Web of Science APIとXMLデータ
最高品質の出版・引用データで研究に価値の高い情報を
優れたデータ 優れた意思決定 優れた成果
Web of Scienceのデータを最大限に活用できる柔軟なオプションで、大規模なデータ分析や評価の実施、また研究情報管理システムやビジネスインテリジェンスダッシュボードを簡単に構築することができます。
高品質なデータインプットで重要な意思決定をサポート
世界的な信頼のある学際的な引用データベースの、綿密に構造化されたデータで、分析データの収集と準備の手間を省き、詳細な分析作業により多くの時間を費やすことができます。
データのシステムへのシームレスな統合
キュレーションされた出版・引用データと正規化された指標をスムーズにシステムに流し込むことで、機関における分析・評価能力を強化します。
ニーズに合わせたデータのご提供
ご希望のフォーマットやユーザー定義のカスタムメトリクスを使用して評価を実施することが可能です。ファイアウォールの内側でデータを扱うことができるので、セキュリティの観点からも安全です。
多様なデータを活用して、リサーチライフサイクルの分析が可能です。
Web of Science APIs
一連の API は、Web of Science データのシンプルな検索から複雑なものまでサポートし、研究者やアナリストがプロジェクトに必要なデータを効率的に取得するのを助けます。
標準XMLフィード
1900年から現在までの、複数のエディションもしくはデータベースにおけるWeb of Scienceメタデータの基礎となる生データで、大規模プロジェクトをサポートします。
アドホックXMLデータセット
Web of Science の基礎となる未加工のメタデータのカスタムスライスで、小規模なデータセットを含むターゲットを絞った研究活動をサポートします。
Journal Citation Reports API
Web of Science Core Collection の、すべてのジャーナルのジャーナルレベルのメタデータと指標 (Journal Impact Factor や Journal Citation Indicator など) をご提供します。
InCites API
1980 年以降のすべての Web of Science Core Collection 出版物について、多様なサブジェクト領域のスキーマで正規化された指標を含む、さまざまな指標を取得することができます。
カスタム抽出
オーダーメイドのデータ配信で、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたデータとファイルを取得することが可能です。また、Citation Reportsなどのあらかじめ設定された分析機能で時間を節約することもできます。
研究や研究計画のあらゆるニーズに応える、信頼できる高品質なデータ
システムへのデータ投入
研究成果に関するデータを機関リポジトリ、CRISまたはFARシステム、エキスパートファインダーシステム、または機関のダッシュボードに流し込み、定期的に更新します。
戦略策定への情報提供
テニュア(終身雇用資格)前後のレビュープロセスと審査にデータを活用できるだけでなく、競合情報分析とホライゾン・スキャニングで可能性の高い研究の特定、また対象分野の専門家の特定が可能です。
ビブリオメトリック研究をサポート
科学のダイナミクスを測定しモデル化が可能です。複雑な引用ネットワークを生成し、研究文献のマッピングができるほか、時間の経過に伴う傾向と影響を特定します。
研究データのニーズについてご相談ください。
当社のエキスパートが最適なソリューションをご紹介します。
リソース
A significant improvement over a competitor’s APIs that I had been using in the past year. … Web of Science APIs return all the metadata, including author names, affiliations, addresses, and funding sources, among others. … the quality results from the Web of Science help us not only save time, but also perform error-free geographic and social network research.
Rick Shang PhD in Philosophy-Neuroscience-Psychology
Washington University in St. Louis
Web of Science is playing an important part in our success. Being able to track the corresponding author data offers significant added value, alongside the market penetration of the data.
Dr. Bernhard Mittermaier Head of the Central Library at Forschungszentrum Jülich
Fraud Warning
Please be advised that recently there have been fraudulent job offers and interviews using the Clarivate name, logo and even names of our colleagues.
Please be aware that Clarivate will:
- Never ask for payment of any kind as part of our hiring or onboarding processes
- Never ask an applicant to email sensitive personal information, such as a Social Security Number, birthdate, credit card or bank account information
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- Never ask you to pay up for an external course and upskill
If you have any question about a position posted in our company name, please check our current open positions on the Clarivate website Careers pages or contact one of our recruiting team members directly.
If you have been the victim of a scam, please contact your local law enforcement agency.
Federal Transparency In Coverage Rule
This link leads to the machine-readable files that are made available in response to the federal Transparency in Coverage Rule and includes negotiated service rates and out-of-network allowed amounts between health plans and healthcare providers. The machine-readable files are formatted to allow researchers, regulators, and application developers to more easily access and analyze data.