🔍 Как собрать датасет на основе библиографических данных Скопуса*

Понадобятся:
- API (https://dev.elsevier.com/),
- VPN
- пакет {rscopus} и обычный {tidyverse}

install.packages("rscopus")
library(rscopus)
library(tidyverse)

Sys.setenv(Elsevier_API = "0a0a0a0a0a0")
# проверяем
have_api_key()

Отправляем запрос. Я ищу по слову Plato в заголовке и предметной области ARTS. Уменьшите max_count или count, если функция капризничает.

res = scopus_search(query = "TITLE(Plato) AND SUBJAREA(ARTS)",  max_count = 1000, count = 10,  view = "STANDARD")

Тайдифицируем. Я забираю не все поля, посмотрите сами, что вам может быть интересно. Векторизованное переименование всех столбцов — разве это не красиво?

entries_df <- res$entries |> 
  gen_entries_to_df() 

entries_df <- entries_df$df |> 
  select(`dc:title`, `dc:creator`, 
         `prism:publicationName`, `prism:coverDate`, 
         `subtypeDescription`) |> 
  rename_with(~ str_remove(., "^.*:"))

Повторить. Забрав первую сотню/тысячу описаний, можно использовать аргумент start = 1001 и т.п. Так вы начнете выгрузку со второй тысячи. Полученные датафреймы легко слепить воедино.

Исследовать. У меня получилось 5000 публикаций со словом Plato в заглавии, от 2025 до 1973 г. Что с ними делать, пока не решила. Может и не буду ничего делать 🤩 Публиковать датасеты Elsevier не разрешает, так что я просто сижу ищу друзей и знакомых