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维普论文选题数据库

发布时间:2023-12-10 08:59

维普论文选题数据库

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相关拓展:
维普网,原名“维普资讯网”,该公司是中文期刊数据库建设事业的奠基人。从1989年开始,1直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。
自1993年成立以来,公司的业务范围已涉及数据库出版发行、知识网络传播、期刊分销、电子期刊制作发行、网络广告、文献资料数字化工程以及基于电子信息资源的多种个性化服务。

什么是维普数据库???写关于它的论文要怎样写??????? 大家帮帮忙。很急,很急的。

  1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。
  2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)
  3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。
  4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。
  主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
  5、论文正文:
  (1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
  〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:
  a.提出-论点;
  b.分析问题-论据和论证;
  c.解决问题-论证与步骤;
  d.结论。
  6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
  中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:
  (1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。
  (2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

国内五大论文数据库?

国内五大论文数据库如下:

一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》

也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。

收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。

收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。

但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。

二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)

数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。

范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。

三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)

由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。

收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。

涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。

并具有成果查新功能医学全在线

四、万方数据资源系统(China Info)

中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。

该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。

被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。

个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。

很多作者因此误以为这就是核心期刊。

五、维普数据库

也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。

收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。

收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。

一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。

期刊据数据库不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。

另外还有:

1、万方数据

万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。

隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。

2、全国报刊索引

收录全国包括港台地区的期刊8000种左右,月报道量在1.8万条以上,年报道量在44万条左右,书本式用户有3500多家,现又出版光盘数据库。

反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息。

该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。

正文采用分类编排,先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》,1980年起,仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排,1992年全面改用《中国图书资料分类法》(第三版)编排,2000年开始用《中国图书馆分类法》(第四版)标引,计算机编排。

在著录上,《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录,包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。

同时,“哲社版”采用电脑编排,增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”,方便了读者的使用。

3、超星数字图书馆

为目前世界最大的中文在线数字图书馆,提供大量的电子图书资源提供阅读,其中包括文学、经济、计算机等五十余大类,数十万册电子图书,300万篇论文,全文总量4亿余页,数据总量30000GB,大量免费电子图书,并且每天仍在不断的增加与更新。

覆盖范围:涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。

本馆已订购67万余册。

收录年限:1977年至今。

4、维普资讯

维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。

目前已经成为中国最大的综合文献数据库。

从1989年开始,一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。

5、中宏数据库

中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。

是由18类大库、74类中库组成,涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容,是目前国内门类最全,分类最细,容量最大的经济类数据库。

发展现状

在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来,几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,

即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,

这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同,

它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

以上内容参考:百度百科——数据库

中国知网、万方和维普,哪一个数据库最好?

浅谈万方,维普和知网三大数据库的区别

一、指代不同

1、知网:以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起。

2、维普:全球著名的中文专业信息服务网站,以及中国最大的综合性文献服务网站。

3、万方:由万方数据公司开发的,涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库。

二、特点不同

1、知网:大规模集成整合知识信息资源,整体提高资源的综合和增值利用价值;建设知识资源互联网传播扩散与增值服务平台,为全社会提供资源共享、数字化学习、知识创新信息化条件。

2、维普:遥遥领先数字出版行业发展水平,数次名列中国出版业网站百强,并在中国图书馆业、情报业网站排名中名列前茅。

3、万方:集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。

三、影响不同

1、知网:凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务,中国知网在业界享有极高的声誉。

2、维普:陆续建立了与谷歌学术搜索频道、百度文库、百度百科的战略合作关系。

3、万方:是国内唯一的学术会议文献全文数据库,主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文,数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域,是了解国内学术动态必不可少的帮手。

参考资料来源:百度百科-中国知网

参考资料来源:百度百科-维普网

参考资料来源:百度百科-万方数据库

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