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Keybot 9 Results  www.ocec.eu
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Data were acquired online from Medline, custom datasets were acquired from Thomson ISI, and the team were also helped by colleagues at the Observatoire des sciences et des technologies, as well as Professor Yves Gingras at the Université du Québec à Montréal.
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Dès le début, nos entrepreneurs néophytes réalisaient des études scientométriques et technométriques. Les données étaient principalement puisées en ligne à partir de Medline et des jeux de données spécifiques étaient obtenus auprès de Thomson ISI. Des collègues de l’Observatoire des sciences et des technologies ainsi que le professeur Yves Gingras de l’Université du Québec à Montréal appuyaient également l’équipe. Nous formions un assemblage quelque peu fragmentaire, se rappelle Éric. « Nous n’avions aucun outil propre et nous faisions ce que nous pouvions en nettoyant les données disponibles gratuitement pour les adapter à la bibliométrie. »
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An important change occurred in 2007, when Science-Metrix became one of the first companies to be a bibliometric partner using Elsevier’s Scopus database. At the time, few of our clients had heard of Scopus, and they had to make a leap of faith to use this data source rather than the then predominant data from Thomson ISI.
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Une étape majeure est franchie en 2007, alors que Science-Metrix devenait l’une des premières firmes à établir un partenariat avec Elsevier afin d’importer les données de Scopus sur ses serveurs aux fins de production d’études bibliométriques. À cette époque, peu de nos clients connaissaient Scopus. Ils faisaient un acte de foi en acceptant cette source de données plutôt que la base de référence qu’offrait Thomson ISI. Pendant trois ans, Science-Metrix utilisait presqu’exclusivement les données de Scopus. Nous conservions entre-temps une bonne relation avec Thomson ISI, alors que Henry Small et David Pendlebury nous aidaient à acquérir des jeux de données spécifiques pour certains projets. En 2010, Science-Metrix possédait les capacités nécessaires pour incorporer également les données du Web of Science sur ses serveurs, ainsi qu’une licence lui permettant de mener des études bibliométriques avec ces données. Cette relation commerciale s’est poursuivie avec Thomson Reuters, et plus récemment avec Clarivate Analytics, nouvellement propriétaire du Web of Science. Aujourd’hui, Science-Metrix est privilégiée de profiter d’un partenariat qui l’unit à Scopus et au Web of Science. Nous apprécions grandement notre coopération avec ces éminents partenaires.
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An important change occurred in 2007, when Science-Metrix became one of the first companies to be a bibliometric partner using Elsevier’s Scopus database. At the time, few of our clients had heard of Scopus, and they had to make a leap of faith to use this data source rather than the then predominant data from Thomson ISI.
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Une étape majeure est franchie en 2007, alors que Science-Metrix devenait l’une des premières firmes à établir un partenariat avec Elsevier afin d’importer les données de Scopus sur ses serveurs aux fins de production d’études bibliométriques. À cette époque, peu de nos clients connaissaient Scopus. Ils faisaient un acte de foi en acceptant cette source de données plutôt que la base de référence qu’offrait Thomson ISI. Pendant trois ans, Science-Metrix utilisait presqu’exclusivement les données de Scopus. Nous conservions entre-temps une bonne relation avec Thomson ISI, alors que Henry Small et David Pendlebury nous aidaient à acquérir des jeux de données spécifiques pour certains projets. En 2010, Science-Metrix possédait les capacités nécessaires pour incorporer également les données du Web of Science sur ses serveurs, ainsi qu’une licence lui permettant de mener des études bibliométriques avec ces données. Cette relation commerciale s’est poursuivie avec Thomson Reuters, et plus récemment avec Clarivate Analytics, nouvellement propriétaire du Web of Science. Aujourd’hui, Science-Metrix est privilégiée de profiter d’un partenariat qui l’unit à Scopus et au Web of Science. Nous apprécions grandement notre coopération avec ces éminents partenaires.
  Classification | Scienc...  
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In light of these factors, the classification presented here—featuring a hierarchical, three-level classification tree—was developed based on best-practice taxonomies. Categories were modelled on those of existing journal classifications (ISI, CHI, ERA), and their groupings of journals acted as “seeds” or attractors for journals in the new classification.
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Plusieurs approches ont été utilisées en vue de développer des taxonomies ou des ontologies des revues scientifiques, et la recherche ainsi que les applications pratiques de ces systèmes ont permis de mettre à jour leurs divers avantages mais aussi leur limites. Il n’existe toutefois aucun système de classification unique adopté largement par la communauté internationale bibliométrique à ce jour. Devant ce constat, Science-Metrix a décidé de proposer sa propre classification, composée d’un arbre hiérarchique à trois niveaux, et développée à partir des meilleures pratiques de taxonomie. Nous avons utilisé des catégories inspirées des classifications existantes des revues (ISI, CHI, ERA), et leurs regroupements de revues ont servi de point de départ pour assigner d’autres revues dans la nouvelle classification. Les revues individuelles ont été assignées à des catégories uniques et mutuellement exclusives en utilisant une approche hybride, combinant des méthodes algorithmiques  et de l’analyse par nos experts. Cette classification a été conçue pour être la plus inclusive possible pour les nouveaux domaines de recherche, les revues générales et multidisciplinaires et la gamme des arts et des disciplines reliées aux sciences humaines. Lisez plus du développement de la classification ici (PDF).
  Towards a multilingual,...  
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In light of these factors, the new classification presented here—featuring a hierarchical, three-level classification tree—was developed based on best-practice taxonomies. Categories were modelled on those of existing journal classifications (ISI, CHI, ERA), and their groupings of journals acted as “seeds” or attractors for journals in the new classification.
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This paper describes the development of a new journal ontology to facilitate the production of bibliometric data. A number of approaches have been used to design journal-level taxonomies or ontologies, and the scholarly research and practical application of these systems have revealed their various benefits and limitations. To date, however, no single classification scheme has been widely adopted by the international bibliometric community. In light of these factors, the new classification presented here—featuring a hierarchical, three-level classification tree—was developed based on best-practice taxonomies. Categories were modelled on those of existing journal classifications (ISI, CHI, ERA), and their groupings of journals acted as “seeds” or attractors for journals in the new classification. Individual journals were assigned to single, mutually exclusive categories via a hybrid approach combining algorithmic methods and expert judgment. Notably, the classification was designed to be as inclusive as possible of newer fields of inquiry; general and multidisciplinary journals; and the range of arts and humanities disciplines. The new scientific journal ontology is freely available (it can be found at www.science-metrix.com/en/classification) under a creative commons license and is operational in 18 languages.