Science Overdrive
Автор: old.medach.pro
Публикация: 18.02.2018
Знание бывает двух видов. Мы сами знаем предмет или же знаем, где найти о нем сведения
В современном мире, опутанном глобальной информационной паутиной, знания доступны практически в любой момент и в любой точке земного шара. Самое главное — знать, где и как искать, чтобы не тратить часы своего времени, которого и так не хватает, на бесплодный просмотр интернет-страниц.
“Сап, Медач! — пишете вы. — Ничего не могу найти, есть у кого-нибудь статьи или книжки на N тему?”
Конечно есть. Но сегодня “Медач” не будет ничего искать — мы просто расскажем вам, как это делается.
Крайне важно выяснить, что именно нужно найти, и не менее важно уметь правильно составлять свой запрос. Для этого необходимо определиться с ключевыми словами, которые будут присутствовать в искомой статье. К примеру, Burkitt’s lymphoma, или же более определенно: pathogenesis of Burkitt’s lymphoma.
Эффективнее всего в данном случае будет написать фразу “Burkitt’s lymphoma pathogenesis” , заключив ее в кавычки: гугл будет искать именно эту фразу с конкретной последовательностью слов.
Итак, Google Scholar выдал на запрос “Burkitt’s lymphoma” 47 тыс. исследований.
Чтобы отсеять лишнее, воспользуемся знаком - (минус). Это будет выглядеть так: “Burkitt’s lymphoma” -treatment. Таким образом мы исключим статьи, в которых описано лечение данного заболевания.
Если нам нужен определенный тип файлов, можно воспользоваться оператором filetype. К примеру, filetype: pdf (txt, html, etc.). Тогда запрос будет выглядеть следующим образом: “ Burkitt’s lymphoma pathogenesis “ filetype: pdf
В общем и целом, это основные операторы, которыми вы будете пользоваться в повседневной жизни. Есть несколько более изощренных методов поиска, которые можно применить, проверяя представительность статьи или же просто так.
Если нужно найти статью с определенным названием, воспользуйтесь оператором intitle. Например, потеряв на просторах “Медача” оригинал «Ключевых признаков рака», сделайте так: intitle: ”The Hallmarks of cancer”
*Можно и без кавычек, но тогда точность поиска снизится.
Оператор intext поможет найти ключевые слова в тексте статьи, к примеру, intext: “Evading Apoptosis”
Оператор or поможет вам, если два слова означают практически одно и то же, например: “Burkitt’s lymphoma” therapy or treatment
Если вы не используете кавычки для всей фразы, может помочь оператор +. Например, по запросу Burkitt’s +lymphoma в результате будут найдены статьи, содержащие обязательно либо lymphoma, либо ее синоним, при этом Burkitt’s может отсутствовать. Если не нужны синонимы, то заключите слово в кавычки: Burkitt’s +”lymphoma”
Существует и такая опция, как поиск по домену или сайту (site: ). Выглядеть это будет так: site: nature.com или site: .edu (если искать по домену). Вы даже можете искать в PubMed, не заходя туда. site также позволит отыскать местечки, откуда можно стащить статью.
Сайты, похожие на nature.com, можно найти с помощью related. Запрос будет следующим: related: nature.com Получить о сайте информацию можно, введя info: nature.com Узнать значение слова поможет оператор define. Если вы не знаете, что такое лимфома, делайте так: define: лимфома. Можно даже по-русски.
Если с операторами отношения совсем не складываются, можно пользоваться расширенным поиском: https://www.google.com.ua/advanced_search
Если вы хотите найти какую-то конкретную книгу, вам помогут стандартный Google и все те же операторы. Особо полезно будет пользоваться поиском по заголовку (intitle: “Robbins Cotran Pathologic Basis of Disease 9th Edition”), а если вам известна конкретная фраза из книги, тоже отлично: заключаем ее в скобки и осуществляем поиск.
Еще в отношении поиска книг, как ни странно, хорош раздел “Документы” ВКонтакте (доступен в полной версии сайта). Там только поиск по названиям.
Еще можно попытать счастья в ЛибГене, о ней чуть ниже.
Все операторы можно сочетать меж собой.
Помните: от правильной пунктуации и точно составленного запроса будет зависеть успех поиска! (хотя добрый гугл может исправить ваши орфографические ошибки)
Пойди туда — не знаю куда…
И большая часть студентов направляется в стандартный Google, где, даже осуществляя поиск на английском языке (не говоря уже о русском), сложно найти что-то, кроме странных околонаучных сайтов для домохозяек.
Мы советуем вам искать информацию на английском языке. Не секрет, что он давно стал международным языком науки, и на нем пишутся и публикуются все новейшие исследования и тезисы. Если у вас проблемы со знанием языка, есть смысл пользоваться переводчиком; хорош словарь ABBYY Lingvo: www.lingvo-online.ru/ru
Некоторую медицинскую терминологию Вы можете перевести с помощью электронного словаря Мультитран : http://old.www.multitran.ru/
Итак, есть несколько основных площадок для поиска.
Мы рекомендуем Академию Google: scholar.google.ru/
Сама она говорит о себе так:
Поисковая платформа Google Академия представляет собой часть поисковой системы Google. Реализуя на практике слоган «Стоя на плечах гигантов», Google Scholar позволяет находить научные работы из рецензируемых источников, в т.ч. электронных, на всех оперируемых системой языках
И на самом деле, она позволяет найти до 98% англоязычной информации из всей существующей и является, по нашему мнению, платформой выбора для поиска.
Кроме того, есть любимая многими англоязычная база медицинских и биологических публикаций PubMed: www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed
Она создана Национальным центром биотехнологической информации (NCBI), является бесплатной версией базы данных MEDLINE и дает возможность поиска в более чем 3800 изданиях.
PubPDF: pubpdf.com
Данный ресурс помогает отыскать первоисточник, где находится полный текст статьи в формате PDF (большая часть статей извлекается из PubMed), и порой выдает по запросу даже больше статей, чем Академия Google.
Поиск можно осуществлять по ключевым словам/терминам, по автору или названию журнала, в расширенном поиске - по местоположению. Еще там есть очень удобный поиск по категориям (советуем попробовать ради интереса!) и топ самых запрашиваемых авторов.
Кстати, вы можете написать ребятам из PubPDF вот сюда: [email protected], если хотите задать вопрос или поделиться мыслями по поводу того, как улучшить сервис.
Прочитать больше можно тут: pubpdf.com/about
Можно использовать Springer: www.springer.com/gp/ , но область поиска в нем уже, чем в Академии Google; из плюсов — он политематический.
Вы можете искать в Scopus (библиографическая и реферативная база данных): www.scopus.com/
Scopus был создан издательской корпорацией Elsevier, и, по большей части, лучше применять его для отслеживания цитируемости статей, т.к. индексирует он порядка 18 тыс. названий научных изданий.
Интересной является Кокрейновская библиотека: www.cochranelibrary.com/
Она содержит в себе высокого качества систематические обзоры и мета-анализы, являющиеся результатами исследований Кокрейновского сотрудничества: объединения более 30 тыс. ученых-добровольцев из 130 стран мира. Более подробно о ней можно почитать по ссылке выше.
…принеси то — не знаю что
Если вы бедный студент
И не можете оплатить подписку на все топовые журналы (кстати, топ-5 научных журналов от админки “Медача”: vk.com/wall-60511457_99173 ), на помощь придет Sci-Hub. Как им пользоваться, описано тут: vk.com/wall-60511457_109614
Сейчас Sci-Hub прыгает с домена на домен в связи с блокировкой, поэтому будьте внимательны (все новости публикуюся в группе Сай-Хаба ВКонтакте).
Кроме того, существует ЛибГен: http://old.gen.lib.rus.ec/ (Library Genesis — крупнейшая научная библиотека, предоставляющая свободный доступ к обычно платной литературе). Искать в ней лучше по авторам, хотя это непринципиально, можно и по названиям книг.
Детектор лжи
Итак, статьи отысканы, и теперь наступило время задавать закономерные вопросы: а можно ли вообще использовать найденное, несет ли оно ценность, правда ли там написана?
Вооружитесь всем имеющимся у вас скепсисом: оценить качество статьи, ее подлинность и представительность вам помогут наши рекомендации.
Иерархия научной литературы (достаточно условная) представляет собой следующее: тезис → статья → обзорная статья → систематический обзор → мета-анализ → монография. Мета-анализ в ряде случаев лучше, чем статья, но не стоит ни от чего отказываться, ведь и мета-анализ можно подвергнуть сомнению.
- Самое простое, что можно увидеть сразу же в выданных результатах по вашему запросу в Академии Google, — это индекс цитирования. Чем он выше, тем лучше, но тут следует проявить осторожность: на статью могут ссылаться не авторитетные издания/ученые, а всякие мутные организации. Обратите внимание на год издания статьи: исследования XIX века вам ни к чему, если только вы не пишете реферат по истории медицины.
- Смотрите на название научного журнала (естественно, он должен быть рецензируемым), где была опубликована статья. Если журнал вам неизвестен, поможет оператор info:. Большую роль будет играть импакт-фактор — численный показатель важности научного журнала. Основанный на трехлетнем периоде, он являет собой отношение числа цитирований статей, опубликованных в журнале за период, к общему числу статей. Чем он больше, тем лучше.
- Проверьте, где еще опубликована выбранная статья (это важно! Одно-единственное упоминание статьи вряд ли хорошо говорит о ней), в каких стране и городе, университете выполнено исследование. Возможно, стоит выяснить, кто те люди, чьи имена значатся в списках авторов: совпадает ли сфера их компетенции с областью исследования, значится ли вообще статья в списке их работ и так далее.
- Что касается самого исследования, оно желательно должно быть двойным (или даже тройным) слепым плацебо-контролируемым рандомизированным (по правде говоря, нет ничего лучше трех таких международных (выполненных в разных странах) исследований, объединенных в мета-анализ). Но дело в том, что некоторые исследования были проведены тогда, когда наука не была развита должным образом, к тому же, исследования такого типа достаточно дорогие. Кроме того, данные критерии применимы не ко всем областям медицины. Если у вас есть возможность, всегда выбирайте двойные слепые, но если таковые отсутствуют, можно использовать то, что есть. В ряде случаев, если речь идет об исследовании какого-нибудь нового метода, оно наверняка проведено на животных (зачастую это указано в названии статьи), и это стоит учитывать.
- Огромное значение имеет выборка. Если исследование проведено на людях, выборка должна быть достаточно большой (это не 30 или 50 человек, хотя для включения исследования в мета-анализ минимальная выборка должна составлять 10 человек), если на животных — в каждой исследуемой группе, включая контрольную, должно быть как минимум трое животных. Должны быть соблюдены критерии отбора, он должен быть случайным.
- Наличие контрольной группы обязательно, и разница между контрольной и опытной группами должна быть статистически значимой.
- Следует доверять только тем статистическим данным, где р <0,05. Но и в этом случае доверяй, но проверяй, потому что такое значение может получиться случайно или быть сфальсифицировано (почему бы и нет?).
- Статья должна быть стройной, логичной. После каждого тезиса-утверждения, особенно в разделе “обсуждение результатов” (за исключением результатов работы) желательна ссылка на источник.
