Як оптимізувати процес огляду літератури?
Це питання розкриває у своїй світлині на THE Campus ад'юнкт-професор Університету Квінсленда Джек Ван. Він вважає, що ASE (Academic Search Engines – академічні пошукові системи) об’єднують зручність і потужність веб-пошукових систем із суворістю наукових джерел, що рецензуються. На відміну від традиційних академічних баз даних, часто захищених платним доступом, більшість ASE доступні безкоштовно і часто містять посилання на повнотекстові дослідницькі статті. Пошук ASE відсортовує публікації за темою та значимістю в полі, при цьому найчастіше цитовані публікації за замовчуванням відображаються вище у списку. Дослідники можуть стратегічно використовувати ASE для складання великої бібліографії та оптимізації процесу огляду літератури.
Яка академічна пошукова система найкраще підходить для Ваших потреб?
ASE з широкою міждисциплінарною спрямованістю, природно, матимуть найбільшу базу даних джерел, і Google Scholar традиційно є лідером у цьому напрямі. Інші ASE грають у доганялки, але Bielefeld Academic Search Engine (BASE), Semantic Scholar та Refseek збільшили кількість документів, що зберігаються в їх базах даних. Щоб генерувати метадані для мільйонів джерел, Google Scholar використовує поширений алгоритм веб-сканування Google, а Semantic Scholar використовує методи, засновані на штучному інтелекті. Запатентований характер цих інструментів може обмежувати прозорість і контроль користувача, а характер цих інструментів, що повторюється, може поставити під загрозу відтворюваність результатів пошуку. Насправді, навіть послідовні запити з однаковими пошуковими запитами в Google Scholar можуть давати суперечливі результати. На відміну від цього, BASE використовує міжнародний стандартизований протокол для збору метаданих і найкраще підходить для метааналізу або систематичного огляду літератури.
Найкращим підходом, як і раніше, може бути об'єднання ASE з більш традиційною академічною базою даних (наприклад, Web of Science або Scopus) разом з базами даних, спеціально адаптованими для Вашої дисципліни (ERIC, SSRN, Pubmed тощо).
Найкращі поради з пошуку
Незалежно від того, який ASE Ви виберете, Вам, як досліднику, необхідно використовувати послідовний підхід при плануванні пошуку:
- Коротко викладіть свою тему чи дослідницькі питання в одному чи двох реченнях.
- Підкресліть ключові слова у своїй темі та вкажіть їх синоніми як альтернативні умови пошуку.
- Виконайте пошук, використовуючи різні комбінації ключових слів, і оцініть, надто багато або замало релевантних результатів.
- Відсортуйте результати за часом публікації та кількістю цитувань та збережіть усі відповідні статті у персоналізованому списку для читання.
- Використовуйте функцію «цитується» («cited by») або «пов'язані статті» («related articles») ASE, щоб розширити область Ваших ключових посилань.
Поширеною помилкою пошуку є відсутність включення логічних операторів до Вашої стратегії пошуку. Google Scholar, наприклад, використовує такі логічні оператори:
- AND (ТА) обмежує результати, показуючи лише ті статті, які релевантні всім умовам пошуку (наприклад, навчання ТА вчителі);
- OR (АБО) розширює Ваші результати, показуючи статті, що відповідають будь-якій умові пошуку (наприклад, навчання АБО вчителі);
- Знак мінус (-) обмежує результати, за винятком ключових слів (отже, навчання -вчителі);
- -site виключає результати конкретного сайту (вчителі -site:wikipedia.org);
- ~ розширює Ваші результати, включаючи синоніми для ключового термінологічного пошуку (~вчителі);
- “” обмежує Ваші результати, показуючи лише статті з точним формулюванням (“професійне навчання для вчителів”).
Джерело: https://www.timeshighereducation.com/campus/streamline-your-research-using-academic-search-engines
Нагадуємо, що для пошуку літератури Ви також можете скористатися корисними відео від нашого партнера CLUBSCIENCE:
– Пошук статей за тематикою на lens.org
– Пошук статей за своєю тематикою на link.springer.com
– Пошук статей за тематикою на semanticscholar.org
– Search.crossref.org. DOI: пошук статті та оформлення посилання