科研动力

我们在平时的科研中会经常用到 PubMed，很多人认为只要期刊能被 PubMed 收录，就代表该期刊的质量会令人满意，其发表的文章质量也会较高。 有人还会认为 PubMed 搜索到的学术文章质量要比谷歌学术中搜索到的文章质量要高不少档次。毕竟 谷歌学术基本上什么样的文章都能搜索到，其搜索结果中有很多垃圾文章 。 其实都不尽然，PubMed 的搜索结果中也会有不少质量不高的文章，因为其纳入的期刊也有许多办刊质量不佳的期刊。究其原因，这还要从 PubMed 收录期刊范围说起。 原因 MEDLINE，EMBASE，PubMed，PMC，OVID的区别和联系 一文中曾经说过， PubMed 是一个免费的搜索引擎，是 NLM 所属的国家生物技术信息中心（ NCBI ）于2000年4月开发的。它的数据库来源有：MEDLINE、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher 等，数据类型有期刊论文、综述以及与其他数据库链接。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的支援，像是生化学与细胞生物学。所以 PubMed 收录期刊的范围要远大于 MEDLINE。 另外 PubMed 中收录的期刊也并非全是 SCI 期刊。这两个数据库也不同，PubMed 收录的期刊范围与 SCI 有重复，包含 SCI 期刊中的生物医学部分，但是又远大于 SCI 期刊的数量。究其原因，一方面是因为 PubMed 是免费的数据库，免费收录和查询期刊文章。但是 SCI 是收费的数据库。两者的着重点不一样。 因此综上所述，PubMed 中的一些期刊质量也不怎么样，其论文水平也值得商榷。 解决方法 虽然现在影响因子不是判断一个期刊唯一标准， 除了影响因子还有很多指标可以评判期刊或论文 。但是影响因子高的期刊其研究质量也会差不了哪去。我们认为一般 5 分以上的期刊其文章质量就很不错了，所以如果 PubMed 可以显示期刊的影响因子那就很好了。 但是上面说了，一个是免费的数据库，一个是收费的数据库。所以 原生的 PubMed 是不会显示影响因子的。如何提高 PubMed 检索结果的文献质量？这就需要变通，方法大致以下几种。 1. 借助插件 科研动力也曾经介绍过一些浏览器...

但是作为科研人员，Google 应该是不可或缺的。因为很多时候我们查找英文 Google 还是一把好手。 科研动力 收集了一些可用 Google 镜像或者中转网站，希望能对研友们有些帮助。在此 推荐一款锐壳，用着还不错 。每年100，用着还比较省心。 声明 本文所提供的镜像仅是出于科研搜索的目的，不要利用本文提供的网址有损国家的行为。任何利用本文提供的谷歌可用网址引起有违国家法律的行为与本站开无关，请各位研友们自重。 请自觉遵守国家法律和互联网基本规则，爱祖国爱人民，忠于国家忠于党，坚决拥护党政策和指导方针，在党的领导下把科研搞好！ 如果您是以下网站的站长，而且不想贵站在此显示，请联系我。对此可能造成的不便，请先海涵！ 注意以下排名无关先后，靠后者为新添加可用网址。 谷歌学术 https://www.guge.click/scholar/ https://www.guge119.com/scholar/ http://googo.cf/scholar/ http://scholar.ppx.pw/ http://scholar.searcher.top/ http://gg.cytbj.com/scholar http://xueshu.cytbj.com/scholar/ https://scholar.googto.com/ http://g.keyan.wang/scholar/ http://scholar.g363.com/ http://www.sci-hub.cn/  这个是科研速递论坛出品的，不仅可以使用谷歌学术，而且还有 Sci-hub 的功能，可以下载部分文献的全文 http://www.sci-hub.xyz/  这个是上面的一个备用网址 http://google.kainidi.cn/scholar https://gl.lamkakyun.com/scholar/ http://googo.pw/scholar/ http://scholar.wallpai.com/ http://scholar.glgoo.org/  感谢网友@ 金鱼 提供 https://www.roolin.com/ https://www.sc...

现在 PubMed 数据库越来越大，在浩如烟海的文献中如何找到自己最需要的文献越来越麻烦。 PubReMiner 是一个很好用的工具，不仅可以 利用 PubReMiner 汇总分析 PubMed 查询结果提高查询效率 ，另外还可以为论文选择可投期刊，查找某一研究领域的专家，并且还可以确定某一专家的研究方向。但是有许多人还是对 PubReMiner 不是太清楚，科研动力本文介绍一下 PubReMiner 常见的问题。 PubMed 数据库现在越来越大。在 PubMed 中检索时，可能得到很多的结果。但是这些结果可能并不是自己全部需要的。因此就需要对检索结果进行筛选，通过增加或变换检索词限制检索条件。但是改变哪些检索词更有效有些人可能不清楚。 PubReMiner 就是这样一个工具。可以先进行模糊搜索，之后通过增加/删除检索词/作者/期刊引导用户进行检索。检索词/作者/期刊以降序排列，因此可以清晰的了解哪些检索词才是最佳的组合。 另外还可以看到发表该类文章最多的期刊，在投稿的时候有助于选择命中率高的期刊。还能看到发表此类文章最多的专家，不仅在选择审稿人时有目的性，而且还能得出大牛的研究方向面获得研究思路。 使用方法 PubReMiner 可以利用 PubMed 的检索式就能检索。如果不会写检索式，可以利用 PubMed 的高级检索方法，最后得到的检索式 PubReMiner 也可以识别。详见： 利用 PubReMiner 汇总分析 PubMed 查询结果提高查询效率 。 当然也可以直接在 PubMeder 中直接输入检索词，但是这样可能会导致检索结果过多，而 PubReMiner 对检索结果有数量要求，一次最多只能处理 1 万个文献。因此如果检索式太简单，检索结果又更多时，会超出 PubReMiner 的处理能力。因此对于热门研究，建议检索式最好更具体一些，不然结果太多会报错。 当提交检索式的时候，PubReMiner 可以处理检索要求，并把结果以频率表的形式显示，以关键词出现的次数多少降序排列。比如我们检索一下最近两三年闹的挺凶的埃博拉病毒，在检索框中输入「Ebola virus」可以得到 3075 篇文献，此时需要把「Absract Limit」调成显示「10000」篇才能正常处理。 可以看到 PubReMiner 把检索结果根据不同的条件进行了降序排...

Google 在全世界上来说已成为搜索的代名词，微软为了在搜索领域分一杯羹，推出了 Bing （必应）搜索。但是成绩并不佳，很少人使用 Bing。但是，其实 Google 和 Bing 有许多东西并不是你想像的那样。 数据对比 可能对这两个搜索引擎比较熟悉了，但下面有些数据可能需要了解一下 Google ：作为世界上最大的，使用人数最多的搜索引擎，Google 自从 1997 年诞生的那天起，就不断的改进和添加新的功能，截止到 2015 年 2 月份，Google 在 美国已拥有 64.5% 的搜索市场份额 。 Bing ：Bing 是微软搜索引擎的新名字，在国内还有一个中文名叫「必应」。以前是微软搜索，后来作为一个单独的品牌独立出来。必应本身作为一个「决策引擎」，目的是提供即时搜索结果而不是找到为用户找到相应的网页。比如搜索一个问题，必应可能更多的是提供答案，而不是为用户提供搜索结果相关网页。必应现在把雅虎的份额算进来，在 美国占了 32.6% 的市场份额 。 外观和搜索功能 这两个网站的搜索结果外观非常相似，事实上，除了页面顶部的 LOGO 外，很难分别是哪一个搜索引擎。不过，有些细节需要注意： Bing 的视频搜索结果明显优于谷歌，这是两者之间最大的区别（为何必应还有一点「色情搜索引擎」的名声）。 并非像 Google 一样给出视频的缩略图列表，而是给了一个很大的视频截图，并且可以点击这个缩图图不用离开 Bing 就可以直接播放。对于某些视频，Bing 不仅可以给出一个预览，甚至可以在鼠标选择的时候可以预览视频的不同部分。 相比于 Google，Bing 大多数情况下的自动完成功能更容易。Google 只给出 4 个自动完成选项，而 Bing 可以给出 8 个自动完成搜索选项（科研动力注：这点不正确，我测试了一下 Google 可以给出 10 个自动完成选项，Bing 的确倒是 8 个）。 Google 的购物建议比 Bing 的多，而且一用典要好的多。因此如果想找出相应的商品，或者比较价格，Google 比 Bing 要好。 Google 的图片搜索界面感觉更扁平化，但 Bing 有一个或者两个更多的选项，如「Layout」（可以限制搜索结果的外观，是方形还是窄宽）。Bing 的图片搜索还能让你通过点击删除某些搜...

作为生物医学科研人员，经常会查询PubMed。在国内查询PubMed有两个问题，一是速度比较慢，一是 PubMed 作为一个公益组织，不能显示期刊的影响因子。现在好了， 科研动力 推荐 GCBI ，上述两个问题解决了。 GCBI简介 GCBI (Gene-Cloud of Biotechnology Information) 是由是由上海其明信息技术有限公司（Genminix Informatics Ltd.,Co，Gminix）开发。主要查询和创造基因，在GCBI能够发现基因的新特征，创造不同的机体状态下的新基因组合，这里还可以发现基因的最新信息、陈旧信息，这些信息和疾病、药物、生理状态有关，和生命的任何一个阶段、任何一个器官、任何一种细胞有关。 但是GCBI不仅如此，还可以查询PubMed的文献，现在GCBI有超过20TB的知识数据存量，能够让我们研究者更高效利用Pubmed 的方法，帮助用户发现更新、更可靠、更全面、更精准的医学信息。 GCBI还带有词典，主要是基因词典，包含基因产物的信号通路、基因功能、转录本序列、调控基因的miRNA、基因多态性及其人群分布特征、蛋白信息。最重要的是，有关一个基因的最新文献特征，将不断地积累在这个基因的故事中。 GCBI使用方法 GCBI的使用方法很简单，和NCBI差不多，因此如果会在PubMed查询，在GCBI问题就不大。 GCBI最具特色的地方是可以显示查询结果期刊的影响因子。并且可以根据影响因子区间筛查文献。虽然PubMed可以 利用自定义Filter的功能显示期刊的影响因子区间 ， 医学文献助手也有在查询结果中显示期刊影响因子 的功能，但是比起GCBI来还是相对来说不太方便，而且在国内的速度也是一个劣势。 唯一遗憾的是GCBI不支持高级查询，不过相信将来可能这个功能会添加吧。GCBI也不支持PubMed的检索式和布尔检索式，这个如果查询起来不是那么方便。 不过好在GCBI左侧有限制条件，右侧还有筛选条件，这也算一个高级查询的变相功能吧。 最后放上GCBI的网站： https://www.gcbi.com.cn/

MERS在2015年突然打了人们一个措手不及，尤其是韩国疫情更是严重，就这样MERS不知不觉中成了一个重要的问题。作为科研人员我们如何获得有关MERS最新研究成果，关注MERS研究进展？如何得到MERS第一手资讯和新闻，了解MERS的动态呢？ 及时了解MERS研究进展 如果想及时了解MERS的研究进展，可以使用RSS订阅的方式。其实这事 利用RSS阅读器及时了解最新研究进展和期刊最新文章 一文中曾经说过了。本文再进行补充一下。 首先要选择一款适合自己的RSS阅读器。以前Google Reader是个很不错的选择，但是早已关闭了。 后Google Reader时代 该选择哪种RSS阅读器 ？我建议选择 NewsZiet 或者 Inoreader ，当然也可以选择QQ邮箱里面订阅功能。这个就不多说了，每个人有每个人的选择，选择好了直接用就可以。 当然没有RSS阅读器，利用邮箱订阅也可以的。 然后利用查询平台，对查询结果进行订阅。这其中当然首选PubMed了。 在PubMed注册一个账号，登陆账号，然后选择「Advanced」高级查询功能。 因为我们想了解一下有关MERS的最新研究进展和报道，因此高级检索中可以限制题目中包含MERS的研究。如果想了解其他方面的，也可以再加上一些限制条件，如基础研究或者临床研究，或者病例报告等等。 现在我就加一个题目中必须包含MERS的研究，然后选择Search。 可以看到检索到336篇文献。当然我们还可以限制最近5年的5献，在检索结果左侧一样选择「5 years」，或者自定义年限。但是我认为没有多大必要性，因为MERS是2015年才发现的，如果早于2015的结果很可能不是这个病。 然后在检索框下文有这样几个选项，「Create RSS」，「Create alert」。 Create RSS是生成RSS文件供RSS阅读器查看的 Create alert是PubMed把检索结果的更新发送到订阅邮箱里面去，邮箱一般是自己注册PubMed的时候填写的邮箱。当然也可以更改。 我们选择Create RSS，此时会生成RSS文件，诸如此类网址： http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/erss.cgi?rss_guid=12YY5Cbua67IOmRvAOpHAGlcN2-WJc64vam...

在 利用PubMed Filters筛查文献质量 中是根据2013年的 影响因子 制作了PubMed筛查文献影响因子的Filter。2014年的影响因子早出来了，但是一直没空更新Filter，今天抽空根据最新的2014年的影响因子更新了PubMed筛查文献影响因子的Filter。 筛查影响因子Filter2015精编版特点 1. 可以分辨 PubMed 检索文献的期刊是否是SCI期刊 2. 可以根据不同的影响因子区间筛查检索结果 3. 影响因子区间分为3以下，3-5分，5-10分和10分以上等4个区间，比2014版的Filter多了一个3分以下的区间，文献区分更详细 4. 所有期刊经过手工甄别和精选，删除掉PubMed未收录的期刊。 这里的删除是尽量删除PubMed未收录的期刊，并不是全部清除掉未收录期刊。毕竟2014年的SCI期刊多达8500个，我一个个的验证累也累死我了。不过还是删除了大部分未收录期刊。 5. 根据最新的2014年影响因子制作 使用方法 首先要有一个PubMed账号，这不费话吗。 其次依次进入「My NCBI」→「Filters」→「Manage Filters」→「Creat custom filters」，然后输入我们自己的检索式。然后选中Filter激活即可使用。详细的图文教程可以参阅 利用PubMed Filters筛查文献质量 。 PubMed筛查影响因子Filter2015精编版下载地址： http://pan.baidu.com/s/1dD0FVRb 密码: 7csp

如何查找全文是一个老生常谈的问题，也是大家很关心的问题。如果是校内网，而学校又购买了很多数据库，查找全文并不是困难的事情。但是如果是外网，没有数据库的情况下，查找全文就相对麻烦了。网络上也有很多教程， 科研动力 在此仅说说我自己的看法和方法。下面的方法是最基本的和最简单的，高手可以忽略。我觉着查找全文，关键是耐心，耐心再耐心。 PMC PMC 是PubMed收录免费文献的地方，所有在PMC查找到的文献都有全文链接，每个文献都有对应的PMCID号( PMID和PMCID的区别 )，查找方法同PubMed的方法一样。 但是PMC相对于 PubMed ，收录的文献还是少很多，毕竟免费的东西还是少的。 PubMed PubMed 主要收录生物方面的文献，在PubMed上有下面几种情况。 1. PubMed有全文链接 在PubMed输入检索式或者检索词，如果文献有免费全文，在文献的下方都有「Free Article」标识。 还可以通过左侧的「Free full text」限制条件只显示有全文的文章。 2. PubMed没有全文但是打开链接可以找到全文 在 PubMed 查找文章时，有时候有的文章并没有给出「Free Article」标识，但是此时也不要气馁，可以打开文章链接，有时候有的文章就有全文链接。 如 The cancer that rises with the sun 这篇文章，PubMed并没有全文标识，但是我们打开链接后，右上方有个「Full text links」，打开这个链接即可下载到全文。 3. PubMed没有全文，打开链接后需要注册方可下载全文 在PubMed中，有的文章没有全文标识，打开文章链接后通过右上方「Full text links」的链接也下载也不能下载全文，但是提示我们要注册一个账号。此时查以尝试注册一个账号试试，说不定就可以下下载到全文。 如 Trends in melanoma mortality among non-Hispanic whites by educational attainment, 1993-2007 这篇文章，在PubMed我们打开链接后可以看到摘要，通过右上方的「Full text links」下载全文时，网站提示要登陆或者注册。 此时我们注册并登陆账号就要以下载到全文。 Google 如果在PubMed通过...

今天发现一个对 英文写作 有帮助的网站： wordhippo 。这个网站有很多功能挺有意思，有英文单词解释，同义词，反义词，押韵词，英文例句，英文翻译，查找单词，英文单词形式，单词如何发音以及英文姓名起源等等。 首先进入网站映入眼睑的就是英文单词的同义词和反义词功能，可以在里面输入查找单词的同义和反义。 比如查找同义词，wordhippo会给出单词的同意义的词。这对我们写英文时的帮助很大。比如我们说「进行」什么实验时，不能全篇就只有一个「do」，其实有很多词可以选择的，有的比do更地道，更有味道。 当然，如果对一个词如何运用不是了解，也没关系，wordhippo有单词释义和例句功能，可以看看某个词英文如何解释，单纯的比看中文解释更能了解单词的意思。另外网站还提供有一些经典例句，对比单词的意思和例句，一般就不会用错了。 wordhippo提供了押韵词功能，这个在很多网站并不多见。押韵有啥用，写英文诗歌时装装逼是很好的利器啊，当然这个对我们科研工作者用处并不大。 wordhippo支持翻译成多国语言，看看wordhippo现在支持把英文翻译成哪些语言，我们查询一下science就知道了，可惜没有中文。 如果一个词我们不会拼写，或者想找以特定字母开头或者结尾的词，或者包含某些字母的词，wordhippo的「Find Words」功能就可以满足我们的要求，自己体会一下就知道了。 wordhippo最后还有一个功能，就是英文姓名的起源和意思。这对我们装逼还有不错的，别自己好不容易起了个英文名字，最后一查来源于爪哇国，甚至意思很猥琐，那就自己玩大了。wordhippo有意思的是，可以自己限定以字母开头的起名，并且网站会给出某个字母的名字的国家，自己体会体会吧。

中国知网 应该是最大的中文文献搜索引擎，但是其搜索功能相比与PubMed真的太弱智，忍不住要吐槽一下。 吐槽一下中国知网的搜索功能 1. 中国知网的「主题」检索 中国 知网 有个主题检索，究竟什么是主题检索，我一直很疑惑，不过通过不断的检索发现，中国知网所谓的主题检索，包括了在「题目」「关键词」「摘要」检索的所有内容，因此中国知网的主题检索，应该是同时检索「题目」「关键词」「摘要」等项目。也许是我理解能力的限制吧，反正我对知网的主题检索很不感冒。 2. 模糊检索时不能使用引号 不管是Google还是百度等各大搜索引擎，或者是 PubMed 检索平台，都支持添加英文引号限定检索词的功能。加上英文检索词，就告诉搜索引擎，这是一个词，别自作聪明的给我拆分了。 可是走到知网，在模糊检索时，却不能加引号，英文引号不能添加，中文引号添加了也没啥效果，真是蛋疼。 如果不想知网拆分检索词，只能通过高级搜索功能中实现。在高级功能中选择精确才能限定检索时不拆分关键词。 3. 高级检索功能太弱 知网的高级检索功能太弱了，只包含主题、发表时间、文献来源、支持基金等几个选项，连最起码的期刊名称都没有。如果我想检索特定期刊的文献，还真是难。 当然，在专业检索功能中，有限定期刊的功能，但是有多少人用到专业检索功能呢？ 4. 没有特定检索 我们都知道 PubMed 有个根据PubMed号检索功能，一个PubMed号对应一篇文献。但是知网却没有，如果想检索特定的文献只能靠限定关键词来检索了。我的时候都花费在了限制关键词上了。 6. 没有引文格式 PubMed每篇文献都有详细的信息，如作者，页码起始，文献来源，期刊缩写。但是 知网 却简单的给出了一个题目作者和摘要。如果我想看一下这篇文章的起始页码，只能下载文献来自己查看一下。你特妈逗我玩吗，下载文献又不是免费的。因此引用中文文献时特别蛋疼，不仅要照顾中英文文献混排的问题，还要查看一下每篇文献的起始页码。 7. 不能用英文检索 即使我知道一篇中文文献的英文题目，用 知网 进行检索的话，也检索不到。真不明白知网怎么搞的，难道英文题目和摘要不包含在检索项目中？ 题后话 当然，上面所说只是个人体会，可能存在不正确的地方。因为我本人用知网检索文献的机会较少，对知网的具体用法可能存在了解不深的地方，因此出现误解也是可能的。但是知网作为中国最大的中文文献库，我...

虽然 Google Scholar搜索结果充斥着垃圾科学 ，但是作为一名研究人员，谷歌学术Google Scholar不要替代。 在google scholar上输入任何一个关键词，它给出相关的学术文章，按照引用次序排序，它直观地给出了你所关心的那个词在学术界的热度。google搜索的智能是这个星球上目前最好的，它几乎不出错。 针对每一篇学术文章，它给出了引用了该文章的其他文章，你可以追溯这篇文章引发的讨论。假设这篇文章有错误，你不会因为它的错误而被误导，一分钟以内，你能找到反驳的文章。 你可以搜索科学家的名字，它给出了该科学家所有的文章，按照文章的引用次数列表。比如在纳米材料界排名第一的华人科学家杨培东，你可以看到他的若干篇文章都有数千次被引用，这是一个科学家在同行中被认可的直接标志，你可以追溯引用了杨培东文章的每一篇文章。 越来越多的科学家建立了自己的google scholar页面。上图是华人女科学家庄小威的google页面。庄小威今年42岁，她不到30岁就拿到了哈佛大学物理系和化学系终身教授的职位。她的工作非常漂亮，可惜与今年的诺贝尔化学奖失之交臂。 庄小威的页面上有她的全部文章，可以按照引用次数或者时间排序，你可以看到她的代表作和最新作品。在右边，列出了她的文章被引用的总次数，我已经说了，这是一个科学家的影响力标志。此外还有两个参数：H-index和i-10 index. H-index是说一个科学家有多少篇文章被引用了多少次以上，庄小威有56篇文章被引用了56次以上，过去5年里，她有48篇文章被引用了48次以上。H-index综合的反映了一个科学家在其职业生涯的活跃程度和影响力，如果一个人发表了很多论文，但是没有影响，它的H-index会很低；如果一个人发表了几篇高影响的文章，但是没有继续发出声音，那么H-index同样会很低。在自然科学领域，一般H-index高于40的科学家，属于行业内非常不错的。一些顶尖科学家的H-index可能会上百。另一个参数是i-10 index，它描述了这个科学家有多少文章被引用了10次以上。此外，google scholar的页面还会给出每年引用次数的变化，你会看到，庄小威的影响力在逐年提升。 如果你是一个科学基金的评审人员，面对一个科学家，你可能会想用它的H-index作为参考，因为它告诉了你这个科学家在行业内到底影响力...

Google Scholar 是世界上最大的和使用人数最多的学术搜索引擎之一。科研动力曾对 谷歌学术微软学术和百度学术搜索功能比较 ，认为谷歌学术搜索还是最好的学术搜索引擎。但是 谷歌学术 搜索结果中存在着大量的垃圾科学。 Google Scholar搜索结果中存在垃圾科学的原因分析 Google Scholar 搜索结果中存在垃圾科学的最大原因是谷歌学术 Google Scholar 主要的目的是最大可能的索引杂志所发表的文章，但是Google Scholar又不能区分哪些杂志是野鸡杂志，因此大量的野鸡杂志所发表的垃圾科学文章就被索引并展现在搜索结果中。如 垃圾杂志的出版帝国SCIRP (Scientific Research Publishing) 一文中提到的「Basic Principles Underlying Human Physiology」一文就要以在Google Scholar搜索到。 另外，这也与Google的搜索机制有关。如我们利用精确搜索一篇文章的题目或者知名专家的文章，谷歌学术搜索可以给出很不错的答案。但是如果我们利用模糊搜索，Google会自动进行断词，进行分词搜索，谷歌学术搜索又索引了大量的野鸡杂志，因此在搜索结果中可能包含大量垃圾科学。 垃圾科学 所谓的垃圾科学是一些 野鸡杂志 发表的一些「激进」科学，这些文章一般 经过同行评议即可发表。这些文章有以下特点： 大量的实验研究表明一种假说是错误的，但是却故意进行渲染这些假说，如声称疫苗是自闭症的病因，再如 垃圾杂志的出版帝国SCIRP (Scientific Research Publishing) 一文中声称HIV不是艾滋病的病因。 大量的实验研究表明一种假说是正确的，但是却故意否认这种假说，如否认世界气候正在变暖是不正确的。 另外，一些人利用低质量的期刊来发表自己的观点，包括 声称牵强的宇宙发现或者理论，但是却无法证明或者反驳。 出版一些很明显的伪科学，如研究发现外星人的踪迹。 利用期刊发布一些商业利益的文章，如宣扬未批准的新药。 滥用自己名下的分类协议的文章。 未来学术搜索引擎发展方向 科学是一个累积的过程，是在已有发现的基础上不断进行研究和前进的过程。如果垃圾科学大量的被引用和认可，今后的学者可能在研究中无意间就使用，并作为他们...

谷歌学术 微软学术和百度学术搜索功能比较。 谷歌学术搜索   Google Scholar 是最老牌的学术搜索引擎，而 微软学术搜索 Microsoft Academic Search 是微软新推出的学术搜索。但是在现今谷歌学术搜索大部分不能用的情况下，百度适时的推出了学术搜索 百度学术 。这三个学术搜索引擎功能之间有何差距，选择哪一个比较好？ 科研动力 为此时行了测试。测试从3个方面来进行：搜索的全面性、搜索的易用性和搜索功能性。 学术搜索的全面性 短关键词 现在分别是关键词「AIDS」和相应的中文「艾滋病」进行泛搜索看看这三个学术搜索的结果的全面性。 谷歌学术搜索 谷歌学术搜索 以「AIDS」为搜索得到226万个结果，而「艾滋病」为关键词进行搜索得到了23.5万个结果 微软学术搜索 微软学术搜索 以「AIDS」的关键词进行搜索，首先得到是AIDS这个杂志的详细情况。可以看到微软学术收录了AIDS这个杂志创刊于1925－2011年间的文献，其中这些年AIDS共发表了7855篇文章，被引96333次，自引5388次。 可是这不是我们希望得到的结果，我们希望得到的是以「AIDS」为关键词文章。没关系，在结果的最上面有一行提示「This page shows one journal best matching your query, you can find other results here .」，选择之后就是以「AIDS」为关键词的文献。可以看到微软学术搜索以「AIDS」为关键词搜出416765篇文献，比谷歌学术搜索的结果要少。 再以「艾滋病」为关键词进行搜索却发现一篇都没有命中，看来微软学术搜索只关注于英文文献，对于中文关键词的学术搜索结果不支持。 百度学术搜索 百度学术搜索 以「AIDS」为搜索得到14.2万个结果，这是三个学术搜索中结果最少的。 再以「艾滋病」为关键词进行搜索得到16.2万个结果，比微软学术搜索强，但是比谷歌学术搜索差。 长尾关键词 现在以Cell杂志发表的一篇文献的题目进行搜索看看，题目的名称是「The Rational Design of an AIDS Vaccine」。另外再以中华医学杂志发表的一篇「云南省抗病毒治疗病毒学失败的艾滋病患儿的基因型耐药性分析」文献题目测试中文搜索情况。 谷歌学术搜索 谷歌学术搜索 以「The ...

在查询文献时，除了常见的PubMed，Google学术搜索可能是最常用的搜索引擎。但是除了Google学术搜索，微软也有学术搜索Microsoft Academic Search，而且微软学术分析功能很强大，数据全面、清晰、动态、实时。 微软学术搜索Microsoft Academic Search 是由微软自己研发的一种搜索引擎，它不同于微软的Bing，Bing也可以搜索学术内容，但是并不局限于此。 微软学术搜索的查询结果排序主要是基于两个方面。1、查询关键词的相关性；2、微软自己的评级。下面简要介绍一下如何使用微软学术搜索。 搜索方式 首先进入微软学术搜索的入口 http://academic.research.microsoft.com/ ，微软学术搜索提供了一般搜索和高级搜索两个搜索方式。当然高级搜索与PubMed比起来根本没法比。 一般搜索直接在搜索框中输入关键词搜索即可 高级搜索可以限制作者、会议、期刊、组织、年代和DOI 其中还有个向下的箭头，可以定制更多的搜索内容。 当然如果你自己很牛X的话，可以一般搜索中直接编辑搜索式进行高级搜索，我不会，也记不住那么搜索式。 搜索结果 微软学术搜索的搜索结果比较简单明了，如以「Syphilis」为关键词搜索，可以得到如下界面。 ① 右侧的一栏可以看到每个学科的文献数量，可以点击再次搜索 ② 可以看到每篇文章的引用次数 ③ 可以看到每篇文章的发表杂志和年代 ④ 如果有免费全文的话会有提示并且可以直接下载 ⑤ 可以看到迄今为止共有多少类似的文献 ⑥ 右上方的「anytime」可以限制发表年代 ⑦ 可以订阅搜索结果，通过RSS阅读器及时了解此方面的最新进展 文献详细信息 如果微软搜索仅做到这些那太小儿科了，点击一篇文献进入详细页面，可以看到更详细的信息。 ① 可以看到本文历年的引用情况 ② 「Citation Context」可以看到哪些方面在什么地方引用了该文献。利用这个功能可以看看是不是有人乱引用 ③ 「Citations」可以看到都是哪些文章引用了本文献 作者详信息 点击作者可以进入作者详细页面，如这位大牛 可以看到这位大牛发表了226篇文章，曲线图表示了该牛人的文章被引用情况，总共被引用了2万多次。这位大牛从1912年～2012年共与2034名作者合作过。1912？！100岁了？！是不是有重名的？ 通过「E...

数字对象识别号（Digital Object Identifier，简称DOI）是一套识别数字资源的机制，包括的对象有视频、报告或书籍等等。它既有一套为资源命名的机制，也有一套将识别号解析为具体地址的协议。 发展 DOI 的动机在于补充URI之不足，因为一方面 URI 指涉的URL经常变动，另一方面，URI 表达的其实是资源所在地（即网址），而非数字资源本身的信息。DOI 能克服这两个问题。一个 DOI 识别号经过解析后，可以连至一个或更多的数据。但识别号本身与解析后导向的数据并不相干，也可能发生无法取得全部数据，只能得到相关出版品信息的情形。DOI 的解析协议见诸 RFC 3652 ， RFC 3651 描述命名机制， RFC 3650 描述的则是其架构。DOI 通过 Handle 系统解析识别号，但实际应用上大多是通过网站解析；例如连进网址 http://dx.doi.org/10.1007/s00223-003-0070-0 ，就能看到对应识别号 10.1007/s00223-003-0070-0 的论文信息或全文。 DOI简介 国际数字对象识别号基金会（International DOI Foundation）是成立于1998年的非营利组织，它是 DOI 系统的行政主体，目的在保障与 DOI 系统相关的知识产权，推广 DOI 的运用，并确保 DOI 系统的一切改进（如创造、维护、注册、解析与相关决策）能为全体注册者使用。 基金会由会员选出的理事会掌理，并设全职主席一名，负责活动计划与协调。所有有意参与电子出版与相关科技的组织皆可加入会员。 DOI码由前缀和后缀两部分组成，之间用「/」分开，并且前缀以「.」再分为两部分。举例明之，以下是一个典型的 DOI 识别号： 10.1006/jmbi.1998.2354 其中的「10.1006」是前缀，由国际数字对象识别号基金会确定。其中，「10」为DOI目前唯一的特定代码，用以将DOI与其他采用同样技术的系统区分开；「1006」是注册代理机构的代码，或出版社代码，用于区分不同的注册机构。后缀部分由资源发布者自行指定，用于区分一个单独的数字资料，具有唯一性；以书籍为例，它可能是 国际标准书号 。发布者可以选择以何单位进行注册，例如，一本书可以注册单一的 DOI，也可以依各章节分别注册，甚至独立注册其中的一个表格或...

数字对象识别号（Digital Object Identifier，简称DOI）是一套识别数字资源的机制，包括的对象有视频、报告或书籍等等。它既有一套为资源命名的机制，也有一套将识别号解析为具体地址的协议。 发展 DOI 的动机在于补充URI之不足，因为一方面 URI 指涉的URL经常变动，另一方面，URI 表达的其实是资源所在地（即网址），而非数字资源本身的信息。DOI 能克服这两个问题。一个 DOI 识别号经过解析后，可以连至一个或更多的数据。但识别号本身与解析后导向的数据并不相干，也可能发生无法取得全部数据，只能得到相关出版品信息的情形。DOI 的解析协议见诸 RFC 3652 ， RFC 3651 描述命名机制， RFC 3650 描述的则是其架构。DOI 通过 Handle 系统解析识别号，但实际应用上大多是通过网站解析；例如连进网址 http://dx.doi.org/10.1007/s00223-003-0070-0 ，就能看到对应识别号 10.1007/s00223-003-0070-0 的论文信息或全文。 DOI简介 国际数字对象识别号基金会（International DOI Foundation）是成立于1998年的非营利组织，它是 DOI 系统的行政主体，目的在保障与 DOI 系统相关的知识产权，推广 DOI 的运用，并确保 DOI 系统的一切改进（如创造、维护、注册、解析与相关决策）能为全体注册者使用。 基金会由会员选出的理事会掌理，并设全职主席一名，负责活动计划与协调。所有有意参与电子出版与相关科技的组织皆可加入会员。 DOI码由前缀和后缀两部分组成，之间用「/」分开，并且前缀以「.」再分为两部分。举例明之，以下是一个典型的 DOI 识别号： 10.1006/jmbi.1998.2354 其中的「10.1006」是前缀，由国际数字对象识别号基金会确定。其中，「10」为DOI目前唯一的特定代码，用以将DOI与其他采用同样技术的系统区分开；「1006」是注册代理机构的代码，或出版社代码，用于区分不同的注册机构。后缀部分由资源发布者自行指定，用于区分一个单独的数字资料，具有唯一性；以书籍为例，它可能是 国际标准书号 。发布者可以选择以何单位进行注册，例如，一本书可以注册单一的 DOI，也可以依各章节分别注册，甚至独立注册其中的一个表格或...

文献检索除了常见的 PubMed ， OVID ， EMBASE 以及各大出版公司的检索平台外，各搜索引擎也提供检索平台，可以进行学术搜索。本文就常见的学术搜索引擎或者文献检索平台作一简要介绍 Pub Med PubMed 再多语言也无法描述她的强大了。 PubMed 是一个免费的搜索引擎，是NLM所属的国家生物技术信息中心（NCBI）于2000年4月开发的，基于WEB的生物医学信息检索系统（ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ ），提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要。它的数据库来源有： MEDLINE 、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher等，数据类型：期刊论文、综述以及与其他数据库链接。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的支援，像是生化学与细胞生物学。 PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的连结。 PMC PubMed Central （ PMC ）免费全文期刊数据库，点击 PubMed 主页下边的 PubMed Central ，进入PMC主页（ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ ）。PMC是期刊文章全文的电子档案，提供其内容的免费检索和免费全文下载。PMC高级检索具有与PubMed相同的文献检索功能，且检索出的文章直接链接到免费全文，而 MEDLINE 联机数据库没有这一服务。 OV ID OVID 也很强大，但是这厮收费。OVID覆盖了1950至今的文献。OVID数据库系统是由美国 OVID 公司开发，其期刊全文数据库收录了1200多种由60多个出版商出版的科学、科技及医学期刊，收录年限由1993年至今，其中临床医学889种，行为科学与社会科学414种，生命科学327种，护理学88种，物理科学与工程学286种，心理与精神医学53种。 OVID 可以检索 MEDLINE 数据库，而且还可以其它诸职EBASE等多种数据库。 EMBASE.com EMBASE.com是 EMBASE 与 MEDLINE 强强联合而成的生物医学与药理学信息专业检索引擎。EMBASE.com将1974年以...

文献检索除了常见的 PubMed ， OVID ， EMBASE 以及各大出版公司的检索平台外，各搜索引擎也提供检索平台，可以进行学术搜索。本文就常见的学术搜索引擎或者文献检索平台作一简要介绍 Pub Med PubMed 再多语言也无法描述她的强大了。 PubMed 是一个免费的搜索引擎，是NLM所属的国家生物技术信息中心（NCBI）于2000年4月开发的，基于WEB的生物医学信息检索系统（ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ ），提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要。它的数据库来源有： MEDLINE 、OLDMEDLINE、Record in process、Record supplied by publisher等，数据类型：期刊论文、综述以及与其他数据库链接。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。它同时也提供对于相关生物医学资讯上相当全面的支援，像是生化学与细胞生物学。 PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的连结。 PMC PubMed Central （ PMC ）免费全文期刊数据库，点击 PubMed 主页下边的 PubMed Central ，进入PMC主页（ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/ ）。PMC是期刊文章全文的电子档案，提供其内容的免费检索和免费全文下载。PMC高级检索具有与PubMed相同的文献检索功能，且检索出的文章直接链接到免费全文，而 MEDLINE 联机数据库没有这一服务。 OV ID OVID 也很强大，但是这厮收费。OVID覆盖了1950至今的文献。OVID数据库系统是由美国 OVID 公司开发，其期刊全文数据库收录了1200多种由60多个出版商出版的科学、科技及医学期刊，收录年限由1993年至今，其中临床医学889种，行为科学与社会科学414种，生命科学327种，护理学88种，物理科学与工程学286种，心理与精神医学53种。 OVID 可以检索 MEDLINE 数据库，而且还可以其它诸职EBASE等多种数据库。 EMBASE.com EMBASE.com是 EMBASE 与 MEDLINE 强强联合而成的生物医学与药理学信息专业检索引擎。EMBASE.com将1974年以...

PMID和PMCID的区别在于编号的系统不一样，PMID是 PubMed 为每一篇文献给予的特定编号，而PMCID是PMC为每一篇文献给予的特定编号。有PMID号码的文献一定会有PMCID号码，而有PMCID号码的文献并不一定有PMID号码。 在 PubMed 查询文献的时候，经常会看到PMID和PMCID号码，而有的文献只有PMID号码，而没有PMCID号码。两者之间有何区别和联系？兴趣驱使，研究了一下。 PMID PMID是NIH（ National Institutes of Health ，美国国立卫生研究院）为PubMed搜索引擎中收录的文献的一个编号。PMID的作用类似于书籍的国际标准书号(ISBN)，或者人的身份证，每一篇文献对应的一个PMID号码，通过PMID号码我们就可以找到唯一对应的文献。 PubMed 收录了多少文献，就有多少PMID号码。因此PMID号码会一直增加下去。 我们可以在 PubMed 查询一下，PMID号码为1的是一篇1975年发表于Biochem Med的文献：Formate assay in body fluids: application in methanol poisoning。作者是Makar AB。 那是不是 PubMed 收录的最早的文献就是1975年的？事实并不是如此，在PubMed上可以查到1950年的文献，比如这篇：AYRES JC , FEEMSTER RF. Serologic tests in the diagnosis of infectious diseases. N Engl J Med. 1950 Dec 28;243(26):1034-43. 但是它所对应的PMID号码是：14785777。 具体怎么编码的我想应该是从1975年文献就开始电子化了，或者1975年PubMed成立，就从当年的文献开始编号PMID。而之前的文献是经过电子化后又后来编入的，因此PMID号码就大。另外一个原因可能是MEDLINE只收录了1975年以后文章，PubMe根据随MEDLINE的文献进行编号。而1975年以前的文献是逐步加入的。但是具体原因我不清楚，只是猜测而已。 迄今为止，PMID号码已达8位数，打头数字是2。 如果知道PMID号码，可以直接在 http://www.ncbi.nlm.nih.go...

PMID和PMCID的区别在于编号的系统不一样，PMID是 PubMed 为每一篇文献给予的特定编号，而PMCID是PMC为每一篇文献给予的特定编号。有PMID号码的文献一定会有PMCID号码，而有PMCID号码的文献并不一定有PMID号码。 在 PubMed 查询文献的时候，经常会看到PMID和PMCID号码，而有的文献只有PMID号码，而没有PMCID号码。两者之间有何区别和联系？兴趣驱使，研究了一下。 PMID PMID是NIH（ National Institutes of Health ，美国国立卫生研究院）为PubMed搜索引擎中收录的文献的一个编号。PMID的作用类似于书籍的国际标准书号(ISBN)，或者人的身份证，每一篇文献对应的一个PMID号码，通过PMID号码我们就可以找到唯一对应的文献。 PubMed 收录了多少文献，就有多少PMID号码。因此PMID号码会一直增加下去。 我们可以在 PubMed 查询一下，PMID号码为1的是一篇1975年发表于Biochem Med的文献：Formate assay in body fluids: application in methanol poisoning。作者是Makar AB。 那是不是 PubMed 收录的最早的文献就是1975年的？事实并不是如此，在PubMed上可以查到1950年的文献，比如这篇：AYRES JC , FEEMSTER RF. Serologic tests in the diagnosis of infectious diseases. N Engl J Med. 1950 Dec 28;243(26):1034-43. 但是它所对应的PMID号码是：14785777。 具体怎么编码的我想应该是从1975年文献就开始电子化了，或者1975年PubMed成立，就从当年的文献开始编号PMID。而之前的文献是经过电子化后又后来编入的，因此PMID号码就大。另外一个原因可能是MEDLINE只收录了1975年以后文章，PubMe根据随MEDLINE的文献进行编号。而1975年以前的文献是逐步加入的。但是具体原因我不清楚，只是猜测而已。 迄今为止，PMID号码已达8位数，打头数字是2。 如果知道PMID号码，可以直接在 http://www.ncbi.nlm.nih.go...