| dbo:abstract
|
- This article contains a representative list of notable databases and search engines useful in an academic setting for finding and accessing articles in academic journals, institutional repositories, archives, or other collections of scientific and other articles. Databases and search engines differ substantially in terms of coverage and retrieval qualities. Users need to account for qualities and limitations of databases and search engines, especially those searching systematically for records such as in systematic reviews or meta-analyses. As the distinction between a database and a search engine is unclear for these complex document retrieval systems, see:
* the general list of search engines for all-purpose search engines that can be used for academic purposes
* the article about bibliographic databases for information about databases giving bibliographic information about finding books and journal articles. The terms "free", "subscription", and "free & subscription" will refer to the availability of the website as well as the journal articles used. Furthermore, some programs are only partly free (for example, accessing abstracts or a small number of items), whereas complete access is prohibited (login or institutional subscription required). The "Size" column denotes the number of documents (articles, publications, datasets, preprints) rather than the number of citations or references. The database itself should be the primary source of statistics, and if it is not accessible, the independent estimates released as journal papers should be. Notably, Google Scholar does not offer such detail, but the database's size has been calculated. (en)
- Voici une liste de bases de données et de moteurs de recherche académiques. Ces derniers sont présentés par ordre alphabétique. Ils sont également classés par discipline et par type d'accès (libre ou non). (fr)
- 学術データベースと検索エンジンの一覧（がくじゅつデータベースとけんさくエンジンのいちらん）には、学術雑誌、機関リポジトリ、アーカイブ、またはその他の科学記事やその他の論文のコレクションで論文を検索してアクセスするための、学術環境で役立つ、注目すべきデータベースと検索エンジンの代表的なリストが含まれている。データベースと検索エンジンは、カバレッジと検索の品質の点で大幅に異なる。ユーザーは、特にシステマティック・レビューやメタ分析などでレコードを体系的に検索する場合に、データベースと検索エンジンの品質と限界を考慮する必要がある。これらの複雑なドキュメント検索システムでは、データベースと検索エンジンの違いが明確でないため、以下を参照する。
* 学術目的で使用できる一般的な汎用検索エンジンの一覧
* 本や雑誌記事の検索するための書誌情報を提供するデータベースについては、書誌データベースの記事 「無料」、「サブスクリプション」、および「無料＆サブスクリプション」という用語は、使用されているジャーナル記事だけでなく、Webサイトの可用性を指す。さらに、一部のプログラムは、部分的（たとえば、抄録や少数のアイテムへのアクセス）のみ無料で、完全なアクセスは禁止（ログインまたは機関のサブスクリプションが必要）である。 「サイズ」列は、引用や参考文献の数ではなく、ドキュメント（論文、出版物、データセット、プレプリント）の数を示す。データベース自体が統計の主要な情報源である必要があり、データベースにアクセスできない場合は、ジャーナル論文としてリリースされた独立した見積もりが必要である。特に、Google Scholarはそのような詳細を提供していないが、データベースのサイズは計算されている。 (ja)
|
