Что такое Google Scholar и зачем она молодому ученому 2237
Благодаря развитию информационно-коммуникационных технологий заниматься наукой стало значительно легче. Исследователи получают доступ к неограниченному числу материалов – от последних работ авторитетных коллег до древних первоисточников. Одни находятся в свободном доступе, другие – в ограниченном, но с любым материалом можно ознакомиться, не покидая рабочего места.
Проблемой информационного общества является отбор источников. В Интернете данных много, нужно лишь отсеять качественные и достоверные. Самый простой способ не ошибиться – искать в нужном месте. Понятное дело, что уважающие себя ученые не надеются обнаружить что-то стоящее в социальных сетях или блогах. Но мы подскажем, как проложить наиболее прямой и понятный путь к научной информации. В этом нам поможет система Google Scholar.
Общие сведения о Google Scholar
Google Scholar (или «Академия Google») – это поисковая система, ориентированная только на научные публикации. Все выдаваемые ею ссылки приводят исключительно к материалам, индексируемым в каких-либо наукометрических базах.
Google Scholar сама по себе наукометрической базой не является: это лишь инструмент поиска по ним. Хотя, если статья там индексируется, это свидетельствует об определенном уровне качества.
Проще говоря, если вы вводите запрос в стандартную поисковую строку в Google, то попасть можете куда угодно: все зависит от того, как постарались SEO-оптимизаторы. У Scholar же – другой алгоритм. Здесь для индексации материалов нужны не столько ключевые фразы (хотя их важность умалять не станем), сколько попадание в РИНЦ, Scopus, Web of Science и другие базы.
Основные возможности
Ключевое назначение Google Scholar – это поиск научных материалов. Причем осуществлять его можно как по тематикам в целом, так и более конкретно – по названиям и авторам. Преимущества ее как поисковой системы:
- Гарантия качества результатов. Пользователь может быть уверен, что ему не попадется шлак Глобальной сети.
- Возможность находить все материалы по теме в одном месте. Не нужно посещать несколько ресурсов для поиска по разным наукометрическим данным (ведь не все, что включено в Web of Science, найдется в Scopus и РИНЦ и наоборот).
- Подбор собственной библиотеки в персональном аккаунте. Интересующие статьи не потеряются.
- Отслеживание цитирования собственных работ. Складывается более полная картина, чем при анализе упоминаний отдельно по разным наукометрическим базам.
- Самопрезентация. «Академия Google» более широкие возможности для представления ученого в Интернете, что способствует его узнаваемости и, как следствие, повышению цитируемости.
Удобно, что работа с Google Scholar – абсолютно бесплатная. Для поиска даже регистрация необязательна. Авторизация через google-аккаунт необходима для заполнения профиля и формирования библиотеки.
Чем отличается от Elibrary
Как уже отмечалось, Google Scholar – это не наукометрическая база, поэтому параллелей с РИНЦ проводить не стоит. Зато сразу напрашивается ассоциация с Elibrary. Но и с этим ресурсом у «Академии» сходств не так много, больше – различий:
- Географический масштаб. В Elibrary большую часть занимают публикации в русскоязычных изданиях. Google Scholar аккумулирует материалы со всего мира и практически на всех языках.
- Охват баз. В Elibrary это преимущественно РИНЦ и русскоязычный сегмент Web of Science (RSCI). Google Scholar индексирует WoS полностью, Scopus, AGRIS, Chemical Abstracts Service, PubMed, MathSciNet имногиедругие.
- Уровень. В Elibrary могут попасть любые материалы. Фильтруются они ступенчато: более-менее приличные включаются в РИНЦ, а самые «сливки» – в его ядро. В Google Scholar публикаций, не индексируемых в наукометрических базах, нет вовсе.
В обоих системах можно вести личные библиотеки (в Elibrary это называется «подборки») и заполнять личные профили с функцией отслеживания публикационной активности. Только в профиле автора на «Академии» в силу большего масштаба материалов бывает больше.
Обзор интерфейса
Интерфейс сервиса – достаточно скромный. На главной странице мы видим поисковую строку, а под ней – набор ссылок на актуальные материалы. Эта статья была написана в июле 2021 года, когда одной из самых «горячих» тем был COVID-19. Соответственно, именно о нем Google Scholar предлагал почитать в первую очередь.
Эти ссылки вели действительно на авторитетные публикации: отчеты Центра по контролю и профилактике заболеваний, подборку статей Медицинского журнала Новой Англии, «Ланцета» и других рецензируемых медицинских журналов.
В верхнем левом углу – две ссылки: на профиль пользователя и его библиотеку (они же дублируются в раскрывающемся меню), в правом – кнопка «Войти», позволяющая авторизоваться через Google-аккаунт.
Профиль нужно заполнить, чтобы отслеживать свои публикации. Заполняется он в три этапа:
- Имя, место работы, область интересов, e-mail, личная страница (при наличии).
- Статьи, присутствующие в Google Scholar (на данном этапе нужно добавить хотя бы одну, иначе на следующий шаг перейти не получится).
- Необходимые настройки (в том числе касающиеся автоматического обновления списка статей).
В самом меню также есть сервисные кнопки, касающиеся оповещения и настроек. Самое интересное – в разделе «Показатели». Там можно найти самые цитируемые публикации за последние 5 лет. Кликнув по показателю «h-индекс» каждой из них, пользователь видит все статьи, в которых она упоминалась. Таким способом легко находить работы по схожей тематике.
Как искать материалы и формировать собственную библиотеку
Для добавления первой публикации в личную библиотеку достаточно найти ее по поиску. Он может быть обычным или расширенным по таким параметрам:
- авторам;
- изданиям;
- годам;
- точным вхождениям ключевых слов.
Искать можно по заголовкам или непосредственно по текстам. В поисковой выдаче по каждой найденной работе указываются:
- заголовок;
- автор;
- журнал, где она опубликована;
- год выпуска.
Ниже идет аннотация или ее фрагмент – аналог сниппета в обычной поисковой выдаче. Под ней будут кнопки: «звездочка» означает «сохранить», «кавычки» – «цитировать». Если статья проиндексирована в нескольких версиях (например, из разных баз), можно развернуть их все.
Когда интересующая работа найдена, для добавления в библиотеку нужно нажать на «звездочку» под сниппетом. Конкретную версию выбирать не придется – сохраняется работ как таковая. Потом она будет отображаться на вкладке «Моя библиотека».
В библиотеке сохранится не сама статья (текст или pdf-файл), а ссылка на сайт, где ее можно найти. Это может быть Elibrary, Cyberleninka, EBSCOhost, CEEOL и другие библиотечные ресурсы, а также сайты самих журналов. Причем нет гарантий, что по ссылке найдется полнотекстовая версия: иногда дело ограничивается мета-данными.
Также рекомендуем прочитать
Обзор лучших статей «Молодого ученого» №35 (325)
Рада представить вам очередной обзор статей с наиболее качественными мета-данными. Приятно замечать, что рекомендации, приведенные в прошлые разы, не остались незамеченными. Авторы чутко прислушиваются к ним и заметно повышают качество своих работ.
Как написать идеальную аннотацию к научной статье
Десять шагов на пути к отличной аннотации.
Как интеллект-карты помогут вам написать научную статью
Главная идея интеллект-карт в том, чтобы смоделировать, нарисовать мысли, которые летают по нейронам нашего мозга. Ученые бьются над тем, чтобы понять, как мы думаем. В нашей голове явно лежат не абзацы текста, нумерованные или маркированные списки. Там все организовано как-то иначе. Есть гипотеза, что наши мысли работают примерно вот так, если их нарисовать на листе бумаги.
Обсуждение