大神是如何快速检索到核心文献的?

2016-11-25 11:29 来源:生物学霸 作者:丁香园站友 endosome
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科技文献浩如烟海,如何从海量的文献里面,找到核心文献,是每个 Researcher 都面对的问题。

核心文献,或者参考价值高的文章,不在于作者是什么级别的,不在于文章发表于什么等级的期刊,更不在于杂志的影响因子多高。

最核心的原则只有一个,就是单位时间内,被全球其他学者引用的次数。

那么怎样获得一篇文章的被引用次数?主要的工具有三个,Google scholar ( 免费)、ISI WOS ( 收费)和 Scopus(收费)。

既然 google scholar 是免费的,那么就先说说它。

利用 google 的检索语法(网上可搜索),设置最合理的检索词后,展开结果。例如使用「mucosal vaccine」进行检索,得到 204 000 项结果。每个检索结果下面有「被应用次数 (cited by)」一项。

一般说来,被引用超过 100 次的,当属质量上乘的文献了(当然如果碰见黄禹锡那样的情况就当属意外了)。

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免费的当然不错,但是也有不足的地方。第一是不能按照被引次数排序;第二,是不能看出引用的文献来自综述还是来自 Research Paper。被综述文章所引用的意义不大,尤其是被引用于这样的地方「xxxx has been reported(Ref: 77-85,87)」。

为了弥补这个缺陷,需要结合 ISI Web of Science (WOS) 进行分析。在 WOS 里面,可以按照引用次数进行排序,并且可以限定特定时间内,这样就可以看到该文章在单位时间内被引用的次数。

而且,WOS 内还可以设定过滤,把引用文献限定在「Research Paper」,而不是 Review 里面。Scoups 的功能和 WOS 有些重复,在此不再赘述。

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那么,一篇文章在 Review 里面被引用,这样的引用是否没有含金量呢?也不绝对。如果某文章被 Bentham 的「Current」系列综述所引用(http://benthamscience.com),当然多数没有多大含金量。

但是如果在 Nature Reviews 系列和 Trends 系列被引用,并且在参考文献里面,被黑体标出,那么这样的文章基本都是 keynote papers,是值得阅读的(这其中的区别不在于两个杂志档次不一样,而在于稿件来源不同)。

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除了被引次数外,另外一个可以参考的指标,是 BioMed Central 所出版的新型线上研究辅助工具 Faculty of 1000 Biology 和 Faculty of 1000 Medicine。

Faculty of 1000 是新世纪洞悉海量文献的工具,经由 5 000 多位专家学者的建议,提供目前世界上最重要的生物学论文及研究趋势。特色是收录每篇具有科学价值的文献,而不考虑这些文献在哪里发表;每篇文章都包含专家所给的评论,并评定文章的类別。

它的主要特色:提供科学家不断更新的会员指南,获得特定研究领域中重要的论文信息;重要论文的评价依据是以其科学成就而非在哪些期刊发表;提供研究者超过 5 500 名顶尖科学家的一致推荐;有系统地组织并评价大量的科学论文信息。

在 Pubmed 里面可以设置过滤条件,从而可以看到哪些文章被 F1000 所点评。应该说,被选入加以点评的,多是精品文献。

我个人使用这个服务已经好几年了,初始选入的文章质量以及点评本身,都是可圈可点的。但是近两年感觉质量有下降趋势,「互粉」的点评好像多了起来。即便如此,仍然具有一定的参考价值。

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许多朋友过分依赖影响因子挑选文章,这种习惯不是太好。即便是 CNS 这些顶级杂志文章上的结果,也经常发生不能重复的情形(http://blog.sciencenet.cn/blog-265205-523023.htm),所以文章的质量和影响因子没有绝对的关系。

很多学生物的都知道上海生科院的 Cell Research 杂志已经晋身细胞生物学的顶级杂志之一,但是对于许多常年从事细胞生物学的科学家来说,Cell Research 的声望并不及老牌的 Journal of Cell Biology。同样的例子,见于病毒学领域的新贵 Plos Pathogen 和老牌的 Journal of Virology。

闲话少述,这里强调的是,无论哪种等级的杂志,编辑推荐出来加以评论的(比如 Journal of Virology 每期的 Research Highlights),或者什么本期导读,或者在 Pubmed 里面显示 Comment   的,都是值得一读的文章。比如 Nature 及其子刊里面经常对本刊或者其它刊物上的某篇文章加以点评,这些文章都值得一读。

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此外,在社交工具广泛讨论的文献,也多是值得一读的文献。和国内的微信、微博充斥了娱乐、商业推广和鸡汤文不同,Twitter、Facebook 和 Google Plus 上有许多有价值的专业信息。

比如,国外许多知名出版社或者期刊,甚至生物试剂厂家都在 Twitter 和 Facebook 上都有自己的账号,他们经常推荐可读的文章。

此外,某些领域的顶级学者在这些 SNS 工具上也频繁发文,这些都或可回首一览。你可以就自己感兴趣的话题在这些 SNS 内进行搜索,获得感兴趣的文章(他们自己的搜索功能有限,一般我用「site:twitter.com」,在 google 内搜索)。

论坛里 wangqiujv 战友写道:

「我个人比较喜欢用 pubmed,一般都是先用 MeSH 搜索主题词,然后用 Limits 选择 Free Full Text、Animals、Languages、Type of Article 等选项,在 Preview/Index 选项卡中利用检索语法找到 10 篇左右的文献,然后再找这个领域的专家或专业机构,锁定一篇有用的文章后,再使用 related articles 找出相关文献。」

的确,TA 的方法很专业,但是中间关键的信息没有写清楚:如何锁定一篇有用的文章?所以,这个话题,归根到底,需要自己的专业知识的积累,以及对本专业顶级机构和学者的洞悉。

此外,不推荐由公众媒体报道的文章,原因是记者毕竟相对比较外行,他们习惯于挑选大众所熟悉和感兴趣的内容进行报道,而且结论未必准确。

总结一下上述可以锁定核心文献的方法:

第一,文章他引的次数;

第二,在顶级综述杂志里面,被黑体标出的文章;

第三,所在专业顶级期刊的编辑导读;

第四,在 Pubmed 里面被行业内杂志评论的文章;

第五,知名出版社在社交工具上推荐的文章;

第六,被 F1000 推荐的文章。

应该避免的两个误区,一是盲从于 Impact Factor ( 影响因子从来只是国内单位人事处和科研处的量化指标),二是盲从于大众媒体的报道。

这是我个人的浅薄见识,期待大家批评指正,并且提出更多的办法。让我们一起进步!

编辑: 冯宁

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