The Usefulness of Related Functions in Web of Science and Scopus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: This study evaluates the effectiveness of the related search functions in Web of Science and Scopus. Web of Science has one related search function (searching by references) whereas Scopus has three related search functions (searching by references, authors, or keywords). Methods: Thirty queries were searched in both Web of Science and Scopus. For each query, the most relevant document was retrieved and its first thirty related documents were assessed for relevancy to the original query. Results for both databases were compared using the median values of precision. For Scopus the three different methods of relevance were compared using median precision values. Results: The median precision value for the related documents retrieved from Web of Science was 0.63, while the median for those retrieved from Scopus using the related by references function was 0.62. A Wilcoxon test showed no significant difference in the two medians. In the comparison of the three related functions in Scopus, the median precision values were 0.62, 0.42, and 0.43 for the related search functions by references, authors, and keywords respectively. A Friedman's test showed that the median precision value for relatedness by references was significantly higher than the median vales for the other two related functions. In Scopus, the effectiveness of the related search function using all keywords was not as effective when compared to the effectiveness using select keywords. The median precision value with select keywords was 0.17. Conclusions: The related search functions by references for both Web of Science and Scopus were moderately effective in retrieving additional relevant documents on a given topic, and there was no significant difference in their performance. When comparing the three methods available in Scopus, the related search function by references was found to be more effective than the system's related functions by authors and keywords.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,201 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».