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New on Scopus: Link to datasets, search funding acknowledgements and find more CiteScore transparency

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New on Scopus: Link to datasets, search funding acknowledgements and find more CiteScore transparency

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March has been an especially busy month for Scopus and to complete the month, we've introduced the following changes:

To learn more details about these changes, follow along below. Click on images to expand.
A special note for librarians at SciVal institutions: You can now can use Scopus to create a Publication Set to export and analyze in SciVal. See more information below.
Research dataset links can now be found on the Scopus Document details page. Through collaboration with Data Literature Interlinking (DLI) service and Scholix, Scopus is able to link articles with datasets when available on the external data repository.

Here's how to find research datasets on Scopus:

1. If research datasets are available on the external data repository for an article, the Scopus Document details page will include a "Related Research Data" sidebar, located to the right of the article details.

2. To access the dataset, click on the links provided

Look for more on this story in the next couple of weeks.

Scopus now includes the ability to search the entire acknowledgement section of an article, making it easier to find funded research. By using the "Fund-All" field in Advanced search, you can find documents that acknowledge a particular sponsor, lab, researcher, funding body, grant number, etc., to discover research funded or supported by a particular entity.

Here's how to search funding text on Scopus:

1. On Scopus, go to "Advanced search"

2. In the search query string text box, use the field code: Fund-All(enter term here)

3. In the parentheses, enter the text you want to search for within the funding acknowledgement text.

4. Click on Search

A more detailed tip and trick coming soon.

If you are a Scopus subscriber, you now have the ability to view and export both the list of documents used for the a serial title's CiteScore denominator, and the list of citations used for the numerator.

Here's an example using a title on Scopus:

If you open the Scopus Source details page for the title CA-A Cancer Journal for Clinicians, you'll find it has a 2015 CiteScore value of 66.45. From the calculation, you can also see this is based on a numerator value of 8,904 (# of 2015 citation counts), and a dominator value of 134 (# of documents published from 2012-2014). This calculation is viewable to all, however, if you are a subscriber to Scopus, you can now also export the data behind the calculation. To do so, click on either the numerator and denominator. This opens a window displaying the data and additionally gives you the option to export the information into a CSV file.

If you have access to both Scopus and SciVal, you can now create and export a Publication Set to analyze in SciVal. Use Scopus search functionality to create a uniquely defined Publication Set. Here's how:

First, search for documents (Tip: log in first to avoid being prompted later)

Refine your search as desired and select the documents you want included. Note: If you select "All," only the first 20,000 documents will be exported.

From the "Export document settings" pop-up window, select "SciVal" and then click on "Export"

If you've selected 5,000 or less documents, then the export to SciVal will be instant. SciVal will open and ask you to name you Publication Set.

If you've selected more than 5,000 documents, processing may take up to 48 hours. Once the Publication Set is ready, you will be notified by e-mail.

We welcome your input. If you are interested in providing feedback to help improve Scopus, click here.

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New on Scopus: Link to datasets, search funding acknowledgements and find more CiteScore transparency

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March has been an especially busy month for Scopus and to complete the month, we've introduced the following changes: To learn more details about these changes, follow along below. Click on images to expand. A special note for librarians at SciVal institutions: You can now can use Scopus to create a Publication Set to export and analyze in SciVal.

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Downloading a bibliographic dataset in Scopus (txt file)

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Downloading a bibliographic dataset in Scopus (txt file)

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Downloading a bibliographic dataset in Scopus (txt file)

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LibGuides: Scopus User Guide: Advanced Search

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This is an introduction to the different features in the Scopus database.

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DataPortals.org - A Comprehensive List of Open Data Portals from Around the World

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DataPortals.org is the most comprehensive list of open data portals in the world. It is curated by a group of leading open data experts from around the world - including representatives from local, regional and national governments, international organisations such as the World Bank, and numerous NGOs.

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A world where knowledge creates power for the many, not the few. This is the world we choose.

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En la anterior entrega de este tutorial de MongoDB, completamos el repaso a todas las operaciones que podemos realizar sobre MongoDBpara realizar consultas de agregación. Aunque Aggregation Framework es muy potente y versátil, no viene mal contar con una opción extra para realizar este tipo de consultas. Y esta opción...

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Nota: Recuerda que este artículo foma parte del tutorial de MongoDB, al que puedes acceder desde este enlace. En el tutorial explico como instalar MongoDB, como conectar a la base de datos o cosas más avanzadas com Aggregation Framework y conjuntos de réplicas.

En el pasado artículo, hicimos una aproximación a los comandos find y findOne, para realizar consultas sencillas sobre MongoDB. En esta entrada profundizaremos un poco más y explicaremos consultas más complicadas. Inicialmente había pensado explicar todo en un solo artículo, pero creo que este hubiera sido demasiado largo, así que vamos a dividirlo en dos partes.

Tanto en esta parte, como en la siguiente, utilizaremos muchos de los operadores existentes en MongoDB. Podéis encontrar una lista detallada aquí. Como para realizar consultas necesitamos datos, vamos a utilizar el mismo archivo JSON que en el anterior artículo. Podéis descargarlo de mi SkyDrive. Si no sabéis como importarlo, recordad que está explicado en el anterior post.

Una vez hecha la introducción aquí va la primera entrega de consultas avanzadas en la Shell de MongoDB.

En las bases de datos relacionales, es muy típico filtrar los resultados según el valor de un determinado campo. Por ejemplo si X > 0, Y. Pero ¿cómo realizamos esto en MongoDB?

Imaginemos que queremos mostrar las personas de la colección people, que tienen más de 30 años. Para ello utilizaremos el operador $gt (abreviatura de "greater than" en inglés).

Como veis la consulta es bastante sencilla. Como primer parámetro del comando find añadimos la consulta y como segunda parte una proyección con los datos que queremos que nos devuelva dicha consulta (en este caso name y age). Todo en MongoDB se hace con JSON así que para buscar los mayores de 30 años añadimos otro documento JSON con el operador utilizado y el valor por el que debe filtrar.

Si os fijáis en los resultados, no se devuelve ninguna persona con edad igual a 30. Esto es porque hemos usado y no $gte ("greater than equals" en inglés). Así que si ejecutamos la consulta siguiente, obtendremos todos elementos de la colección people con edad mayor o igual a 30 años.

Lo mismo haremos si queremos obtener las personas menores de 30 años utilizando los comandos ("lower than") o ("lower than equals").

Y si quisieramos extraer todas las personas cuya edad NO es 30 utilzaríamos el operador $ne.

Imaginemos ahora que queremos extraer las personas con una edad igual a 25, 30 o 35 años. En SQL podríamos utilizar un WHERE age IN (25,30,35). En MongoDB utilizaríamos el operador y un array con los datos.

Esta consulta nos devuelve todos las presonas cuyas edades son igual a 25, 30 o 35.

Los operadores descritos anteriormente son aplicables a los strings. Pero hay que tener en cuenta que MongoDB distingue entre mayúsculas y minúsculas y que utiliza el orden lexicográfico. Esto quiere decir que MongoDB ordena los strings de la misma manera que un diccionario, aunque diferenciando mayúsculas y minúsculas.

Este es un ejemplo de orden de strings que hace MongoDB.

En orden ascendente las mayúsculas van primero y luego se tiene en cuenta el orden lexicográfico de cada letra. Como podéis ver el número de caracteres no se tiene en cuenta.

Operaciones según la existencia o el tipo de los elementos

Como ya sabéis MongoDB es una base de datos sin esquema, lo que quiere decir que los documentos, aun siendo de la misma colección, pueden tener distintos campos. Incluso estos campos pueden ser de distintos tipos en cada documento.

Así que en ocasiones puede ser útil realizar una consulta que nos devuelva los documentos en los que exista un determinado campo. En la siguiente consulta comprobamos buscamos los documentos en los que existe el campo company.

Si quisieramos buscar los documentos que no tienen el campo company, bastará con cambiar el true por un false en el $exists.

MongoDB puede guardar documentos con distintos tipos en el mismo campo. Por ejemplo aunque age es un número para todos los documentos, podríamos insertar un documento nuevo con un string en ese campo. Por tanto, también podríamos necesitar filtrar por documentos en los cuales un campo será de un determinado tipo. Esto se hace con el operador $type.

En bases de datos relacionales es muy típico añadir operadores OR a la clausula WHERE. Por ejemplo WHERE gender = "female" OR age > 20. Hasta ahora las consultas que hemos visto buscaban por uno o más campos, pero lo hacían con la lógica de un AND, es decir, que todas las condiciones debían cumplirse. Si queremos añadir cláusulas OR usaremos .

En este caso buscamos los documentos cuyo campo gender sea " female" o cuyo campo age sea mayor que 20. Como vemos basta con especificar un array de condiciones para que el operador $or realice la consulta.

Lo curioso es que también existe un operador $and. ¿Por qué es curioso? Pensemos en las siguientes consultas

Pues es curioso, porque en realidad, la consulta es la misma. En la primera, MongoDB hace un and implícito de los parámetros de la consulta, mientras que en la segunda hemos incluido el and explícitamente.

¿Entonces por qué usar este operador? Pues puede utilizarse si tenemos que hacer una consulta que incluya dos veces el mismo campo. Si no utilizamos el and y lo hacemos de de esta manera, podemos obtener resultados erróneos. Por ejemplo las siguientes consultas son iguales, aunque invirtiendo el orden de las condiciones.

Si las ejecutáis veréis que devuelven resultados distintos. Esto es porque MongoDB coge el último valor para realizar la consulta. La consulta correcta sería:

Este comando nos buscará las personas en people cuya edad es mayor que 30, o cuyo género es "female" y su edad mayor que 50.

$not es bastante sencillo de entender ya que lo que hace es buscar los documentos que no cumplan una determinada condición.

Lo importante en este caso, es saber que solo puede usarse con otros operadores como . No puede usarse con valores directos o documentos. Para eso ya existe el operador que hemos explicado antes. También hay que tener en cuenta que estamos buscando edades que no sean mayores que 30. Esto incluye el 30, ya que está fuera del conjunto de números mayores que 30 , y los documentos que no tengan campo age.

También podemos utilizar el operador que acepta dos o más valores. Por ejemplo en la siguiente consulta buscamos las personas cuya edad NO sea mayor que 30 y cuyo campo isActive NO sea true.

Destacar que al igual que , $nor devuelve también los documentos si los campos no existen. Para evitar esto, si es algo que no deseamos, podemos añadir el operador .

En este caso buscamos los documentos cuya edad NO sea mayor que 30, cuyo campo isActive NO sea true y que ambos campos existan.

MongoDB tiene un potente motor de consultas que nos permite realizar prácticamente cualquier operación. No obstante en este artículo hemos dejado fuera partes importantes, como las consultas sobre campos que contienen un array o un subdocumento, consultar texto como si usáramos el LIKE de las bases de datos relacionales o como realizar ordenaciones.

Todo eso para la siguiente entrada. Allí nos vemos.

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Recuerda que puedes ver el índice del tutorial y acceder a todos los artículos de la serie desde aquí.

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Tutorial MongoDB. Operaciones de consulta avanzadas I

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Nota: Recuerda que este artículo foma parte del tutorial de MongoDB, al que puedes acceder desde este enlace. En el tutorial explico como instalar MongoDB, como conectar a la base de datos o cosas más avanzadas com Aggregation Framework y conjuntos de réplicas. En el pasado artículo, hicimos una aproximación...

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Indexing Matters: A MongoDB Optimization

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Indexing Matters: A MongoDB Optimization

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O'Reilly Webcast - Indexing Matters: A MongoDB Optimization Primer

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ejemplos de la captura de datos

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Please join us at QS18 for over 60 first person talks, tool demos, and expert-lead workshops about self-tracking, N-of-1, and everyday science. Our focus this year is on "QS&Learning." Along with a special plenary talk and discussion by pioneering teacher, scholar and self-experimenter Alan Neuringer, we are bringing together Quantified Self experts from all over the world to share knowledge about what we are learning about ourselves with our own data, and how we can share this knowledge with our children, students, and peers.
QS18 Conference Program
We'll also have a special focus on open tools. One of the most powerful forces driving QS in the last two years has been the energy of DIY and open hardware makers. Many uses of data for learning don't match well with the business models of commercial device companies, who tend to be greedy about data they collect, focused on mainstream use cases, and enthralled by the (potential) money available from traditional health care. Where does this leave individuals and communities who want to learn right now, using tools that match our needs? When you jon us at this year's conference, you'll meet the people creating the next generation of open tools, and using them to rapidly accelerate learning about health, sports, environment, and education - among many other topics.

All the sessions listed on our QS18 Conference Program Page have been developed in collaboration with conference registrants. We'll keep adding and changing up until the moment the conference starts. So please be in touch and tell us what you're working on. You can share your ideas for sessions when you register.

For a preview, here are some of the QS Show&Tell Talks we've announced:

Tracking Across Generations - From Journals To Life-Logging Glasses Aaron Yih Since the day Aaron Yih was born, his grandfather documented his life in large picture collages he hung on the walls. Now that he's 24 and his grandfather is 84, Aaron is using digital archiving and modern lifelogging tools to make a record of his grandfather's extensive experiences.

Using My Training Data To Inform My FashionAnna Franziska Michel
Anna Franziska Michel will describe her use of her own running and cycling data as material for her startling and beautiful work in fashion design.

Using Step And Sleep Data To Monitor Recovery
Jacqueline WheelwrightFitness and sleep trackers often contain built in assumptions about what's optimal. Jacqueline Wheelwright describes how these data can be used for less common and more personal reasons.

Exercising Without Glucose Which Is Supposedly Impossible
Jessica Ching
Bay Area QS Show&Tell participants may remember Jessica Ching's wonderful talk about training dogs to detect low blood sugars. This year she'll show data about a different project: learning how exercise without glucose.

I Made Polyphasic Sleep Work For Me
Jonathan Berent
You'd have to be a crazy to think you could get by on 2.5 hours of sleep. Jonathan Berent is that kind of crazy. He'll show data from his polyphasic sleeping, the effects this had on his life, and what he still hopes to discover.

The Cost of Interruption
Madison Lukaczyk
Madison Lukaczyk tracked her time to see the impact that interruptions had on her productivity; the data and analysis changed how she uses her communication tools.

Learning From My Whinges
Valerie Lanard
Valerie Lanard keeps a detailed workout spreadsheet. In her "notes" section, she wrote out whatever excuse she had for not working out. Over time, she realized that this was a rich dataset on it's own, detailing what's happening when she's not exercising.

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Quantified Self - Self Knowledge Through Numbers

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Please join us at QS18 for over 60 first person talks, tool demos, and expert-lead workshops about self-tracking, N-of-1, and everyday science. Our focus this year is on "QS&Learning."

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50 Google Charts Tricks for Your Next Classroom Presentation

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50 Google Charts Tricks for Your Next Classroom Presentation

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College@Home Blog: 50 Google Charts Tricks for Your Next Classroom Presentation

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College@Home Blog: 50 Google Charts Tricks for Your Next Classroom Presentation