Variations in Web of Science and Scopus Journal Coverage, Visibility and Prestige between 2001 and 2020
该研究基于2001至2020年Web of Science和Scopus期刊数据，分析前二十国家期刊覆盖、可见性与声望变化，发现美英主导地位逐渐减弱、中国在Web of Science声望上升，但核心与边缘地区差距依然显著。
2023-11-30 cs.DL
Large-Scale Analysis of the Accuracy of the Journal Classification Systems of Web of Science and Scopus
期刊分类系统在文献计量分析中起着重要作用。两个最重要的书目数据库Web of Science和Scopus都提供了期刊分类系统。然而，没有研究系统地调查这些分类系统的准确性。为了检验和比较期刊分类系统的准确性，我们定义了两个标准的基础上的直接引用关系的期刊和类别。我们使用标准I来选择与其指定类别有弱联系的期刊，我们使用标准II来识别未被分配到与其有强联系的类别的期刊。如果期刊满足这两个标准中的任何一个，我们的结论是，它的类别分配可能是有问题的。因此，我们确定了Web of Science和Scopus中所有分类有问题的期刊。此外，我们对图书馆和信息科学领域进行了更深入的分析，以评估我们提出的标准是否合适，以及它们是否产生有意义的结果。事实证明，根据我们基于引用的标准，Web of Science在其期刊分类系统的准确性方面明显优于Scopus。
2016-01-24 cs.DL
The Journal Coverage of Web of Science, Scopus and Dimensions: A Comparative Analysis
传统上，Web of Science和Scopus一直是文献计量分析中使用最广泛的两个数据库。然而，在过去的几年里，一些新的学术数据库，如尺寸，已经出现。以前的几项研究比较了不同的数据库，通过直接比较文章覆盖率或比较数据库之间的引用。本文试图比较Web of Science、Scopus和Dimensions三个数据库的期刊覆盖率。已使用三个数据库的最新总期刊清单，以查明数据库中重叠和独特的期刊。结果表明，数据库有显着不同的期刊覆盖面，与Web of Science是最有选择性的和尺寸是最详尽的。Web of Science收录的期刊中，Scopus和Dimensions分别收录了99.11%和96.61%的期刊。Scopus有96.42%的索引期刊也被Dimensions覆盖。Dimensions数据库的覆盖范围最广，与Web of Science相比覆盖了82.22%的期刊，与Scopus相比覆盖了48.17%的期刊。我们还分析了2010 - 2019年期间20个高生产率国家的研究产出，并确定了数据库引起的不同国家研究产出量，排名和全球份额的变化。除了不同国家研究产出的总体覆盖面不同之外，这三个数据库似乎对不同学科的覆盖面也有差别。
2021-03-28 cs.DL
An Explorative Study on Document Type Assignment of Review Articles in Web of Science, Scopus and Journals' Website
本研究基于 SCI 收录的 160 种综述期刊中 27,616 篇论文，比较期刊网站、WoS 和 Scopus 的综述文献类型标注，发现两者精确率约 99%、召回率约 80%，且对隐性综述标注准确性显著下降。
2023-11-30 cs.DL
Microsoft Academic: A multidisciplinary comparison of citation counts with Scopus and Mendeley for 29 journals
Microsoft Academic是一个免费的引文索引，允许大规模的数据汇集。这种结合使它对科学计量研究很有用。以前的研究发现，它的引用计数往往略大于Scopus，但小于谷歌学术，学科差异。这项研究报告了迄今为止最大和最系统的分析，从不同的专业领域选择了29种大型期刊的172，752篇文章。从2007-2017年发表的文章的Scopus引用计数，Microsoft Academic引用计数和Mendeley读者计数来看，Microsoft Academic发现引用次数略高于Scopus（6%），特别是今年（51%）。它发现引用比Mendeley读者整体（59%）少，今年只有7%。期刊之间的差异可能是由于现场预印本共享文化或期刊政策，而不是广泛的学科差异。
2017-11-23 cs.DL
The Journal Coverage of Web of Science and Scopus: a Comparative Analysis
文献计量学方法被用于多个领域，用于各种目的，即研究评估。大多数文献计量分析都有共同的数据来源：汤森路透的Web of Science（WoS）和爱思唯尔的Scopus。本研究比较了两个数据库的期刊覆盖领域，国家和语言，使用乌尔里希的广泛的期刊目录作为比较的基础。结果表明，使用WoS或Scopus进行研究评估可能会引入有利于自然科学和工程以及生物医学研究的偏见，从而损害社会科学，艺术和人文科学。同样，英语期刊的比例过高，损害了其他语言的利益。虽然这两个数据库都有这些偏见，但它们的覆盖范围有很大的不同。因此，文献计量分析的结果可能因所使用的数据库而异。
2015-11-25 cs.DL
Are nationally oriented journals indexed in Scopus becoming more international? The effect of publication language and access modality
一个探索性的，描述性的分析，提出了科学，学术期刊的国家取向，反映在出版或引用作者的隶属关系。它计算了Scopus中涵盖的期刊的国家方向指数（INO），并分析了INO值在学科和国家之间的分布，以及INO值与期刊影响因子之间的相关性。该研究没有发现可靠的证据表明期刊影响因子是衡量期刊国际性的良好指标，因为期刊的国家定位与其引用影响之间的关系被发现是倒U形的。此外，以英语出版的期刊在出版或引用作者的隶属关系方面不一定面向国际;在社会科学和人文科学方面，美国也有其面向国家的文献。本文探讨了在何种程度上进入Scopus在早些年面向国家的期刊，近年来已成为更加国际化。结果发现，在研究中，约40%的此类期刊确实显示出国际化的痕迹，而使用英语作为出版语言和开放获取（OA）状态是重要的决定因素。
2020-02-18 cs.DL
CiteScore metrics: Creating journal metrics from the Scopus citation index
2016年12月，经过几年的发展，Elsevier推出了一套透明，全面，当前和免费提供的期刊引文指标，称为CiteScore指标。大多数CiteScore指标是静态的，从动态Scopus引文索引计算的年度指标。本着最近关于负责任地使用指标的公开声明的精神，我们概述了期刊引用指标的理想特征，讨论了我们如何决定被引用和引用的出版物年份和用于CiteScore指标的文档类型，并详细说明了每个指标的精确计算方法。我们进一步讨论CiteScore指标的资格标准和在线显示的选择，以及我们的方法来计算静态指标的动态引文索引。最后，我们来看看这些指标到目前为止收到的反馈，以及CiteScore如何做出回应。
2018-12-17 cs.DL
Geographical and Disciplinary Coverage of Open Access Journals: OpenAlex, Scopus and WoS
本研究比较了OpenAlex、Scopus和WoS中开放获取期刊的地域与学科覆盖，发现OpenAlex收录更广但存在区域偏差，而WoS与Scopus覆盖相似且偏向欧美大洋洲。
2024-10-22 cs.DL
The SJR indicator: A new indicator of journals' scientific prestige
本文提出了一种基于引文权重方案和特征向量中心性的期刊科学声望指标SJR，用于对Scopus等复杂异构的引文网络中的学术期刊进行排名。它的计算方法进行了描述，并在Scopus 2007数据集上实施该指标后的结果与一般和特定科学领域内的临时期刊影响因子进行了比较。结果表明，SJR指标和JIF分布拟合良好的幂律分布，这两个指标是强相关的，虽然也有重大变化的排名。有一个可观察到的一般趋势，可能表明，SJR指标值降低了某些JIF值，其引用率大于其科学影响力。
2009-12-21 cs.DL physics.soc-ph
Comparison of OpenAlex and Scopus coverage of German institutions' publications in top-tier journals
German Centre for Higher Education Research and Science Studies (DZHW)（德国高等教育研究与科学研究中心）；E-Quadrat Science and Education（E-Quadrat 科学与教育）
本文比较了开放Alex与Scopus在德国机构出版物覆盖情况，发现开放Alex在期刊层面覆盖更广，但机构出版物数量较少，表明存在缺失或错误的归属问题。
2026-05-02 cs.DL
Prevalence of Potentially Predatory Publishing in Scopus on the Country Level
我们提出了一个大规模的研究结果，潜在的掠夺性期刊（PPJ）中的Scopus数据库，这是广泛用于研究评估。期刊指标和国家，学科数据已被评估为不同的PPJ组：那些由杰弗里·比尔和那些被Scopus除名，因为“出版问题”。我们的研究结果表明，即使经过多年的除名，PPJ仍然在Scopus数据库中高度可见，其中有数百种活跃的潜在掠夺性期刊。各主要国家都在不断生产PPJ纸张，但份额不同。所有主要学科领域都受到影响。PPJ论文数量最多的是工程和医学。平均而言，PPJ的引用指标远低于其他Scopus索引期刊。最后，我们简要调查的情况下，哈萨克斯坦的PPJ文件的份额在同一时间几乎一半的哈萨克斯坦论文在Scopus，并提出PPJ份额和国家研究评估政策（特别是，授予学位的规则）之间的联系。潜在的掠夺性期刊研究的进展将越来越重要，因为这种评估方法在公制潮汐时代变得越来越普遍。
2021-02-07 cs.DL stat.AP
Prevalence and citation advantage of gold open access in the subject areas of the Scopus database
开放获取（OA）的潜在好处与引文影响的关系已经在文献中进行了深入的讨论。用于测试OA引用优势的方法包括比较OA与非OA期刊的影响因子以及在相同的非OA期刊上发表的OA与非OA论文的引用。然而，许多研究的一个问题是它们都很小-仅限于一个学科或一组期刊-。此外，研究领域之间的结论并不完全一致，“早期观点”和“选择偏差”被认为是可能的解释。在本文中，黄金OA的分析，从所有领域的研究-27个主题领域的Scopus数据库-实现。作为一个新的贡献，本文采用期刊级的方法来评估OA引用优势，而其他许多人则采用论文级的方法。数据从Scimago Lab获得，使用Scopus数据库进行分类，并使用DOAJ列表标记为OA/非OA。结合OA引用优势，OA的流行以及生产和参考访问类型（OA与非OA）之间的差异进行了测试。2015年共考虑了3，737种OA期刊（16.8%）和18，485种非OA期刊（83.2%）。作为主要结论，在期刊水平上不存在可推广的黄金OA引文优势。
2017-09-11 cs.DL
The open access coverage of OpenAlex, Scopus and Web of Science
本文以 OpenAlex 和 DOAJ 为基准，分析 WoS 与 Scopus 对钻石及金色 OA 期刊的收录情况，揭示钻石 OA 本地化特征及高收入国家作者主导现象，为推进包容性 OA 政策提供依据。
2024-04-02 cs.DL
Life after delisting: tracking the publication output and citation impact of Scopus-discontinued journals with OpenAlex
Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)（洛格罗尼奥国际大学）
本研究基于OpenAlex分析2018-2024年Scopus除名的514种期刊，发现除名后期刊产出骤降、引用影响变化不大，除名降低了期刊发表吸引力却未同等削弱其作品引用，引发研究诚信担忧。
2026-10-09 cs.DL
A logical set theory approach to journal subject classification analysis: intra-system irregularities and inter-system discrepancies in Web of Science and Scopus
期刊的学科分类是学术评价和文献计量分析的一个重要方面。但这种分类并不规范，导致出现了几种不同的期刊学科分类体系。在这项研究中，我们采用了一个逻辑集理论为基础的定义的不规则性在一个给定的分类系统和系统之间的差异，并调查其患病率在两个最广泛使用的索引服务的Web of Science（WoS）和Scopus。在这两个系统中，我们发现异常大小的类别，高重叠和类别之间的不连贯性。此外，在这两个系统中，期刊被系统地分为不同数量的类别，其中一个系统中的大多数类别在另一个系统中没有得到充分的体现。我们的研究结果表明，这些不规则和差异，事实上，非轶事，因此不能轻易忽视。因此，当依赖于这些受试者分类系统时，可能会遇到潜在的误导和/或不一致的结果。
2022-09-04 cs.DL stat.AP
How are exclusively data journals indexed in major scholarly databases? An examination of the Web of Science, Scopus, Dimensions, and OpenAlex
本研究考察18种专属数据期刊在Web of Science等四个主流学术数据库的索引及文献类型标注情况，发现跨库覆盖与元数据高度不一致，呼吁完善该新兴学术体裁的元数据质量。
2023-07-19 cs.DL
Some modifications to the SNIP journal impact indicator
SNIP（Source Normalized Impact per Paper，来源归一化影响力）指标是科学期刊引用影响力的指标。该指标由Henk Moed于2010年推出，已纳入Elsevier的Scopus数据库。SNIP指标使用来源标准化方法来纠正科学领域之间引用实践的差异。这种方法的优点在于它不需要明确定义字段边界的字段分类系统。在本文中，一些修改，将作出SNIP指标的解释，并指出由此产生的修订SNIP指标的优点。有人认为，原来的SNIP指标有一些违反直觉的属性，它是数学证明，修改后的SNIP指标不具有这些属性。从经验上看，原SNIP指标和修订后的SNIP指标之间的差异相对较小，尽管可以观察到一些系统性差异。文中还讨论了与文献中提出的其他源归一化指标的关系。
2012-09-04 cs.DL
Mendeley Reader Counts for US Computer Science Conference Papers and Journal articles
虽然文献计量学通常应用于期刊文章，用于支持研究评估，但会议论文在快速发展的计算相关领域至少同样重要。因此，重要的是要评估引用和altmetrics计算会议论文的相对优势，以做出明智的决定，如果有的话，使用。本文比较了1996年至2018年期间在11个计算领域发表的会议论文和期刊文章的Scopus引用与Mendeley读者计数，并且至少有一位美国作者。数据显示，在所有领域和大多数年份，Scopus引用计数和Mendeley读者计数之间存在高度相关性，但旧会议论文的Mendeley读者很少，新会议论文和期刊文章的Scopus引用很少。因此，结果表明，Mendeley读者计数有一个很大的优势，引用计数最近发表的会议论文，由于其更大的速度，但不适合旧的会议论文。
2019-09-06 cs.DL
A new methodology for comparing Google Scholar and Scopus
提出了一种新的方法来比较谷歌学术（GS）与其他引文索引。它侧重于来源的覆盖范围和引用影响，索引速度和数据质量，包括重复引用计数的影响。该方法比较GS与爱思唯尔的Scopus，并适用于有限的一组文章发表在12种期刊从6个学科领域，使其研究结果不能推广到所有期刊或领域。该研究是探索性的，假设生成而不是假设检验。它证实了在早期研究中获得的来源覆盖率和引用影响的结果。GS与Scopus引用的比率在不同学科领域之间在1.0和4.0之间变化，而样本中的开放获取期刊显示出比非开放获取期刊更高的比率。GS和Scopus引文计数在文章水平上的线性相关性很高：Pearson's R在0.8-0.9之间。与GS相比，Scopus索引延迟的中位数为两个月，这在很大程度上是由于Scopus中出版的文章中缺少引用的参考文献。在GS中，由于元数据相同或基本相似的多次引用而造成的双重引用计数的影响发生在不到2%的情况下。文章为基础的，什么是所谓的基于概念的引文索引的优点和缺点进行了讨论。
2016-04-30 cs.DL
Estimating transformative agreement impact on hybrid open access: A comparative large-scale study using Scopus, Web of Science and open metadata
本研究对比开放元数据数据集hoaddata与Scopus、Web of Science，评估转型性协议对混合开放获取的影响，证实多源数据结合研究更稳健，支持开放元数据用于相关大规模研究。
2025-07-15 cs.DL
Accuracy of citation data in Web of Science and Scopus
我们对Web of Science和Scopus数据库中引文数据的准确性进行了大规模分析。该分析基于Elsevier期刊出版物中的引文。我们揭示了这两个数据库的数据质量问题。参考文献缺失和错误是Web of Science中的重要问题。重复出版物是Scopus中的一个严重问题。
2019-06-17 cs.DL
A Proposal to Classify Latinamerican Scientific Journals using Citation Indicators: Case Study in Colombia
哥伦比亚科学期刊在国际数字图书馆中的代表性很低;但是，通过谷歌学术（GS）可以确定社区对它们的使用情况。在2003年至2007年期间，使用GS提供的信息对哥伦比亚国家书目索引（IBNP）中收录的185种哥伦比亚期刊进行了分类，分类基于规模指标，索引和引用。这些指标是通过将期刊分为两大类进行分析的：科学和社会科学。在每个领域，对Scopus、Redalyc和Scielo等数字图书馆提供的指标进行了比较。此外，还比较了IBNP期刊类别（A1，A2，B和C）提供的指标。科学和社会科学的指标也有类似的模式。一些指标之间存在正相关关系，它们预测GS和h指数中每种期刊的引用次数取决于其在GS和Scopus中的可见性。我们提出，目前的IBNP类别（A1，A2，B或C）模糊地反映了社区对期刊的使用，我们提出了一个基于h指数的分类作为一个信息计量指标，这不仅反映了它在谷歌学术的知名度，而且还反映了它在某些国际数字图书馆，特别是Scopus。我们的研究结果可能适用于哥伦比亚和发展中国家的科学技术公共政策的制定。
2011-01-14 cs.DL
New paper-by-paper classification for Scopus based on references reclassified by the origin of the papers citing them
针对Scopus出版物分类问题，提出基于引用文献的引用论文类别而非被引论文期刊的逐篇分类系统，通过参数调整得到12个变体并应用于320万篇论文，结果优于传统系统，U1-F-0.8变体表现突出。
2025-02-20 cs.DL
In which fields do higher impact journals publish higher quality articles?
本研究比较了科学各领域期刊平均被引率与专家对文章质量的判断，发现两者虽呈正相关但普遍较弱，表明期刊影响因子并非文章质量的强指标。
2022-12-11 cs.DL
Microsoft Academic Automatic Document Searches: Accuracy for Journal Articles and Suitability for Citation Analysis
Microsoft Academic是一个免费的学术搜索引擎和引文索引，类似于Google Scholar，但可以自动查询。它的数据是潜在的有用的文献计量学分析，如果有可能有效地搜索个别期刊文章。本文通过检索标题、作者、出版年份和期刊名称的组合，比较了在其索引中查找期刊文章的不同方法，并使用结果对迄今为止期刊文章的Microsoft Academic引文计数进行了最广泛的相关性分析。基于2012年Scopus 323个子字段中的126，312篇文章，查找具有DOI的文章的最佳策略是按标题搜索它们并过滤掉那些具有不正确DOI的文章。这是90%的期刊文章。对于没有DOI的文章，最佳策略是按标题搜索它们，然后过滤掉具有不同元数据的匹配项。这发现了89%的期刊文章，还有1%的不正确匹配。其余的文章似乎主要没有被Microsoft Academic索引，或者用其标题的不同语言版本索引。从匹配来看，Scopus引用计数和Microsoft Academic计数的平均斯皮尔曼相关性为0.95，任何单一领域的最低相关性为0.63。因此，微软学术引文计数几乎普遍等同于Scopus引文计数的文章不是最近的，但结果中存在国家偏见。
2017-11-23 cs.DL
Bibliometric assessment of national scientific journals
面向全国的科学学术期刊被认为是从方法论信息的观点，分析数据提取Scimago期刊排名的基础上Scopus。一个可操作的定义提出了一个期刊的国家方向的程度的基础上，其出版或引用作者的地理分布，以及国际合作的作用和一个国家的总出版物产量。全面分析了截至2019年进入Scopus的国家期刊的国家方向和引用影响的趋势，扩展了早期研究的成果。一种分析特定国家民族期刊的方法适用于前苏联共和国和东欧和中欧社会主义国家，区分国内和国外民族期刊。可能的影响突出的因素有关的期刊的访问状态，出版语言和主题领域，国际科学移民和合作，数据库覆盖政策，国家研究界的规模，历史政治因素和国家研究评估和资助政策。
2021-01-26 cs.DL
A weighted unified informetrics based on Scopus and WoS
许多索引数据库跟踪出版物，引用等的数量，以保持科学和个人的进步。然而，这些索引数据库对期刊和文章的选择各不相同，因此引文和h指数的数量也各不相同。有没有共同的平台存在，可以提供一个单一的计数的出版物，引文，h-指数等，为了克服这一限制，我们提出了一个加权统一的信息计量学，命名为“合并”。建议的系统考虑到从多个索引数据库的输入，并生成一个单一的输出。在这里，我们使用Scopus和WoS的数据来生成一个合并数据集。此外，在作者、组织和期刊三个层面上，与Scopus和WoS进行了合并的比较分析。最后，提出了研究出版物和分布式账本技术之间的映射，以便为其利益相关者提供透明和分布式的视图。
2021-06-02 cs.DL cs.IR
Can Microsoft Academic assess the early citation impact of in-press articles? A multi-discipline exploratory analysis
许多期刊在正式发表之前会在网上发布已接受的文章。这些文章的早期引用影响证据可能有助于及时进行研究评估，并识别出快速吸引许多引用的潜在重要文章。本文探讨Microsoft Academic是否可以帮助完成此任务。对于2016年和2017年超过65，000篇Scopus在26个领域的新闻文章，Microsoft Academic发现引用次数是Scopus的2 - 5倍，具体取决于年份和领域。从Scopus中找不到的1，122个Microsoft Academic引文的手动检查来看，Microsoft Academic的引文索引速度更快，但并不比Scopus的期刊更广泛。它通过将预印本的引文与其随后的印中版本相关联以及从印中文章中提取引文来实现这一点。在某些领域，它对学术数字图书馆的覆盖也是一个优势，比如www.example.com。因此，Microsoft Academic似乎是比Scopus更全面的自动引用计数来源。
2018-02-21 cs.DL
A Comparison between Two Main Academic Literature Collections: Web of Science and Scopus Databases
如今，世界科学界在不同的科学领域发表了大量的论文。在这样的环境中，必须知道哪些数据库对于文献检索同样有效和客观。其中最广泛的两个数据库是Web of Science和Scopus。除了检索文献外，这两个数据库还根据期刊的生产率和收到的总引用次数对期刊进行排名，以显示期刊的影响力、声望或影响力。本文试图对这些数据库进行全面的比较，以回答研究人员经常提出的问题，例如：Web of Science和Scopus有何不同？这两个数据库在哪些方面是相似的？或者，如果研究人员被迫选择其中之一，他们应该选择哪一个？为了回答这些问题，这两个数据库将根据其定性和定量特征进行比较。
2013-05-02 cs.CY cs.DL
A further step forward in measuring journals' scientific prestige: The SJR2 indicator
提出了一种新的不依赖于期刊规模的学术期刊声誉评价指标SJR 2。该指标不仅考虑到引用科学期刊的声望，而且还考虑到它与被引用期刊的接近程度，使用两种期刊引文概况向量之间的余弦角。为了消除规模效应，将累积的声望除以期刊可引用文献的比例，从而消除了这种指标的下降趋势，并赋予分数以意义。它的计算方法进行了描述，并将其在Scopus 2008数据集上的实施结果与特设期刊影响因子，JIF（3y）和SNIP的结果进行了比较，该比较是在整体和特定科学领域内进行的。所有这三个，SJR 2指标，SNIP指标和JIF分布，被发现很好地拟合对数律。虽然这三个指标密切相关，但排名发生了重大变化。此外，按学科领域划分，SJR 2的分布比JIF更均衡，几乎与SNIP一样均衡，并且在较低水平的特定学科领域中优于两者。余弦的加入增加了主题相近的期刊之间声望流动的价值。
2012-07-18 cs.DL
Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus
本研究通过大规模比较分析，证明OpenAlex在参考文献覆盖和元数据方面与Web of Science和Scopus相当，但存在ORCID标识符更多、摘要更少等差异。
2024-11-01 cs.DL
New fractional classifications of papers based on two generations of references and on the ASJC Scopus scheme
本文提出基于两代参考文献的分数化分类方法，将Scopus论文分配至最多五个ASJC类别，并通过高阈值与参考文献数量平均策略提升分类粒度、同质性及与作者分配分类的一致性。
2024-04-04 cs.DL
Evaluating Journal Quality: A Review of Journal Citation Indicators and Ranking in Business and Management
在科研性能评估的背景下，学术期刊的质量评估变得越来越重要。传统上，期刊的排名是通过同行评审名单，如商学院协会（英国）或通过其期刊影响因子（JIF）。然而，已经制定了一些新的指标，如h指数、SJR、SNIP和本征因子，这些指标考虑到不同的因素，因此有其自身的特定偏差。在本文中，我们评估这些指标，理论上也通过一个大型的商业和管理期刊的实证研究。我们发现，即使这些指标看起来高度相关，但实际上它们导致了期刊排名的巨大差异。我们将我们的结果结合英国大规模研究评估活动（RAE/REF），特别是ABS期刊排名榜。我们的结论是，没有一个指标是优越的，但h指数（包括期刊的生产力）和SNIP（旨在规范场效应）可能是目前最有效的。
2016-04-25 cs.DL
Dimensions: A Competitor to Scopus and the Web of Science?
Dimensions是Digital Science于2018年1月推出的部分免费学术数据库。维度包括期刊文章和引用计数，使其成为影响力数据的潜在新来源。本文从影响评估的角度探讨了维度的价值，并对2008-2018年的食品科学研究进行了检查，并随机抽取了2012年的10，000篇Scopus文章。结果包括Scopus和Dimensions的引用计数之间的高度相关性（2012年窄字段为0.96）以及相似的平均计数。几乎所有带有DOI的Scopus文章都可以在Dimensions中找到（2012年为97%）。因此，Dimensions的学术数据库组件似乎是Scopus和Web of Science的合理替代品，用于一般引用分析和支持某些类型的研究评估的引用数据。
2018-03-20 cs.DL
The coverage of Microsoft Academic: Analyzing the publication output of a university
这是第一次详细研究微软学术（MA）的覆盖范围。基于一所大学的完整和验证的出版物列表，MA的覆盖率进行了评估，并与两个基准数据库，Scopus和Web of Science（WoS），在个人出版物的水平进行了比较。分析了引文数量，并检查了与数据检索和数据质量相关的问题。编写Perl脚本，根据出版物标题从MA检索元数据。该脚本在GitHub上免费提供。我们发现，MA在很大程度上涵盖了期刊文章、工作论文和会议项目，并且索引了比基准数据库更多的文档类型（例如，工作文件、论文）。MA在涵盖与书籍相关的文档类型和会议项目方面明显超过Scopus和WoS，但在期刊文章方面略落后于Scopus。MA的覆盖范围有利于大多数研究领域的评估文献计量学，包括经济学/商业，计算机/信息科学和数学。然而，MA在人文学科、非英语出版物和开放获取出版物的覆盖方面表现出与Scopus和WoS相似的偏见。MA和基准数据库之间的引文数量的等级相关性很高。我们发现，89.5%的出版物的出版年份是正确的，95.1%的期刊文章的作者人数是正确的。鉴于MA的快速和持续发展，我们得出结论，MA即将成为一个文献计量学的超级大国。然而，对MA元数据质量的全面研究仍然缺乏。
2017-09-25 cs.DL
Google Scholar, Web of Science, and Scopus: a systematic comparison of citations in 252 subject categories
尽管来自Google Scholar（GS），Web of Science（WoS）和Scopus的引用计数被研究人员广泛咨询，有时用于研究评估，但没有最近或系统的证据表明它们之间的差异。作为回应，本文调查了2006年出版的252个GS主题类别的2，299篇英语高被引文献的2，448，055次引文，比较了GS，WoS Core Collection和Scopus。GS在所有领域的引用率一直最高（93%-96%），远远领先于Scopus（35%-77%）和WoS（27%-73%）。GS发现了几乎所有的WoS（95%）和Scopus（92%）引用。只有GS发现的大多数引文来自非期刊来源（48%-65%），包括论文，书籍，会议论文和未发表的材料。许多非英语（19%-38%），他们往往比引用Scopus或WoS中的来源少得多。尽管有许多独特的GS引用来源，但GS和WoS或Scopus的引用计数之间的斯皮尔曼相关性很高（0.78-0.99）。他们在人文学科中较低，GS和WoS之间的差异低于GS和Scopus之间的差异。结果表明，在所有领域，GS引文数据基本上是WoS和Scopus的超集，具有大量额外的覆盖范围。
2019-03-12 cs.DL
Dimensions: re-discovering the ecosystem of scientific information
这项工作的总体目标是提供免费版本的Dimensions（由Digital Science制作并于2018年1月推出的新书目数据库）的详细描述。为此，工作分为两个不同的块。首先，描述了其特点、运作和特点，重点分析了其主要优势和劣势。其次，分析其覆盖范围（比较Scopus和Google Scholar），以确定Dimensions提供的文献计量指标是否具有足够的数量级。为此，我们从三个层面进行了分析：期刊（《图书馆与信息科学》的20篇出版物样本）、文献（2013年至2015年《信息计量学杂志》发表的276篇文章）和作者（28位获得德里克·德·索拉·普莱斯奖的人）。初步结果表明，Dimensions对最近文献的覆盖率优于Scopus，但低于Google Scholar。关于收到的引用数量，Dimensions提供的数字略低于Scopus。尽管如此，Dimensions中的引用数量与Scopus有很强的相关性，与Google Scholar的相关性略低（尽管仍然很重要）。出于这个原因，可以得出结论，Dimensions是进行引文研究的替代方案，能够与Scopus（更大的覆盖范围和免费）和Google Scholar（更大的处理和数据导出功能）相媲美。
2018-04-15 cs.DL
Measuring contextual citation impact of scientific journals
本文提出了一种新的期刊引文影响力指标--源标准化每篇影响力（SNIP）。它衡量期刊的上下文引用影响，考虑到其适当定义的学科领域的特点，特别是作者在参考文献列表中引用其他论文的频率，引用影响成熟的速度，以及用于评估的数据库覆盖该领域文献的程度。它进一步发展了尤金加菲尔德的概念，一个领域的“引用潜力”定义为在一个领域的参考文献列表的平均长度，并确定被引用的概率，并需要在公平的性能评估，以纠正学科领域之间的差异。期刊的主题领域被定义为引用该期刊的论文集。SNIP被定义为期刊每篇论文的引用数与其学科领域的引用潜力之比。它的目的是允许直接比较不同学科领域的来源。引文潜力不仅在期刊主题类别（共享研究领域的期刊分组）或学科（例如，数学、工程和社会科学期刊的价值往往低于生命科学期刊的价值），但同一学科类别内的期刊之间也存在这种情况。例如，基础期刊往往比应用或临床期刊显示出更高的引用潜力，涵盖新兴主题的期刊比经典学科或更一般的期刊更高。SNIP纠正了这种差异。它的优点和局限性进行了批判性的讨论，并提出了进一步研究的建议。所有的实验结果都来自Elsevier的Scopus。
2009-11-13 cs.DL cs.IR
Ranking journals: Could Google Scholar Metrics be an alternative to Journal Citation Reports and Scimago Journal Rank?
Google Scholar作为评估科学期刊的工具的推出可能会对汤森路透期刊引用报告和Scopus驱动的Scimago期刊排名构成严重竞争。这些文献计量学期刊评价产品进行审查。我们从不同的方法比较它们的主要特征：覆盖范围，索引政策，搜索和可视化，文献计量指标，结果分析选项，经济成本和它们的期刊排名的差异。尽管存在缺点，但Google Scholar搜索引擎是作者和编辑识别核心期刊的有用工具。作为一种越来越有用的科学期刊排名工具，它也可能挑战老牌期刊产品
2013-03-23 cs.DL
The citation impact of social sciences and humanities upon patentable technology
本文探讨了在科学学术期刊上发表的论文对可专利技术的引用影响，这反映在授予专利的审查员或发明人提供的参考文献中。它分析了SCImago研究小组创建的数据，将PATSTAT的科学非专利参考文献（SNPR）与Scopus中索引的源文件链接起来。期刊论文的专利引用频率按学科、年份、机构部门、期刊主题类别和“顶级”期刊计算。PATSTAT/Scopus为基础的统计数据进行比较，从Web的科学/USPTO链接。一个详细的评估提出了在社会科学和人文科学（SSH）的研究出版物的技术影响。一些学科领域在专利引用数量方面表现良好，特别是图书馆和信息科学，语言和语言学，教育和法律，但许多被引用最多的期刊发现自己处于SSH和生物医学或自然科学之间的界面。通过对引用专利和被引论文标题的分析，揭示了专利引用的认知内容。建议开发更先进的指标来衡量论文对专利的引用影响，以及将引用计数与引用内容和上下文分析相结合的方法。
2020-06-05 cs.DL
Non-English language publications in Citation Indexes -- quantity and quality
我们分析了WoS和Scopus中的出版物数据，以比较母语出版物与英语出版物，并找到任何独特的模式。我们按研究领域、语言、访问类型和引用模式分析了它们的分布。发现了以下趋势：英语出版物的份额随着时间的推移而增加;在来源国之外，母语出版物的阅读和引用少于英语出版物;对于母语，开放获取对浏览量和引用的影响更高;期刊排名与多语言期刊的英语出版物份额相关。我们的结论还认为，在非英语国家的研究评价的非英语出版物的作用被低估时，在社会科学和人文科学的研究仅由Web的科学和Scopus的出版物进行评估。
2019-07-15 cs.DL
How are new citation-based journal indicators adding to the bibliometric toolbox?
Scopus和Google Scholar的推出，以及社交网络分析方法的发展，使评估期刊的指标比ISI的传统影响因子，引用半衰期和即时性指数更多。在这项研究中，这些新指标相互比较，并与旧的。各种指标是否衡量了引文网络的新维度，或者它们之间是否高度相关？它们是否随着时间的推移而稳健且相对稳定？有两个主要方面-规模和影响-合在一起形成影响。H指数结合了这两个维度，也可以被认为是覆盖范围的指标（如Indegree）。PageRank主要是大小的指标，但与中心性度量有重要的相互作用。Scimago期刊排名（SJR）指标提供了期刊影响因子的替代方案，但计算不太容易。
2009-09-24 cs.DL physics.data-an physics.soc-ph
A gender equality paradox in academic publishing: Countries with a higher proportion of female first-authored journal articles have larger first author gender disparities between fields
尽管其他学科的女性研究人员占多数，但目前为解决科学、技术、工程和数学（STEM）领域女性研究人员短缺问题所做的努力尚未取得成功。本文通过第一作者性别比较，调查了2014- 2018年Scopus索引文章最多的31个国家内所有27个Scopus广泛领域的3000万篇文章的性别差异在多大程度上是学科范围或国家特定的。结果显示了总体和地理文化模式以及个别国家的差异。几乎一半的受试者总是男性更多（7;例如，数学）或总是更多的女性（6;例如，免疫学和微生物学）高于全国平均水平。一个强有力的总体趋势（斯皮尔曼相关系数0.546）是，女性第一作者研究比例较高的国家在各领域之间的性别差异也较大（性别比例相关系数0.314）。这证实了以前在学位学科选择中发现的国际性别平等悖论：性别平等的总体增加与学科之间的性别差异适度增加有关。这与之前美国的说法一致，即学术生涯中的性别差异部分是由于个人偏好的性别差异（社会约束）。因此，一些STEM科目可能需要采取根本性的解决方案来克服性别差异。
2020-04-25 cs.DL
Comprehensive indicator comparisons intelligible to non-experts: The case of two SNIP versions
提出了一个框架，用于比较不同类型的文献计量指标，引入了指标比较报告的概念。它全面概述了各项指标的主要差异和相似之处。这一比较既显示了每一个关键指标的优点，也显示了其局限性，而不是过分推崇一个指标而忽视其他结构的好处。它侧重于基本概念，假设和应用环境，这使得它更容易被非专家理解。作为一个例子，比较报告的原始和修改后的SNIP（源归一化影响每篇论文）指标的期刊引用的影响。
2015-10-17 cs.DL
Geometric journal impact factors correcting for individual highly cited articles
期刊影响因子（JIF）被广泛使用和推广，但有重要的局限性。特别是，JIF可能会受到个别高引用文章的过度影响，因此本质上是不稳定的。减少个别高引用计数的影响的一个合乎逻辑的方法是在JIF计算中使用几何平均值而不是标准平均值。基于2004-2014年5大类中50个子类的期刊排名，这项研究表明，如果使用几何平均值而不是标准平均值，那么基于JIF变体的期刊排名随着时间的推移往往更稳定。JIF变体使用Mendeley读者计数而不是引用计数也是如此。因此，尽管差异不大，但建议在未来的JIF计算中使用几何平均值而不是算术平均值。此外，基于Mendeley读者的JIF变体与使用Scopus引用的JIF变体一样稳定，证实了Mendeley读者作为学术影响力指标的价值。
2015-10-29 cs.DL
Ukrainian Arts and Humanities research in Scopus: A Bibliometric Analysis
该研究基于Scopus对2012—2021年乌克兰艺术与人文研究进行文献计量分析，揭示其出版增长、国际化、主题语言分布及被引表现。
2023-08-15 cs.DL
Exploring the relationship between journals indexed from a country and its research output: An empirical investigation
科学期刊目前是研究人员报告其研究成果的主要媒介。印刷期刊向电子期刊的转变简化了向期刊投稿的过程，而且期刊的访问范围也变得更广。期刊通常由商业出版社、学术团体和大学出版。不同国家出版的期刊数量不同。本文试图探讨一个国家的期刊出版数量是否影响其科研产出。对Scopus主期刊列表进行分析，以确定来自50个选定国家的具有大量研究成果的期刊。对以下关系进行了分析：（a）一个国家的期刊数量及其研究产出，（b）不同国家的期刊和研究产出增长率，（c）不同国家的期刊和研究产出在全球所占份额，（d）不同国家在该学科领域的期刊数量和研究产出。并对轴颈堆积密度等因素进行了分析。研究结果表明，在大多数国家，期刊数量与其研究产出量呈正相关，尽管其他一些因素也在研究产出的增长中发挥作用。研究报告最后对分析结果进行了讨论，并就不同国家的政策前景提出了有益的建议。
2022-07-29 cs.DL
Open Access effect on uncitedness: A large-scale study controlling by discipline, source type and visibility
有许多因素会影响在出版后的头几年内未被引用的概率。在这项研究中，我们分析了期刊，会议论文集和书籍系列的三个因素：领域（Scopus数据库的316个主题类别），访问方式（开放获取与付费），以及来源的可见性（通过主题类别的平均影响百分比）。我们量化了这些因素对未被引用概率的影响。这种概率是通过在发表后大约两年内Scopus数据库的连续来源中未被引用的文献的百分比来衡量的。作为一个主要的结果，我们没有发现任何强相关性之间的开放获取和uncidedness。在被引用最多的期刊组（Q1和前10%）中，开放获取期刊的未被引用率通常较低。然而，在中间四分位数（Q2和Q3）中几乎没有观察到任何差异，而对于Q4，OA组的未引用率再次略低。这一点很重要，因为它为关于开放获取引文优势的争论提供了新的证据。
2020-05-19 cs.DL stat.AP
Amplifying the Impact of Open Access: Wikipedia and the Diffusion of Science
随着维基百科作为科学知识第一站来源的崛起，将其知识表示与学术文献进行比较非常重要。在这里，我们确定了Scopus数据库索引的26个研究领域（4，721种期刊，共1940万篇文章）中使用最频繁的250种期刊，并测试主题，学术地位和可访问性是否使这些期刊的文章更有可能或更少被维基百科引用。我们发现，期刊的学术地位（影响因子）和可访问性（开放获取政策）都大大增加了它被维基百科引用的概率。控制领域和影响因子，开放获取期刊被英文维基百科引用的几率比付费墙期刊高47%。这项研究的意义之一是，开放获取政策的一个主要后果是通过维基百科这样的中介，大大扩大了科学向广大受众的传播。
2016-06-03 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Predicting the Citation Count and CiteScore of Journals One Year in Advance
Carleton University（卡尔顿大学）
预测学术期刊的未来表现是一项可以使各种利益相关者受益的任务，包括编辑人员，出版商，索引服务，研究人员，大学管理人员和授予机构。利用期刊表现的历史数据，这可以被视为一个机器学习回归问题。在这项工作中，我们研究了两个这样的回归任务：1）预测期刊在下一个日历年将收到的引用数量，2）预测期刊在下一个日历年将被分配的Elsevier CiteScore。为了解决这些任务，我们首先创建一个数据集的历史文献计量学数据的期刊索引在Scopus。我们建议使用在我们的数据集上训练的神经网络模型来预测期刊的未来表现。为此，我们进行特征选择和模型配置的多层感知器和长短期记忆。通过与启发式预测基线和经典机器学习模型的实验比较，我们证明了我们提出的模型在预测未来引文和CiteScore值方面的优越性能。
2022-10-24 cs.DL cs.LG
How Frequently are Articles in Predatory Open Access Journals Cited
掠夺性期刊是科学质量极有问题的开放获取期刊。这些期刊假装使用同行评审来保证质量，并向学术界发送垃圾邮件，要求提交论文，以收取作者报酬。近年来，掠夺性期刊受到了大量负面媒体的关注。虽然关于这类期刊对学术出版造成的伤害已经说了很多，但一个被忽视的方面是，这类期刊上的文章实际上有多少被阅读，特别是被引用，也就是说，它们是否对各自领域的研究产生了任何重大影响。其他研究已经表明，掠夺性期刊中只有一些文章包含错误和直接有害的结果，而很多文章都是平庸和报道不足的研究。我们研究了2014年在Google Scholar中发表的250篇随机文章的引文统计数据，发现平均每篇文章有2，6次引用，60%的文章根本没有引用。为了进行比较，在Scopus索引中包含的约25，000种同行评审期刊上发表的随机样本文章在同一时期平均引用18，1次，只有9%没有引用。我们的结论是，在掠夺性期刊上发表的文章几乎没有科学影响力。
2019-12-21 cs.DL
Automation of the Export Data from Open Journal Systems to the Russian Science Citation Index
结果表明，科学家和科学期刊的科学计量指标的计算仍然是一个实际问题。据透露，领先的scientometric数据库有能力自动元数据收集的科学期刊网站使用专门的电子文档管理系统，特别是开放的期刊系统。开放期刊系统成功地将一篇论文的元数据从科学期刊导出到科学计量数据库Scopus，Web of Science和Google Scholar。然而，没有标准的方法从开放期刊系统输出到俄罗斯科学引文索引和哥白尼索引等科学计量数据库，这决定了研究的需要。本研究的目的是开发插件的开放期刊系统的数据从这个系统的出口到科学计量数据库俄罗斯科学引文索引。作为研究的结果，提出了一个信息学模型，从开放式期刊系统导出元数据到俄罗斯科学引文索引。SirenExpo插件的开发是为了通过使用Articulus发布准备系统将数据从Open Journal Systems导出到Russian Science Citation Index。
2018-12-01 cs.DL
On full text download and citation distributions in scientific-scholarly journals
对Elseviers ScienceDirect中涵盖所有学科的文章全文下载的统计分析显示，下载频率，其偏斜度及其与基于Scopus的引用计数的相关性在学科，期刊和文档类型之间存在很大差异。下载次数往往比引用次数高两个数量级，而且分布不那么偏斜。基于两个指数之和的数学模型无法充分捕获每月下载计数。期刊内文章水平的相关程度与该期刊所涵盖学科的期刊水平相似，这表明期刊之间的差异在很大程度上是学科特定的。尽管在所有研究期刊中，每篇文章的下载量和引用数呈正相关，但出现在引用分布顶部的文章集与下载最频繁的文章集之间可能存在很少的重叠。使用和引用泄漏，批量下载，读者和作者群体之间的差异，在一个主题领域，文件或其内容的类型，下载和引用之间的过时模式的差异，阅读和引用在研究过程中的不同功能，都提供了可能的解释下载和引用分布之间的差异。
2015-10-17 cs.DL
