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   <ow:Publication rdf:about="oai:digibug.ugr.es:10481/110096">
      <dc:title>Las 'Big Three' de la información científica: Revisión bibliométrica comparativa de Web of Science, Scopus y OpenAlex</dc:title>
      <dc:creator>Torres Salinas, Daniel</dc:creator>
      <dc:creator>Arroyo Machado, Wenceslao</dc:creator>
      <dc:subject>Web of Science</dc:subject>
      <dc:subject>Scopus</dc:subject>
      <dc:subject>OpenAlex</dc:subject>
      <dc:description>El presente estudio comparativo analiza las tres principales bases de datos bibliográficas multidisciplinares, Web of Science Core Collection, Scopus y OpenAlex, con el objetivo de proporcionar evidencia actualizada sobre cobertura, calidad de metadatos y características funcionales que permita orientar decisiones estratégicas en evaluación científica. El informe se estructura en dos bloques metodológicos complementarios. En primer lugar, se realiza una revisión sistemática de literatura científica reciente que examina volumen de registros, cobertura de acceso abierto, diversidad lingüística, cobertura de referencias y calidad de metadatos; y tras ello se ofrece un análisis bibliométrico original del periodo 2015-2024 que examina distribución longitudinal, tipologías documentales, perfiles temáticos, diferencias idiomáticas y solapamiento entre bases de datos. Se concluye el texto con un resumen ejecutivo en diez puntos y cinco recomendaciones.</dc:description>
      <dc:description>The present comparative study examines the three main multidisciplinary bibliographic databases, Web of Science Core Collection, Scopus, and OpenAlex, with the aim of providing up-to-date evidence on coverage, metadata quality, and functional features to help inform strategic decisions in research assessment. The report is structured into two complementary methodological sections. First, it presents a systematic review of recent scholarly literature that investigates record volume, open-access coverage, linguistic diversity, reference coverage, and metadata quality; this is followed by an original bibliometric analysis of the 2015-2024 period that explores longitudinal distribution, document types, thematic profiles, linguistic differences, and overlap between databases. The text concludes with a ten-point executive summary and five recommendations.</dc:description>
      <dc:date>2026-01-22T11:29:05Z</dc:date>
      <dc:date>2026-01-22T11:29:05Z</dc:date>
      <dc:date>2026-01-22</dc:date>
      <dc:type>report</dc:type>
      <dc:identifier>https://hdl.handle.net/10481/110096</dc:identifier>
      <dc:identifier>10.5281/zenodo.18336510</dc:identifier>
      <dc:language>spa</dc:language>
      <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/</dc:rights>
      <dc:rights>open access</dc:rights>
      <dc:rights>Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 License</dc:rights>
      <dc:rights>Atribución-NoComercial 4.0 Internacional</dc:rights>
      <dc:publisher>InfluScience Ediciones</dc:publisher>
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