Multiple Databases are Needed to Search the Journal Literature on Computer Science
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Cavacini, A. (2015). What is the best database for computer science journal articles? Scientometrics 102(3): 2059-2071. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-014-1506-1 Objective – To compare the coverage of computer science literature in four bibliographic databases by checking the indexing of a selection of journal articles. The purpose of this comparison was to identify the most comprehensive database in computer science and determine whether more than one database is needed to search for articles on computer science topics. Design – Comparative database evaluation using citation analysis. Setting – Computer science journal literature found within the INSPEC, Scopus, Web of Science, and DBLP databases. Subjects – 1,135 computer science journal articles published by an Italian university’s researchers from 1979 to 2014. Methods – The University of Milan’s institutional repository (AIR), containing publications authored by the university’s researchers, was searched in October 2014 for journal articles that were assigned the subject heading “informatica” (the word for computer science in Italian). The author then searched the titles of these journal articles in each of the databases to check whether they were indexed. For articles indexed in all four databases, the author also examined the quality of the bibliographic records by looking for the presence of 20 elements (e.g., the “cited by” option, ranking of search results, precision of results, etc.) in each database’s record. These overlapping articles were also searched in Google Scholar to help compare the quality of the records between the databases. Main Results – Scopus indexed 75.86% of the journal articles found in AIR, Web of Science indexed 64.49%, DBLP indexed 61.15%, and INSPEC indexed 53.39%. Web of Science and INSPEC put together covered 74.80% of the articles, which is comparable to the amount indexed by Scopus. DBLP and Scopus contained the highest number of references to articles that were not found in the other databases, about 4% each. Out of the 1,135 journal articles, 391 (34.45%) were indexed by all four databases, with Web of Science scoring the highest for providing the best quality bibliographic records for these articles. Conclusions – According to the author, the findings showed that INSPEC, Scopus, Web of Science, and DBLP “complemented each other, in a way that neither one could replace the other” (p. 2068) when searching the computer science literature. While there was overlap between databases, they each also contained unique articles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,115 | 0,145 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,024 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,036 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».