知道作者如何搜论文

那么在进行文献检索的时候如何提高查全率和查准率呢？以下几招或许可以帮助你！01选择合适的检索字段检索字段限定是将关键词限定在一定的范围内检索。常见的检索字段有“主题”、“关键词”、“摘要”、“篇名”、“全文”等等，在检索法律资源时，可能还会用到“发文字号”、“发布部门”、“案由”、“案件字号”等。在文献检索的过程中，选择合适的检索字段十分重要，从检索结果上来说：查准率排序：篇名（标题）>关键词>摘要>主题>全文查全率排序：全文>主题>文摘>篇名（标题）>关键词通常情况下，为了兼顾查全率与查准率，我们一般选择“主题”字段或者“摘要”、“关键词”字段进行检索。可以根据检索结果的情况，更改检索字段来提高我们的查全率与查准率。这里还有个小技巧，当使用“全文”字段进行检索时，可以通过限定关键词的“词频”来提高检索结果的准确度。词频，是指关键词在相关检索字段中出现的频次，一般来说，关键词出现的次数越多，说明这篇文章与我们检索主题的相关度越高。02灵活选用关键词举个简单的例子，我们要在淘宝买一件“淡黄的长裙”，聪明的小伙伴肯定都会想到用“长裙”、“连衣裙”来搜索。学术搜索也是一样，因为论文写作时使用的是非受控词，作者对同一事物可能会用不同的表述。所以调整关键词也是提高查全率和查准率的有效途径。常见的方式包括补充关键词的同义词、近义词、相关词、单复数及缩写形式，有时候还需要改变为关键词的上位词或者下位词。例如要检索“新冠肺炎”相关的文章，我们可能就要考虑到“新冠肺炎”、“新型冠状病毒肺炎”、“COVID-19”、“coronavirus”等不同的表述，甚至还可以联想到非典时期的相关文献。03借助逻辑运算符的帮助逻辑运算符是对关键词进行组配，表示两个概念之间的逻辑关系。逻辑运算符“and”可以用来连接不同的关键词，起到增加限定条件，缩小检索结果，提高查准率的效果。逻辑运算符“or”可以用来连接同一关键词的不同表述，起到增加检索结果，提高查全率的效果。在检索时，先通过AND连接检索主题下的若干个关键词，再用OR补充各个关键词的相关词。

查询有误。所有的文献，都是有作者的，只不过有时候作者不是人而是一个工作组，对于本刊编辑部这种作者，可以在作者一栏写上编辑部，或者会议组委会。最好的方法还是换一个文献，通常查稿件质量不会去查看文献属实状况，只要相关就可以属在后面。另一个方法是采用下述的文献名字替换方法，把不规范的名字都替换成整理好的规范的名字，这样就可以通过在outputstyle中选择全名、加点的缩写、不加点的缩写来实现杂志名字的统一配置。无作者名时，用组织/机构名代替作者名。无作者无组织机构名时，用完整文章标题代替作者/组织机构名。以上都无的话，基本这个就不是什么学术性资料了，不建议使用此资料。

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论文检索是毕业论文中的前奏和基础，这一环节完成的质量会直接决定论文的水准，要想顺利通过机器检测和人工检测，在着手准备论文之前一定要多方面搜集资料信息，了解与选题相关的研究现状、研究核心和不足之处，从而在合理安排不同板块的论证和阐述，写出一篇思路清晰、框架合理、逻辑严谨的高质量论文，但是资料搜集的环节较多，涉及很多的细节影响，那么怎样进行论文检索呢？　　第一步是拆分关键字，关键字检索最为常见且效果比较好，不管是知网还是其他的文献搜集平台和数据库都提供了关键字检索服务，在确定选题之后，大家可以将论文的题目拆分为关键字，按照关键字在检索框中搜索自己所需的资料，以与选题相关的权威文献为原则。其中形容词不适宜做关键字，建议大家选择实词，这样才能顺利完成论文检索工作。　　第二步是查找文章。关键字的确定一般比较简单，只要根据文章的研究方向及论证核心来选择就没有问题，只需要关注实词和虚词的判断，关键词以实词为主。在敲定关键字后就要按照系统界面的提示来查找文章，不出意外的话，你所选择的题目应该有学者早就研究过了，只是在研究方法、切入点上存在区分，大家需要在海量的检索结果中选择切合度最高的文献，这是论文检索的基本要求。

很多学生在写论文的时候，都要去查文献，所以有什么论文检索的技巧。顺序法在搜索主题上，出现了顺序搜索法，对搜索对象按搜索时间顺序从远到近的顺序进行搜索，总能找到文献资料的搜索结果。召回率高，缺点是耗时。反顺序法追溯是一种从近到远查找论文的方法。大部分为新主题或者有新内容的主题，都是最近发表的文档。通过对这些资料的检索，可以及时把握当前课题的研究方向。只要我们有了所需的文献资料，我们就能停止搜寻。追溯方法回顾法就是对现有文献进行深入的追溯。从某一主题找到大量的文献是很直观方便的。在没有搜索工具或者工具不完整的情况下，这种方法很好。抽查方法考虑到文献的快速发展，每年都有很多论文发表，按年搜索的方法，能在较短的时间内获得大量的文档。常用方法采用直接式文献检索工具，输入关键字进行检索，采用专业检索工具，可有效提高文献的查全率和查准率。

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