다양한 논문 데이터베이스를 활용하는 방법은 무엇일까요?
단일 데이터베이스에만 의존하지 말고, 다양한 데이터베이스를 활용하는 것이 효율적인 논문 검색 전략입니다. 각 데이터베이스는 수록 논문의 분야, 언어, 출판 연도 등에서 차이가 있기 때문입니다. 대표적인 데이터베이스로는 Scopus, Web of Science, PubMed, IEEE Xplore, Google Scholar 등이 있으며, 각 데이터베이스의 특징을 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 의학 분야 논문 검색에는 PubMed를, 공학 분야 논문 검색에는 IEEE Xplore를 주로 사용하는 것이 효율적입니다. Google Scholar는 다양한 분야의 논문을 검색할 수 있지만, 검색 결과의 질적 관리가 다른 전문 데이터베이스에 비해 다소 부족할 수 있습니다. 각 데이터베이스의 검색 기능을 숙지하고, 고급 검색 기능을 활용하면 더욱 정확한 검색 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 저자, 출판 년도, 키워드 조합 등을 활용하여 검색 범위를 좁힐 수 있습니다. 또한, 데이터베이스 간의 검색 결과를 비교 분석하여 중복된 논문을 제거하고, 누락된 논문을 찾아내는 과정을 통해 더욱 포괄적인 문헌 검토를 수행할 수 있습니다. 각 데이터베이스의 무료 이용 가능 여부와 접근 방법을 확인하고, 기관 소속 여부에 따라 이용 가능한 데이터베이스가 다를 수 있으므로 소속 기관의 도서관 시스템을 활용하는 것도 중요합니다.
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