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一、什么是跨库检索?

跨库检索(Cross-Databasesearch)是一个以多个分布式异构数据源为检索对象的数据检索系统，又称为多数据库检索、集成检索或联邦检索。

简单来说，就是输入一次检索词，系统同时在几个数据库中查找。

扩展资料

为了通过Internet向用户提供信息服务，越来越多的信息情报服务中心（如图书馆、院校、科研单位等）购买或建设了各类网络数据库。然而由于这些网络数据库提供厂商的多方性，产生了数据库标准和结构的差异性。

人们不得不自己了解各个数据库的使用方法和限制，通过不同的工具和协议与之交互，汇集表达不一的处理结果，这无疑带来了极大的不便，跨库检索为了解决这个问题而诞生和发展。

跨库检索的意义：

跨库检索可以在检索文献时在多个数据库同时检索，比如说在CNKI中可以同时在学位论文数据库、期刊论文数据库、会议论文数据库中同时选择多个数据库进行检索，可以极大提高查全率和查询效率。

二、查找期刊论文的数据库有哪些

查找期刊论文的数据库有：SCI（科学引百文索引）、EI（工程索引）和SSCI（社会科学引文索引）。

一、SCI（科学引百文索引）

是自然科学领域基础理论学科方面的重要的期刊文摘索引数据库，创建于1961年，由美国科学情报研究所（ISI）编制。

利用SCI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重要的学术成果信息；SCI还被国内外学术界作为制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。

二、EI（工程索引 ）

创刊于1884年，是美国工程信息公司（EngineeringinformationInc.）出版的著名工程技术类综合性检索工具。EI检索具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。

EI作为世界领先的应用科学和工程学在线信息服务提供者，一直致力于为科学研究者和工程技术人员提供最专业、最实用的在线数据、知识等信息服务和支持。

三、SSCI（社会科学引文索引）

社会科学引文索引，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。

期刊论文重复率的要求及结构

一、期刊论文重复率的要求

初级期刊论文一般要求的论文查重重复率在30％，初级职称指定的重复率要求会宽松一些，所以相对也会容易一点。中级期刊研究论文重复率一般规定在20%，中级会计职称进行论文会比初级技术职称等等，所以论文重复率要求会严格控制一些。

高级期刊论文一般要求在10％左右的重复率，我们可以看到，重复率要求较低的话，那么阶段也会相对高一些。

二、期刊论文的基本结构

封面：期刊论文的封面通常包括论文的标题、作者信息、期刊信息等；摘要：摘要是论文的简述，应当概括论文的目的、方法、结果和结论；关键词：关键词是论文的核心概念，应当清楚、简明地表达论文的内容。

引言：引言是论文的背景介绍，应当阐述论文的研究背景和意义，并简要介绍研究的现状和进展；方法：方法部分应当详细描述研究的方法和步骤，包括研究对象、研究设计、数据收集和分析方法等。

结果：结果部分应当描述研究的结果和发现，并使用图表、表格等工具进行表述；讨论：讨论部分应当对研究的结果进行解释和分析，并将研究结果与其他研究进行比较和对比；结论：结论部分应当总结研究的结果和发现，并提出研究的意义和局限性。

如何精确查找某一范围的外文文献？

查文献看似很简单，在搜索引擎中输入想要查找的关键字，点击搜索就完成了~

这样做确实没问题，但是在现在浩如烟海的信息面前，这样查出来的文献需要我们耗费大量的时间来筛选过滤才能找到我们想要的目标，或者就是像题目中所说的，关键词不恰当导致搜不到文献。

这里我们就教大家一些文献搜索的高级技巧，帮助大家在文献搜索第一步就将范围精确缩小，后面我们还会介绍一个神器，你只需要输入一篇论文，他就可以帮你将这篇论文引用和相关的论文都给你找出来，再也不怕找不到文献读了~

一、PubMed高级检索技巧

1.基本检索

①布尔运算

也叫逻辑运算，即“与”、“或”及“非”，对应“AND”、“OR”及“NOT”，注意必须为大写字母，分别对应交集、联集和差集。

如我们需要检索“人参皂苷在治疗冠心病的应用”，这时可提取两个关键词“人参皂苷”和“冠心病”，就可以使用[ginsenosidesAND“coronaryheartdisease”]进行检索。

需要注意的是，逻辑算符具有优先顺序，优先级为：NOT>AND>OR。

②括号（）

使用逻辑算符进行检索时，如果需要改变优先顺序，就可以添加括号，类似于数学中的逻辑，括号内的先运算。如使用[GinsenosidesAND（"Cervicalcancer"OR"coronaryheartdisease"）]和[GinsenosidesAND"Cervicalcancer"OR"coronaryheartdisease"]进行检索的结果数量有明显的差距。

③星号*

截词符号，指在检索词的适当位置截断。使用截词检索可对关键词的一个局部进行检索，检索结果为凡满足这个词局部中的所有字符（串）的文献，使用截词检索可有效提高查全率。如[chemotherap*]可查到[chemotherapy]、[chemotherapautic]、[chemotherapeutical]等不同的词性拼法。

④引号“”

如果关键词包含多个词，不想分开，可以使用引号包覆词组进行检索。如我们直接使用“coronaryheartdisease”进行检索，检索结果会将三个单词分开，检索结果可能并不是我们想要的。

添加引号进行检索，检索结果就精准了许多。

2.限定检索

使用更细节的检索方法可以更精准地获取文献，如引入作者、期刊名、文章发表时间等。要实现这样的功能，可在检索时引入字段标记。比如我们要查询“MarchantI”这个作者的文章，可以使用“MarchantI[au]”进行检索，其中“au”表示“author”，即作者，这样检索结果均为该作者发表的文章了。

再比如我们使用“STAT3[ti]”进行检索，表示检索结果中文献的标题必须有关键词“STAT3”，其中“ti”表示“title”，即标题。

3.高级检索

在检索框下方点击“Advanced”可进入高级检索界面，在高级搜索条件下，我们可以通过添加具体条件和运用逻辑符号更加精确地检索想要的文献。

高级检索界面主要包含三个部分，很容易理解。

?第一个部分“Addtermstothequerybox”可下拉式选择检索方式，可以很容易的实现组合检索；

?第二部分“Querybox”为自主书写检索式进行检索，我们在第一部分设置检索时，这里会自动生成检索式，当然也可自己直接书写检索式；

?第三部分“HistoryandSearchDetails”记录了检索历史和检索式，我们也可将自己的检索式保存，下次可直接使用。

比如我们需要检索发表在JEnzymeInhibMedChem期刊上且标题含有“STAT3”的文献，可以如下设置：

4.Mesh主题词检索

主题词检索也是PubMed常用的检索方式，比基本检索更具优势。主题词检索一般包括主题词和副主题词两部分，主题词是将文献研究的主要论点概括成（标引）一个或多个规范化的语词。副主题词是对主题词的某一特定方面的限定，具有专指性。

在PubMed首页可以找到“MeSHDatabase”的入口，点击该链接可进入主题词检索界面。

比如以糖尿病“DiabetesMellitus”进行检索，在检索结果界面找到自己要检索的主题词；

这里我们点击第一条结果“DiabetesMellitus”，在该界面可以查看副主题词和主题词的其他信息。副主题词可以添加多个，也可以不添加。我们这里勾选“diagnosis（诊断）”和“therapy（治疗）”；

然后在页面右侧的“PubMedSearchBuilder”工具块点击“Addtosearchbuilder”生成检索式，之后点击“SearchPubMed”进行检索即可。

如果还需要加入其它检索条件，可以利用历史检索模块，进行逻辑组配再检索。

二、文献探索和信息挖掘的线上可视化工具ConnectedPapers

下面给大家介绍一款文献探索和信息挖掘的线上可视化工具ConnectedPapers

（
https://www.connectedpapers.com/），它将相关领域已发表论文进行关联分析。

运用ConnectedPapers检索文献非常方便，目前支持文章标题、DOI号、以及arXiv、SemanticScholar和PubMed多种来源文章的URL检索。

在ConnectedPapers上我们输入一篇典型文章，获取相关领域的论文可视化图表，辅助我们快速了解该领域的热点、趋势和动态。

在某些领域，近期发表的论文由于被引量少较难追踪，但ConnectedPapers可以让我们轻松发现最近的一些重要文章。

图1ConnectedPapers首页

来源：网页截图，如无特殊说明

本文图片均源于网页截图

下面介绍一些简单用法

1）输入目标文章标题/DOI/URL（关键词亦可）

以小编最近在看的一篇2009年发表在Soilbiologybiochemistry文章为例。输入文章标题——“Arbuscularmycorrhizalfungicontributeto13Cand15Nenrichmentofsoilorganicmatterinforestsoils”。

图2文章检索界面

2）点击“Buildagraph”来生成可视化图片：

这个过程视相关文章数目而定，数目越多耗时越长，一般情况下1-2分钟足矣。

3）分析结果解读：

如图所示，我们把结果界面划分为3个区块。

图3相关文献分析可视化结果

①最左侧为相关文献名列表。

第一篇文章即我们输入的originalarticle。默认依据文章与原始文章之间的相似度排序，相似度越大越靠前。如需查看列表文章的详细属性，可以点击“Expend”转到列表视图。在此视图下，我们可以根据文章发表年份及被引量等进行重新排序。若想回到图片视图，点击“Collapse”即可。

图4文献分析结果的List视图

②中间为可视化图形。

看不懂图片可以直接点击帮助图标，每一个节点代表一篇文献，节点大小表示文献被引量多寡，节点颜色由浅入深表示年代由远及近，节点之间连线越深暗示两篇文献之间相似度越高，同时相似度高的文献会在图片中聚集在一起。具黑色环带的节点示原始文献，鼠标滑过非原始文献的节点均会产生白色环带予以区分。

图5可视化图形案例

案例展示了相关领域的41篇文章，最早可追溯到

1996年，其中2006年Rilling等发表的文章

“Mycorrhizasandsoilstructure”被引次数最多

③最右侧为指定文章的详细信息。

包含了标题、作者、发表年份、被引量、参考文献数目及摘要。点击“Paperdetails”链接到“SemanticScholar”学术搜索引擎，可以在线预览图表（这一点可以说是非常nice了），甚至可以直接获取全文。

图6SemanticScholar文献简介界面

有意思的是，点击页面左上角的“Priorworks”，中间一栏跳转为本文的背景文献，辅助研究者追本溯源。蓝色部分示意直接引用的文献，而白色部分表示虽未被直接引用但内容密切相关的文献。点击“Priorworks”中的文献名称将在左侧相关文献名列表中高亮所有引用过该文献的文章。而在左侧点击一篇相关文献，“Priorworks”中将高亮该文章所引用的所有文章。

图7“Priorworks”界面截图

相信大家也都猜到了，点击“Derivativeworks”可以查看引用了以上图谱中文章的文献，便于我们掌握最新动态。玩法和“Priorworks”类似，不再赘述。

图8“Derivativeworks”界面截图

本文介绍了两种文献检索的高阶技巧和工具，应该能够帮助各位刚刚接触科研的小伙伴找到自己想要的文献了~大家快快试用起来吧~

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