这项研究的主要目的是比较新学术数据库中的元数据量和研究出版物的完整程度。使用定量方法,我们选择了一个超过115,000个记录的随机交叉样本,然后在七个数据库(Dimensions,Google Scholar,Microsoft Academic,Openalex,Scilit,Scilit,Sminantic Scholar和The Lens)中搜索。分析了七个特征(摘要,访问,书目信息,文档类型,出版日期,语言和标识符),以观察描述此信息的字段,这些字段的完整性率以及数据库之间的协议。结果表明,学术搜索引擎(Google Scholar,Microsoft Academic和Sminantic Scholar)收集的信息较少,并且完整程度较低。相反,第三方数据库(Dimensions,Openalex,Scilit和The Lens)具有更高的元数据质量和更高的完整性率。我们得出的结论是,学术搜索引擎缺乏通过爬网来检索可靠的描述性数据的能力,第三方数据库的主要问题是源自整合不同来源的信息丢失。
3.2模型解释及其在EO中支持的链接方法。此处显示的是对EO模型中其他类的解释方法(模型解释器)的依赖性,b)模型解释器和解释输出的多样性(例如,显着性方法提供了局部说明),最后c)用户中心说明的依赖性解释,对相似的解释,对模型的解释,对模型的解释输出,对模型的解释输出。 从S. Chari,O。Seneviratne,M。Ghalwash,S.Shirai,D.M。复制。 Gruen,P。Meyer,P。Chakraborty和D.L. McGuinness,“解释本体论:用于支持以用户为中心的解释的通用语义,语义代表”,Sminantic Web J.,第1卷。 预压,pp。 1-31,2023年5月,doi:10.3233/sw -233282,经ios出版社的许可。 ©2023。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 41是对EO模型中其他类的解释方法(模型解释器)的依赖性,b)模型解释器和解释输出的多样性(例如,显着性方法提供了局部说明),最后c)用户中心说明的依赖性解释,对相似的解释,对模型的解释,对模型的解释输出,对模型的解释输出。从S. Chari,O。Seneviratne,M。Ghalwash,S.Shirai,D.M。复制。Gruen,P。Meyer,P。Chakraborty和D.L.McGuinness,“解释本体论:用于支持以用户为中心的解释的通用语义,语义代表”,Sminantic Web J.,第1卷。预压,pp。1-31,2023年5月,doi:10.3233/sw -233282,经ios出版社的许可。©2023。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41
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