Поиск научных статей – так ли сложно?

Рано или поздно все мы сталкиваемся с необходимостью использования научного материала. Книг становится недостаточно, и приходится перерывать интернет в поисках самых качественных и свежих источников. А это не так просто, как кажется. Старший преподаватель кафедры общей психологии нашего факультета Я. А. Ледовая поделилась со мной самыми удобными способами поиска научных статей, рассказала о лучших электронных ресурсах и о том, как выбрать из тонны материала именно то, что нужно тебе.

Есть ряд способов, которыми пользуются ученые, преподаватели или научные сотрудники вузов и институтов. Если эти вузы купили специальные подписки на базы данных, то ученые имеют возможность искать лучшие мировые статьи в самых серьезных источниках без лишних затрат.

Не у всех университетов есть такие подписки. Нам повезло – у библиотеки СПбГУ очень хороший электронный ресурс. Для тех, кто не умеет пользоваться сайтом, прекрасные самоотверженные люди, работающие здесь, сделали короткие презентации с алгоритмом поиска и обучающими видео (сайт СПбГУ – библиотека – «где я могу это взять»/«в помощь»). А вообще – надо зайти на сайт библиотеки, выбрать в алфавитном списке баз данных W (WoS) или S (Scopus), дальше ввести логин и пароль от своей университетской учетной записи – и вперед! Логин и пароль нужны тогда, когда вы ищете литературу из дома. Находясь в сети СПбГУ, можно это делать без логина и пароля.

У нас есть доступ к множеству баз данных. Однако две из них самые известные, полные и правильные – это«Web of Science Core Collection» и «SCOPUS». Каждая содержит 15-20 тысяч лучших журналов по всем специальностям. В специальные поля вводятся ключевые слова, имена авторов, название журнала или конкретной статьи. Как правило, выпадают тысячи статей, но не с полными текстами, а с короткими описаниями – абстрактами. Иногда абстракта достаточно, но чаще необходимо перейти к полному тексту и прочитать всю статью. Для этого СПбГУ закупил подписку на сами электронные журналы, в которых публикуются статьи. Но этих журналов так много, что каких-то журналов может не оказаться даже у СПбГУ.

Поиск в электронной библиотеке своего вуза — самый удобный, самый научно строгий способ. Однако доступен он не всем. Да и хотя коллекция, закупленная СПбГУ, очень хорошая и полная, в каком-то проценте случаев не повезет, и нужный материал (полный текст статьи, опубликованной в таком журнале, подписки не который у СПбГУ может не быть) придется хитроумно искать.

К счастью, есть и открытые базы данных, те, в которые не нужно заходить через логин и пароль. Они доступны даже тем, у кого нет доступа к платным подпискам. О них я сейчас расскажу.

«Google scholar» или «Гугл академия» — это поиск Гугла, суженный до научных источников информации. Здесь не будет рекламы и прочего мусора, будет только та область, где действительно находится информация по какому-либо научному вопросу на русском и на английском.

«PubMed» — англоязычная база данных по околомедицинским областям. Если то, что вы ищете, было опубликовано в хороших англоязычных журналах, то велик шанс найти здесь, как минимум, абстракт нужной статьи. Иногда можно выйти на полный текст, но в открытом доступе он встречается крайне редко.

«eLIBRARY. ru» — российская база данных, библиотека русскоязычных журналов по всем областям знаний. Здесь есть несколько ступеней доступа: для всех, для зарегистрированных и для тех, у кого есть университетский доступ. Мы можем также искать конкретного автора, журнал, подборку публикаций и так далее. На ключевые слова будут выдаваться списки русскоязычных журналов. В основном они будут содержать аннотации, но у некоторых (помеченных определенным цветом) есть и полный текст.

«Cyberleninka» — набирающая популярность библиотека научных журналов, в основном российских. Это аналог eLIBRARY. ru или даже SCOPUS и Web of Science. У нее уникальная задумка и воплощение, ее создали энтузиасты: призывали журналы присылать к ним для свободного размещения выпуски, им поверили, и они смогли раскрутиться.

Существует хороший (но нелегальный) сайт «Sci-Hub». Его создала российская программистка – своеобразный Робин Гуд от науки. Она считает, что знания должны быть бесплатны, и множество людей помогают ей в этом. Люди, имеющие платные подписки, скачивают статьи и загружают их на Sci-Hub для общего пользования. Здесь очень много статей по программированию, физике, химии, по психологии, говорят, тоже есть.

Существуют всемирные социальные сети для ученых. Одна из них – «academia. edu». Как и в любой другой социальной сети, любой человек может создать здесь аккаунт и вывешивать в нем свои статьи, если права на них не ограничены издательством. Можно зарегистрироваться в Академии и подписаться на интересующих ученых, тогда их новые публикации будут отображаться у тебя в новостях. Для незарегистрированных пользователей доступ к ресурсам Академии возможен, но ограничен.

«Researchgate. net» — еще более хорошая и удобная социальная сеть. Однако здесь обязательна регистрация через университетскую электронную почту.

Также сейчас в мире набирают популярность журналы открытого доступа (open access). За публикацию в них ученые платят немалые деньги, но зато потом материалы бесплатны для всех желающих. Если ты хочешь, чтобы твое исследование стало известно миру, журнал открытого доступа – правильное решение.

Интересные материалы можно найти в онлайн-журнале «psystudy. ru». На сайте факультета психологии МГУ висят в открытом доступе статьи из журнала «Вестник» Московского университета. На сайте СПбГУ тоже есть свои «Вестники» с хорошими материалами.

Когда ресурсы выбраны, а ключевые слова введены в поисковую строку, остается одна задача — правильно отфильтровать найденный материал. Есть много способов фильтрации, в зависимости от того, что именно нам нужно найти. Если вы мало что понимаете в нужной теме и вам надо начать с чего-то разбираться, подходящий критерий отбора – цитируемость.

В научном мире существуют такие понятия, как импакт-фактор, индекс Хирша и индекс цитирования. Это параметры оценки важности журнала, ученого и статьи, они связаны друг с другом. У хорошего журнала есть так называемый импакт-фактор – это уровень влиятельности журнала, числовой показатель, который говорит о том, насколько статьи в данном журнале востребованы. Рассчитывается из того, часто статьи, опубликованные в нем, цитировались другими авторами. В разных науках разные масштабы импакт-фактора. Для биологии, в которой принято часто и много цитировать друг друга, нормальный уровень импакт-фактора – 10 или 15. Для истории, науки в которой чаще цитируют книги, импакт-фактор 0.5 – это неплохо. В психологии он обычно колеблется от 1 до 4.

Следующее понятие – индекс Хирша. Это индивидуальный показатель научной востребованности и продуктивности ученого. Рассчитывается из того, как часто он писал статьи ежегодно и как часто ежегодно его цитировали другие авторы. Опять же, в разных науках масштабы индекса Хирша разные (у биологов он может быть за 60, в психологии очень высокий — за 25).

А вот понятие индекса цитирования используется реже — это показатель цитирования статьи конкретного ученого, как правило, опубликованной в конкретном журнале.

Возвращаясь к критериям отбора, напоминаю, что часто есть смысл выбрать самую высоко цитируемую статью, она, видимо, самая полезная или какая-то основополагающая, раз все на нее ссылаются. Бывает, что человек написал глупую статью, все на нее ссылаются, чтобы покритиковать, а индекс цитирования статьи поднимается, но это редкость.

Если вы разбираетесь в изучаемой теме, то лучшее основание отбора – свежесть статьи, а если не разбираетесь совсем, то можно начать с обзорных статей, где собрано все самое важное и интересное. Впрочем, из обзоров тоже стоит выбирать что-нибудь посвежее, ведь наука быстро движется вперед. Также всегда указано, из какого университета автор. Если вы выбираете из нескольких статей, стоит почитать ту, чей автор из более уважаемого университета.

Если писать курсовую, то можно начать с русскоязычных материалов на eLIBRARY. ru, открыть штук 5 самых цитируемых статей по теме и сразу разобраться в том, что было сделано в научном мире за последние несколько лет. Еще лучше не испугаться и разобраться с Web of Science Core Collection и SCOPUS. Интерфейсы этих баз вполне постижимы, нужно только понимать, что ты хочешь искать. Можно зарегистрироваться в социальных сетях «academia. edu» и «Researchgate. net» и быть в курсе всех самых свежих и интересных именно тебе материалов. Таким образом, ресурсов и возможностей поиска научного материала множество. Каждый выбирает то, что ему удобнее и что ему больше нравится.

Добавить комментарий