《探索 Web of Science、Scopus 和 Dimensions 中的出版物元数据字段:科学计量分析的可能性与便利性》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 程冰
  • 发布时间:2025-01-16
  • 摘要:近几十年来,大量研究论文的发表推动了学术数据库的创建,用于索引出版物和记录引用。学术数据库中的出版物元数据字段现在被用于各种目的,从信息搜索和检索到研究评估。传统上,WOS和Scopus一直是主要使用的数据库来源。然而,随着Dimensions等新数据库的创建,选择范围进一步扩大。以前许多研究都比较过主要数据库的覆盖范围和引文数据。然而,目前尚无关于学术数据库提供的元数据字段及其对文献计量研究影响的比较研究。本文试图通过比较从三个主要学术数据库——WOS、Scopus和Dimensions——基于用户界面(UI)搜索下载数据中包含的元数据字段来弥合这一研究空白。探讨了数据库中元数据字段的存在或缺失对文献计量分析的可能性和易用性的影响。研究结果对文献计量研究人员、实践者和数据库管理者具有重要意义。

    关键字:维度、元数据、学术数据库、科学计量学、Scopus、Web of Science(WOS)

    Singh, P., Singh, V. K., & Kanaujia, A. (2024). Exploring the Publication Metadata Fields in Web of Science, Scopus and Dimensions: Possibilities and Ease of doing Scientometric Analysis. Journal of Scientometric Research, 13(3), 715–731. https://doi.org/10.5530/jscires.20041144

  • 原文来源:https://jscires.org/uncategorized/7732/
相关报告
  • 《期刊和非期刊出版物的具体字段参考模式》

    • 来源专题:图书情报
    • 编译者:lixiaoyan
    • 发布时间:2018-11-30
    • 本研究关注书籍文献和期刊出版物之间参考模式的差异。应用四个指标:每页平均参考率、Web of Science期刊文献参考百分比、平均参考年龄和价格指数,分析三种出版物类型的参考模式:书籍,书籍章节文章和期刊文章。对Web of Science Core Collection中索引的出版物的参考文献进行了两个时期(2005-2009,2010-2013)和15个学科的分析。期刊文章作者引用了比专着作者更多的近期参考文献和系列出版物的更多参考文献。科学与SSH之间的区别与周期性和非序列式出版物之间的差异一样明显。然而,社会科学的参考模式与人文科学相比更加类似于科学领域,特别是对于专着。参考模式的主题特征受出版物类型的强烈影响。此外,期刊出版物在老龄化指标与WoS期刊参考文献中的份额之间的关联性强于专着。
  • 《Dimensions面向出版商提供开放出版信息策略和评估转换协议服务》

    • 来源专题:科技出版市场动态监测
    • 编译者:崔颖
    • 发布时间:2024-12-10
    •     STM出版行业正处于变革的时代,许多学术出版商通过与以前购买传统期刊订阅的学术机构签署转换协议(transformative agreements, TA)来过渡到开放获取。为了制定、评估和协商这些协议,出版商需要借助强有力的前瞻性数据和历史数据支持。     尽管寻找转换协议的战略机会可能复杂,但并非无解。Dimensions工具能够帮助出版商轻松获取和分析与作者和资助相关的数据,这些数据可按国家、地区、机构及资助方分类。通过这些信息,出版商可以深入了解学科的当前和未来发展态势,补充自身的使用统计数据。 图1 哈佛大学研究人员在生物医学和临床科学学科领域发表的出版物随时间的变化     Dimensions的独特之处在于,它提供有关活跃资助项目的资金数据,使出版商能够预测未来可能发表的文章或作者数量。此外,资助数据还能帮助出版商识别具有较高资助水平的研究项目,这些项目往往会在不久的将来发表高影响力的论文。 图2 英国研究组织正在进行的有效资助的热图 图3 特定资助者(医学研究委员会)在英国的开放获取出版物产出的历史情况     同时,通过访问研究者数据及其发表历史,出版商可以量化某一机构、地区的研究者数量,或特定出版物和竞争出版物中的研究者分布。 图4 哈佛大学生物医学和临床科学领域研究人员名单 图5 上述研究人员曾发表过的期刊     Dimensions不仅为机构及其资助来源提供基础数据支持,助力转换协议的讨论,还可用于内部业务分析。例如,它可以提供衡量OA出版协议成功与否的指标,包括来自现有市场及学科领域的投稿和出版量增长情况,以及新目标市场和学科领域的扩展。通过Dimensions,出版商可以基于出版量、引文数据、新的地域或学科领域影响力等关键绩效指标(KPI)进行基准比较。 图6英国研究机构生物医学和临床科学学科领域的开放获取出版物产出时间表     除了Dimensions提供的分析视图外,该工具还提供了强大的API接口,便于用户探索和利用更多关联数据。通过API,出版商可以: ·映射出版物的广泛影响力:将资助数据与出版物及其引文、政策文件引用、专利及临床试验等相连接。 ·查看资助方在不同学科领域投入的资金及其开放获取(OA)与封闭获取(Closed Access)出版物的影响力。 ·了解特定机构或地区的研究人员对某一期刊或出版商的引文数量。     通过这些功能,Dimensions不仅能够为出版商提供全面的数据支持,还能帮助其发现新机会,提升业务分析能力和决策效率。