Web of Science

JCR 的下一步:定義「Early Access」

我們將在 2021 年版的 JCR (2020 年資料) 導入 Early Access,並使用逐步進行的前瞻方式,納入出版商加入的時間差異。我們將會針對 2020 年及往後年份使用 Early Access 發表年份;在此之前的年份則採用最終發表年份。這種方式符合先前變更的前瞻政策,同時確保 JCR 能夠更一致以 Web of Science™ 及 InCites™ 處理 Early Access。

JCR 重新整理及展望 2021 年導入的 Early Access 內容

我們自 2017 年起與期刊出版商合作,擴大收錄期刊內容,在 Web of Science 核心合輯與 InCites 之中納入 Early Access 文章。我們將在今 (2021) 年的 JCR 導入 Early Access 內容,據以更加正確、詳實反映在線上快速發表的活躍引用環境。

屬於你的行動研究室:Web of Science My Research Assistant 簡介

許多研究人員採取遠端方式工作,Web of Science™ My Research Assistant 可讓研究人員完整運用 Web of Science的引用索引資料庫,輕鬆使用值得信賴的研究資料發表紀錄。   過去這一年來,疫情改變了我們原有的工作、研究及合作方式。越來越多的研究人員改採遠端連線或移動的方式工作,必須確保他們也能便捷存取各種資料。 全新的 Web of Science My Research Assistant 屬於行動App,讓研究人員可直接使用自己的 Apple 或 Android 行動裝置,檢索、儲存並分享 Web of Science 與重要文獻與發表。 不論研究人員是在外出或移動途中使用,或以無線連網方式工作,都能透過這款APP,使用Web of Science所堅持選擇品質及影響力標準嚴格評選的各種專業期刊中,探索無可比擬的世界級文獻紀錄。   專供研究人員隨處使用的高公信力內容 My Research Assistant 是一款行動APP,最適合在行動裝置上操作。研究人員可藉此發揮 Web of Science 的強大威力,直接使用APP迅速檢索並儲存各項研究發表文獻、建立自己最關心的研究彙編摘要,還能輕鬆與世界各地的同事與科學合作夥伴分享各種紀錄連結。 文獻發表紀錄可以利用裝置分享功能直接分享,或是儲存成閱讀清單,俾利日後仔細查閱。使用者也能使用文獻紀錄裡的 DOI,直接瀏覽論文完整內容   摘要功能簡介 摘要是 My Research Assistant 獨一無二的全新功能,內容包括了已儲存的檢索,每次開啟APP都會自動重新載入最新內容,確保使用者隨時掌握最新研究成果與進度。研究人員可以儲存多項不同專案的檢索標準,確保研究資料分門別類且井然有序。目前與Web of Science 桌面版的「已儲存的檢索」相互區隔、彼此獨立。     […]

2021年1月ESI最新更新摘要

作者:官欣瑩,科睿唯安 政府與學術解決方案顧問   本期的 Essential Science Indicators (ESI) 更新資料已從2010年開始計算,資料範圍為10年又10個月的SCIE與SSCI的資料。在1月更新的ESI資料庫中,沒有機構減少ESI學科且入選5個以上ESI前1%學科仍維持19間研究機構。   2021年1月ESI資料庫更新摘要 【ESI於1月21日更新資料,最新的資料內容為10年10個月,資料範圍為Web of Science 2010年1月1日至2020年10月31日。】   全臺灣目前總共有120個機構至少有1個學科進入前1%。(機構包含大學、醫院、政府…等科研機構)。 有7間機構本期新增1個學科進入ESI。 中央研究院仍是太空科學領域台灣唯一進入前1%的研究機構。   第一部分:擁有至少5個以上ESI前1%學科的機構,共有19間機構 (數量相同則按機構筆劃順序排列) 中文機構名稱 ESI機構英文名稱 達到前1%的學科數量 國立臺灣大學 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY 19 中央研究院 ACADEMIA SINICA – TAIWAN 18 國立成功大學 NATIONAL CHENG KUNG UNIVERSITY 16 中國醫藥大學 CHINA MEDICAL UNIVERSITY TAIWAN 12 長庚大學 CHANG GUNG UNIVERSITY 11 國立中興大學 NATIONAL […]

2020年11月ESI最新更新摘要

作者:官欣瑩,科睿唯安 政府與學術解決方案顧問   本期的 Essential Science Indicators (ESI) 更新資料已從2010年開始計算,資料範圍為10年又8個月的SCIE與SSCI的資料。在11月更新的ESI資料庫中,沒有機構減少ESI學科且入選5個以上ESI前1%學科仍維持19間研究機構。   2020年11月ESI資料庫更新摘要 【ESI於11月24日更新資料,最新的資料內容為10年8個月,資料範圍為Web of Science 2010年1月1日至2020年8月31日。】   全臺灣目前總共有120個機構至少有1個學科進入前1%。(機構包含大學、醫院、政府…等科研機構)。 有2間機構本期新增1個學科進入ESI。   第一部分:擁有至少5個以上ESI前1%學科的機構,共有19間機構 中文機構名稱 ESI機構英文名稱 達到前1%的學科數量 國立臺灣大學 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY 19 中央研究院 ACADEMIA SINICA – TAIWAN 18 國立成功大學 NATIONAL CHENG KUNG UNIVERSITY 16 長庚大學 CHANG GUNG UNIVERSITY 11 中國醫藥大學 CHINA MEDICAL UNIVERSITY TAIWAN 11 國立中興大學 NATIONAL CHUNG HSING […]

2020年9月ESI最新更新摘要

作者:官欣瑩,科睿唯安 政府與學術解決方案顧問   本期的Essential Science Indicators (ESI) 更新資料從2010年開始計算,資料範圍為10年又6個月的SCIE與SSCI的資料。在9月更新的ESI資料庫中,沒有機構減少ESI學科且入選5個以上ESI前1%學科的機構增至19間。   2020年9月ESI資料庫更新摘要 【ESI於9月10日更新資料,最新的資料內容為10年6個月,資料範圍為Web of Science 2010年1月1日至2020年6月30日。】 全臺灣目前總共有120個機構至少有1個學科進入前1%(機構包含大學、醫院、政府等科研機構)。 本期更新入選5個以上ESI前1%學科的機構增至19間。 1間科技大學新進ESI學科。 有6間機構本期新增1個學科進入ESI。   第一部分:擁有至少5個以上ESI前1%學科的機構,共有19間機構 中文機構名稱 ESI機構英文名稱 達到前1%的學科數量 國立臺灣大學 NATIONAL TAIWAN UNIVERSITY 19 中央研究院 ACADEMIA SINICA – TAIWAN 18 國立成功大學 NATIONAL CHENG KUNG UNIVERSITY 16 長庚大學 CHANG GUNG UNIVERSITY 11 中國醫藥大學 CHINA MEDICAL UNIVERSITY TAIWAN 11 國立中興大學 NATIONAL CHUNG HSING […]

2020年引文桂冠獎:致敬科研巨擘

科睿唯安分析師根據 Web of Science 的論文和引文資料,遴選出年度《引文桂冠獎》(Citation Laureates)獲獎者 — 這些極具學術影響力的科研人員,被視為諾貝爾獎等級的科研巨擘   每年10月初諾貝爾大會 (Nobel Assembly) 將授予科學界的最高榮譽諾貝爾獎。自2002年以來,科睿唯安的分析師每年依據Web of Science™ 的論文和引文資料,遴選出《引文桂冠獎》獲獎者,今年亦不例外。獲此殊榮的科研巨擘發表的論文得到高頻率引用,他們以變革性乃至革命性的研究成果和學術影響力,為科學的發展和進步做出卓越貢獻。   引用預示影響力 五十年前,Institute for Scientific Information (ISI) 暨科學文獻引文索引的創始者 Eugene Garfield 發表了 “Citation Indexing for Studying Science” (Nature,227,669-671,1970)一文。文中以表格形式列出了1967年被引次數最高的50位科學家。 這份名單中有六位諾貝爾獎獲獎者,以及另外十位隨後贏得諾貝爾獎的科學家,而其中八位是在該論文發表後十年內獲獎。Garfield博士證明了期刊文獻中的引文,尤其是高頻率引文,是彰顯科研人員在學界的影響力和個人聲望的一個有力指標。 表1顯示了在Web of Science中,發表於1970年至2020年期間的期刊論文和會議論文的引文分佈情況。在約5,100萬篇論文中,被引次數等於或超過2,000次的論文只有5,700篇,占比僅為萬分之一。諾貝爾獎得主通常都發表過一篇或多篇被引次數不少於2,000的論文。因此,從千百萬科研人員中找出諾貝爾獎級別的科學家,不再是一項令人望而卻步的艱巨任務。我們只需聚焦一小批高被引論文及其作者,便有望達成目標。   表1.  1970年至2020年期間,期刊論文和會議論文的引文分佈情況。來源:Web of Science™ 被引次數 論文數量 累計論文數量 100,000 – 331,679* 2 2 50,000 – 99,999 13 15 10,000 – 49,999 261 […]

圖書館員必知的系統化文獻回顧秘訣

圖書館員在系統化文獻回顧流程中,提供了獨特的價值。您對於資料庫及檢索策略的深入瞭解,藉由最佳的實務工具和資源實際協助了貴機構研究人員撰述出內容完善且記錄充分的計畫書。 當然,如果您曾多次協助研究人員進行系統化文獻回顧,完成使命的訣竅想必您已經駕輕就熟。 但是,假使您是這方面的新人,或者需要重新熟悉系統化文獻回顧的相關知識,這篇文章非常樂意在此助您一臂之力。   什麼是系統化文獻回顧 (systematic reviews)? 系統化文獻回顧,採用了可重現的結構化方法,協助識別、評估、並嚴格審閱所有歷來的相關研究,據以因應某種特定的研究主題查詢。系統化文獻回顧有可能屬於量化回顧或質性回顧,一般而言,研究人員團隊需要好幾個月的時間才能徹底完成。 系統化文獻回顧 (systematic reviews) 與敘述性文獻回顧 (narrative literature reviews) 之間有幾項不同之處。舉例來說,系統化文獻回顧的檢索策略必須能夠重複實作、詳盡且充分予以記錄,此外也要具備足夠的敏感度,據以搜尋出大量的結果,並使用特定的納入及排除條件加以篩選及評估,從而確保研究人員、政策制定者以及公眾能夠依據結果擬訂出更妥善明智的決策。 相較之下,敘述性文獻回顧並不屬於計畫書導向,而是將重點鎖定關注的主題上(而非預先研擬的研究問題),檢索策略也不會事先指定,是以詳細程度較低,範圍則更為廣闊。 這邊有幾個實用問題,協助判定各種專案所需的文獻回顧類型,另外也有研究人員採用系統化文獻回顧的近期範例。   支援詳盡檢索 系統化文獻回顧需要處理大量作業,投注相當可觀的時間和成本。因此為了確保最終能順利發表,研究人員及圖書館員均必須謹慎準備、擷取、評讀並彙整資訊。雖然並沒有所謂的系統化文獻回顧「正確」進行方式可言,不過仍有幾項實用技巧,可協助完成過程中的各項步驟。 例如美國密西根大學就針對進行系統化文獻回顧的研究人員提供了詳細指南。此外 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 也提供各種實用資源,在系統化文獻回顧的不同階段提供協助。其中包括 27 項的確認清單及流程圖,還有 PRIMSA-P 協助指導系統化文獻回顧計畫書的擬定及報告事宜。PRISMA-S 的內容同樣也值得參考。即將發表的 PRISMA 擴展將適用於檢索策略 (目前正接受同儕審查) 參考運用,非常適合圖書館員借鏡。   「使用 PRISMA-P 及 PRISMA,改善了系統化文獻回顧計畫書以及已完成回顧的透明、完整程度。檢索策略必需的透明度,透明度是考量可重複性的必要條件。」 David Moher,渥太華醫院研究機構 (Ottawa Hospital Research Institute) 暨渥太華大學研究者,為 PRISMA 小組成員,也是 PRISMA 聲明執筆人。 […]

文獻綜述 Review article:您的撰寫權威指南 (2020)

如何撰寫敘述性的文獻綜述 (Review article)? 世界各地的研究人員日益仰賴文獻綜述,因為綜述文章能讓您對領域有更全面的認識,並有助於彙整快速步調擴展的出版研究。 部分學術領域中,研究人員出版的文獻綜述會比一般研究論文的數量更多。下圖顯示 Web of Science™ 中文獻綜述的快速成長,以及綜述與所有文件類型相比之下所增加的百分比。   重要的是,各個職業級別的研究人員都應該要瞭解如何針對已出版的研究撰寫一份客觀且具批判性的摘要總結。這非易事,但絕對必要。結構嚴謹、專業的文獻綜述:無論是由課堂學生寫成,或經驗豐富的研究人員為出版目的而撰寫,都應是錦上添花,而非詆毀。 為了幫助您寫出敘述性的文獻綜述,我們在本文中統整了一些最重要的秘訣。 另外也會提供相關產品的概覽,包括 Web of Science、EndNote™ 和 Journal Citation Reports™,期望對您的撰寫下一篇文獻綜述有所幫助。   1. 不遺漏任何一篇論文:完整主題檢索的秘訣 決定研究問題後,接下來就是找一組關鍵字來搜尋關於您主題的論文,這過程通常極其複雜。簡單來說,如果您撰寫敘述性文獻綜述時沒有納入相關論文,教授或同儕審稿人可能會挑出這項缺失。最終可能導致評價偏低,或變成無法出版的手稿,無論是哪一個後果,都無法彌補您歷經數月的辛苦付出。 研究資料庫和檢索引擎是任何文獻檢索系統中不可或缺的一部分,善加利用整個圖書館內所有可用選項,是很重要的,如此才有助於檢索整個學科(及跨學科),寫出一份完整的文獻綜述。 我們先前曾在一篇關於 Research Smarter 的文章中簡短提過各類資料庫與檢索引擎,當中包括 Web of Science、Science.gov 和 Directory of Open Access Journals (DOAJ)。 檢索 Web of Science Web of Science 是一個多學科研究搜尋引擎,內含超過 1.6 億篇論文,涵蓋超過 250 個學科。這個資料庫中的所有論文皆透過引用互相連結,換句話說,一旦展開關鍵字檢索,只要循著被引用和所引用論文的軌跡走,便能有效率地找出所有相關文獻。這不但是個很好的方法,還能確保您在撰寫文獻綜述時不會錯過任何重要資訊。 建議您在 Web of Science […]

年輕的統計學者期望用血液檢測預測致命癌症的風險

牛津統計學家 Pradeep Virdee 表示,全新的預測模型可使用全血細胞計數來識別罹患大腸直腸癌的高危險成人族群。   2018 年有超過 86 萬人死於大腸直腸癌,使其躍升為全球最致命的癌症之一,此外,也是全球排名第三常見的癌症,年輕成年人經診斷罹患發展階段的癌症的人數不斷增加。 一旦罹患大腸直腸癌卻未及時接受治療,很可能致命,因此若能成功預測患者的罹癌風險,將能拯救無數人的性命。醫療統計學家 Pradeep Virdee (牛津大學)提出了一項計畫,將推出使用全血細胞計數的全新預測模型。 Pradeep 與合著者在 2019 年 12 月 16 日發表計畫,確立全血細胞計數在大腸直腸癌早期檢測中所扮演的重要角色。他們從患者電子病歷的發現,將用於建立全新的預測模型,透過模型即可在出現明顯症狀之前識別癌症風險。 為了獲得更多資訊,我們與 Pradeep 聊到他的研究,還有談論 Web of Science™、EndNote™ ,以及同儕審稿訓練課程 Publons Academy 等,如何幫助他強化這套方法,進而達成研究目標。   科睿唯安:大腸直腸癌早期檢測為何如此重要? Pradeep Virdee:很多人死於大腸直腸癌,其中一個原因是診斷確診的時間太晚,而診斷的階段與能否存活有很高的關聯。如果確診時腫瘤為一期,癌症只存在於結腸膜時,有 95% 機會可存活五年,但到四期,癌症已擴散到其他器官,此時存活率只剩下約 7%。及早檢測出大腸直腸癌並加以治療,將能挽救無數人的性命。   您能說明後續系統文獻回顧的目標嗎? 很多獨立研究都曾探討全血細胞計數或全血細胞計數當中至少一項因素(血紅素或紅血球計數),與大腸直腸癌診斷之間的關聯。系統性文獻回顧(由於目前還在早期階段,因此恐怕我不能透露太多內容)能將這些研究彙整在一起,幫助找出全血細胞計數中某一項特定因素能否用於找出高風險的族群。文獻回顧除了看結果,也會從批判性角度來衡量用於導出結果的方法。回顧會對全新預測模型的開發提出建議,像是應使用的適當方法,因此可說是建立此模型的第一步。   大腸直腸癌在老年患者身上較為常見,但加拿大和美國的最新資料顯示,20 多歲及 30 多歲的成年人罹患此病的人數正大幅增加中。您覺得為什麼會這樣?透過全血細胞計數檢測能如何幫助高風險的年輕患者改變此結果? 同樣的情況也發生在英國,越來越多年輕人確診罹癌。大腸直腸癌的形成與許多因素有關,包括基因(如家族病史)、生活型態和飲食,另外如糖尿患者者的風險也會較高。 目前的 NHS 篩檢計畫雖可用於幫助年輕患者,但其主要重心還是在 55 歲以上的患者,對年輕患者的助益不算太大。全血細胞計數其中一項好處是,此為簡易血液檢測,能用在年輕患者身上,我自己在過去幾年就做過好幾次檢測。這代表,我想要衍生出的預測模型也能用來找出高風險的年輕患者,而不光是老年人。   目前提供的篩檢存在哪些限制? 目前提供諸如糞便檢測和大腸鏡評估等部分篩檢都具有特定限制,受限於目標年齡、檢驗涵蓋的範圍還有大眾接受度等。篩檢結果若呈陽性,通常會進一步進行大腸鏡檢查,這是一項用於診斷的黃金標準評估,但它是侵入式的,患者也不大喜歡。 風險預測演算法若能找出尚處於早期階段的個案,就算是有很大的優勢。 […]