Литературный поиск. Часть 3: статьи и работа со Scopus (продолжение)

Продолжаем разговор о работе с литературой (по ссылке - часть 1). В прошлый раз мы уже начали говорить о том, как пользоваться Scopus - сегодня пойдем дальше :)

Как и в прошлый раз, будет много картинок.

В прошлый раз мы остановились на том, как делается поисковый запрос. Давайте посмотрим, что Scopus выдает, например, по запросу:

-слово Peroxide (пероксиды, такой класс соединений) в аннотации, ключевых словах или названии,

-с 2014 года.

Тыкаем "поиск" (кнопка "reset", как нетрудно догадаться, удаляет все, что ты ввел в поисковый запрос").

Через пару секунд (если интернет работает нормально) мы получаем результат поиска. Вот как он выглядит:

Сверху ты видишь, сколько результатов (то есть записей в системе) найдено. В данном случае довольно дофига - 80015. С правой стороны экрана - как раз эти самые найденные результаты (обведены красным). Листаешь вниз - смотришь дальше:

По умолчанию обычно показывается по 20 результатов поиска, а дальше можно листать так же, как в яндексе/гугле. Можно сделать так, чтобы отображалось по 20, 50, 100 или 200 записей (см. скрин)

Что можно (и нужно) сделать с результатами поиска сразу? Ранжировать их в том порядке, который нам интересен. Это делается так (см. скрин):

Тут есть несколько вариантов. На мой взгляд, полезные:

-по числу цитирований (сколько раз сослались на эти статьи) в варианте "по убыванию",

-по дате (как от новых к старым, так и наоборот).

Относительно полезные:

-релевантность. Это, грубо говоря, мнение системы о том, насколько то, что она нашла, соответствует тому, что ты хотел найти. Для простых запросов довольно бесполезно, для сложных иногда может помочь, но это не точно.

На мой взгляд, остальные, как правило, бесполезны, но хай будут.

Сразу объясню, зачем это может пригодиться - очевидных причин тут, на самом деле, несколько.

Во-первых, когда ты пишешь диссер или (особенно) научную статью, ты обязательно делаешь обзор - кто раньше занимался этой темой (или схожей) и что у них получилось. В диссере этому посвящен большой раздел (литобзор), в статьях это нужно, в первую очередь, во введении. Так вот, очень частый факап непродвинутых российских авторов состоит в том, что, готовя статью в международный журнал (ну или хотя бы питая некие надежды насчет того, что их рукопись для этого подходит), они забывают о том, что в их списке литературы красуются ссылки:

-только на источники 19..лохматого года, хотя по обсуждаемой теме есть свежие работы. Старые статьи и книги цитировать можно, а иногда и нужно, но не знать современное положение дел нельзя точно,

-только или преимущественно на "вестник мухосранского заборостроительного университета" (с), то есть на малоизвестные отечественные журналы, в то время как по теме работают явно не только в мухосранском заборостроительном (с).

Чаще всего сие связано с неумением в инглиш. Учи инглиш. Кто не может в инглиш, полноценным научником быть сейчас не может по определению.

Все это очень плохо, потому что и редактор, и рецензенты, кроме всего прочего, всегда оценивают релевантность библиографии. Если ты ссылаешься на старье и на местечковую хрень, логичный вопрос - а ты, Вася, вообще в курсе, что происходит в области, которой занимаешься, или нет? Это может стать серьезной проблемой для публикации (редко когда единственной, но тем не менее). Соответственно, ты должен знать свежие работы по своей теме - для этого сортировка по дате как раз подходит.

Во-вторых, всегда хорошо знать, что сейчас в твоей области модно и популярно. В любой сфере всегда есть hot topics, которые в определенное время привлекают большее внимание (а, значит, и бабло, и поголовье научников).

Чем это полезно для тебя? Тем, что из этого можно легко и обоснованно вытащить актуальность работы ("это вызывает интерес благодаря этому (ссылки), еще вот этому (ссылки), тому (ссылки) и еще вон тому (тоже ссылки)"), а это нужно и в статьях, и, на минуточку, в грантовых заявках, которые ты пишешь (или будешь писать), чтобы добыть баблос.

Так вот, самый простой вариант, позволяющий тебе на пальцах оценить, что сейчас в фаворе - отсортировать результаты поиска по числу цитирований (в порядке убывания) и посмотреть первые 10-20-30 записей. Скорее всего, среди них будут гораздо чаще встречаться посвященные каким-то более узким темам - скорее всего, это и есть то, что тебе надо. То, что сейчас модно, цитируется тоже чаще. Важный момент: смотреть здесь надо статьи за последние годы, за сколько именно - зависит от области, советую попробовать 4-5 лет, например.

Прямо в списке найденных результатов отображаются:

-название статьи,

-авторы (или часть их списка),

-выходные данные,

-число цитирований.

Еще есть две фичи. Первая ("просмотр краткого описания") позволяет прямо в списке, не переходя на страничку самой записи, посмотреть аннотацию - это очень удобно, чтобы понять, то ли это, что нам реально нужно, или все-таки нет (напоминаю, что только по названию судить о статье нельзя):

Вторая ("view at publisher", см. скрин), почему-то не переведенная на русский - это прямая ссылка на страницу источника на сайте издателя. Еще одно заблуждение (ХЗ, откуда оно взялось, но слышал эту фигню уже не раз) - что якобы в Scopus есть прямо сами статьи и что их можно читать. Во-первых, статей в Scopus нет - он индексирует только выходные данные, список литературы и аннотацию, но не полный текст (в этом его отличие от eLibrary, кстати). Во-вторых (что логично следует из "во-первых"), прочитать статьи в Scopus нельзя, но чаще всего можно в один клик перейти на страничку, где таки можно.

Слева от списка результатов находятся штучки, позволяющие доуточнить результаты поиска, и здесь вариантов много. Во-первых, можно искать в уже найденном (см. скрин).

Во-вторых, можно отбросить часть найденного по разным критериям. На скрине - пример уточнения по году. Напомню, мы искали с 2014 года по настоящее время. Цифры в скобках (см. в выделенном красным) - это сколько источников вышло в этот год. Сейчас я выбрал 2014 и 2020, у меня тут же внизу экрана (надо пролистать) появляется две кнопки "ограничить" (тогда останется только 2014 и 2020, остальное исчезнет) и "исключить" (тогда, наоборот, система уберет 2014 и 2020).

Опций уточнения много (год, название источника и прочее), здесь стоит сделать, пожалуй, только одно замечание: лично я по умолчанию не советую пользоваться уточнением по отрасли знаний (см. скрин).

Дело тут вот в чем. Задолго до появления БД типа того же Scopus библиотекари сильно заморачивались по поводу того, как сделать литературный поиск проще. Решений было найдено много, и большинство из них объединяет то, что это различные классификаторы (химию сюда, историю сюда, биологию сюда и т.д.). Некоторые из них превратились со временем в редкостное УГ (потому что просто не успевали за развитием науки и техники) - например, классификатор УДК, который отстает от жизни лет так на 35-40, но продолжает использоваться; некоторые более-менее адекватно отражают реальность. В некоторых БД (типа eLibrary, о которой речь впереди) отнесение к областям реализовано на редкость криво, в Scopus - гораздо более вменяемо, но ни в одной системе это пока что не сделано идеально. Поэтому если твой запрос не содержит многозначных терминов, которые равновероятно встречаются, например, в медицине и в экономике (а ты ищешь медицину), то отсечку по области лучше не использовать - рискуешь потерять нужные данные.

Продолжение следует :)

Зоопарк из слоновой кости: https://t.me/ivoryzoo

Наука. Аспиранты. Студенты. Ученые.

Руководство по выживанию в науке, полезные советы начинающим, новости из научной жизни и просто околонаучный треп :)