Web of Science和Scopus引文检索功能的分析评价

SCI是世界第一个用于引文检索的检索工具。经过40多年的发展,SCI及Web of Science数据库的作用和影响已享誉全球,利用SCI进行科学研究和期刊评价已成为世界学术界公认的重要方法之一。现在,一个新的基于科学导航检索理念的Scopus数据库对SCI提出了挑战。Scopus数据库(http://www.scopus.com)是Elsevier公司近年推出的一个号称全球规模最大的文摘和索引数据库,该数据库在检索功能、检索方式、检索界面及检索结果显示等方面具有许多新颖和独特之处,特别是该数据库提供的引文检索功能,打破了长期以来国际上只有Web of Science能提供引…     

科学引文索引的种类，结构和功能

科学引文索引是以被引文献为检索起点,进而查找到引用文献的一种索引.它以科学文 献之间的相互引证关系,反映出科学劳动的参考、借鉴和继承.科学引文索引的出现,为科研人员检索文献开辟了一条新颖、方便的途径,也为学术机构和有关职能管理部门的各种需求提供了多方面的信息和数据,其作用之广泛,应用之方便是任何其他检索工具所无法比拟的.因此,本文特将国内常用的科学引文索引及其结构和功能作一简介.     

生物医学文献引文在线集成检索整合平台的构建

为解决各引文数据库的检索方法、检索结果展示方式不一、引文著录不规范等问题,解放军医学图书馆采用 NET 框架作为系统的开发平台,采用 C/S 结构模式,在生物医学引文数据库的基础上构建生物医学文献引文集成检索整合平台,实现了统一平台一站式检索、自动去重、自动分组和便捷输出规范的引文报告等个性化功能,提高了生物医学文献查引效率。     

中国医院知识仓库的引文检索

探讨《中国医院知识仓库》(CHKD)的引文检索功能和特点，分析单项、多项引文检索的方法和注意事项，介绍7种典型的引文检索实例，并就专门的引文数据开发、引文检索字段、数据库的质量提出若干建议。     

《北京中医药大学学报》被引分析

中国生物医学文献数据库(CBMDisc) 是中国医学科学院医学信息研究所开发研制的综合性医学文献数据库.该数据库收录了国内900多种医学及医学相关期刊,以及汇编、会议论文的文献题录, 它是检索国内医学文献的一种最重要的检索工具.2001年该数据库在原有的检索功能上, 增加了引文检索功能.本文依据CBMDisc数据库, 采用文献计量学方法统计1998～2000年<北京中医药大学学报>被CBMDisc数据库来源期刊引用情况, 目的在于从文献引证的角度反映该刊的学术水平和期刊质量.     

国内两大引文数据库的比较研究

从收录数据、检索途径、检索功能3个方面对<中文生物医学期刊引文数据库>和<中文科技期刊引文数据库>进行比较研究;并通过实例操作,提出了数据库改进的建议.     

常用中文文献数据库引文检索功能的比较研究

1 前言 近年来,我国自行开发建设的光盘和网上数据库获得了很大的发展[1].目前,数据库强大的引文检索功能已成为科技人员及信息工作者获取信息的重要途径[2].对生物医学工作者来讲,较常用的具有引文检索功能的中文文献数据库有中国科学引文数据库(CSCD)、维普中文科技期刊数据库(引文版)(简称维普)、中国科技论文引文统计分析库(简称万方)和中国期刊全文数据库(简称CJFD).     

引文在线集成检索整合平台的研制

为了提高生物医学文献查引效率,我们采用.NET框架作为系统的开发平台,采用C/S结构模式,在生物医学引文数据库的基础上研制生物医学文献引文集成检索整合平台。该系统实现了统一平台一站式检索,自动去重,自动分组,便捷输出规范的引文报告等个性化功能。     

Web of Science检索及分析功能探究

介绍SCI(Science Citation Index)的最新网络版Web of Science数据库的检索分析功能及引文检索技巧等,以便更好地应用数据库进行检索与分析.     

PubMed 2008新增检索功能探析

介绍PubMed系统2008年新增检索功能,包括高级检索模式、引文检测功能以及经改进的自动词语匹配功能,同时对其进行分析与评论,指出各项新增功能的优势、局限性以及适用的情况,为用户更好地利用PubMed进行检索提供帮助.     

论文查收查引工具设计与应用

以4个中文医学引文数据库为例,运用Excel函数和VBA编辑语言实现不同来源数据库引文检索结果的自动去重,准确判断单独作者和团体作者的自引次数以及各库的引文收录数,提高查收查引结果的准确性以及工作效率。     

SCIE，Scopus与SciFinder的对比分析

目的:比较SCIE、Scopus与SciFinder的收录范围、检索结果与引证关系。方法:对3个数据库的基本信息、引证分析功能,以及从关键词、机构与期刊名称3个字段进行实例检索得到的结果进行对比分析。结果:SCIE入选期刊最严格,Scopus收录期刊最多,SciFinder文献类型最全面。结论:SciFinder作为专业检索数据库,检索课题更全面,对检索结果的处理功能更强大。SCIE和Scopus更侧重期刊评价和引文分析,方便特定课题的溯源与追踪,也是写作和投稿很好的参考工具。     

A Comparison of Citation Metrics to Machine Learning Filters for the Identification of High Quality MEDLINE Documents

ObjectiveThe present study explores the discriminatory performance of existing and novel gold-standard-specific machine learning (GSS-ML) focused filter models (i.e., models built specifically for a retrieval task and a gold standard against which they are evaluated) and compares their performance to citation count and impact factors, and non-specific machine learning (NS-ML) models (i.e., models built for a different task and/or different gold standard).DesignThree gold standard corpora were constructed using the SSOAB bibliography, the ACPJ-cited treatment articles, and the ACPJ-cited etiology articles. Citation counts and impact factors were obtained for each article. Support vector machine models were used to classify the articles using combinations of content, impact factors, and citation counts as predictors.MeasurementsDiscriminatory performance was estimated using the area under the receiver operating characteristic curve and n-fold cross-validation.ResultsFor all three gold standards and tasks, GSS-ML filters outperformed citation count, impact factors, and NS-ML filters. Combinations of content with impact factor or citation count produced no or negligible improvements to the GSS machine learning filters.ConclusionsThese experiments provide evidence that when building information retrieval filters focused on a retrieval task and corresponding gold standard, the filter models have to be built specifically for this task and gold standard. Under those conditions, machine learning filters outperform standard citation metrics. Furthermore, citation counts and impact factors add marginal value to discriminatory performance. Previous research that claimed better performance of citation metrics than machine learning in one of the corpora examined here is attributed to using machine learning filters built for a different gold standard and task.     

基于Web的中文期刊查收查引跨库检索系统研发

为了提高我国引证检索服务的准确性和完整性,解放军医学图书馆研制了基于Web的中文期刊查收查引跨库检索系统,基于页面分析技术对多个异构数据源进行跨库检索,对相似文献进行检测与去重,生成格式规范的引证报告。系统结合精确匹配与模糊匹配方法,采用Levenshtein编辑距离计算相似度进行相似文献检测。目前该系统已在国内多家图书馆、医院、研究所等机构推广使用,使用效果不错,但还有待于完善。     

MPH研究生文献引用规律及信息需求特征

抽取2005-2006年中山大学公共卫生学院硕士研究生的学位论文共202篇,以其中的148篇MPH学位论文为研究组,54篇公共卫生全日制研究生学位论文为对照组,比较分析了两组学位论文引文规律及信息需求的差异。结果表明,MPH组的引文量及外文文献的引用率均低于全日制组,且引文率及外文文献引用率存在学科间差异;两组引文类型基本一致,但各类引文所占比例不同,普赖斯指数和半衰期也存在差异。建议通过多种方式提高MPH研究生的信息检索技巧、文献吸收能力。     

Improving Efficacy of PubMed Clinical Queries for Retrieving Scientifically Strong Studies on Treatment

The authors evaluated the retrieval power of PubMed “Clinical Queries,” narrow search string, about therapy in comparison with a modified search string to avoid possible retrieval bias. PubMed search strategy was compared to a slightly modified string that included the Britannic English term “randomised.” The authors tested the two strings joined onto each of four terms concerning topics of broad interest: hypertension, hepatitis, diabetes, and heart failure. In particular, precision was computed for not-indexed citations. The added word “randomised” improved total citation retrieval in any case. Total retrieval gain for not-indexed citations ranged from 11.1% to 21.4%. A significant number of Randomized Controlled Trial(s) (RCT)s (9.1-18.2%) was retrieved for each of the selected topics. They were often recently published RCTs. The authors think that correction of the Clinical Queries filter (when they focus on therapy and use narrow searches) is necessary to avoid biased search results with loss of relevant and up-to-date scientifically sound information.     

3大常用引文数据库检索中医药文献功能探究

选取《中国生物医学期刊引文数据库》（CMCI）、《中国引文数据库》（CCD）以及《中医药引文数据库》（TCMCD）为研究对象,从收录范围、检索方式、检索结果（查全率、查准率）、输出格式等各方面比较3大常用引文数据库在检索中医药文献方面的不同,分析其优缺点和产生的原因,提出修改建议。     

HBx研究文献可视化分析

以PubMed和Web of Science数据库作为检索工具,采用文献计量学方法对乙型肝炎病毒X（hepatitis B virus X,HBx）研究文献从时间分布、期刊分布、国家分布等方面进行分析,通过可视化软件HistCite和CiteSpace对HBx相关文献生成可视化引文编年图及热点知识图谱,探讨HBx研究热点和前沿,揭示其发展历程。