Mit dem Start von Google Scholar am 18. November 2004 wurde die Art und Weise der Suche nach wissenschaftlichen Informationen tiefgreifend verändert. Vor Google Scholar mussten sich Forschende für eine Literaturrecherche zuerst persönlich in eine wissenschaftliche Bibliothek begeben und dort spezialisierte Datenbanken nach passender Fachliteratur durchsuchen. Auch nach Google Scholar bleiben solche fachspezifischen Datenbanken in wissenschaftlichen Bibliotheken unverzichtbar, vor allem wenn Forschende auf eine umfassende Abdeckung eines Fachgebiets oder Themas angewiesen sind. Bisher fehlt aber eine Methode, mit der die Abdeckung von Datenbanken zuverlässig abgeschätzt werden kann. In dem nachfolgend präsentierten Beitrag1 wird eine neuartige szientometrische Methode vorgestellt, mit deren Hilfe Datenbanken identifiziert werden können, die für bestimmte Themen/Fachgebiete am besten geeignet sind. Im Gegensatz zu den meisten anderen bisher publizierten einschlägigen Studien konzentrieren sich die Ergebnisse dieses Mal nicht nur auf die Unterschiede in der fachspezifischen Abdeckung der führenden wissenschaftlichen Suchmaschinen und Datenbanken wie Google Scholar, Scopus oder Web of Science. Durch den verwendeten neuartigen Ansatz können auch weniger häufig analysierte und unbekanntere Datenbanken berücksichtigt und bewertet werden.
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