一三大检索工具及相关数据库介绍
1三大检索工具简
科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从 1987 年起,每年以国外四大检索工具 SCI 、ISTP 、Ei、ISR 为数据源进行学术排行。由于 ISR(《科学评论索引》) 收录的论文与 SCI 有较多重复,且收录我国的论文偏少因此,1993年起不再把 ISR 作为论文的统计源。而其中的 SCI 、ISTP 、 Ei 数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。
SCI ,即《科学引文索引》,是自然科学领域基础理论学科方面的重要期刊文摘索引数据库。它创建于1961 年,创始人为美国科学情报研究所所长 Eugene Garfield(1925915)利用它,可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自 1945 年以来重要的学术成果信息;SCI 还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。
ISTP ,即《科学技术会议录索引》,创刊于 1978 年,由美国科学情报研究所编制,主要收录国际上著名的科技会议文献。它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学 、化学、物理学等学科。从 1990-2003 年间, ISTP 和 ISSHP( 后文将要讲到 ISSHP) 共收录了 60 , 000 个会议的近 300 万篇论文的信息。
Ei,即《工程索引》,创刊于 1884 年,由 Elsevier Engineering Information Inc 编辑出版。主要收录工程技术领域的论文(主要为科技期刊和会议录论文 ) ,数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。
2与三大检索工具相关的其它数据库介绍
SSCI,即《社会科学引文索引》,创刊于 1969 年,收录数据从 1956 年至今;是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了历史学、政治学、法学、语言学、哲学、心理学、图书情报学、公共卫生等社会科学领域。
A&HCI,即《艺术与人文科学引文索引》,创刊于 1976 年,收录数据从 1975 年至今;是艺术与人文科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了考古学、建筑学、艺术、文学、哲学、宗教、历史等社会科学领域。
ISSHP ,即《社会科学和人文会议录索引》,创刊于 1979 年,数据涵盖了社会科学、艺术与人文科学领域的会议文献。这些学科包括:哲学、心理学、社会学、经济学、管理学、艺术、文学、历史学、公共卫生等领域。
xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
二.如何利用三大检索工具等数据库检索相关主题文献
1.利用SCI、SSCI、A&HCI数据库检索相关主题文献
(1) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词获得相关主题文献
(2) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词,然后对检索结果进一步分析获得相关主题文献
(3) 通过往TOPIC和SOURCE TITLE检索入口同时输入检索主题词获得相关主题文献
例子:往TOPIC中输入"nano",同时往SOURCE TITLE 中输入"ARTIFICIAL CELLS BLOOD SUBSTITUTES AND IMMOBILIZATION BIOTECHNOLOGY or BIO-MEDICAL MATERIALS AND ENGINEERING or BIOMATERIALS or CELLULAR POLYMERS or DENTAL MATERIALS or JOURNAL OF BIOACTIVE AND COMPATIBLE POLYMERS or JOURNAL OF BIOMATERIALS SCIENCE-POLYMER EDITION or JOURNAL OF BIOMATERIALS APPLICATIONS or JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH or JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN MEDICINE or MACROMOLECULAR BIOSCIENCE", 利用上面的检索式,可以检索出SCI网络版2002年数据库收录"MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS"类的文章102篇。
2.利用ISTP数据库检索相关主题文献
可以通过TOPIC、SOURCE TITLE、CONFERENCE相结合的方式来检索
3.利用Ei数据库检索相关主题文献
例子:检索医学领域中含有 "pipe" 的文献
如果仅仅用 "pipe" 检索在所有字段中检索,会命中 4 万多条记录;即使同时限制在 TITLE 中检索,结果也有 1 万多条,数据冗余太大。这时,可以考虑从学科的角度进行限制检索:
先检索到从 Ei Thesaurus 中检索医学类目:
Medicine : 4616 , Medical care : 4617 , Medical imaging : 4611 , Medical problems ,
Medical supplies : 4621 , Medical computing : 7235 , Medical diagnosis , Medical education ,
Medical equipment , Medical monitoring : 4622
利用 "Expert Search" : (4611 wn CL OR 4616 wn CL OR 4617 wn CL OR 4621 wn CL OR 7235 wn CL) AND (pipe wn TI) 命中 500 多条记录,因 7235 类与计算机应用有关,命中记录中有许多看不出是与医学有关的,可以考虑将该类去掉检索。结果就比较令人满意。
4利用 SCOPUS 数据库检索相关主题文献
该数据库提供了学科限制,因而相对容易。
三如何利用三大检索工具等数据库检索论文收录情况
1利用三大检索工具等数据库检索单位 / 集体论文收录情况
以清华大学为例
(1)利用 SCI 数据库检索单位 / 集体论文收录情况
(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)
(2)利用 ISTP 数据库检索单位 / 集体论文收录情况
(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)
(3)利用 Ei 数据库检索单位 / 集体论文收录情况
利用作者索引或用复杂检索,但效果均不好。
(4)利用 SCOPUS 数据库检索单位 / 集体论文收录情况
AFFIL(100084 AND tsinghua)
(5)利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索单位 / 集体论文收录情况
三个数据库均提供机构检索入口,可以查找单位 / 集体论文收录情况。
2利用三大检索工具等数据库检索个人论文收录情况
以周远翔老师的论文为例子 ( 见附录 ) :
(1)利用 SCI 数据库检索个人论文收录情况
作者的文献 ( 文章或报告 ) 共有 104 篇,在这些文章中,他的合作者包括以下八人: N Yoshimura, 关志成, H Katoh, 严萍,梁曦东,李光范, M Nifuku, Atsushi Satake
构建检索式: (zhou yx or yunxiang z) and (Yoshimura n or guan zc or zhicheng g or Katoh h or yan p or ping y or liang xd or xidong l or li gf or guangfan l or Nifuku m or Satake a or Atsushi S)
在 AUTHOR 字段中输入上述检索式,命中 9 条记录。与作者提供的论文核对后发现:这 9 条记录全是作者本人的论文。
还有几篇文献是作者单独完成的,对于这些文献,需要单独处理。
(2)利用 ISTP 数据库检索个人论文收录情况
与检索 SCI 数据库类似,用同样的检索式和同样的方法即可。
在 AUTHOR 字段中输入上述检索式,命中 14 条记录。与作者提供的论文核对后发现:这 14 条记录全是作者本人的论文。比作者事先查好的 12 篇还多 2 篇。
(3)利用 Ei 数据库检索个人论文收录情况
在高级检索中输入 (Ei 数据库作者标引与 SCI 有很大不同: Ei 一般要将姓和名写全,而 SCI 是要求姓写全,名用第一个字母 ) :
(zhou, yx wn AU OR zhou, yuanxiang wn AU OR yuanxiang, z OR yuanxiang, zhou OR zhou, y-x wn AU OR zhou, yx wn AU) AND (Yoshimura wn AU OR guan, zc wn AU OR guan, z-c wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x-d wn AU OR liang, xd wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l wn AU OR li, gf wn AU OR li, gf wn AU OR li, g-f wn AU OR guangfan, l wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU)
命中 19 条记录,这与读者自己检索的 27 条记录相差 8 条。
后经检查,发现漏检的 8 条记录中,有 7 条作者是 "zhou, y" ,有一条是 "zhou, yuanxing" 。所以,用上述检索式会漏掉一部分记录;因而我们应再修改一下检索式:
把上述检索式修改为: (zhou, y wn AU OR yuanxiang, z OR yuanxiang, zhou) AND (Yoshimura wn AU OR guan, zc wn AU OR guan, z-c wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x-d wn AU OR liang, xd wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l wn AU OR li, gf wn AU OR li, gf wn AU OR li, g-f wn AU OR guangfan, l wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 34 条记录,从中找出了作者有 27 篇文献被 Ei 数据库收录。
需要说明的是:利用第一个检索式基本上可以比较准确地检索到作者的文献。只所以利用第二个检索式,是考虑到 Ei 数据库在数据标引过程中可能出现的小的差错,可以基本上没有遗漏地检索出作者所有被 Ei 数据库收录的文献。
(4)利用 SCOPUS 数据库检索个人论文收录情况
(5) 利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索个人论文收录情况
xiaoxinsue 2006-06-03 10:35
四如何检索论文被引用情况
1检索单位 / 集体论文被引用情况
(1)利用 SCI 、 SSCI 、 A&HCI 检索论文被引用情况
从收录的角度检索,例子:
(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)
(2)利用 SCOPUS 检索论文被引用情况
(3)利用《中国期刊网》检索论文被引用情况
备注: CSSCI 、《中国科技论文引文统计分析数据库》均没有提供按单位 / 集体检索论文被引用情况的入口。
2检索个人论文被引用情况
(1) 利用SCI、SSCI、A&HCI检索论文被引用情况 从收录的角度检索,例子:
(2) 利用SCOPUS检索论文被引用情况
(3) 利用CSSCI、《中国科技论文引文统计分析数据库》、《中国期刊网》检索论文被引用情况
五核心期刊投稿导引
1期刊评价及评价工具
关于期刊评价,目前国内学术界有两种观点:一是核心期刊评价法,二是期刊综合评价梯度法。前者简称“ 0/1 法则”,后者简称“综合法则”。两种法则都是以传统的情报学文献离散定律、引文分析定律等为理论依据的。只是“综合法则”涵盖了“ 0/1 法则”,更加强调梯度的概念。 期刊评价的工具,国外以 JCR(Journal Citation Reports) 为代表,国内以《中文核心期刊要目总览》、《中国科技期刊引证报告》和《中国学术期刊综合引证报告》为代表。《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》是“0/1 法则”评价的结果,《中国学术期刊综合引证报告》是“综合法则”评价的结果。
2 核心期刊的内涵及国内、国际核心期刊外延的界定
核心期刊的概念可以用一句话来概括:某一学科中高水平、高影响力的期刊。不难看出,核心期刊有两个主要特性:一是学科性,二是学术性。
一般情况下,核心期刊都是在某一个学科范围内来界定的某一个学科的核心期刊,到另一个学科就不一定是核心期刊 ( 当然,综合性学科的核心期刊,如 NATURE 、 SCIENCE 等例外 ) 。
核心期刊的学术性主要要是以期刊影响因子来测定的。关于影响因子,有两种统计方法:一种是三年统计法,一种是中期统计法。按三年统计法得出的结果就是目前我们常说的影响因子 (IF: Impact Factor :某一种期刊在第三年得到的引文数与该刊前两年的总论文数之比。 ) ,按中期统计法得出的结果叫 “ 中期影响因子”(MIF: Median Impact Factor 某一种期刊的引文累计达到 1/2 时,引文数与此时的总论文数之比 ) 。
3如何向国内、国际核心期刊投稿
投国际刊物,请参考 JCR( 包括科技版和社科版 ) ,选择自己想要找的学科类目,按照影响因子排序,挑选适合的刊物。然后在《乌利希国际期刊指南》网站查找刊物的地址或网站信息,登陆刊物的网站,查找在线投稿信息。
投国内刊物,请参考《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》,从中选择自己想要找的学科类别,然后按照影响力,挑选适合的刊物。投稿地址信息可以参考工具书《中文核心期刊要目总览》,也可以登录“中国期刊网”,查找刊物的投稿信息。
在向核心期刊投稿的过程中,需要注意的事项:
(1)尽量不要投增刊。
(2) 单位署名要规范。写清华大学要同时写上 Beijing, Peoples Republic of China 这在 SCI 中尤其要注意。
六SCI 收录期刊
SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。美国科学情报研究所通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源,而且每年略有增减,从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。
ISI所谓最有影响力的研究成果,指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此,作为一部检索工具,SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法,而设置了独特的"引文索引"(Citation Index)。即通过先期的文献被当前文献的引用,来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。
SCI 以上做法上的特点,使得 SCI 不仅作为一部文献检索工具使用,而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被 SCI 收录的论文总量,反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平;个人的论文被 SCI 收录的数量及被引用次数,反映他的研究能力与学术水平。
SCI 的出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库,现在还发行了互联网上 Web 版数据库。个人通过网络就可以对 sci 期刊目录进行搜索和查找,相关链接如下:
SCI 收录期刊 ( 按字母 ) :
>
ODX是一种基于诊断的数据管理/交互/共享的方案。
该阶段管理数据的特点是:
1、数据不保存。因为当时计算机主要用于科学计算,对于数据保存的需求尚不迫切。
2、系统没有专用的软件对数据进行管理,每个应用程序都要包括数据的存储结构、存取方法和输入方法等。程序员编写应用程序时,还要安排数据的物理存储,因此程序员负担很重。
3、数据不共享。数据是面向程序的,一组数据只能对应一个程序。
扩展资料:
此阶段的特点:
1、数据结构化。在描述数据时不仅要描述数据本身,还要描述数据之间的联系。数据结构化是数据库的主要特征之一,也是数据库系统与文件系统的本质区别。
2、数据共享性高、冗余少且易扩充。数据不再针对某一个应用,而是面向整个系统,数据可被多个用户和多个应用共享使用,而且容易增加新的应用,所以数据的共享性高且易扩充。数据共享可大大减少数据冗余。
3、数据由DBMS统一管理和控制。数据库为多个用户和应用程序所共享,对数据的存取往往是并发的,即多个用户可以同时存取数据库中的数据,甚至可以同时存放数据库中的同一个数据。
参考资料来源:百度百科-数据管理技术
SQL语言集数据查询(data query)、数据 *** 纵(data manipulation)、数据定义(data definition)和数据控制(data control)功能于一体,充分体现了关系数据语言的特点和优点。其主要特点包括:
1综合统一
SQL语言集数据定义语言DDL、数据 *** 纵语言DML、数据控制语言DCL的功能于一体,语言风格统一,可以独立完成数据库生命周期中的全部活动,包括定义关系模式、录入数据以建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列 *** 作要求,这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境,例如用户在数据库投入运行后,还可根据需要随时地逐步地修改模式,并不影响数据库的运行,从而使系统具有良好的可扩充性。
2高度非过程化
非关系数据模型的数据 *** 纵语言是面向过程的语言,用其完成某项请求,必须指定存取路径。而用SQL语言进行数据 *** 作,用户只需提出“做什么”,而不必指明“怎么做”,因此用户无需了解存取路径,存取路径的选择以及SQL语句的 *** 作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担,而且有利于提高数据独立性。
3面向集合的 *** 作方式
SQL语言采用集合 *** 作方式,不仅查找结果可以是元组的集合,而且一次插入、删除、更新 *** 作的对象也可以是元组的集合。
非关系数据模型采用的是面向记录的 *** 作方式,任何一个 *** 作其对象都是一条记录。例如查询所有平均成绩在80分以上的学生姓名,用户必须说明完成该请求的具体处理过程,即如何用循环结构按照某条路径一条一条地把满足条件的学生记录读出来。
4以同一种语法结构提供两种使用方式
SQL语言既是自含式语言,又是嵌入式语言。
作为自含式语言,它能够独立地用于联机交互的使用方式,用户可以在终端键盘上直接键入SQL命令对数据库进行 *** 作。作为嵌入式语言,SQL语句能够嵌入到高级语言(例如C、PB)程序中,供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下,SQL语言的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的使用方式的作法,为用户提供了极大的灵活性与方便性。
关系数据库的标准语言是SQL。
SQL (英文全称:Structured Query Language),结构化查询语言是关系数据库的标准语言。1974年由 Boyce 和 Chamberlin 提出,1979年IBM公司首次在其关系数据库系统 System R上实现了SQL。1986年由ANSI批准成为美国国家标准。随即由ISO批准成为国际标准。历经两次修改(SQL-89,SQL-92)。
SQL功能包括:查询(Query)、 *** 纵(Manipulation)、定义(Definition)和控制(Control)四个方面,是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。目前,几乎所有的关系数据库管理系统都支持SQL。
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