全指標に戻るSciValにおけるScopus Source Title Count（Scopus収録誌数）は、「このエンティティの出版物が何種類の異なる収録誌に掲載されているか」という、あるエンティティの分野ポートフォリオの多様性を示します。
Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）は、Main Categories（中分類）またはSub-Categories（小分類）のいずれかを使用して生成できます。この指標の最大値は、Scopus Main Categories（Scopus中分類）を使用する場合は27、Scopus Sub-categories（Scopus小分類）を使用する場合は334です。 出版物を分類システムに割り当てるには、以下の2種類の方法があります。
- 「ジャーナルドリブン」割り当ては、ジャーナル内のすべての出版物がジャーナルの対象範囲と同じ分野に適合すると仮定します。各出版物は、そのジャーナルに割り当てられた分野分類を自動的に採用します。この割り当て方法は、コア分野に焦点を当てたジャーナルに適しており、他の分野にも該当する出版物を含まない傾向があります。
- 「パブリケーションドリブン」割り当ては、ジャーナル内の出版物が、ジャーナルの対象範囲のコア焦点外の分野と追加的または異なる該当性を持つ可能性があると仮定します。パブリケーションドリブン割り当てには、ジャーナルから個々の出版物を該当する分類に個別に割り当てることができるというメリットがあります。これは、多分野にわたるジャーナルに出版する場合に重要です。
Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）はジャーナルドリブン割り当てを使用しており、ジャーナルを複数のカテゴリに割り当てることができます。
Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）は、
- 分野的指標です
- 「パワー指標」
- 研究者のグループや出版物のグループのセットなど、分野ポートフォリオの違いが明白である可能性が高い小規模なエンティティを比較する場合
- この指標が高い数値を示す可能性が高い場合に、比較的大規模なエンティティの実績を示すため、印象的な数値を提供する場合
- 特定の資金提供者からの同じ種類の助成金を提供された共同研究ネットワークなど、関連する団体の分野別ポートフォリオの多様性をベンチマーキングする場合
- 多様な分野の読者にとって、エンティティの成果が魅力的であることを示すことで、分野横断的であることの証拠を提供する場合’
- 出版活動を操作が困難な方法で調べる
- 出版物が出始めたばかりの新しい戦略の初期段階の活動、または若手研究者間の文献数の差異を調査する場合
- 機関と国のグループなどの大規模なエンティティを比較する場合。大規模で安定した分野で出版される可能性が高く、Scopusデータベースの最大範囲に近づき、差異が見えにくくなる可能性があります。この指標を使用する場合は、Research Area（研究分野）フィルターを適用するなどして、大きなエンティティの一部の領域に焦点を絞ることを推奨します。
- 単一の出版物セットを持つ大規模な共同研究ネットワークなど、明らかに異なる規模のエンティティの生産性をベンチマーキングする場合：
- そのようなエンティティを比較する場合、この「パワー指標」の値の違いは、分野ポートフォリオの多様性における違いではなく、エンティティの規模の違いを反映していると考えられます。
- ユーザーには、この指標の使用を類似のエンティティに制限するか、AcademicCorporate Collaboration（産学共著）のような規模で正規化された指標を使用することが推奨されます。
- 異なる分野の研究者が分野を横断する方法で作業するさまざまな機会があるときに、異なる分野のプロファイルを持つエンティティの生産性をベンチマーキングする場合：
- このような場合、Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）の違いは、分野ポートフォリオの違いについて信頼できる情報を提供するよりも、明確な分野の特徴を十分に反映している可能性があります。
- これらの違いを考慮せずに、異なる分野のエンティティを比較するためにこの指標を使用することは推奨されません。
- 機関や国など、複数の分野が混在するエンティティを比較する場合は、すべてのエンティティに共通する1つの分野に焦点を当てるために研究分野フィルターを適用するか、または、これを考慮に入れるPublications in Top Journal percentiles（上位ジャーナルパーセンタイルの出版物）のような分野正規化された指標を使用することを推奨します。
- Scopusの対象範囲内にギャップがある可能性のある小さなエンティティの生産性を理解する場合：
- 小さなデータセットから出版物が1つだけ欠落しているだけでも、見かけ上の分野ポートフォリオの大きさに重大な悪影響を及ぼす可能性があります。
- これに対処する唯一の方法は、特に注意することです。また、Scopus Source Title Count（Scopus収録誌数）の使用を、データベースカバレッジの潜在的なギャップがすべてのエンティティに同様の影響を与え、比較を無効にしない可能性がある、サイズの若干大きなデータセットの比較に限定することも推奨されます。
- ： エンティティの出版物ポートフォリオを強調し、Subject Area Count（分野分類数）を補完します
- その他すべての「Power Metrics（パワー指標）」のセット。これの値は、エンティティが大きくなるにつれて増加する傾向にあります。Scholarly Output（文献数）、Subject Area Count（分野分類数）、 Citation Count（被引用数）、Cited Publications (“Total value”)（被引用出版物（「合計値」））、Number of Citing Countries（引用国数）、Collaboration (“Total value”)（共同研究（「合計値」））、Academic-Corporate Collaboration (“Total value”)（産学共著（「合計値」））、Outputs in Top Citation Percentiles (“Total value”)（上位被引用パーセンタイルにおける成果（「合計値」））、 Publications in Top Journal Percentiles (“Total value”)（上位ジャーナルパーセンタイルにおける成果（「合計値」））、h-indices（h-インデックス）がパワー指標です。
- それ以外のすべての「time-independent metrics（時間経過に依存しない指標）」のセット。これは、出版直後に有用で、信頼性の高い情報を提供し、有用なデータが蓄積されるまでの時間の経過に依存しません。Scholarly Output（文献数）、Subject Area Count（分野分類数）、Collaboration（共同研究）、Academic-Corporate Collaboration（産学共著）、Publications in Top Journal Percentiles（上位ジャーナルパーセンタイルにおける出版物）
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