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检索字段最新视觉报道_检索字段和检索词区别(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

检索字段

实际上，图像型数据库（亦即电子化的结果），或是仅仅只可检索部分字段（而非全文）、无法关联其他数据库者，并不值得被优先考虑和过分强调。从数字人文研究的角度来说，我们更需要的是，发展出更多的全文型关系型数据库（无论其规模之大小，事实上，小的、个性化的、专题数据库对于一个人文学者的数字人文研究可能更为重要）乃至更为大规模的、质量可靠的现代文学语料库，以便展开建模、计算和数据分析、挖掘。——王贺《从研究资料集的编纂到专题数据库的建立》

Scopus如何只检索第一作者？ Scopus 是一个非常强大和便捷的文献检索数据库，它不仅提供了常见的检索字段，还允许用户自定义检索。𐟔 Scopus 收录了广泛的文献，能够满足科研人员对文献的各种需求。为了帮助科研人员更快速地找到所需文献，Scopus 提供了强大的检索功能。𐟔Ž 在 Scopus 中，你可以通过作者标识符自动识别并匹配作者及其所有研究结果。也就是说，你可以使用第一作者的标识符来检索他们发表的所有论文。𐟓š Scopus 的检索路径包括文献、作者和归属机构等多个方面。在检索字段中，除了常见的标题、摘要和关键词外，还提供了自定义检索功能。𐟓‹ 需要注意的是，访问 Scopus 可能需要使用本单位的 VPN。𐟌 通过这些功能，Scopus 能够帮助科研人员快速找到特定作者（如第一作者）发表的论文，从而提高研究效率。

复合检索字段：开启专利检索的“快捷通道”

Anki批量编辑插件：效率翻倍的利器 𐟚€ 最近在给一个牌组添加检索字段前缀时，我发现一张张卡片地操作实在是太麻烦了。于是，我开始寻找是否有批量编辑的功能。经过一番谷歌搜索，我发现了一个名为“Anki Batch Editing”的插件，它真的让我眼前一亮。这个插件让我想起了VScode，那里也有各种强大的插件来满足各种需求。然而，这个插件有一个小缺点：它会自动换行。这让我有些困扰，因为我不确定如何避免这个问题。尽管如此，我还是非常开心地发现了这个工具，因为它大大提高了我的工作效率。如果你也在为Anki的批量编辑而烦恼，不妨试试这个插件，看看它是否能帮到你。𐟒ꀀ

图书的 ISBN 编号是什么？你有没有遇到过这种情况：去图书馆借书，工作人员问你有没有 ISBN 编号？其实，ISBN 编号就是国际标准书号（International Standard Book Number），简称 ISBN。这个编号是专门为识别图书等出版物而设计的国际编号，由13个数字组成，分为5段，这样用户就可以更方便地通过书号检索书籍。 ISO 在1972年颁布了 ISBN 国际标准，并在西柏林普鲁士图书馆设立了国际 ISBN 中心来管理这个标准。现在，采用 ISBN 编码系统的出版物不仅包括图书，还有小册子、缩微出版物、盲文印刷品等。不过，你可能不知道，2007年1月1日前，ISBN 是由10位数字组成的，分为四个部分：组号（代表国家、地区和语言）、出版者号、书序号和检验码。从2007年1月1日起，新版 ISBN 正式实行，新版 ISBN 由13位数字组成，分为5段，即在原来的10位数字前加上3位 EAN（欧洲商品编号）图书产品代码“978”。在联机书目中，ISBN 可以作为一个检索字段，为用户增加了一种检索途径。所以，下次去图书馆借书，记得问工作人员要 ISBN 编号哦！𐟓š

PubMed秘籍！精准查文献大家好！今天我想和大家分享一些我个人觉得非常实用的英文文献检索方法，主要使用的是PubMed这个工具。 1️⃣ 打开PubMed官网 𐟌 首先，打开PubMed的官网。如果你有学校图书馆的资源，可以直接通过学校图书馆进入PubMed网站，这样很多文章可以直接看到全文。先别急着输入检索词，先点击Advanced（见图1上半部分）。点击后会自动跳转到图1下半部分。 2️⃣ 选择检索字段 𐟔 在这一步，你需要从“All Fields”的下拉菜单中选择“Title/Abstract”（见图1下半部分）。这样你就可以在后面的方框内输入关键词了。输入关键词后点击“Search”。到这一步，基本的检索工作就完成了。你可以根据标题和摘要来判断是否需要进一步收集和汇总文献。更精准的定位方法 𐟎悦žœ你想更精准地定位文献，可以根据检索结果左边的filters进行选择。例如，你只想看学校数据库中有全文的文献，或者只想看近5年的文章，或者你只关注RCT或者Meta分析。举个例子 𐟌𐊤𛥨‚𚧧𛦤为例，检索词为lung transplant。如果你在All Field里检索，出来的结果是5万多篇。如果你增加了“Title/Abstract”，结果是7千多篇。如果再选择近5年的文献，结果是2千多篇。在这几个数字中衡量一下，可想而知哪个范围内自己的工作量更少。常见问题解答 𐟓㊥𗥤𝜩‡少是否意味着有遗漏？有可能。但要看你的检索目标是什么。如果目标是找得更全，那么使用filters会缩小检索范围。如果目标是精确定位某个年份内的、某种研究类型的文章，那么使用filters可以节省时间。还有其他推荐的文献检索工具吗？我个人常用的工具除了PubMed，还有Google Scholar。这两个工具已经能满足我大部分的文献检索需求。当然，还有其他很好的文献数据库或检索工具，比如Web of Science、MEDLINE等。大家可以根据自身或学校提供的条件，选择最适合自己的方法。下一篇我会进行技术总结，敬请期待！

康复文献检索必备：布尔逻辑与通配符详解 𐟔 布尔逻辑运算符优先级： NOT > AND > OR 𐟒ᠦˆꨯ符号（*）：用于检索变形体，如经济（economy, economic, economically, etc）和学生（student, students）。 𐟔 通配符（?）：适用于一个字母，用于检索英美单词拼写差异，例如organiz?ation可以匹配organisation或organization。 𐟔 通配符（#）：适用于多个字母，用于检索英美单词拼写差异，例如behavi?可以匹配behavior或behaviour。 𐟔 通配符（＄n）：表示0-n个字符，例如mov＄5可以匹配move，moving，movement。 𐟔 短语检索（“”）：用于检索固定短语，例如“global warming”可以匹配固定格式的词组，位置顺序保持不变。 𐟔 P/0：表示两个单词中间有一个空格或一个字符，在文献中的前后位置不能更换。 𐟔 P/2：表示两个单词中间可能有0-2个单词，在文献中出现的前后顺序不能换。 𐟔 N/0：表示两个单词中间有一个空格或字符，在文献中出现的前后位置可以互换。 𐟔 N/2：表示两个单词中间有0-2个单词，在文献中出现的前后位置可以互换。 𐟔 可检索字段： SU=主题, TI=题名, KY=关键词, AB=摘要, FT=全文, AU=作者, RP=通讯作者, FI=第一责任人, AF=机构, JN=文献来源, RF=被引文献, YE=年, FU=基金, CLC=中图分类号, SN=ISSN, CN=统一刊号, IB=ISBN, CF=被引频次

𐟚맟姽‘文献查询指南：别再盲目使用了！知网文献查询并不是一件简单的事情，很多人可能不知道如何有效使用。以下是一些实用的建议，希望能帮助你更好地利用知网资源。 𐟔 精准选择检索字段不要只关注主题，关键词、摘要、全文等字段都可以作为检索范围。根据自己的需求，多维度搜索，才能找到真正需要的文献。 𐟔砨🐧”襸ƒ尔逻辑运算符 “与”、“或”、“非”这些字符在知网的检索逻辑中非常重要。利用这些字符可以构建更精确的检索表达式。 𐟌𑠥Œ义词和近义词扩展汉语中很多概念有不同的表述方式，将扩展词列入检索词，可以避免遗漏重要文献。 𐟔 高级检索功能在深入了解研究领域后，可以利用高级检索功能，如具体机构、作者、发表时间区间等，来获取更精确的结果。 𐟑䠨𗟨𘪧Ÿ奐学者关注业界知名学者，了解他们的研究侧重点和擅长领域，沿着他们的研究轨迹追踪，可以更深入地了解文献。 𐟓Š 多用排序功能通过引用次数、下载次数等排序，可以快速找到最具影响力的文献，节省阅读时间。 𐟌Ÿ 留意相关推荐系统会提供一些相关文献推荐，这些文献通常被引用次数较多或关注度高，多留意这些文章可以帮助你筛选出高质量文献。希望这些小技巧能帮助你更有效地使用知网资源，提升科研效率！

兄弟们，这个设定好他喵的下头啊，可能是先入为主的原因，对女主好感瞬间负分了不知道你们能不能理解我想表达的，女主能喜欢这种渣的不能在渣的人，就感觉这女主怕不是脑子也沾点人家就明着渣，也不玩钓鱼和花言巧语，这种都能喜欢的？我真不理解这设定了

《国家珍贵古籍名录》交互系统详解 𐟓š“《国家珍贵古籍名录》系统”是由北京大学数字人文研究中心与国家图书馆（国家古籍保护中心）共同设计、研发的，旨在为国内珍贵古籍提供全面的介绍、浏览与可视化分析。该项目荣获2021年国家古籍数字化工程专项经费资助项目优秀项目奖。 𐟔系统页面分为三个部分：名录介绍、名录浏览和名录分析。 𐟌𑥐录介绍页面从批次、空间、时间等多个维度展开，详细介绍了《国家珍贵古籍名录》的各方面内容。通过文字介绍、多维度的可视化统计图表与书影缩略图的组合，用户可以便捷、直观地了解这些古籍。此外，系统还将古籍的收藏单位映射在地图上，提供了一个可交互工具，方便用户查看古籍的分布情况，并对参与古籍保护和整理的机构进行特别展示。 ☘️名录浏览页面提供多字段检索与多维度导航功能，为用户提供了多种查询方式。用户可以精确查询，也可以从文献类型、文种、版本朝代、版本类型四个维度联合筛选，逐步探索入选名录古籍的丰富细节。 𐟍€名录分析页面充分利用关联语义基础，呈现名录中隐含的人物关系与书目关系，并结合统计功能帮助用户进一步深入探索。例如，在检索“资治通鉴”的情况下：点击一个节点（人物），与之相关的节点将在“相关人物”中列出，并标记了其所参与过的与“资治通鉴”相关的古籍数量；点击一条连线，则在浮窗中显示所连接的两个节点（人物）共同参与的古籍。 ✨该系统结合交互式可视化技术与语义关联技术，实现对《国家珍贵古籍名录》收录古籍的多维度查询与探索，展现不同文献类型、不同文字、不同时期、不同版本类型、不同地域的珍贵古籍的分布，为公众了解、学习中华典籍提供指南与线索，也为专业用户提供了知识化、语义化的分析和研究工具。

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