Сравнение библиометрического анализа с использованием баз данных PubMed, Scopus и Web of Science

Базы данных по литературе обычно используются для оценки публикаций по определенному предмету, дисциплине, стране или региону мира, что является практикой, известной как библиометрический анализ. В текущем протоколе подробно описано, как использовать базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для библиометрического анализа.

Литературные базы данных(т.е.PubMed, Scopus и Web of Science) различаются по охвату, фокусу и инструменту, который они предоставляют. PubMed фокусируется главным образом на науке о жизни и биомедицинских дисциплинах, в то время как Scopus и Web of Science являются многодисциплинарными. Протокол, описанный в текущем исследовании, использовался для поиска публикаций иорданских авторов в 2013-2017 годах. В этом протоколе подробно описано, как использовать каждую базу данных для проведения такого рода поиска. В результате поиска Scopus было выкуплено наибольшее количество документов (11 444 документа), за которым последовал поиск в Интернете (10 943 документа). В результате PubMed стало меньшее количество документов из-за более узкого охвата и охвата (4363 документа). Результаты также показывают ежегодную тенденцию в: (1) количество публикаций, (2) дисциплины, которые имеют большинство публикаций, (3) страны сотрудничества, и (4) число публикаций открытого доступа. В отличие от этого, PubMed имеет сложную службу оптимизации ключевых слов(т.е.,Заголовок медицинской темы, или MeSH), в то время как Scopus и Web of Science предоставляют инструменты анализа поиска, которые могут производить репрезентативные цифры. Наконец, элементы каждой базы данных подробно разъясняются, и предоставляются несколько индексов, которые могут быть извлечены с помощью результатов поиска. Данное исследование обеспечивает основу для использования литературных баз данных для библиометрического анализа.

Классически, исследователи использовали базы данных литературы для выполнения обзора литературы для своих исследований¹. Другое использование этих баз данных литературы возникло в конце^19-го века, где исследователи проанализировали тело литературы, использование которого медленно растет с². В последние несколько десятилетий оцифровка литературы и формирование онлайновых баз данных литературы дали возможность исследователям легко и эффективно анализировать объем литературы и результаты исследований. Примером может быть анализ результатов исследований для документа^3,предмет^4,дисциплина^5,страна^6,или даже регион в мире⁷. Этот тип анализа известен как библиометрический анализ. Heartsill Янг определил библиометрический анализ как использование статистических методов для анализа тела литературы, чтобы выявить историческое развитие⁸. Другими словами, библиометрия – это количественное исследование опубликованных единиц на основе цитирования и анализа текста⁹.

Различные базы данных используются для библиометрического анализа, и каждая база данных имеет различные характеристики и может предоставлять различные услуги¹⁰. В настоящее время наиболее часто используемые базы данных литературы Web of Science и Scopus для почти всех дисциплин, как доступные только на основе подписки¹¹, и PubMed для биомедицинских и медико-биологических наук, свободно доступная база данных¹⁰. Существует также Google Scholar, который может быть простым инструментом для обработки, но он не должен использоваться в качестве инструмента библиометрического анализа в настоящее время из-за некоторых недостатков, таких как его неясный охват и охват, отсутствие инструментов анализа цитирования, и его включение не-равный рассмотрено ненаучное содержание^12,13. Кроме того, Google Scholar не хватает инструментов для выполнения расширенного поиска и оптимизации ключевых слов¹⁴.

Несколько предыдущих исследований сравнили особенности ранее упомянутых баз данных литературы для целей обзора литературы^{3,5,10,12,13,15 ,16,17}. Однако в этом исследовании будут предоставлены средства, с помощью которых используются базы данных PubMed, Scopus и Web of Science для выполнения библиометрического анализа, а также будут сопоставлены плюсы и минусы для каждой из них. Библиометрический анализ может быть использован для анализа результатов исследований практически в любой дисциплине, поэтому целевой аудиторией будет любой исследователь, который намерен анализировать тенденции публикации. С использованием каждой базы данных будет представлен пример анализа тенденции публикации в Иордании как стране. Иордания была выбрана потому, что сделать библиометрический анализ для страны (в отличие от субъекта) не очень просто. Кроме того, Иордания, в частности, плохо изучена в библиометрическом виде, поскольку это может быть как имя автора, так и название страны. Мы объясняем, как преодолеть такой вызов в поиске.

ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие методы поиска и пример поиска для каждого метода предоставляется. Обратите внимание, что часть, связанная конкретно с библиометрическим анализом, также поставляется.

1. ПабМед

1. Выберите Расширенный поиск с домашней страницы PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
2. Введите желаемый термин поиска в поле поиска. Выберите условия поиска из базы данных заголовка медицинского предмета (MeSH). В следующем примере подробно описывается, как оценить исследования в области "рака".
   1. Откройте базу данных MeSH: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh.
   2. Введите слово "рак" в поле поиска.
   3. Убедитесь, что результаты показывают слово "neoplasms" в верхней части поиска, где он отмечает, что использование слова "neoplasms" является более подходящим, как "neoplasms" это слово, используемое для индексирования соответствующих тем.
   4. Далее проверьте другие термины, перечисленные под термином "neoplasms", нажав на него. Результаты будут показывать другие термины, используемые для описания аналогичных тем(например, опухоль), а также перечислить другие подкатегории (подзаголовки) под термином неоплазма.
   5. Используйте списки выпадающих в разделе Builder, чтобы указать поле статьи, в которое PubMed будет искать термин. Обратите внимание, что доступны следующие поля поиска: все поля, название, абстрактные, авторы, принадлежность, конфликт интересов, язык, журнал, издатель, тип публикации, номер гранта, ISBN и термины MeSH.
   6. Добавьте столько полей, сколько необходимо, и выберите связь между этими полями (And, OR, or OR). Дополнительную информацию можно узнать в таблице 1.
3. Нажмите Поиск.
4. Уточните результаты поиска в дальнейшем в результатах с помощью различных фильтров, доступных, как подробно описано в таблице 2. Обратите внимание, что отныне окончательный поиск будет сохранен в истории Расширенного Поиска, который был доступен на первом этапе. Это означает, что поиск может быть приостановлен на этом этапе и возобновлен позже.
5. Убедитесь, что каждый новый поиск сохраняется на экране истории расширенного поиска, где ему будет присвоен номер(например,#2). Используйте этот номер в поле поиска выше, чтобы вычесть поисковые запросы(например, "#1 НЕ #2" для вычитания результатов в поисковой #2 из результатов поиска #1).
6. Экспортировать результаты для дальнейшего анализа их.
   1. Используйте инструмент FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) для экспорта результатов в формате запятых разделенных значений (CSV) и выберите PubMed из базы данных, чтобы начать выпадающий список.
   2. Выберите Вход из истории Entrez из вхотворного экрана, и расширенная история поиска PubMed появится в списке выпадающих.
   3. Выберите поиск, выполненный в предыдущих шагах на расширенном поиске PubMed и нажмите Отправить.
   4. Просмотр полученного отчета, поскольку он предоставляет возможность экспорта результатов поиска в файлформате CSV.
7. Выполните следующие шаги по анализу иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью PubMed.
   1. Откройте форму расширенного поиска в форме поиска документов на веб-сайте PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed).
   2. Используйте Иорданию в качестве поискового термина и укажите Аффилированность в качестве поля поиска. Обратите внимание, что PubMed интерпретирует принадлежность как всю информацию, связанную с автором(т.е. имя автора, адрес, принадлежность), поэтому исключить любой документ, автором которого является автор по имени "Иордания", в котором страна принадлежности не Является Иорданией. Следуйте ниже, чтобы избежать включения таких нерелевантных результатов.
   3. Введите Иорданию в другом поле и выберите тип поля Автор.
   4. Выберите оператора НЕ как отношение между двумя полями и нажмите на поиск.
   5. Укажите даты публикации с 1/1/2013 по 31/12/2017 в окне результатов, а также выберите статью журнала и обзор из типов статей.
   6. Откройте FLink (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/Structure/flink/flink.cgi) и выберите PubMed в качестве базы данных.
   7. Выберите вход из истории Entrez из вхотворного экрана и выберите поиск из списка выпадающих.
   8. Нажмите Скачать CSV.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 1 детали pubMed отчет о поиске с аннотацией для каждого раздела доклада.

2. Скопус

1. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к полным возможностям поиска базы данных Scopus. Проверьте, зарегистрировано ли местное учреждение и имеет доступ к базе данных, так как академические учреждения обычно регистрируются в Scopus.
2. Перейдите на веб-сайт (www.scopus.com) и по умолчанию Scopus открывает экран формы поиска документов.
3. Введите желаемый термин поиска в доступном поле поиска.
4. Укажите поля в статье, которые необходимо искать. Обратите внимание, что доступны следующие поля поиска: все поля, название, абстрактные, ключевые слова, авторы, принадлежности, информация о финансировании, язык, ссылки, конференция, ISSN, CODEN, DOI, ORCID и номер CAS.
5. Добавьте другие поля для поиска и укажите связь между недавно добавленным полем и другим уже введенным полем (AND, OR, или AND NOT). Дополнительную информацию можно узнать в таблице 1.
6. Используйте опцию Limit, чтобы ограничить поиск на основе параметров, предоставляемых Scopus, как описано в таблице 2.После выполнения поиска, сохранить поиск и продолжить позже, если это необходимо.
   1. В этом случае установите оповещение с помощью опции Set alert, куда будет отправлено письмо, когда будет добавлена статья, удовлетворяющая критериям поиска.
7. Уточните результаты поиска дальше от результатов непосредственно, выбрав из вариантов, предоставленных Scopus (Таблица 2), где Scopus показывает количество документов, включенных для каждого варианта.
8. Выберите либо анализировать результаты непосредственно на веб-сайте Scopus (нажмите Анализ результатов поиска), либо экспортировать результаты в формате zip или CSV после завершения критериев поиска.
9. Выполните следующие шаги по анализу иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью Scopus.
   1. Перейдите на веб-сайт (www.scopus.com) и по умолчанию Scopus открывает экран формы поиска документов.
   2. Тип Иордании как термин поиска в форме поиска документа.
   3. Укажите Страну присоединения в качестве поля поиска.
   4. Ограничьте продолжительность поиска с 2013 по 2017 год. Отметим, что с 2013 года означает с 1/1/2013, и до 2017 года означает 31/12/2017.
   5. Ограничьте тип документа статьей или обзором, а затем нажмите «Поиск».
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 2 детали отчета поиска Scopus с аннотацией для каждого раздела отчета.

3. Веб науки

1. Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к полным возможностям поиска базы данных Web of Science. Проверьте, зарегистрировано ли местное учреждение и имеет доступ к базе данных, поскольку академические учреждения обычно регистрируются в Web of Science.
2. Перейдите на главную страницу Web of Science (www-webofknowledge-com.remotexs.ntu.edu.sg). Веб-сайт открывает базовый поиск и включает в себя Web of Science Core Collection в качестве выбранной базы данных для поиска.
3. Поиск полей, подробно описанный в таблице 2.
4. Добавьте другое поле (при необходимости), чтобы соединить оба поля либо и, или НЕТ. Смотрите таблицу 1.
5. Определите продолжительность поиска до 1945 года. После завершения поиска результаты сохраняются в истории и могут быть возвращены в любое время. При необходимости установите оповещение о добавлении нового документа в отчет поиска.
6. Сортируйте результаты по данным, приведенным временим, подсчету использования или по другим категориям из предоставленного списка.
7. Уточните результаты поиска дальше от результатов непосредственно, выбрав из вариантов, предоставляемых Web of Science (таблица 2), где Web of Science показывает количество документов, включенных для каждого варианта.
8. Просматривайте результаты и анализируйте их с помощью карты дерева или графика баров. Обратите внимание, что в каждой категории есть таблица, показывающая количество.
9. Скачать результаты. Обратите внимание, что в отличие от Scopus и PubMed, Web of Science позволяет загружать только 5000 записей одновременно(например, 10 000 результатов поиска загружаются двумя партиями, первая партия для первых 5000 записей, и вторая партия для следующих 5000 записей).
10. Выполните следующие шаги по анализу результатов иорданских исследований в течение 5-летнего периода между 1/1/2013 и 31/12/2017 с помощью Web of Science.
    1. Введите Иорданию в поле поиска и укажите адрес в качестве поля поиска.
    2. Определите продолжительность поиска в период с 2013 по 2017 год и нажмите «Поиск».
    3. Ограничьте поиск с помощью фильтров «Статья» и «Обзор».
    4. Выберите анализ результатов, которые сохраняются в истории поиска сейчас или позже.
    5. Выберите анализ результатов в виде таблиц или визуальной карты дерева и баров.
       ПРИМЕЧАНИЕ: Рисунок 3 подробно веб-науки поисковый отчет с аннотацией для каждого раздела доклада.

Результаты поиска PubMed

На основе поиска, проведенного в ходе этого исследования, было изъято в общей сложности 4363 документа. Бесплатный полный текст был доступен для 1767 документов (40,5%). В 2013 году было опубликовано 532 документа, в 2014 году - 663 документа, в 2015 году - 811 документов, в 2016 году - 952 документа, в 2017 году - 1405.

Результаты показывают, что 1,008 (23,8%) в документах обсуждались вопросы, связанные с раком, и только 53 (1,2%) в документах обсуждались темы, связанные со СПИДом. Результаты также показывают, что 150 (3,5%) документы были опубликованы в журналах, связанных с стоматологией, в то время как 275 (6,5%) документы были опубликованы в журналах медсестер.

Результаты поиска Scopus

В общей сложности 11 444 документов в результате поиска, проведенного в текущем исследовании, в том числе 10 974 (95,9%) статьи и 470 (4.1%) Отзывов. Только 652 (5.7%) документов были открытыми.

На рисунке 4 показана ежегодная тенденция иорданских публикаций в течение 5-летнего интервала. По данным страны сотрудничества в поиске Scopus(рисунок 5), Соединенные Штаты Америки (США) является наиболее распространенной страной иорданских исследователей сотрудничать с (1553 публикаций), а затем Саудовская Аравия с 1176 публикаций, и Соединенное Королевство с 723 публикациями.

Рисунок 6 подробно 10 наиболее распространенных дисциплин иорданцы опубликовали дюйма Основываясь на поиске Scopus, медицина является наиболее распространенной дисциплиной, опубликованной в (2441 публикация), за которой следуют инженерные (1837 публикаций) и социальные науки (1468 публикаций). Иорданский университет внес свой вклад в 3346 (29,3%) публикаций общего числа пятилетних публикаций, за которыми следуют Иорданский университет науки и техники с 2396 публикациями (21,0%), и Хашемитский университет на 1347 публикаций (11,8%).

Результаты поиска в Интернете

В Иордании было опубликовано в общей сложности 10 943 документа. 87 являются весьма цитируемыми документами, а 14 - горячими. Результаты показывают, что 2879 документов были открытым доступом, 2547 документов были золотым открытым доступом, 170 документов были опубликованы, и 162 документа были приняты грин (рукопись депонирована в репозиториях после принятия до публикации).

На рисунке 7 показана ежегодная тенденция иорданских публикаций в течение 5-летнего интервала. Рисунок 8 подробно описывает страну сотрудничества. По данным Web of Science Search, США является наиболее распространенной страной, с которой сотрудничают иорданцы (929 публикаций), за которой следуют Франция с 860 публикациями и Австрия с 429 публикациями. Рисунок 9 подробно 10 наиболее распространенных дисциплин иорданцев опубликованы дюйма По данным поиска Web of Science, инженерное дело является наиболее распространенной дисциплиной, опубликованной в (1315 публикаций), за которой следуют математика (1263 публикации) и компьютерные науки (828 публикаций).

Рисунок 1: Отчет для поиска PubMed с цветной аннотацией для каждого раздела в отчете.

Рисунок 2: Отчет для поиска Scopus с цветной аннотацией для каждого раздела в отчете.

Рисунок 3: Отчет для поиска webof Science с аннотацией цвета для каждого раздела в рапорте.

Рисунок 4: Ежегодная тенденция в публикациях в Иордании в течение 5-летнего периода, как извлекается из Scopus. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 5: Страны иорданцы, как правило, автор публикаций с, как извлеченные из Scopus. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 6: Дисциплины иорданских публикаций, как правило, о, как извлеченные из Scopus. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 7: Бар диаграмма, показывающая годовую тенденцию публикации в 2013-2017 годах в Иордании, как извлекается из Web of Science. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 8: Бар диаграммы, показывающие страны иорданцы, как правило, сотрудничают с в 2013-2017 годах, как извлекается из Web of Science. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Рисунок 9: Карта дерева, показывающая 10 дисциплин, которые большинство иорданских опубликовать в течение 2013-2017, как извлеченные из Web of Science. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.

Таблица 1: Операторы выполняют определенные функции для каждой базы данных. Операторы в PubMed должны быть в верхнем случае, в отличие от тех, для Scopus и Web of Science. X не присутствует.

Таблица 2: Результаты и поисковые фильтры, доступные для каждой базы данных литературы. Исследователи могут ссылаться на инструкции каждой базы данных для получения дополнительной информации об использовании каждого фильтра.

Таблица 3: Сравнение характеристик PubMed, Scopus и Web of Science. Информация в этой таблице основана на данных этого исследования и информации, представленной каждой базой данных^10,22,23,24.

В этом исследовании были предоставлены шаги, с помощью которых базы данных PubMed, Scopus и Web of Science используются для проведения библиометрического анализа. Было указано, что самым дружелюбным и самым простым инструментом для использования для библиометрического анализа услуг является Web of Science; однако его недостатком является то, что его услуги не доступны бесплатно. PubMed посвящен биомедицинских наук и связан с несколькими другими Национальной медицинской библиотеки (NLM) инструменты, которые могут помочь оптимизировать анализ биомедицинских предметов. Медицинский субъект Заголовок (MeSH) является профессиональным инструментом индексирования, где после добавления новой статьи в базу данных PubMed, статья будет искать экспертов по основным темам, которые она обсуждает, и список MeSH будет назначен для каждой статьи. С другой стороны, его главным недостатком является то, что он требует хороших знаний о том, как его использовать. Поиск веб-науки основной коллекции даст все статьи, которые публикуются в журналах, индексированных в индексе цитирования науки Расширенный (SCIE), Индекс цитирования социальных наук (SSCI), искусство и гуманитарные цитирования индекс (AHCI), и недавно добавил Индекс цитирования новых источников (ESCI), где авторы могут выбрать базу данных в Web of Science для поиска в¹⁸. Кроме того, две другие базы данных для книг и конференций также включены¹⁹. Scopus, как правило, прост в использовании и имеет базу данных, которая охватывает больше журналов, чем два других сервиса^20,но это все еще платная услуга. В таблице 3 более подробная информация и сравниваются характеристики PubMed, Scopus и Web of Science.

Как показано в результатах, каждый из Scopus и веб-поиска базы данных науки при условии различных дисциплин, как наиболее распространенные дисциплины иорданцы публиковать дюйма Причины этих расхождений были изучены путем анализа классификации области исследований (дисциплины) для каждой базы данных. Было установлено, что поиск Scopus дал 27 научно-исследовательских областей, где публикации классифицируются в один или несколько из них. С другой стороны, поиск Web of Science дал 140 областей исследования. Тем не менее, web of Science публикации классифицируются только на один из них (ни одна публикация не классифицируется более чем в одной области исследований). Например, единая исследовательская область "Медицина" в Скопусе соответствует 27 исследовательским областям в Web of Science, которые (цифры соответствуют вкладу каждой области исследований в общей сложности 10 936 публикаций, полученных в результате поиска Web of Science):

Внутренняя медицина (2,5%), неврология (2,2%), онкология (2,2%), хирургия (1,4%), эндокринология (1,1%), педиатрия (1,1%), психиатрия (1%), экспериментальная медицина (1%), сердечно-сосудистая система (0,9%), инфекционные заболевания (0,9%), радиология (0,9%), ортопедия ( 0,7%), акушерство и гинекология (0,7%), иммунология (0,6%), реабилитация (0,6%), гематология (0,6%), урология (0,5%), дыхательная (0,4%), офтальмология (0,3%), гастроэнтерология (0,3%), комплементарная медицина (0,3%), дерматология (0,2%), морфология ( 0,2%), ревматология (0,2%), анестезиология (0,2%), неотложная медицина (0,1%), аллергия (0,1%).

Как поясняется ранее в протоколе, исследователи могут загружать результаты поиска в формате CSV или XLSX, где доступно несколько инструментов для дальнейшего анализа и картирования результатов. Эти инструменты применяют концепцию научного картирования или библиометрического картирования, которое представляет собой пространственное представление о том, как дисциплины, поля, документы или авторы связаны^24,25:

• Инструмент Sci2 (https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php): свободно доступный инструмент для выполнения анализа данных, извлеченных из Scopus, Web of Science или даже PubMed.
• BibExcel (http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/): Свободно доступный инструмент, который управляет и строит карты для данных, извлеченных из различных библиометрических программ.
• CiteSpace (http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/): Свободно доступный инструмент для визуализации и анализа тенденций и моделей в научной литературе.
• UCINET (https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home): Инструмент на основе ubscription для анализа данных социальных сетей и составления визуализированных карт.
• Pajek (http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek/ ): Свободно доступный инструмент для анализа и визуализации крупных сетей.
• Программное обеспечение Leydesdorff (https://www.leydesdorff.net/software.htm): свободно доступный инструмент для аналевыхода из библиометрических баз данных и составления карт результатов.
• Network Workbench Tool (http://nwb.cns.iu.edu): Свободно доступный инструмент, предоставляющий конкретные алгоритмы для обработки данных о публикациях для построения и анализа библиометрических сетей и карт.
• VintagePoint (https://www.thevantagepoint.com ): Инструмент на основе подписки для анализа и научной карты больших объемов структурированного текста, чтобы обнаружить закономерности и отношения
• VOSviewer (http://www.vosviewer.com/download): Свободно доступный инструмент, специально предназначенный для построения и визуализации библиометрических карт, уделяя особое внимание графическому представлению таких карт.

Кроме того, исследователи могут использовать данные, полученные из трех баз данных (Pubmed, Scopus и Web of Science) и вычислить ряд других ценных индексов с использованием данных из других источников, включая Всемирный банк и Организацию экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Поскольку в качестве измерений результатов в трех базах данных имеются ежегодные публикации и страна принадлежности автора, можно таким образом измерить следующие индексы:

• Индекс населения
• Количество публикаций на миллион жителей, где население может быть получено из базы данных Всемирного банка²⁶.
• Публикации на валовой внутренний продукт (ВВП)
• Количество публикаций на миллиардный ВВП, где ВВП можно получить из «Показателей мирового развития» из базы данных Всемирного банка²⁶.
• Ежегодные темпы научного роста (Исследования производительности)
• (Публикации за год (n) - Публикации за год (n-1)) / Публикации за год (n-1)
• Публикации в регионе

Поскольку мир делится на 9 регионов в соответствии с Книгой²⁷Статистических годов Организации Объединенных Наций, эти подразделения основаны на географических, научных и экономических соображениях. К таким регионам относятся: Западная Европа, Восточная Европа, Соединенные Штаты Америки (США), Канада, Латинская Америка и Карибский бассейн, Африка, Япония, Азия (за исключением Японии) и Океания.

Исследователи, стремящиеся сделать библиометрический анализ с использованием вышеупомянутых баз данных, должны знать об их ограничениях; охват журналов Scopus и Web of Science почти во всех дисциплинах не достигает половины журналов в словаре периодических изданий Ульриха²⁸. Это означает, что, хотя индексированные журналы Scopus и Web of Science основаны на качестве, они охватывают не все журналы в какой-либо дисциплине. Кроме того, неанглоязычные журналы недопредставлены, так как в центре внимания этих баз данных находятся англоязычные журналы^28. Одним из ограничений, с которыми можно столкнуться во время анализа, является отсутствие полной информации о статье(например,о стране принадлежности отсутствующего автора), что может привести к какой-то ошибке в результатах. Этого можно избежать, выполнив ручной поиск автора. Тем не менее, этот вопрос не обсуждался в анализе, проведенном в этом исследовании, поскольку предыдущие исследования оценили недостающие сведения, вызванные этой проблемой, чтобы быть незначительным (менее 5%)⁶.

Все авторы не раскрывают никаких потенциальных конфликтов интересов.

Авторы хотели бы поблагодарить управление научными исследованиями за его фонд для поддержки видео-продукции для этого исследования. Авторы также хотели бы поблагодарить д-ра Асиля Забина, кафедру английского языка и литературы, Иорданский университет за обзор английского языка этого исследования.