Одним из ключевых навыков в научной деятельности является поиск литературы по интересующей теме. Мы — современные ученые и студенты — живем в счастливое время интернет-технологий, когда и сами научные статьи, и громадные библиотечные каталоги стали доступны онлайн. Остается только научиться ими пользоваться. У #thinkcognitive есть на этот счет несколько полезных советов.
Для поиска научной литературы существует очень много инструментов. Главные — это базы данных, такие как EBSCOhost и ScienceDirect. Кроме того, существует поисковик Google Scholar, созданный специально для поиска академических статей и книг. Последний проще в использовании (Google есть Google), но им не стоит ограничиваться — сами базы данных позволяют организовать намного более гибкий и мощный поиск. Для того чтобы быстрее научиться работать с базами данных, можно просмотреть короткие видеоуроки. Например, здесь — http://support.epnet.com/training/tutorials.php — можно найти подробные EBSCOhost Tutorials, а здесь —http://help.sciencedirect.com/Content/tutorials/sd_menu.html — ScienceDirect Tutorials.
И несколько советов:
1. Начинайте с поиска обзорных статей. Специально для #горячихюныхкогнитивных существуют журналы Trends in Cognitive Science и Trends in Neurosciences, где с большой вероятностью можно найти обзор (ы) по вашей или по близкой теме. Ссылки, приведенные и систематизированные в обзорной статье — и есть ваш стартовый список релевантной литературы. Названия цитируемых статей не нужно искать вручную — базы данных позволяют со страницы исходной статьи открыть ее «References» и получить полный список.
2. От обзорной или просто хорошей статьи по теме можно пойти и в другую сторону — найти, какие еще статьи на нее ссылаются. Таким образом можно узнать о более свежих исследованиях. Для такого поиска в базе данных или Google Scholar нужно найти кнопку «Citations» или «Cited by».
3. Помимо этого, базы данных часто предлагают автоматизированные подборки «related articles» или «recommended articles». Они обладают всеми недостатками автоматизированных подборок, но мимо них тоже не стоит проходить.
4. Для того, чтобы наиболее эффективно составлять поисковые запросы, обратите внимание на используемую терминологию. Бывает, похожие вещи в чуть разных областях или школах называются по-разному. Пробуйте разные формулировки и их сочетания, экспериментируйте.
5. К вопросу о формулировках — полезно научиться составлять поисковые запросы с использованием логических операторов. AND, OR, NOT, кавычки и звездочки должны стать вашими лучшими друзьями. Их использование чуть варьируется от системы к системе, так что об этом тоже стоит осведомиться в Help или Tutorials. Использование логических операторов очень экономит время и значительно повышает эффективность поиска.
6. Выдачу по любому запросу в базах данных можно сохранять — так вы не будете тратить время и силы на запоминание сложного поискового запроса. Кроме того, можно (и нужно!) подписаться на оповещения (Alerts) — как только появится новая статья, подходящая под ваш однажды составленный запрос, база данных сообщит вам об этом.
7. Потратьте время на то, чтобы научиться пользоваться библиотекой своего университета и ее электронными ресурсами. Особенно это важно для поиска полнотекстовых версий статей. Например, студенты и сотрудники СПбГУ имеют доступ ко всем журналам APA через базу данных EBSCOhost.
8. Поиск по российским журналам осуществляется через базу данных ELibrary.ru. Также может быть полезен сайт psyabstracts.com (но там есть далеко не все, проект находится в доработке).
После того, как вы получили список интересующих вас статей, настает через поиска их полнотекстовых версий. Увы, они не всегда бывают доступны даже через библиотеку Университета. О том, как обрести заветный PDF, #thinkcognitive еще напишет.
pic: phdcomics.com
