PubMed, 스코퍼스 및 과학 데이터베이스 웹을 사용한 참고 문헌 분석 비교

문헌 데이터베이스는 일반적으로 특정 주제, 분야, 국가 또는 세계의 지역에서 간행물을 평가하는 데 사용됩니다, 참고 문헌 분석으로 알려진 연습. 현재 프로토콜에서는 PubMed, Scopus 및 과학 웹 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 수행하는 방법을 자세히 설명합니다.

문학 데이터베이스(즉,PubMed, 스코퍼스 및 과학 웹)는 적용 범위, 초점 및 제공하는 도구면에서 다릅니다. PubMed는 주로 생명 과학 및 생물 의학 분야에 중점을 두고 있는 반면 스코푸스와 과학 웹은 다학제입니다. 현재 연구에 설명된 프로토콜은 2013-2017년 도내 요르단 저자들의 출판물을 검색하는 데 사용되었다. 이 프로토콜에서는 각 데이터베이스를 사용하여 이러한 유형의 검색을 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. Scopus 검색 결과 문서 수가 가장 많았고(11,444건), 과학 웹 검색(10,943건)이 그 뒤를 이었습니다. PubMed는 더 좁은 범위와 범위(4,363개의 문서)로 인해 적은 수의 문서를 생성했습니다. 결과는 또한 (1) 출판물의 수, (2) 출판물이 가장 많은 분야, (3) 공동 작업 국가 및 (4) 오픈 액세스 출판물의 수와 같은 연간 추세를 보여줍니다. 반면 PubMed는 정교한 키워드 최적화서비스(예:의료 제목 또는 MeSH)를 보유하고 있으며 스코푸스와 웹 은 모두 대표적인 수치를 생성할 수 있는 검색 분석 도구를 제공합니다. 마지막으로 각 데이터베이스의 기능에 대해 자세히 설명하고 검색 결과를 사용하여 추출할 수 있는 여러 인덱스가 제공됩니다. 이 연구는 참고 문헌 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 위한 기반을 제공합니다.

고전적으로, 연구원은 그들의 연구 결과를 위한 문학 검토를 능력을 발휘하기 위하여 문학 데이터베이스를^{이용했습니다 1}. 이 문학 데이터베이스의 또 다른 사용은 19^세기 말에 발생, 연구원은 문학의 시체를 분석, 천천히 이후 성장 하는 사용^2. 지난 수십 년 동안, 문학을 디지털화하고 온라인 문학 데이터베이스의 형성은 연구원에게 문학과 연구 성과의 본문을 쉽고 효율적으로 분석 할 수있는 기회를 제공했습니다. 예를 들어 문서^3,주제^4,분야^5,국가^6,또는 세계^7의지역에 대한 연구 성과를 분석하는 것이다. 이러한 유형의 분석을 참고 문헌 분석이라고 합니다. 하트실 영은 참고문헌을 통계적 방법의 사용으로 정의하여 문헌의 본문을 분석하여 역사적^발전을8로 밝혔다. 즉, 서지척도는 인용 및 텍스트 분석^9에기초하여 출판된 단위의 정량적 연구이다.

서로 다른 데이터베이스는 참고 문헌 분석을 수행하는 데 사용되며 각 데이터베이스는 서로 다른 특성을 가지며 서로 다른 서비스를 제공할 수^{있습니다 10.} 현재, 가장 일반적으로 사용되는 문헌 데이터베이스는 거의 모든 분야에 대한 과학 및 스코푸스의 웹이며, 모두 구독 기준으로 만 사용할 수^11,및 PubMed 생물 의학 및 생명 과학, 자유롭게 사용할 수있는 데이터베이스^10. 또한 Google Scholar는 다루기 쉬운 도구가 될 수 있지만 불분명한 범위 및 적용 범위, 인용 분석 도구의 부족 및 비 피어 포함과 같은 일부 결함으로 인해 현재 참고 문헌 분석 도구로 사용해서는 안됩니다. 검토 비 과학 적인 내용^12,13. 또한, 구글 학자는 고급 검색 및 키워드 최적화를 수행하기위한 도구가 부족¹⁴.

몇 가지 이전 연구는 문학 검토 목적을 위해 앞서 언급 한 문학 데이터베이스의 기능을 비교^{3,5,10,12,13, 15 ,16,17}. 그러나, 이 연구에서는 PubMed, Scopus 및 과학 데이터베이스가 참고 문헌 분석을 수행하는 데 사용되는 수단이 제공되며 각 데이터베이스에 대한 장단점을 비교할 수 있습니다. 참고 문헌 분석은 거의 모든 분야의 연구 출력을 분석하는 데 사용할 수 있으므로 대상은 출판 동향을 분석하려는 연구원이 될 것입니다. 요르단의 발행 동향을 국가로 분석하는 예는 각 데이터베이스를 사용하여 제시될 것이다. 요르단은 한 국가에 대한 서지 분석(주제와 는 대조적으로)이 매우 간단하지 않기 때문에 선택되었다. 또한 요르단은 저자 이름과 국가 이름이 될 수 있으므로 참고 문헌방식으로 제대로 연구되지 않습니다. 우리는 검색에서 이러한 도전을 극복하는 방법을 설명합니다.

참고: 다음은 검색 메서드이며 각 메서드에 대한 예제 검색이 제공됩니다. 참고로 특히 참고 문헌 분석과 관련된 부품도 제공됩니다.

1. 펍메드

1. PubMed 홈페이지(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)에서 고급 검색을 선택합니다.
2. 검색 필드에 원하는 검색어를 입력합니다. 의료 주제 제목(MeSH) 데이터베이스에서 검색어를 선택합니다. 다음 예제에서는 "암"에 있는 연구를 평가하는 방법을 자세히 설명합니다.
   1. MeSH 데이터베이스 열기: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.
   2. 검색 필드에 "암"이라는 단어를 입력합니다.
   3. "신 생물"은 관련 주제를 색인하는 데 사용되는 단어이기 때문에 결과가 검색 상단에 "neoplasms"라는 단어를 표시하는지 확인하십시오.
   4. "신 생물"이라는 용어 아래에 나열된 다른 용어를 클릭하여 확인하십시오. 결과는 유사한주제(예를 들어, 종양)를 설명하는 데 사용되는 다른 용어를 보여주고, 또한 용어 신 생물 아래에 다른 하위 범주(subheadingss)를 나열합니다.
   5. 작성기 섹션의 드롭다운 목록을 사용하여 PubMed에서 용어를 검색할 문서의 필드를 지정합니다. 모든 필드, 제목, 초록, 저자, 소속, 이해 상충, 언어, 저널, 발행물, 게시자, 게시 유형, 교부수 번호, ISBN 및 MeSH 용어를 사용할 수 있습니다.
   6. 필요한 만큼 필드를 추가하고 이러한 필드(AND, OR 또는 아님) 간의 관계를 선택합니다. 자세한 내용은 표 1을 참조하십시오.
3. 검색을 클릭합니다.
4. 표 2에 설명된 대로 사용할 수 있는 다른 필터를 사용하여 검색 결과를 더 구체화합니다. 이제부터는 첫 번째 단계에서 액세스한 고급 검색 기록에 최종 검색이 저장됩니다. 즉, 이 단계에서 검색을 일시 중지하고 나중에 다시 시작할 수 있습니다.
5. 각 새 검색이 고급 검색 기록 화면에 저장되어숫자(예:#2)가 할당되도록 합니다. 위의 검색 필드에 이 숫자를 사용하여 검색된쿼리(예: "#2 #1 않음")를 빼서 검색 #2 검색 #1 결과를 뺍니다.
6. 결과를 내보내 서 추가 분석합니다.
   1. FLink 도구(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi)를 사용하여 결과를 CSV(쉼표 분리된 값) 형식으로 내보내고 데이터베이스에서 PubMed를 선택하여 드롭다운 목록을 시작합니다.
   2. 입력 화면에서 엔트레즈 기록에서 입력을 선택하면 고급 PubMed 검색 기록이 드롭다운 목록에 표시됩니다.
   3. PubMed 고급 검색에서 이전 단계에서 수행된 검색을 선택하고 제출을 클릭합니다.
   4. CSV 형식 파일에서 검색 결과를 내보내는 옵션을 제공하므로 결과 보고서를 봅니다.
7. PubMed를 사용하여 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 요르단 연구 성과를 분석하기 위해 다음 단계를 수행합니다.
   1. PubMed 웹 사이트(www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed)의 문서 검색 양식에서 고급 검색 양식을 엽니다.
   2. Jordan을 검색어로 사용하고 제휴를 검색 필드로 지정합니다. PubMed는 소속을저자(즉, 저자의 이름, 주소, 소속)와 관련된 모든 정보로 해석하므로 소속 국가가 요르단이 아닌 "요르단"이라는 저자가 작성한 문서를 제외합니다. 이러한 관련없는 결과를 포함하지 않으려면 아래 단계에 따라.
   3. 다른 필드에 요르단을 입력하고 필드 유형 작성자를 선택합니다.
   4. 연산자를 두 필드 간의 관계로 선택하고 검색을 클릭합니다.
   5. 결과 창에서 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지의 게시 날짜를 지정하고 문서 유형에서 저널 아티클 및 검토를 선택합니다.
   6. FLink(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi)를 열고 PubMed를 데이터베이스로 선택합니다.
   7. 입력 화면에서 Entrez 기록에서 입력을 선택하고 드롭다운 목록에서 검색을 선택합니다.
   8. CSV 다운로드를 클릭합니다.
      참고: 그림 1은 보고서의 각 섹션에 대한 추가와 함께 PubMed 검색 보고서를 자세히 설명합니다.

2화 스코푸스

1. Scopus 데이터베이스의 전체 검색 기능에 액세스하려면 등록하십시오. 교육 기관은 일반적으로 Scopus에 등록되어 있기 때문에 지역 교육 기관이 이미 등록되어 있고 데이터베이스에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오.
2. 웹 사이트(www.scopus.com)로 이동하여 기본적으로 Scopus는 문서 검색 양식 화면을 엽니다.
3. 사용 가능한 검색 필드에 원하는 검색어를 입력합니다.
4. 검색할 아티클의 필드를 지정합니다. 모든 필드, 제목, 초록, 키워드, 저자, 소속, 자금 조달 정보, 언어, 참조, 컨퍼런스, ISSN, CODEN, DOI, ORCID 및 CAS 번호와 같은 검색 필드를 사용할 수 있습니다.
5. 다른 필드를 추가하여 새로 추가된 필드와 이미 입력한 다른 필드(AND, OR 또는 및 NOT) 간의 관계를 검색하고 나타냅니다. 자세한 내용은 (표 1)을 참조하십시오.
6. 제한 옵션을 사용하여 Scopus에서 제공하는 옵션에 따라 검색을 제한할 수 있습니다(표 2.검색을 실행한 후) 검색을 저장하고 필요한 경우 나중에 계속합니다.
   1. 이 경우 검색 기준을 충족하는 아티클이 추가될 때 전자 메일이 전송되는 설정 경고를 사용하여 경고를 설정합니다.
7. Scopus가 각 옵션에 포함된 문서 수를 표시하는 Scopus(표 2)에서 제공하는 옵션 중에서 선택하여 검색 결과를 직접 수정합니다.
8. Scopus 웹 사이트에서 직접 결과를 분석하거나 검색 조건을 완료한 후 zip 또는 CSV 형식으로 결과를 내보낼 수 있습니다.
9. Scopus를 사용하여 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 요르단 연구 출력을 분석하기 위해 다음 단계를 수행합니다.
   1. 웹 사이트(www.scopus.com)로 이동하여 기본적으로 Scopus는 문서 검색 양식 화면을 엽니다.
   2. 문서 검색 양식에서 검색 용어로 Jordan을 입력합니다.
   3. 제휴 국가를 검색 필드로 지정합니다.
   4. 검색 기간을 2013년에서 2017년으로 제한합니다. 2013년 1월 1일부터 2017년 1월 12일까지의 의미는 31/12/2017입니다.
   5. 문서 유형을 문서 또는 검토로 제한한 다음 검색을 클릭합니다.
      참고: 그림 2는 보고서의 각 섹션에 대한 추가와 함께 Scopus 검색 보고서를 자세히 설명합니다.

3. 과학의 거미줄

1. 과학 웹 데이터베이스의 전체 검색 기능에 액세스하려면 등록하십시오. 지역 기관이 이미 등록되어 있고 교육 기관이 일반적으로 과학 웹에 등록되어 있기 때문에 데이터베이스에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오.
2. 과학 웹 홈페이지(www-webofknowledge-com.remotexs.ntu.edu.sg)로 이동합니다. 웹 사이트는 기본 검색을 열고 검색을 위해 선택한 데이터베이스로 과학 코어 컬렉션의 웹을 포함합니다.
3. 표 2에서 자세히 설명한 대로 필드를 검색합니다.
4. 다른 필드(필요한 경우)를 추가하여 AND, OR 또는 NOT으로 두 필드를 모두 연결합니다. 표 1을 참조하십시오.
5. 검색된 기간을 1945로 정의합니다. 검색을 완료하면 결과가 기록에 저장되며 언제든지 반환할 수 있습니다. 필요한 경우 새 문서가 검색 보고서에 추가되면 경고를 설정합니다.
6. 데이터, 인용 된 시간, 사용 횟수 또는 제공 된 드롭 다운 목록에서 다른 범주에 따라 결과를 정렬합니다.
7. 과학 웹에서 제공하는 옵션(표 2)에서 제공하는 옵션중에서 선택하여 각 옵션에 포함된 문서 수를 표시하여 검색 결과를 직접 구체화합니다.
8. 결과를 보고 트리 맵 또는 막대 그래프를 통해 분석합니다. 각 범주의 개수를 보여주는 테이블이 있습니다.
9. 결과를 다운로드합니다. Scopus 및 PubMed와 달리 과학 웹은 한 번에 5,000개의 레코드만 다운로드할 수있습니다(예: 10,000개의 결과 검색이 두 개의 일괄 처리로 다운로드되고 처음 5,000개 레코드의 첫 번째 일괄 처리 및 다음 5,000개 레코드에 대한 두 번째 일괄 처리).
10. 2013년 1월 1일부터 2017년 31월 12일까지 5년 동안 과학 웹을 사용하여 요르단 연구 성과를 분석하기 위해 다음 단계를 수행한다.
    1. 검색 필드에 요르단을 입력하고 주소를 검색 필드로 지정합니다.
    2. 2013년과 2017년 사이의 검색 기간을 확인하고 검색을 클릭합니다.
    3. 아티클 및 검토 필터를 사용하여 검색을 제한합니다.
    4. 현재 또는 나중에 검색 기록에 저장된 결과를 분석하도록 선택합니다.
    5. 테이블 또는 시각적 트리 맵 및 막대의 형태로 결과를 분석하도록 선택합니다.
       참고: 그림 3에서는 보고서의 각 섹션에 대한 추가가 있는 과학 웹 검색 보고서에 대해 자세히 설명합니다.

PubMed 검색 결과

이 연구에서 수행된 검색을 기반으로 총 4,363건의 문서가 검색되었습니다. 무료 전체 텍스트는 1,767건(40.5%)에 사용할 수 있었습니다. 2013년에는 총 532건, 2014년 663건, 2015년 811건, 2016년 952건, 2017년 1,405건의 문건이 출간되었다.

그 결과 1,008명(23.8%)이 암과 관련된 문제를 논의한 반면, 53명(1.2%)만이 암과 관련된 문제를 논의했습니다. 문서는 에이즈 관련 주제를 논의했다. 또한 150명(3.5%)이 논문은 치과 관련 저널에 게재되었으며, 275건(6.5%) 문서는 간호 저널에 발표되었다.

스코퍼스 검색 결과

현재 조사에서 10,974건(95.9%)을 포함한 총 11,444건의 자료가 조사되었습니다. 기사 및 470 (4.1%) 개 이용 후기. 만 652 (5.7%) 문서의 오픈 액세스했다.

그림 4는 5년 간격동안 요르단 출판물의 연간 추세를 보여줍니다. 스코푸스검색(그림 5)의협력 국가에 따르면, 미국(미국)은 요르단 연구원들이 1,553개 간행물과 협력하는 가장 일반적인 국가이며, 사우디아라비아가 1,176개의 출판물과 함께, 그리고 723 간행물과 영국.

그림 6은 요르단인들이 발표한 10가지 가장 일반적인 분야를 자세히 설명한다. Scopus 검색을 기반으로, 의학은 공학 (1,837 간행물), 및 사회 과학 (1,468 간행물)에 게시 된 가장 일반적인 분야입니다 (2,441 출판물) 다음. 요르단 대학은 3,346명(29.3%)에 기여했다. 전체 5년 간행물의 출판은 요르단 과학기술대학이 2,396건(21.0%), 하심대학이 1,347건(11.8%)으로 뒤를 이었다.

과학 웹 검색 결과

요르단에서는 총 10,943건의 문서가 출판되었다. 87은 매우 인용 된 논문이며 14 개는 뜨거운 논문으로 간주됩니다. 그 결과 2,879건의 문서가 오픈 액세스였고, 2,547건의 문서가 골드 오픈 액세스였고, 170건의 문서가 녹색으로 출판되었으며, 162건의 문서가 녹색으로 인정되었다(출판 전에 수락 시 저장소에 기탁된 원고).

그림 7은 5년 간격동안 요르단 출판물의 연간 추세를 보여줍니다. 그림 8은 협력 국가를 자세히 설명합니다. 과학 웹 검색에 따르면, 미국은 요르단이 공동 작업하는 가장 일반적인 국가 (929 간행물), 프랑스 가 860 간행물과 오스트리아 429 간행물. 그림 9에서는 요르단인들이 출판한 10가지 가장 일반적인 분야를 자세히 다수 있다. 과학 웹 검색에 따르면, 공학은 수학 (1,263 간행물), 컴퓨터 과학 (828 간행물)에 게시 된 가장 일반적인 분야입니다 (1,315 출판물) 다음.

그림 1: 보고서의 각 섹션에 대한 색상 이구가 있는 PubMed 검색에 대한 보고서입니다.

그림 2: 보고서의 각 섹션에 대한 색상 이구가 있는 Scopus 검색에 대한 보고서입니다.

그림 3: 보고서의 각 섹션에 대한 색상 이구가 있는 과학 웹 검색 보고서입니다.

그림 4: Scopus에서 추출한 5년 동안 요르단의 출판물의 연간 추세입니다.

그림 5: 요르단 국가 Scopus에서 추출 한 대로 출판물을 작성하는 경향이 있습니다.

그림 6: Scopus에서 추출 한 요르단 간행물의 분야는 일반적으로 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7: 과학 웹에서 추출한 요르단의 2013-2017년연도의 연간 출판 추세를 보여주는 막대 차트입니다.

그림 8: 요르단 인들이 2013-2017 년 동안 협력하는 경향이있는 국가를 보여주는 막대 차트는 과학 웹에서 추출 한 대로 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 9: 대부분의 요르단사람들이 2013-2017년 동안 출판한 10개 분야를 보여주는 트리 맵으로, 과학 웹에서 추출한 대로 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

표 1: 각 데이터베이스에 대해 지정된 함수를 수행하는 연산자입니다. PubMed의 운영자는 스코푸스와 과학 웹과 달리 대문자여야 합니다. X=가 없습니다.

표 2: 각 배포판 데이터베이스에 사용할 수 있는 결과 측정 및 검색 필터. 연구원은 각 필터 사용에 대한 자세한 내용은 각 데이터베이스의 지침을 참조할 수 있습니다.

표 3: PubMed, 스코푸스 및 과학 웹의 특성을 비교합니다. 이 표의 정보는 이 연구의 데이터와 각 데이터베이스^{10,22,23,24에}의해 제공된 정보를 기반으로 합니다.

이 연구에서는 PubMed, Scopus 및 과학 웹 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 수행하는 단계가 제공되었습니다. 참고 문헌 분석 서비스에 가장 친절하고 가장 쉬운 도구가 과학의 웹이라는 것이 나타났습니다. 그러나 단점은 서비스를 무료로 사용할 수 없다는 것입니다. PubMed는 생물 의학 과학에 전념하고 생물 의학 과목의 분석을 최적화하는 데 도움이 될 수있는 여러 다른 국립 의학 도서관 (NLM) 도구와 제휴하고 있습니다. 의료 주제 제목 (MeSH)는 전문 인덱싱 도구입니다, PubMed 데이터베이스에 새로운 기사를 추가하면, 기사는 논의 주요 주제에 대한 전문가에 의해 검색됩니다, 그리고 MeSH의 목록은 각 기사에 할당됩니다. 다른 한편으로는, 그것의 주요 단점은 그것을 사용 하는 방법에 대 한 좋은 지식을 필요로 한다는 것입니다. 과학 핵심 컬렉션의 웹을 검색하면 과학 인용 지수 확장 (SCIE), 사회 과학 인용 지수 (SSCI), 예술 및 인문학 인용 지수 (AHCI) 및 새로 추가 된 저널에 게시 된 모든 기사를 산출합니다. 저자는^18에서검색 과학의 웹 내에서 데이터베이스를 선택할 수있는 신흥 소스 인용 지수 (ESCI) . 또한 책과 컨퍼런스용 두 개의 다른 데이터베이스도^19개가포함되어 있습니다. Scopus는 일반적으로 사용하기 쉽고 다른 두 서비스^(20)보다더 많은 저널을 다루는 데이터베이스를 가지고 있지만 여전히 유료 서비스입니다. 표 3 에 대한 자세한 내용과 PubMed, 스코푸스 및 과학 웹의 특성을 비교합니다.

결과에 나타난 바와 같이, 스코푸스와 과학 데이터베이스 검색의 각각은 요르단 사람들이 게시하는 가장 일반적인 분야로 다른 분야를 제공했다. 이러한 불일치의 원인은 각 데이터베이스에 대한 연구 영역(분야) 분류를 분석하여 조사되었습니다. 스코푸스 검색은 27개의 연구 분야를 산출한 것으로 나타났으며, 여기서 출판물은 그 중 하나 이상으로 분류됩니다. 반면, 과학 웹 검색은 140개의 연구 영역을 산출했습니다. 그러나, 과학 출판물의 웹은 그들 중 하나로 분류됩니다 (어떤 출판물은 하나 이상의 연구 영역으로 분류되지 않습니다). 예를 들어, 스코푸스의 단일 연구 영역 "의학"은 과학 웹의 27 개 연구 영역과 일치합니다 (숫자는 과학 웹 검색에서 얻은 총 10,936 개의 간행물의 각 연구 영역의 기여에 해당합니다).

내과(2.5%), 신경학(2.2%), 종양학(2.2%), 종양학(2.2%), 외과(1.4%), 내분비학(1.1%), 소아과(1.1%), 정신과(1%), 실험의학(1%), 심혈관 시스템(0.9%), 전염병(0.9%), 방사선(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형외과(0.9%), 정형 0.7%), 산부인과(0.7%), 면과(0.6%), 재활(0.6%), 혈액학(0.6%), 비뇨기과(0.5%), 호흡기(0.4%), 안과(0.3%), 위장(0.3%), 보완의학(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.3%), 피부과(0.6%), 혈액학(0.6%), 비뇨비뇨기과(0 0.2%), 류마티스(0.2%), 마취(0.2%), 응급의학(0.1%), 알레르기(0.1%)

프로토콜의 앞에서 설명했듯이 연구원은 CSV 또는 XLSX 형식으로 검색 결과를 다운로드할 수 있으며, 여기서 결과를 추가로 분석하고 매핑하는 데 사용할 수 있는 여러 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 과학 매핑 또는 참고 문헌 매핑의 개념을 적용, 이는 분야, 필드, 문서, 또는 저자가 관련된 방법의 공간 표현이다^24,25:

• Sci2 도구 (https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php): 스코푸스, 과학의 웹, 또는 PubMed에서 추출 된 데이터에 대한 분석을 수행 할 수있는 자유롭게 사용할 수있는 도구입니다.
• BibExcel (http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/): 다른 참고 문헌 소프트웨어에서 추출 된 데이터에 대한지도를 관리하고 구축하는 자유롭게 사용할 수있는 도구입니다.
• CiteSpace (http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/): 과학 문헌의 동향과 패턴을 시각화하고 분석하기 위한 자유롭게 사용할 수 있는 도구입니다.
• UCINET (https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home) : 소셜 네트워크 데이터의 분석과 시각화지도를 그리기위한 s ubscription 기반의 도구입니다.
• Pajek (http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/): 대규모 네트워크의 분석 및 시각화를 위해 자유롭게 사용할 수 있는 도구입니다.
• Leydesdorff의 소프트웨어 (https://www.leydesdorff.net/software.htm): 참고 문헌 데이터베이스에서 출력을 항문과 결과의 매핑을 그릴 자유롭게 사용할 수있는 도구입니다.
• 네트워크 워크벤치 도구 (http://nwb.cns.iu.edu): 참고 문헌 네트워크 및지도를 구성하고 분석하기 위해 출판물 데이터를 처리하는 특정 알고리즘을 제공하는 자유롭게 사용할 수있는 도구입니다.
• VintagePoint (https://www.thevantagepoint.com) : 패턴과 관계를 발견하기 위해 구조화 된 텍스트의 큰 볼륨을 분석하고 과학지도 구독 기반 도구
• VOSviewer (http://www.vosviewer.com/download) : 이러한지도의 그래픽 표현에 특별한주의를 기울여, 참고 문헌지도를 구성하고 시각화하도록 특별히 설계된 자유롭게 사용할 수있는 도구입니다.

또한 연구원은 세 가지 데이터베이스(Pubmed, Scopus 및 Web of Science)에서 얻은 데이터를 사용하여 세계은행 및 경제협력기구(OECD)를 비롯한 다른 출처의 데이터를 사용하여 다른 여러 가지 가치 있는 지수를 계산할 수 있습니다. 개발 (OECD). 세 데이터베이스의 결과 측정으로 연간 간행물과 저자의 소속 국가를 사용할 수 있으므로 다음과 같은 인덱스를 측정할 수 있습니다.

• 인구 지수
• 세계은행 데이터베이스^26에서인구를 얻을 수 있는 인구 100만명당 발행물 수.
• 국내총생산(GDP)별 간행물
• 세계은행 데이터베이스^26에서"세계 개발 지표"에서 GDP를 얻을 수 있는 10억 달러 당 발행물 수.
• 연간 과학적 성장률 (연구 생산성)
• (올해의 간행물 (n) – 올해의 간행물 (n-1)) / 올해의 간행물 (n-1)
• 지역별 발행물

유엔^27에의한 유엔 통계 연도도서에 따르면 세계는 9개 지역으로 나뉘어져 있기 때문에 이러한 부문은 지리적, 과학적, 경제적 고려 사항을 기반으로 합니다. 이 지역은 서유럽, 동유럽, 미국(미국), 캐나다, 라틴 아메리카 및 카리브해, 아프리카, 일본, 아시아(일본 제외) 및 오세아니아입니다.

앞서 언급 한 데이터베이스를 사용하여 참고 문헌 분석을 수행하는 것을 목표로 하는 연구원은 자신의 한계를 알고 있어야합니다; 거의 모든 분야에서 스코푸스와 과학의 웹에 의해 저널 보도 는 울리히의 정기 간행물 사전^28에서저널의 절반에 도달하지 않습니다. 즉, Scopus와 웹 인덱싱 된 저널은 품질을 기반으로하지만 모든 분야의 모든 저널을 다루지는 않습니다. 또한, 이러한 데이터베이스의 초점은 영어 저널^28이기때문에 비 영어 저널은 과소 대표됩니다. 분석 중에 발생할 수 있는 제한 사항 중 하나는 문서에 대한 완전한 정보를 사용할 수 없다는것입니다(예:작성자의 소속 국가 누락) 결과에서 일종의 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 작성자에 대한 수동 검색을 수행하여 피할 수 있습니다. 그러나, 이 문제는 이전 연구에서 수행된 분석에서 논의되지 않았으며, 이전 연구에서는 이 문제점에 의한 누락된 정보가 미미한 것으로 추정되었기 때문에(5% 미만)^6.

모든 저자는 잠재적 이해 상충을 공개하지 않습니다.

저자는이 연구를위한 비디오 제작을 지원하기 위해 기금에 대한 과학 연구의 학장에게 감사드립니다. 저자는 또한 이 연구의 영어 검토를 위해 요르단 대학의 영어 및 문학학과 인 Aseel Zabin 박사에게 감사를 표하고 싶습니다.