究で行われた分析では議論されませんでした。

すべての著者は、潜在的な利益相反を開示しません。

著者らは、この研究のためのビデオ制作を支援するための資金のための科学研究の学部長に感謝したいと思います。著者はまた、この研究の英語レビューのためのヨルダン大学英語文学科のアゼル・ザビン博士に感謝したいと思います。