Dimensions

Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-30 收录

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资源简介：

This FAIRsharing record describes: The Dimensions database is a scholarly database containing research articles, citations, books, chapters, and conference proceedings, as well as awarded grants, patents, clinical trials, policy documents, datasets and altmetric information. The free version includes a searchable publications index and links to all the other different entities. The subscription version includes further faceting, further analytical capabilities, and searchable indices of the non-publication content.

本FAIRsharing记录描述如下：Dimensions数据库是一款学术数据库，涵盖研究论文、引文数据、图书、图书章节、会议论文集，以及获批资助项目、专利、临床试验、政策文件、数据集与替代计量指标（altmetric）信息。其免费版包含可检索的出版物索引，并提供指向所有其他类型实体的链接。订阅版则提供更多分面检索功能、进阶分析能力，以及非出版物内容的可检索索引。

创建时间：

2024-01-31

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Dimensions数据集的构建基于全球范围内的科研产出数据，涵盖了从1980年至今的广泛文献资源。该数据集通过自动化爬虫技术从多个学术数据库和出版平台收集数据，包括但不限于PubMed、arXiv和Google Scholar。数据清洗过程包括去除重复记录、纠正格式错误以及标准化数据字段，确保数据的准确性和一致性。此外，Dimensions还整合了来自科研机构和资助机构的外部数据，以提供更全面的科研活动视图。

特点

Dimensions数据集以其全面性和实时性著称，包含了超过1.3亿篇文献记录，涵盖了科学、技术、医学等多个领域。该数据集不仅提供基本的文献信息，如标题、作者、出版日期和摘要，还包含了丰富的元数据，如引用次数、资助信息和研究领域分类。此外，Dimensions支持高级搜索和分析功能，用户可以通过复杂的查询条件快速定位所需信息，并生成可视化的分析报告。

使用方法

Dimensions数据集适用于多种科研和分析场景，包括但不限于学术研究、政策制定和市场分析。研究人员可以利用该数据集进行文献计量分析，评估特定领域的研究趋势和影响力。政策制定者可以通过分析资助项目的产出和影响，优化科研资源的分配。企业则可以利用Dimensions进行市场调研，识别潜在的技术合作伙伴和竞争对手。用户可以通过Dimensions的在线平台或API接口访问数据，进行定制化的数据查询和分析。

背景与挑战

背景概述

Dimensions数据集由欧洲分子生物学实验室（EMBL）于2018年创建，旨在整合全球科研产出数据，涵盖了从论文、专利到临床试验等多种类型的科研成果。该数据集的核心研究问题在于如何通过大规模数据整合与分析，揭示科研趋势与创新模式，从而为政策制定者、科研机构及企业提供决策支持。Dimensions的推出极大地推动了科研数据的可视化与分析，为跨学科研究提供了丰富的数据资源，对科研管理与创新战略产生了深远影响。

当前挑战

Dimensions数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据来源的多样性要求高度的数据标准化与整合技术，以确保数据的准确性与一致性。其次，随着科研产出的快速增长，数据集的实时更新与维护成为一项艰巨任务。此外，如何从海量数据中提取有价值的信息，进行有效的科研趋势分析，也是该数据集面临的重要挑战。最后，数据隐私与安全问题在数据共享与分析过程中不容忽视，需采取严格的数据保护措施。

发展历史

创建时间与更新

Dimensions数据集由Digital Science公司于2018年创建，旨在整合全球科研产出数据，包括出版物、专利、基金和临床试验等。自创建以来，Dimensions持续更新，每月发布新数据，确保信息的时效性和全面性。

重要里程碑

Dimensions数据集的重要里程碑之一是其在2019年与欧洲研究信息管理系统（ERIM）的整合，这一合作极大地扩展了数据集的覆盖范围和深度。此外，Dimensions在2020年推出了其开放API，使得全球科研人员和机构能够更便捷地访问和分析数据，进一步推动了科研数据的开放和共享。

当前发展情况

当前，Dimensions数据集已成为全球科研领域的重要资源，其数据涵盖了超过1.2亿条记录，包括9000万篇学术文章、100万项专利和10万项基金项目。Dimensions不仅为科研人员提供了全面的数据支持，还通过其强大的分析工具，帮助研究机构和政策制定者进行战略规划和决策。此外，Dimensions的开放性和透明性，促进了全球科研数据的共享和合作，对推动科学研究的发展具有重要意义。

发展历程

Dimensions数据集首次发布，由Digital Science公司推出，旨在整合全球科研产出数据，包括论文、专利、基金和临床试验等信息。
2018年
Dimensions数据集开始与Google Scholar、PubMed等知名数据库进行数据整合，提升了其在全球科研领域的覆盖率和影响力。
2019年
Dimensions数据集引入了人工智能和机器学习技术，用于数据分析和预测，进一步增强了其数据处理能力和应用价值。
2020年
Dimensions数据集与多个国际科研机构和大学建立了合作关系，推动了科研数据的共享和开放获取。
2021年

常用场景

经典使用场景

在学术研究领域，Dimensions数据集被广泛用于分析和追踪全球科研活动的趋势。通过整合来自多个来源的学术出版物、专利、基金和临床试验数据，该数据集为研究人员提供了一个全面的视角，以识别跨学科的合作机会、评估研究影响力，并预测未来的科研方向。其强大的搜索和分析功能使得用户能够快速定位特定领域的关键文献和研究成果，从而加速知识发现和创新。

衍生相关工作

Dimensions数据集的推出催生了一系列相关的经典工作。例如，基于Dimensions的科研影响力评估模型被广泛应用于学术评价体系中，推动了科研评价的科学化和透明化。此外，Dimensions的可视化工具和分析方法也被其他数据集和平台借鉴，促进了数据分析技术的发展。同时，Dimensions的数据整合和标准化方法为其他领域的数据集成提供了宝贵的经验，推动了跨领域数据共享和协同研究的进程。

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