迅捷弄出文献综述的方法——找到学术牛人和他的文章

迅捷弄出文献综述的方法——找到学术牛人和他的文章

写文献综述的困难之处

文献综述是写论文中最让人头痛的问题之一,其有几个麻烦之处需要克服:

  • 不知道该搜集那些方面的文章
  • 搜集的文章一大把,不知道阅读那些
  • 不知道研究的领域有那些牛人
  • 文章阅读提炼内容的过程很难同步进行,对写文章贡献不大

我们换一个思路,既然目的只是写一个文献综述,那就只看影响最大的那群人的文章,然后在那群人的文章里面找到自己需要的东西

一、怎么找到牛人

1.只搜索期刊,现在有CNKI很方便,因为我们的目标是写出文献综述,就要在最少的时间内阅读,提炼最多的文章,显然专著和博硕士论文是不合适的。用学术期刊搜索,过滤掉除了核心以外的文章是不错选择。

2.遇到一些关键词,文章很多,就需要找出最有名的人写的,影响力最大的文章。这里有几个方面:

  • 引用率来衡量。

  • 看主要的发表刊物,涉及到对领域内刊物水平的排序,这里主要考核的是期刊的影响因子

影响因子
期刊评价重要指标之一。亦是《SCI》选刊原则之一。某期刊在指定统计年份前两年内发表的所有论文在指定年被引用的总次数,除以该刊在指定统计年份前两年内发表的论文总数。
来源:科技编辑大辞典

  • 发表的人怎么样,可以点击作者名称,主要看教授的,他们才有可能做评委,在CNKI学者圈里面,可以查找并关注他们,H指数高的学术成果也更多,并且能看到他们发表的所有文章。这是我找到的旅游博导,用这个博导名单就可以把大牛们找出来。

H指数:H-index,又称为h指数或h因子(h-factor),是一种评价学术成就的新方法。h代表“高引用次数”(high citations),一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高,则表明他的论文影响力越大。例如,某人的h指数是20,这表示他已发表的论文中,每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。生物学家的h指数都偏高,表明h指数就像其他指标一样,不适合用于跨学科的比较。

二、怎么下载牛人的文章

既然我们不从关键词找文章,从牛人中找文章,现在的搜索显然不支持这么做,但还是有办法,下面就是如何从牛人中找文章的方法。

1.在学者圈里面关注领域里面最牛逼的学者(从该领域博导里面找)
2.用导出功能,把他发表的文章全部导成word

3.把所有学者的文章全部粘贴在一个word文档里面

4.搜索关键词、作者名字就可以任性地在word文档里面找了

5.找到题目,下载阅读

6.这些导出的资料,同时也是最好的参考文献

从大牛写的文章里面整理文献综述,能保证含金量,如果碰巧作者是评委,也是一个加分项目;这样做一次,参考文献也够用几年了。

怎么用这些文章做出文献综述

即使是采用了关键词+牛人的方式,也是不可能把所有文章都看完的,需要采取一些技巧。

1.自己的分类要清楚,在文章的主题下还有许多分支主题,需要找到这些分支主题的关键词,然后按照分支的关键词对相关的文章分类。

比如:乡村旅游这一研究领域下面,还有“社区参与”“公共服务”“文化保护”等分支,这些分支就是综述里面要列举的东西。

2.看文章的摘要;摘要看不明白才看文章的理论,方法,结论;用一到两句话归纳出作者的观点。

3.分支需要有主干支撑,虽然说这样可以很快弄出来一个综述;但如果没有逻辑体系的支持,就会显得非常乱,取舍就相当重要了。

其实,这样有投机取巧的成分,但没有办法,在时间有限的情况下,把样子做象是很重要的。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,937评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,503评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,712评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,668评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,677评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,601评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,975评论 3 396
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,637评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,881评论 1 298
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,621评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,710评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,387评论 4 319
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,971评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,947评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,189评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,805评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,449评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容