Dans la plupart de nos études bibliométriques, nous faisons usage de notre propre classification de la science, développée par nos analystes d’expérience. Cette classification catégorise toutes les revues scientifiques par domaine, champ et sous-champ de la science (parmi 5 domaines, 20 champs et 174 sous-champs). À l’exception de certaines revues généralistes, cette classification est mutuellement exclusive, c’est-à-dire que chaque revue est catégorisée dans un seul domaine, champ et sous-champ, et que chacun de ses articles est catégorisé dans le même domaine, champ et sous-champ. Nous avons développé cette classification en 2010, d’après les meilleures pratiques de la taxonomie, dans le cadre d’un contrat pour la Commission européenne, puisqu’à l’époque, aucune des classifications existantes ne faisait consensus parmi la communauté bibliométrique. Nous nous sommes inspirés des classifications existantes (p. ex., ISI, CHI, ERA) en utilisant leurs regroupements de revues pour développer notre propre classification à l’aide de méthodes algorithmiques et de l’opinion d’experts. Notre classification a aussi été développée pour être des plus inclusives pour intégrer de nouveaux champs d’intérêt, des revues multidisciplinaires, et toutes les disciplines des arts et des sciences humaines. Notre classification est maintenant bien reconnue internationalement et nous en avons fait usage dans plusieurs projets spécifiques à différents domaines de la science et régions géographiques. De plus, elle peut facilement être combinée à plusieurs autres classifications de la science, telles que les Medical Subject Headings développés par la United States National Library of Medicine.
Dans le cadre d’un contrat pour SRI International en 2019, nous avons développé deux autres variantes de notre classification qui s’appuient sur la classification par revue : la classification par article et la classification hybride. Contrairement à la classification par revue, la classification par article utilise une technique d’intelligence artificielle pour catégoriser chaque article dans un domaine, champ et sous-champ en fonction de leur titre, leur résumé, leurs mots-clés, l’affiliation de leurs auteurs et leurs références, indépendamment de la revue dans laquelle ils sont publiés. La classification hybride catégorise tous les articles d’après la classification par revue, à l’exception des articles publiés dans des revues de grande envergure, telles que Science, Nature, PNAS et PLOS One, lesquels sont catégorisés d’après la classification par article.
Vous pouvez en apprendre davantage sur la classification par article en lisant cet article et la classification par revue en lisant celui-ci.
La classification par revue est offerte en 26 langues, accessible librement sous une licence Creative Commons. Science-Metrix encourage tout usage de sa classification à des fins de recherche, de pédagogie et de bibliothéconomie. Nous vous encourageons à nous communiquer tout commentaire qui nous aidera à la perfectionner.