在大型数据库中将书目项目分类为主题和学科对于许多定量科学研究是必不可少的。Web of Science将期刊分为约250个主题类别，这是许多研究的基础，已知有一些基本问题和一些实际限制，可能会影响这些研究的结果。在这里，我们提出了一个易于复制的方法来执行重新分类的Web的科学到现有的主题类别和14个广泛的领域。我们的重新分类是在文章的水平上，因此它保留了同一期刊上发表的个别文章之间可能存在的学科差异。重新分类还消除了50%的条目中存在的模糊（多个）类别，并为来自广泛覆盖的期刊（如《自然》和《科学》）的所有文章分配学科/领域类别。手动评估指定主题类别的正确性，发现其正确性约为95%。
英文摘要：
Classification of bibliographic items into subjects and disciplines in large databases is essential for many quantitative science studies. The Web of Science classification of journals into ~250 subject categories, which has served as a basis for many studies, is known to have some fundamental problems and several practical limitations that may affect the results from such studies. Here we present an easily reproducible method to perform reclassification of the Web of Science into existing subject categories and into 14 broad areas. Our reclassification is at a level of articles, so it preserves disciplinary differences that may exist among individual articles published in the same journal. Reclassification also eliminates ambiguous (multiple) categories that are found for 50% of items, and assigns a discipline/field category to all articles that come from broad-coverage journals such as Nature and Science. The correctness of the assigned subject categories is evaluated manually and is found to be ~95%.
Does the Web of Science Accurately Represent Chinese Scientific Performance?
本研究的目的是比较Web of Science（WoS）和中国文献计量学数据库的作者及其表现，展示国际和中国文献计量学数据库中两组中国最具生产力作者之间的重叠程度，并确定不同学科如何影响这种重叠。本研究结果表明，中国的文献计量数据库，或WOS和中国的文献计量数据库的组合，应被用来评估中国的研究绩效，除了在少数学科，中国的研究绩效可以评估使用WOS。
On the causes of subject-specific citation rates in Web of Science
在文献计量学中众所周知，每篇论文的平均引用次数在不同学科之间存在很大差异。不同的引用文化（特别是每篇论文的平均引用次数不同，因此被引用的概率不同）被广泛认为是这种差异的原因。基于1990年，1995年，2000年，2005年和2010年发表的所有Web of Science（WoS）记录，我们证明了几乎所有学科在其论文的附录中显示出相似的参考文献数量。我们的研究结果表明，平均引用率的影响更大的程度上的论文（引用作为参考）被列入WoS作为链接的数据库记录。例如，人文学科相对较低的引用率根本不是每篇论文平均引用数量较低的结果，而是由引用WoS涵盖的核心期刊上发表的论文的链接引用比例较低造成的。
Journal article publishing in the social sciences and humanities: a comparison of Web of Science coverage for five European countries
本研究比较了五个欧洲国家社会科学和人文科学的出版模式动态。三个是中欧和东欧国家，它们有着相似的文化和政治遗产（捷克共和国、斯洛伐克和波兰）。另外两个是佛兰德斯（比利时）和挪威，分别代表西欧和北欧。我们分析了2013年至2016年的449，409篇出版物，发现尽管两组国家在所有学科方面持续存在差异，但中欧和东欧国家的出版模式与西欧和北欧国家的出版模式越来越相似。来自中欧和东欧国家的文章越来越多地发表在Web of Science索引的期刊上，也发表在引用影响力最高的期刊上。然而，社会科学和人文学科之间存在明显的差异，需要在研究评估和科学政策中加以考虑。
Article's Scientific Prestige: measuring the impact of individual articles in the Web of Science
我们对Web of Science出版物进行了引文分析，其中包括1981年至2020年254个主题的6300多万篇文章和14.5亿次引用。我们提出了文章的科学声望（ASP）指标，并将此指标与引用次数（#Cit）和期刊等级进行了比较，以衡量大规模分层和多学科引文网络中每篇文章的科学影响力。与#Cit相比，基于特征向量中心性计算的ASP考虑了直接和间接引用，并提供了跨学科的稳态评估。我们发现，ASP和#Cit在大多数文章中并不一致，在引用较少的文章中越来越不匹配。虽然这两个指标都是可靠的评价文章的声望，如诺贝尔奖获奖的文章，ASP往往提供更有说服力的排名比#Cit时，文章没有被高度引用。期刊等级最终由少数高引用文章决定，无法正确反映每篇文章的科学影响力。参考文献和合著者的数量与科学影响力的相关性较小，但主题确实有所不同。
Reconsidering the gold open access citation advantage postulate in a multidisciplinary context: an analysis of the subject categories in the Web of Science database 2009-2014
自Lawrence于2001年提出开放获取（OA）引文优势以来，OA的潜在效益与引文影响力的关系一直被深入讨论。检验这一假设的方法包括比较OA期刊与传统期刊的影响因子，以及比较在相同非OA期刊上发表的OA与非OA文章的引用。然而，结论是不完全一致的领域，并提出了两种可能的解释，在这些领域的引用优势已观察到OA：早期的观点和选择偏见假设。在这项研究中，一个纵向和多学科的分析黄金OA的引文优势。所有的研究文章在所有期刊的所有学科类别的多学科数据库Web of Science的考虑。共分析了2009年发表的1，137，634篇文章-86，712篇OA文章（7.6%）和1，050，922篇非OA文章（92.4%）。所考虑的引文窗口从2009年到2014年，数据汇总了249个学科（学科类别）。在期刊水平上，我们还研究了OA和非OA期刊在OA流行率较高的学科（前36个学科类别）中期刊影响因子的演变。作为主要结论，不存在可推广的黄金OA引用优势，无论是在文章还是在期刊水平。
Trends in Russian research output indexed in Scopus and Web of Science
分析了俄罗斯机构每年出版的文件数量的趋势，并在Scopus和Web of Science中索引，特别注意从2013年开始的时间段，俄罗斯政府启动了项目5-100。数字按文件类型、出版语言、来源类型、研究学科、国家和来源分列。它的结论是，俄罗斯的出版物计数强烈依赖于所使用的数据库，并在数据库覆盖范围的变化，应该谨慎使用时，来自WoS的指标，特别是从Scopus，作为工具，在测量的研究绩效和俄罗斯科学系统的国际化方向。
A bird's-eye view of scientific trading: Dependency relations among fields of science
我们使用交易隐喻来研究科学和社会科学中的知识转移。该隐喻包括四个维度：（a）学科自主性，（b）知识输出/输入，（c）科学贸易动态，（d）科学贸易影响。该框架适用于221 Web of Science主题类别的数据集。我们发现：（i）材料科学和运输科学的科学贸易影响和动态有所增加;（ii）生物医学、物理学和数学是重要的知识出口者，统计学和概率论也是如此;（iii）在社会科学中，经济学、商业、心理学、管理学和社会学是重要的知识出口者;（iv）纪律自力更生与专业领域有关，这些领域与专业实践有联系（例如，法律，眼科，牙科，口腔外科和医学，心理学，精神分析，兽医科学和护理）。
Large-scale comparison of bibliographic data sources: Scopus, Web of Science, Dimensions, Crossref, and Microsoft Academic
我们提出了一个大规模的比较五个多学科的书目数据源：Scopus，Web of Science，Dimensions，Crossref和Microsoft Academic。该比较考虑了这些数据来源所涵盖的2008-2017年期间的科学文件。Scopus以成对的方式与其他每个数据源进行比较。我们首先分析数据源之间在文档覆盖率方面的差异，例如，重点关注随时间的差异，每个文档类型的差异以及每个学科的差异。然后，我们研究了引文链接的完整性和准确性的差异。根据我们的分析，我们讨论了不同数据源的优点和缺点。我们强调的重要性相结合的全面覆盖的科学文献与一套灵活的过滤器，使选择的文献。
Disciplinary Variations in Altmetric Coverage of Scholarly Articles
流行的社交媒体平台现在使学术文章以不同形式快速共享成为可能，这反过来又可以显着提高文章的知名度和影响力。许多作者现在正在利用社交媒体平台传播他们的学术文章（通常作为预印本或后印本），超越期刊的付费墙。然而，它不是很好地建立，如果社会媒体的覆盖和学术文章的关注水平是相同的所有研究学科或存在学科明智的变化。本文旨在通过分析Web of Science和Altmetric. com的大量数据，探索覆盖率和高度注意力的学科差异。结果显示有趣的模式。医学和生物学在Altmetrics中占所有实例的50%以上。在覆盖率方面，生物学、医学和多学科科学等学科的文章超过60%被Altmetrics覆盖，而工程、数学和材料科学等学科的文章不到25%被Altmetrics覆盖。覆盖率在不同的altmetric平台上进一步变化，Twitter和Mendeley的整体覆盖率远远高于Facebook和News。在不同的altmetric平台中也发现了覆盖范围的学科差异，工程学科的差异高达7.5%，Twitter中的多学科差异高达55.7%。文章还探讨了文献来源对论文覆盖率的影响。有趣的是，一些期刊被发现有一个更高的altmetric覆盖范围相比，该学科的平均altmetric覆盖水平。
Which are the influential publications in the Web of Science subject categories over a long period of time? CRExplorer software used for big-data analyses in bibliometrics
科学学科的标志性论文有哪些？这些领域的研究是站在谁的肩膀上的？哪些论文是科学进步不可或缺的？这些典型的问题不仅是研究人员感兴趣的问题（他们经常知道答案-或者猜测知道答案），而且也是感兴趣的公众感兴趣的问题。引用计数可以用来识别非常有用的论文，因为它们反映了人群的智慧;在这种情况下，科学家使用发表的结果进行自己的研究。在这项研究中，我们确定了最近开发的方法，该计划CRExplorer里程碑出版物在几乎所有的Web of Science主题类别（WoSSCs）。这些出版物在引用年份中比其他出版物更频繁地属于其主题类别中的顶级。三个学科类别的结果“信息科学和图书馆学”，“计算机科学，信息系统“，和“计算机科学，软件工程“的例子进行了详细讨论。其他WoSSC的结果可以在http://crexplorer.net上找到。
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。
Coverage of Author Identifiers in Web of Science and Scopus
由于科学文献的数字化收藏在知识密集型工作环境中广泛使用，正确识别作者姓名已成为一项挑战。同音异义词的处理对于可靠地确定作者姓名至关重要。除了对名字、中间名和姓氏的不同处理外，供应商以及数字图书馆社区还创建了一些工具来解决作者姓名消歧的问题。本技术报告重点关注两个广泛收集的科学文献，Web of Science（WoS）和Scopus，以及1996 - 2014年期间作者识别信息的覆盖范围，如研究人员ID，ORCID和Scopus作者标识符。本研究的目的是描述这两个集合的显着差异方面的总体分布的作者标识符和它的使用在不同的主题领域。我们发现STM学科在我们的6，032，000篇出版物的数据集中显示了作者标识符的最佳覆盖率，这些出版物都被WoS和Scopus覆盖。在我们的数据集中，我们发现了184，823个不同的ResearcherID和70，043个不同的ORCID。在本报告的附录中，我们列出了所有WoS主题领域的完整概述以及这些主题领域中的作者标识符的数量。
The demography of the peripatetic researcher: Evidence on highly mobile scholars from the Web of Science
围绕研究人员地域流动性的政策辩论已经从理论上的零和游戏（国家可以成为赢家（人才流入）或输家（人才流失））转向人才循环的概念，这意味着研究人员进出国家，每个人都受益。量化研究人员流动的趋势是理解人才流动的驱动因素以及这些模式对全球科学体系和单个国家竞争优势的影响的关键。现有研究调查了研究人员的双边流动。然而，为了了解移民系统，确定研究人员在两个以上国家工作的程度至关重要。这项研究的重点是高度流动的研究人员，我们称之为巡回研究人员或超级移动者的亚组。更具体地说，我们的目标是通过1956-2016年期间Web of Science数据库中索引的6200多万篇出版物中研究人员的主要联系地址的变化来跟踪在两个以上国家发表论文的研究人员的国际活动。使用这种方法，我们已经建立了一个纵向数据集的国际运动的高度流动的研究人员在所有学科类别，并在所有学科的奖学金。本文首次提供了高度流动的研究人员的主要特征的快照，包括他们的移民模式和返回移民的学术年龄，他们的学科的相对频率，以及他们的原籍国和目的地国的相对频率。在其他研究结果中，结果指出了一个全球系统的出现，其中包括美国和中国作为两个大型中心，英国和德国作为两个较小的中心，为高度流动的研究人员。
On the relationships between bibliographic characteristics of scientific documents and citation and Mendeley readership counts: A large-scale analysis of Web of Science publications
在本文中，我们提出了第一个大规模的分析与特定文件的书目特征之间的关系Mendeley读者和引文计数。分析了Web of Science（WoS）所涵盖的期刊上发表的来自不同领域的130万篇出版物的数据集。这项工作表明，由于引用值较低而经常被排除在引用分析之外的文档类型，如编辑材料，信件或新闻条目，在Mendeley中得到了很好的覆盖和保存，这表明Mendeley读者群可以可靠地为这些文档类型的分析提供信息。研究结果表明，合作论文经常保存在Mendeley，这是类似于观察到的引文。然而，读者群与标题长度和页数之间的关系比在引文中观察到的相同关系要弱。对不同学科的分析也指出了几个文献特征、读者群和引文数量之间关系的不同模式。总体而言，结果强调，虽然存在学科差异，读者人数与类似的书目特征相关的引用计数，加强了这样一种想法，即门德利读者和引用捕获类似的概念的影响，虽然它们不能被视为等同的指标。
Identifying Research Fields within Business and Management: A Journal Cross-Citation Analysis
商业与管理（B&M）这样的学科非常广泛，包含许多领域，从管理科学或经济学等相当科学的领域到信息系统等较软的领域。至少有两个原因可以解释为什么准确地识别这些子字段很重要。首先，为了规范引用数据，因为众所周知，不同学科之间的引用率差异很大。其次，由于期刊排名和列表往往将其分类分为不同的主题，例如英国商学院协会（ABS）列表，这是英国的标准，有22个不同的领域。不幸的是，目前这些都是以临时的方式创建的，没有潜在的严格性。本文的目的是确定可能的子领域在B&M严格根据实际的引文模式。我们已经检查了450种B&M期刊，这些期刊包含在ISI Web of Science（WoS）中，并分析了它们之间的交叉引用率，使我们能够生成一组连贯一致的子领域，最大限度地减少期刊出现在几个类别中的程度。分析的意义和局限性进行了讨论
