筛选文献摸索中

原创 已于 2023-10-11 16:35:18 修改 · 277 阅读 · 0 ·
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#学习方法

于 2023-09-20 14:44:38 首次发布
文章讲述了作者在2023年分别在谷歌学术、WebofScience、dblp等学术数据库中的检索经验，强调了不同平台的检索规则差异，包括布尔逻辑、截词、短语检索以及特殊字符的使用。还提到了Nature、Science、PNAS和PECS等知名期刊的检索模式指南。

1、2023.9.20上午8:30->11:30

筛了一上午，筛了20篇文章。

1.1 收获：

谷歌学术：

  • 检索模式和知网类似，and <=> *；or <=> +
  • 不知道为何，搜文献到一半就说流量异常，非常影响体验.
    • 点击为什么会这样，进行人机认证，就可以了。
  • 谷粉学术是用来搜国内的
  • 待探索其他的检索模式

Web of Science：

dblp

  • 检索词：(sok$ | surver | review | challenge | trend) & different priva
    • 为什么会有&, 官网没说逻辑与是&
    • 这是我看B站上的，&后面跟主题就是了。
  • $是单词的精确匹配的意思。模糊匹配就单词不写完，如priva
  • 逻辑或是|，逻辑与是[空格]或者&，千万不要用and
  • A-B，那么就是A先出来B后出来
  • 如果按照期刊检索，可以这样输入：
    venue:IEEE Trans. Knowl. Data Eng. & 主题
  • dblp检索的是title名等那一row；不是主题
  • 检索模式参考文献：

dblp检索模式
How to use the dblp search?

2、2023.10.11

2.1 nature的检索模式

参考文章:Nature数据库检索指南

  • 词和词默认之间的关系是AND的关系
  • 布尔逻辑和截词检索
    在这里插入图片描述
  • 短语检索
    在这里插入图片描述
    eg. nonlinear ("network security" OR "cyber security")

2.2 Science

在这里插入图片描述
位置就在Science高级搜索中

2.3 PNAS

官方帮助

2.4 PECS

DeepSeek 赋能科研：从文献挖掘到成果传播的全链路革新
邓邓子的博客
05-07 1064
随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek 在科研领域展现出巨大应用潜力。本文系统探讨 DeepSeek 在科研领域的多维度应用。在文献综述撰写中，它可高效完成文献检索筛选、框架生成；在科研思路启发方面，能激发创新思维，辅助数据分析与模型构建；于科研成果展示与传播，可实现成果可视化、拓展传播渠道并提升传播效果。同时，文章也剖析了 DeepSeek 应用面临的数据安全等挑战，并对其未来发展进行展望，旨在为科研工作者利用 DeepSeek 开展研究提供参考与借鉴。
如何阅读和找到契合课题的文献（paper）
专注于计算机研发知识和资讯分享
09-04 318
四个层次。第1-2句，点明研究的背景，通常是xxx很重要，但是xxx还不足。第3句，是核心句，一句话说明本文的亮点，或者说是核心成果，并呼应上面不足。接下来的几句，是展开来介绍本文的详细的成果——发现了什么、证明了什么、测试了什么等等。最后的1-2句是总结升华，往往会说明以上的结果对于小领域、大领域有什么科学和工程上的意义。
mendeley中如何重复引用同一篇参考文献_免费文献管理器 Mendeley，其实比你想象的好用！...
weixin_39844481的博客
11-22 1299
作为科研搬砖者，相信大家都知道文献管理器到底是一个多重要的搬砖小推车。然而，Mendeley 作为文献管理器，好多小伙伴都不了解，认为它只是一个插入文献的单一工具，但其实 Mendeley 比你想象的好用很多。Mendeley 可以帮我们解决以下问题：1）下载的文献，如何作特别的标记、以便于不同方式的快速检索？2）写多篇论文，如何整合在不同文件夹，便于管理？3）写 SCI 论文时，如何按照杂志要求...
关于如何阅读英文文献（干货详解）
a063225的博客
04-26 6544
vcxv 介绍的很不错的一篇文章。先码后看。 NO.1 一.如何进行文献检索 我是学自然科学的，平时确实需要不少外文文献，对于自然科学来讲英文文献检索首推Elsevier，Springer等。虽然这些数据库里面文献已经不算少了。但是有时还会碰到查不到的文献，而这些文献的数据库我们所在研究所或大学又没有买，怎么办？我基本通过以下向个途径来得到文献。 1．首先在Google 学术搜索里进行搜索，里面一...
参考文献怎么找：高效查找与筛选参考文献的实用方法指南
wisfile001的博客
11-18 381
这绝对是我的基础标配，用途最广，就像学术界的搜索引擎。我通常用它来进行初步的、泛泛的检索，看看某个方向到底有多少相关研究。虽然很多全文不能直接下，但它会贴心地把所有能下载的源站（比如作者主页、机构仓储）都列出来，给我们提供“薅羊毛”的线索。这是我追前沿、看趋势的必备神器。痛定思痛后，我摸索出了 “速读 + 精读” 结合的方法，还用到了 AI 摘要工具。只需输入一句话，WisPaper就能在短时间内检索成千上万篇文献，并自动筛选出最相关的必读论文，帮助科研新人和资深学者快速锁定研究重点，节省大量阅读时间。
怎样利用Google、SCI、Ei筛选文献
乐在其中/Leo在其中
12-14 1725
google 谷歌 谷歌对于很多人不陌生，因为它的使用很类似我们的国货百度网站。但是它功能不仅仅局限于网页搜索，它的书籍检索和学术检索功能，对于查找专业科技信息很有帮助，而且效率远比网页检索高。使用谷歌来找文献，不会有高校IP限制这类说法，只要是网上有的共享文献，均可查找到。这也是我首推谷歌的原因，毕竟我们大家不会一辈子呆在象牙塔不出来。SCI 科技引文检索该数据库是知名的汤姆森集团王牌产品。它收...
mendeley引用参考文献不显示_免费文献管理器 Mendeley，其实比你想象的好用！
weixin_39624816的博客
12-23 2900
作为科研搬砖者，相信大家都知道文献管理器到底是一个多重要的搬砖小推车。然而，Mendeley 作为文献管理器，好多小伙伴都不了解，认为它只是一个插入文献的单一工具，但其实 Mendeley 比你想象的好用很多。Mendeley 可以帮我们解决以下问题：1)下载的文献，如何作特别的标记、以便于不同方式的快速检索？2)写多篇论文，如何整合在不同文件夹，便于管理？3)写 SCI 论文时，如何按...
计算机维护与维修论文文献,论文参考文献的真实性维护
weixin_39632291的博客
07-15 305
论文参考文献的真实性维护参考文献是科技论文的重要组成部分，缺乏准确规范参考文献的科技论文是不完善的。目前，由于期刊的标准化要求不断提高，对参考文献的著录质量要求也在慢慢提高，但是许多作者对于参考文献的著录并没有引起足够的重视，仍存在与原文年、卷、期不符，甚至杜撰参考文献的现象，从而产生了一些不良后果。了解参考文献的重要作用，掌握参考文献的著录规则，对参考文献作用的发挥具有重要意义。1、参考文献在科...
毕业论文文献综述写作技巧，超级详细！
weixin_42009785的博客
07-27 2022
一文搞定论文的文献综述！
科研文献工具Histcite介绍
TwcatL
10-18 568
导师给研究方向，课题就是简单的一句话，几个字，其余的一切都要靠自己摸索，所以会搜索文献是一项极其影响效率和工作质量的技能。我研一也上过一门类似的讲科研文献检索，整理的课程，老师讲了web of science网站本身的文献分析技巧，也讲了对领域文献的跟踪订阅，但当时没有体会到这些技能的美妙之处，现在马上研二，磕盐压力越来越大，发现必须要对领域的文献有更加透彻深入的理解。这个工具是某个失眠的夜里在知乎上逛到的。第二天到教研室就下载了一个，果然不错。可以通过它大概的把握一个领域的上下几十年。
20201124-文献管理入门之Mendeley
eternalapple的博客
11-25 3032
小目录前言Mendeley是什么？1. 组织整理文献Mendeley桌面版界面新增文献拖放文件或文件夹添加特定的文件或文件夹手动创建从其他软件导入2. 边浏览网页边做学术安装使用3. 引用文献进阶玩法1. 建立你的学术社交网络2. 小组Journal Club3. 追踪热点参考资料Mendeley[Mendeley Guides](https://www.mendeley.com/guides)关于文献管理的一点心得体会 前言 喜欢Mendeley的网站风格，简洁又清晰 像把大象装冰箱一样简单的安装教.
交流中的收获-250508
zhangrelay的专栏
05-08 969
在2025年4月和5月，我与大量学生进行了深入交流，发现知识传授相对容易，但独立解决问题能力的提升却极为缓慢。固定知识可以快速掌握，而高效随机应变的能力则需要长期积累。此外，我探讨了周期与“固化”观念，指出上升和下降周期是自然规律，社会“固化”更多是制造焦虑的工具。在下降周期中，应保持冷静，提升自我，为下一个上升期做好准备。AI在项目设计和论文撰写中可作为高效辅助工具，但需结合人类智慧，通过人机协同实现效率与质量的双重提升。
NeurIPS 2025 | TANDEM：基于双层优化的数据配比学习方法
京东零售技术的博客
12-04 586
本文入选顶会NeurIPS 2025大型语言模型的能力很大程度上取决于各个领域的训练数据。优化特定领域数据的混合比例可以建模为双层优化问题。本文将该双层优化问题简化为单层惩罚形式，并使用一组孪生模型进行求解：一个使用原始数据训练的代理模型和一个使用额外数据训练的动态更新的参考模型。本文提出的方法，基于孪生模型的双层数据混合比例优化 (TANDEM)，通过孪生模型的差异来衡量数据有效性：能从额外数据中获益更多的领域其权重应该被上调。与先前的方法相比，TANDEM 提供了理论保证和更广泛的适用性。
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