圈圈教你怎样精准查询文献

想知道如何快速、精准地查询自己想要的文献吗？想知道如何快速筛选到想要的核心文献吗？

现在就以 PubMed 为例给大家分享文献查全的几点经验：

1、选择正确主题词和副主题词

值得注意的是只检索主题词会漏掉部分文献，尤其是最新发表的文献，所以需用副主题词来扩充检索范围。副主题词有个 Restrict to MeSH Major Topic.（是否限定于主要主题词），还有 Do not include MeSH terms found below this term in the MeSH hierarchy（是否需要扩展主题词），如果为了查全文献建议不进行勾选这两项。

2、自由词检索

为了提升查全率，在 Entry Terms 下面还给出了主题相关的所有自由词，使用这些自由词进行检索。

3、利用好布尔逻辑

AND 表示而且，OR 表示并列，NOT 表示不，排除在外。

4、手工筛查文献

尤其是在综述、 meta 分析以及已挑选好的参考文献中，可仔细查看文章中的文献栏，这里也可能会发现合适的文献。

5、查找其他数据库和引擎

比如安捷伦 Seahorse 细胞参考数据库可以免费搜索和下载超过 4,800 篇涉及、引用了 Seahorse XF 技术的科研出版文章。而且你可以直接通过细胞类型、细胞系、研究领域、XF 分析或作者来搜索并下载，还怕查不全?

文献找好了，现在就要准备去筛选了。

你知道一个数据库的文献量有多大么？

仅仅是万方中关于期刊的文献就有 36 000 000+ 篇，而 Pubmed 中则有 27 000 000+ 篇。每一个数据库的文献量都可以用「浩如烟海」形容。

如何在「多如繁星」的文献中，找到属于你的「北斗星」？如何评价哪些文献对于你整个科研思路是有意义的，哪些文献属于重量级，而更多的文献是没有太多「利用价值」的？让我们一起来看吧～(￣▽￣～)~

通过以下两种方式，对文献进行初步筛选，从而选出优质高水平的文献。

1. 被引筛选

被引：顾名思义，就是一篇文献的被引数量。如果某篇文献被引量高，那么，可以说明这篇文献被广为所知，大家都认同的高质量文献，也就是说，在相同主题检索下，被引次数越多，文献的质量也相对更高。

我们点击「1. 被引」，就能对检索的文献进行被引次序的排列，而「2. 被引」则显示了每篇文献的被引数量。

2. 互引分析

第一种「被引筛选」，其实还有很多的「漏洞」。单纯的「被引」排序，也不够精确），因此，接下来，我们就引入了下面这个概念：「互引」。

互引：从文字上说，就是相互引用。每篇文献都会有很多参考文献，那么，多篇文献互相引用的参考文献，可以说是本行业各位专家共同认可的文献（相当于同行推荐），从而避免了无关文献的纳入。

在知网上检索文献，很少有人发现有这么一个选项：「已选文献分析」，但他的作用很大。

选择你觉得高质量的文献（可以是被引排序中的文献），然后点击已选文献分析，网页就会跳转到「计量可视化分析」页面，我们依次往下，可以看到：

上图中的「指标分析」，是对纳入的 20 篇文献进行分析，发现，这 20 篇文献共有 71 篇参考文献（排除了共同引用的参考文献），共被引数为 17 911 篇指标，而「总体趋势分析」，可以看到整个「指标分析」根据年代、发文量的图表。

其中，「蓝点」为所选文献，「绿点」为参考文献，「橙点」为引证文献（引证文献是指引用本文的文献）。选中一个点，就能看到当年被引的文献发文量。

【注意】：引证文献，是该论文发表之后被引用的次数，可以显示出该论文发表后每年的被引次数多少。

希望此篇文章能够对你的学习有帮助。

统筹编辑：李倩

责任编辑：高鹏

本期校审：刘泽航

图文编辑：刘建泽