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2 Faculty of 1000关键特色
1. My F1000:经过注册后即可设定个性化的MyF1000页面,显示出您最感兴趣的领域中最近被评论的文章。还可设定个人感兴趣的研究类別并以e-mail寄送资料,也可储存检索策略。
2. Email alerts:注册个性化功能后,可将选取的特定研究主题的资料寄送至指定的电子邮件(每周、双周或每月寄送)。
3. 浏览:浏览所有个別领域(Faculty)或下层主题(Section)的重要论文并依照时间、F1000 Factor、分类或评论的Faculty Members人数进行排序。
4. Current Top 10 list:浏览Faculty of 1000中最好的论文
5. Hidden Jewels list:将较少使用但在Faculty of 1000中具有高评价的期刊文章集中于此
6. Most viewed list:查看最多使用者浏览的文章
7. Advanced Search:能精确查询到您想要找的文章。可以输入多个检索词汇,选择依照日期、分类、其他特色做进一步的条件限定。
8. Stored Searches:在您注册个性化功能后,您可以储存检索结果。只要点选Store并命名您储存的名称。从My F1000或My Detail进入后即可看到储存的检索結果。如果选择E-mail alert功能还会看到E-mail连接。
9. Related articles:由Faculty会员所选取和评价论文相关的其他文章 。
10. Email friend:您可以E-mail这些论文清单或其评论给您的朋友 。
3 Faculty of 1000评分机制
评分机制是用来计算F1000 factor,其计算方式如下:
F1000 Factor = Mean of Highest Two Scores + (Sum of All Scores/30)
Recommended为3分、Must Read为6分、Exceptional为9分。
例如:某篇论文有3位Faculty Members评价,2位给Must Read (6分),1位给Exceptional (9分),该篇论文的F1000 factor计算方式为:
(6+9)/2 + (6+6+9)/30 = 8.2
所以此篇论文评价为Exceptional卓越论文
科研选题对于一个准备从事科研的人来说是非常关键的, 俗话:男怕入错行...。
经验告诉我们,往往对我们有所启发,真正具有指导作用的只是少量的经典文献
利用faculty of 1000,让专家帮我们筛选经典文献
如此我们可以根据自己积累下来的基础知识的深入程度,培养起来的思维习惯和生活习惯,来选择自己适合的课题类型,而我希望利用F1000开辟一个新视角
从自身感兴趣的科研和一些exciting的发现来阐述生物信息学和计算生物学在biology的重要意义~~
以“Bioinformatics & Computational Biology”主题为例:
u 该领域整体的研究现状?
u 哪些文章在该领域的研究中有着重要的价值和意义?
u 该领域的知名科学家与实验室有哪些?
u 该领域的最新发展动态、趋势?
u 除正式文献之外还有哪些相关的文献值得参考?
个人侧重的Journal主要如下
以及 侧重算法方面的Bioinformatics 和 BMC Bioinformatics /Genomics
敬请期待…
之后博文观点仅代表由黄捷扮演的生物信息学研究生的立场,与黄捷本人无关!!!
欢迎批评指正!
谢谢
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GMT+8, 2024-12-21 22:13
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