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知识管理示例(2)

已有 2464 次阅读 2010-6-21 09:26 |个人分类:科搜研手册|系统分类:科研笔记|关键词:知识管理,环境| 环境, 知识管理

       大病一场,尚未痊愈。6月17日的《自然》上发表了一篇关于科学度量体系的科学性的文章,特别推荐下,在第一篇中指出的国内比较认可的三大数据库事实上就存在这个问题:数据究竟能说明多少问题?单纯依赖一种机制评价本身就有缺陷,但比没有强。另外endnoteX4发布了,功能有所加强(支持word2010是亮点),这里不赶时髦。

第二步:基于endnote分析

       书接上文,收集完资料就要对资料进行管理,其实我比较反感想管理、经济这类比较虚的词,因为所谓管理是要落到资料上的,而实际是要根据需要来的,今天我重新做了检索,发现文献数多了一点,可见这一领域还是比较热的。关于导入时的弃重问题要理性对待,在endnote里这个功能的灵活性可以自己调整,例如导入EI结果时自动弃掉了4篇文献,但实际上可能不止这个数。另外务必解释清楚的是过滤器的选择,科学不神秘,数据库的过滤器就是一种格式标准的转化,自制起来也不麻烦,而且还需注意的是过滤器在选择上要灵活。isi可以输出多种格式每种格式对应一种过滤器,因为默认是endnote所以很多大仙只认endnote,但事实上无论何种格式都可以用记事本打开并对其标准进行反推。IT行业把我们都惯出毛病来了,越来越友好的界面一再降低使用电脑的门槛,但基础的缺乏最终会把自由限制。N年前为了用黑白机玩一个彩色游戏高手可以手工修改驱动,现在,一大批玩着彩色游戏的人连什么是驱动都不知道。也许很多人认为各干各的,有问题找“砖家”最简单、高效,殊不知至理相通,接触的知识结构越多,发现的共性就越多,所谓的差异变得不再神秘,其实就是参数的变化而已,阻止自己思考怎么看都是不明智的。又扯远了,书归正传。

       用endnote进行分析事实上是对某一library里所有文件进行分析,这样的分析要强于单一数据库的分析,这里不是说功能上强,而是分析的面上要广。不同数据库会从不同角度收录文章,但并不是说就一定能反映出什么问题。分析需要分类,所以灵活运用endnote分类功能很有必要,在tools-subject bibliography里有这一功能,操作比较傻瓜,不详解,结果可以输出。endnote也提供了智能分组,这值得特别提出因为对于我这样的分类懒汉确实很有效。但这些都是小活,大活就是亲自对文献题录进行阅读(事实上就是看摘要)分类、注释必要时查原文补全,这一工程耗日持久,加上做笔记足够让人崩溃。而且问题还在于很多垃圾文献会耗很多的无用功,但上句是句广告,为引出后面hitcite准备的,事实上,没有一篇文献对于新手来说是垃圾,全看全分类看上去效率不高是因为数量在吓唬人,这次800+的文献题录很快就能分析得很彻底,而且重要的是这一过程会让你对该领域有一个整体印象,哪个词出现多,哪个词出现少,哪个领域新,哪个人的观点犀利……这要比纯数据来的印象深刻,而题录信息只是初步了解,下一步可通过其他方法确定出领域内的重点文献去阅读。任何方法都要配以工作量来完成,技巧只是一种不见得利就一定大于弊的手段。

      好了,暂时写这些,存了几天草稿,新闻都变旧闻了。



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1 许培扬

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