Поисковые системы научной литературы

Академия Google, или Google Scholar

https://scholar.google.ru/

 

Представляет собой часть поисковой системы Google. Реализуя на практике слоган "Стоя на плечах гигантов", Google Scholar позволяет находить научные работы из рецензируемых источников на всех оперируемых системой языках. «Академия Google2 позволяет найти исследование, наиболее точно соответствующее Вашему запросу среди огромного количества научных трудов, включая статьи крупных научных издательств, архивы препринтов, публикации на сайтах университетов, научных обществ и других научных организаций. Используя единую форму запроса, можно выполнять поиск в различных дисциплинах и по разным источникам: прошедшим реценизирование статьям, диссертациям, книгам, рефератам и отчетам, опубликованным издательствами научной литературы, профессиональными ассоциациями, высшими учебными заведениями и другими научными организациями.

Обладает простым и дружелюбным интерфейсом и является бесплатным ресурсом.

Ищет статьи в том числе и на русском языке.

Рассчитывает индекс цитирования публикаций и позволяет находить статьи, содержащие ссылки на те, что уже найдены. В точки зрения реальных показателей цитируемости для русскоязычных авторов очень интересен, т. к. в него включено максимальное количество научных журналов на русском языке. Поиск статей осуществляется введением искомых слов (словосочетаний) в строку поиска.

Есть возможность расширенного поиска - кнопка в правом углу поисковой строки.

Если нужны только оригинальные работы, т. е. список только интерактивных ссылок, то в результатах поисках можно отключить опцию "Показать цитаты".

Ранжирует результаты с помощью комбинированного алгоритма, который действует так, как это "делают исследователи", учитывая полный текст, автора, известность издания, количество цитирований, рейтинг журналов, в которых была опубликована статья и в которых опубликованы ссылающиеся статьи.

Благодаря функции "Похожие статьи", Академия Google представляет список тесно связанных статей, отсортированных по тому, как они похожи на первоначальный результат, но с учетом их значимости.

«Академия Google» индексирует ресурсы открытого доступа, интернет-сайты, а также издательские сервисы, предоставляющие доступ к публикациям на коммерческих условиях.

Кроме того, этот поисковик осуществляет поиск по электронным каталогам библиотеки, функционирующим в онлайновом режиме и поддерживающими формат OpenURL. В зависимости от настроек сервера библиотеки просмотр каталога может быть доступен как всем желающим, так и только зарегистрированным пользователям библиотеки. Русская версия «Академии Google» включает поиск по электронному каталогу Государственной публичной научно-технический библиотеки (ГПНТБ).

Регистрация в «GoogleScholar» откроет следующие возможности: узнать число цитирований; найти похожие статьи; найти все версии статьи; сохранить статью в библиотеку; цитировать статью в формате ГОСТ. А самое главное – регистрация дает возможность учитывать цитирование собственных статей. При этом учитывается не только общее количество цитирований, но и рассчитываются свои собственные индексы цитирования, включая индекс Хирша, выводится динамика цитирований. Зарегистрированный пользователь может создать свой профиль, сделать его доступным для всех, кто будет просматривать его работы. Это позволяет установить более тесные контакты с коллегами во Всемирной паутине, ведь Google-академия индексирует научные статьи и журналы многих издательств по всему миру. Практика показывает, что наукометрические данные, предоставляемые этой базой, как правило, не ниже тех, которые поступают от других баз данных. В некоторых организациях информацию, предоставляемую Google Академией, принимают во внимание при оценке публикационной активности ученого.

 

---

Microsoft Academic

http://academic.research.microsoft.com/

Через платформу индексируется около 250 млн. публикаций, среди которых научные статьи, книги и отдельные главы, патенты, тезисы.

Принцип Microsoft Academic гласит «research more, search less» (исследовать больше, искать меньше), что подтверждается функциональными возможностями сервиса. Здесь можно потратить минимум времени на поиск самых значимых и ценных для исследователя работ. Это полезная поисковая онлайн-платформа для:
- магистрантов и аспирантов, которые хотят расширить область своих исследований, найти различные подходы к решению исследуемой проблемы, познакомиться с разными авторами по своему направлению, узнать о предстоящих конференциях;
- кандидатов наук и других опытных ученых, чтобы следить за новинками в их областях знаний, узнавать о новых исследователях и актуальных разработках, подбирать для себя новые направления исследований.
С помощью Microsoft Academic можно:
Находить литературу по своей тематике. В базе ресурса числится более 250 млн. авторов, 25 тысяч научных организаций, почти 245 млн. публикаций, почти 5000 материалов конференций. В базу входят и те документы, которые не попадают в индексы научного цитирования.
Составлять подборки из отобранных материалов. На сервисе есть возможность сохранения найденных публикаций, что позволит возвращаться к ним в любое удобное время.
Анализировать сводные данные по авторам, публикациям, журналам. На площадке не представлена традиционная библиография, что открывает для исследователя возможность анализировать информацию, а не просто ссылаться на нее.
Работать с Microsoft Academic Graph. Платформа предлагает различные способы обработки получаемых данных, что будет полезно тем, кто умеет работать с API и анализом больших объемов информации.
Ресурс англоязычный, найти на нем информацию на русском языке невозможно.
Чаще всего поиск нужных материалов через поисковые системы осуществляется по ключевым словам. Ресурсы находят публикации, в которых есть совпадения по требуемым ключам и предлагают пользователю выборку тематических запросов. Это очень удобно, так как помогает быстро отобрать необходимые материалы и отсеять ненужные. Так работают поисковики Scopus, Web of Science, РИНЦ и Google Scholar.
Обычные поисковые системы, такие как Яндекс, Google, также дополнительно предлагают материалы, которые могут быть интересны пользователю. Проблема таких площадок заключается в том, что исследователи не всегда четко знают, какие слова следует ввести в окно поиска, чтобы получить интересующую выборку. Поэтому исследователь тратит много времени на поиск нужных материалов и не всегда находит то, что требуется.
Microsoft Academic позволяет решить эту проблему благодаря семантическому поиску информации. То есть платформа учитывает не только конкретные слова и фразы из запроса, но и другие данные, имеющие отношение к ключу, так называемое семантическое ядро. Это очень удобный и эффективный способ как раз для работы с научными текстами, поскольку в большинстве случаев ученые используют специальные термины, имеющие конкретное значение, что позволяет более точно создавать выборки.
Семантический поиск дает ученым следующие возможности:
увидеть новые публикации по своей тематике исследований, которые в других поисковых системах оказываются в конце списка выдачи результатов;
подобрать новые ключевые фразы, чтобы в дальнейшем проверить их по другим поисковым запросам.
Искать интересующую информацию на Microsoft Academic можно через поисковую строку, расположенную в правом верхнем углу на главной странице платформы. В окне указывают автора, тему исследований, название журнала или конкретное ключевое слово.

---

BASE: Bielefeld Academic Search Engine

http://www.base-search.net/index.php?l=en

 

Одна из крупнейших в мире поисковых систем, специализированных на поиске научных документов открытого доступа в Интернете. Оператором BASE является библиотека университета Билефельда (Германия). Это поисковик международного проекта Open Archives Initiative, позволяющего владельцам электронных библиотек обмениваться данными о своих собраниях. Проект является частью движения Open Access, ставящего своей целью повысить уровень доступности научной информации. В рамках этого проекта авторы получили платформу для распространения своих работ в международной академической среде, которая помогла им ограничиться минимальными затратами и избавила от длительного ожидания публикаций в традиционных научных журналах. Ценность поисковика BASE в том, что его платформа обеспечила создание сводного ресурса, объединяющего европейские электронные библиотеки, специализирующиеся на учебной и научной информации.

Кроме свободных ресурсов, Бейс обращается к собственной индексной базе веб-сайтов и базам данных, поэтому в результатах поиска могут попадаться ссылки и на платные ресурсы. Примерно к 75% информации доступ полнотекстовый.

В поиск включаются только качественные академические ресурсы. Система находит ресурсы из «невидимого» веба, которые не ищут коммерческие поисковые машины. В результате поиска – полные биографические данные. Доступна мобильная версия. Поиск на разных языках – в том числе и на русском.

Предлагается режимы простого и расширенного поиска. В простом режиме проводится полнотекстовый поиск, а для уточнения запроса доступна опция переключения сферы поиска между ресурсами BASE и поиском по базе Google Scholar через интерфейс BASE. В режиме расширенного поиска можно ограничить условия поиск по конкретным данным (автор, заглавие, тема), а также по  географическому региону и году издания публикаций. Здесь также можно определить тип контента. Бейс проводит поиск статей, книг, текстов лекций, тезисов докладов, карт, видео- и аудиофайлов. В систему BASE интегрирован тезаурус, так что при обработке запроса вполне реально получить релевантные результаты сразу на двух десятках европейских языков, а также списки синонимов и близких терминов, что позволяет качественно уточнить запрос.

---

ScienceResearch

http://www.scienceresearch.com/scienceresearch/

 

Бесплатный и общедоступный поисковик по научным ресурсам, обладающий рядом интересных особенностей. Он осуществляет полнотекстовый поиск примерно в трехстах базах данных, электронных библиотек и других источников научных публикаций, называемых здесь «коллекциями». Это журналы многих крупных научных издательств, таких как Elsevier, Highwire, IEEE, Nature, Taylor & Francis и др., открытые научные базы данных: Directory of Open Access Journals, Library of Congress Online Catalog, Science.gov и Scientific News.

Основные свойства ScienceResearch — объединенный поиск и кластеризация при выводе результатов поиска.

Технология «объединенного поиска» позволяет не собирать собственную индексную базу, а работать в режиме реального времени с большим количеством внешних подключаемых баз данных.

Поступивший запрос ScienceResearch отправляет во все поддерживаемые коллекции. Затем отбрасываются дублирующиеся записи и определяются наиболее релевантные результаты – по собственному алгоритму. В результате формируется страница выдачи, доступная просмотру для пользователя. При составлении запросов допустимы употребление логических операторов и поиск точной фразы.

Если во время просмотра пользователем страницы результатов поиска в какой-либо из внешних баз появляются новые записи, подходящие под условия введенного запроса, система выведет соответствующее сообщение и предложит дополнить выдачу новыми результатами.

Режим расширенного поиска позволяет вести его по конкретным признакам (например, заглавию, автору публикации), а также ограничить выдачу определенными годами или конкретной научной дисциплиной. Список основных дисциплин выводится на боковой панели поисковика. Можно выбрать одну или несколько коллекций, куда и будет отправлен Ваш запрос. В бесплатной версии ScienceResearch предлагается выбор не из всех доступных коллекций, а только из нескольких основных.

Для уточнения запросов система ScienceResearch использует кластерные технологии. Результаты работы алгоритма демонстрируются на боковой панели страницы выдачи. Кроме тематических кластеров предлагаются разделы, группирующие статьи по авторам, источникам публикаций и по другим подобным признакам. Благодаря соответствующим меню легко сортировать выдачу по различным признакам, а также переключаться в режим просмотра результатов, полученных из какой-либо одной коллекции.

---

Directory of Open Access Journals (DOAJ)

http://www.doaj.org

Директория журналов в открытом доступе охватывает бесплатные, полнотекстовые, научные рецензированные журналы по различным категориям, на многих языках. В настоящий момент общее количество журналов в DOAJ составляем почти 10000 названий, но поиск на уровне статей (на сентябрь 2017 г.) возможен только в немногих более 7000 журналах.
Каталог задуман как исчерпывающий источник информации обо всех научных и академических журналах открытого доступа, использующих систему контроля качества для обеспечения высокого уровня содержащихся в них материалов.

---

Semantic Scholar 

https://www.semanticscholar.org/

Semantic Scholar - поисковая система, использующая искусственный интеллект для поиска научных работ: публикаций, результатов научных исследований и изображений.

Разработан в Институте искусственного интеллекта Аллена, выпущен в ноябре 2015 года. По сравнению с Google Scholar и PubMed, Semantic Scholar предназначен для быстрого выделения наиболее важных документов и определения связей между ними. По состоянию на январь 2018 года, поисковая область составляет более 40 миллионов статей по информатике и биомедицине.