Banchedati Fronte0908

1,064 views

Published on

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,064
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
4
Actions
Shares
0
Downloads
6
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Banchedati Fronte0908

  1. 1. Corso di ricerca bibliografica 30 settembre 2008 Dott. Baldassare FRONTE Dipartimento di Produzioni Animali Università di Pisa Tel. 0502216884 Email: bfronte@vet.unipi.it
  2. 2. PROGRAMMA a.Generalità sulla ricerca bibliografica b.Struttura di una Banca dati (o database) c.Operatori booleani per OvidSP d.Caratteri di troncamento e Wild card e.Da Webspirs… a OvidSP (cenni) f. ISI Web of Science g.Impact Factor 30/09/2008 2
  3. 3. GENERALITA' Perché effettuare una ricerca bibliografica? • Insorgenza del bisogno informativo Cosa cercare per soddisfare questo bisogno? Individuazione dell’oggetto “ricercato” Dove cercare l’”oggetto” ricercato Individuazione della risorsa più appropriata 30/09/2008 3
  4. 4. GENERALITA' “Non si usa il microscopio per cercare ... le chiavi di casa” Esistono diversi strumenti informativi • Enciclopedie • Repertori • Dizionari • Libri a scaffale • Altri Quindi, se cercate informazioni generali, è del tutto inutile cercare tra gli 30/09/2008 articoli scientifici 4
  5. 5. GENERALITA' In caso contrario, il database a cui fare riferimento può essere diverso a secondo dell’ambito scientifico I database di riferimento per la ricerca bibliografica in campo veterinario e zootecnico sono: CAB-ABSTRACT AGRICOLA VET JOURNAL PUB MED AGRIS CURRENT CONTENT 30/09/2008 5
  6. 6. GENERALITA' 30/09/2008 6
  7. 7. GENERALITA' Se invece il carattere della ricerca riguarda anche aspetti più prettamente biologici, genetici, zoologici e/o di altro genere, sarà necessario consultare altri database Inoltre, è importante sapere che esistono anche database a carattere multidisciplinare 30/09/2008 7
  8. 8. GENERALITA' 30/09/2008 8
  9. 9. GENERALITA' 30/09/2008 9
  10. 10. GENERALITA' 30/09/2008 10
  11. 11. GENERALITA' Gli strumenti della ricerca bibliografica: • Data base • Interfaccia • Fonte bibliografica (enciclopedia, libro, rivista, ecc.) 30/09/2008 11
  12. 12. BANCA DATI A testo pieno Numerico/fattuali Bibliografici (CAB Abstracts e C.C.) Definizione: Archivio contenente i documenti ricercati (db a testo pieno) e/o “notizie” a questi riferiti (db bibliografici) 30/09/2008 12
  13. 13. BANCA DATI Struttura di un database •Record: descrizione di un documento bibliografico secondo una “struttura” standard e spesso diversa da db a db •Campi: insieme di voci contenenti specifiche informazioni e costituenti un record – A testo libero (usa un linguaggio comune) – A testo controllato (usa un linguaggio “codificato”) 30/09/2008 13
  14. 14. BANCA DATI Un esempio: i campi di CAB Abstract AB Abstract IS ISSN AD Indirizzo dell’autore LA Lingua del testo AN Accession number LS Lingua del summary AU Autore/i OD Descrittori dell’organismo (txt controllato) AV Disponibilità OT Titolo originale BT Termini generali (txt controllato) PB Editore CA Autore istituzionale PT Tipo di pubblicazione CC Codici di classificazione PY Anno di pubblicazione CD Titoli CABICODE RN CAS Registry Number CI Citazione della fonte secondaria SO Fonte DE Descrittori (txt controllato) SU Intestazione di soggetto GE Nomi geografici (txt controllato) TI Titolo ID Identificatori UD Update Code IB ISBN 30/09/2008 14
  15. 15. BANCA DATI AB Abstract: riassunto del contenuto del documento (sempre in inglese) AD Indirizzo dell’autore: Nome e l’indirizzo dell’organizzazione all’interno della quale è stato svolto il lavoro (Nome dell’organizzazione, città e stato) AU Autore/i: nome/i dell’autore/i del documento (Michael P. Smith = SMITH-MP) AV Disponibilità (solo visualizzazione): contiene numeri d’ordine preceduti dal prefisso DA, che di solito sono quelli di Dissertation Abstracts International (DB di tesi di laurea e di dottorato di università USA ed EU) 30/09/2008 15
  16. 16. BANCA DATI BT Termini generali (txt controllato): campo in cui inserire i “descrittori” DE Descrittori (txt controllato): contiene i termini usati per definire il soggetto e gli argomenti trattati nel documento (nomi geografici nel campo GE, nomi di organismo nel campo OD) SU (Subject heading): permette di eseguire una ricerca simultanea nei campi DE, OD e GE ID Identificatori: termini di indicizzazione non contenuti nel Thesaurus. Vengono attribuiti al record quando opportuno per migliorarne il recupero. Non sono associati ai termini BT IB ISBN: International Standard Book Number IS ISSN: International Standard Serial Number PT Tipo di pubblicazione: descrizione del tipo di pubblicazione OD Descrittori dell'organismo: elenco di termini che definiscono l'organismo ricercato 30/09/2008 16
  17. 17. BANCA DATI PT Tipo di pubblicazione: descrizione del tipo di pubblicazione 30/09/2008 17
  18. 18. BANCA DATI Linguaggio codificato di un database: • Descrittori: parole e/o espressioni utilizzate per definire un argomento secondo specifici criteri del db. • Thesaurus: vocabolario contenente i descrittori ammessi da un determinato db per la ricerca di documenti bibliografici mediante i campi a testo controllato 30/09/2008 18
  19. 19. BANCA DATI I descrittori sono organizzati in rete in funzione delle relazioni linguistiche e/o concettuali, intercorrenti tra loro Questa organizzazione permette di migliorare i risultati delle ricerche, grazie all’adozione di una definizione standardizzata dell’oggetto della ricerca ed “espressa” mediante un linguaggio specificatamente riconosciuto dal db 30/09/2008 19
  20. 20. BANCA DATI au rus lT hes I 30/09/2008 20
  21. 21. BANCA DATI In risorse con vocabolario controllato, è possibile mappare termini di ricerca a “subject heading”… au rus lT hes I 30/09/2008 21
  22. 22. BANCA DATI 30/09/2008 22
  23. 23. BANCA DATI 30/09/2008 23
  24. 24. OPERATORI BOOLEANI Sono specifiche parole che la piattaforma (OvidSP nel nostro caso) interpreta come comando quando inserito in combinazione con una “query” o voci (set di risultati) diverse di una “search history” nel campo “search” della pagina principale della ricerca per record che contengono termini di vostro interesse OR tra set di risultati della search history OR - NOT - FREQ – AND – ADJn In questo modo OvidSP effettua una ricerca nei campi di default di ciascuna Banca dati selezionata. I camp sono diversi Banca dati a Banca dati 30/09/2008 24
  25. 25. OPERATORI BOOLEANI L’OR può essere usato in modo da rendere sia articoli che riguardano il cortisolo che articoli che riguardano l’hidrocortisone (o entrambi insieme) In pratica l‘OR è letto dall'interfaccia come uno specifico comando La ricerca tramite l’OR può essere limitata ad un singolo campo (esempio: (cortisol OR hydrocortisone).ti. tutti I record contententi cortisol, hydrocortisone o entrambi, ma solo relativamente al campo “titolo” L‘OR può essere usato per effettuare una ricerca contemporanea su 1 o più set di risulatati diversi. Ad esempio effettuando la ricerca sui set di risultati 3, 6, 7 della “serch history”, come se fossero uno soltanto. 30/09/2008 25
  26. 26. OPERATORI BOOLEANI L’AND rende solo I record che contengono tutti I termini oggetto della ricerca (insieme nello stesso record) I record che ne contengono solo 1 (o comunque tutti meno 1) sono esclusi Se l’operatore and si usa in uno specifico campo, ovviamente la ricerca renderà tutti I record che contengono tutti i termini ricercati, ma solo del campo specificato Con l’operatore AND si può combinare la ricerca di 2 o più diversi data set della search history in uno soltanto Nel nuovo dataset risultante saranno inclusi solo quei record che sono in comune ai tre dataset di partenza 30/09/2008 26
  27. 27. OPERATORI BOOLEANI Il NOT rende i record che contengono il primo termine della ricerca ma non il secondo Nell’esempio, sono resi gli articoli che riguardano il “cane” ma non il “gatto” L’operatore NOT può essere utile anche quando il termine ricercato, contrariametne al nostro interesse, si può trovare combinato con altro termine (es. Parto e parto distocico parto NOT distocico) 30/09/2008 27
  28. 28. OPERATORI BOOLEANI L’operatore NOT può essere usato per conbinare 2 diversi data set. In questo caso, dal primo dataset saranno esclusi tutti i record contenenti il termine di ricerca utilizzato nel secondo caso (es.: gatto nel dataset 1, dog nel dataset 2 gatto NOT dog) In questo caso è spesso utile utilizzare le parentesi per evitare probabili erronee interpretazioni da parte dell’interfaccia (parto not parto distocico).ti e non parto not parto distocico.ti Infatti, in mancanza dell’uso delle parentesi, l’interfaccia potrebbe cercare autonomamente nei campi di default del 30/09/2008 database e non in quelli da voi desiderati 28
  29. 29. OPERATORI BOOLEANI ADJn: è un operatore “posizionale”. Rende record in cui i termini ricercati sono contenuti, in qualsiasi ordine, entro uno specifico numero di parole adiacenti Es.: ADJ e ADJ1: trova due termini perfettamente adiacenti ADJ2: trova due termini separate da 1 parola (o anche nessuna) ADJ3: trova due termini separate da 2 (o meno) parola ADJ4: trova due termini separate da 3 (o meno) parola L’operatore ADJn non conta le “stop words” quindi, se il caso, accertarsi se il database su cui si cerca ne prevede l’uso 30/09/2008 29
  30. 30. OPERATORI BOOLEANI FREQ: permette di ricercare i record che contengono il termine ricercato con almeno una frequenza minima e da noi specificata In generale, infatti, tante più volte ricorre il termine ricercato, tanto maggiore è la “rilevanza” dell’articolo L’operatore è particolarmente utile quando si ricerca in campi full text parole o frasi comuni (non codificati) Sintassi È necessario specificare il campo in cui si vuole valutare la frequenza Es.: <termine>.xy./freq=n <Dicentrarchus>.ab./freq=2 Non può essere utilizzato in campi multipli 30/09/2008 30
  31. 31. TRONCAMENTO E “WILD CARD” Caratteri di troncamento e “wild cards” permettono di utilizzare radicali di parole per trovare variazioni del termine stesso* * In OvidSP, la funzione “database mapping” deve essere disattivata per ottenere risultati attendili 30/09/2008 31
  32. 32. TRONCAMENTO E “WILD CARD” $ oppure : Unlimeted truncation - caratteri di troncamento illimitato (esempio: disease$ disease, diseases e diseased) I caratteri di troncamento vanno utilizzati con cautela in quanto possono portare al “recupero” di termini non correlati con l’oggetto della ricerca (esempio: rat$ rats ma anche rate, rationalize, ratify, ecc.) 30/09/2008 32
  33. 33. TRONCAMENTO E “WILD CARD” $n oppure :n – Limited truncation - caratteri di troncamento limitato dove n sta per il numero di lettere successive al radicale (esempio: dog$1 dogs ma non dogma) 30/09/2008 33
  34. 34. TRONCAMENTO E “WILD CARD” # - wild card - Il comando “cancelletto” permette di recuperare forme speciali di plurale (esempio: wom#n woman e women) - È possibile usare più wild card in una stessa parola - Se # è usato come ultima lettera, recupera solo la versione al plurale della parola cercata (esempio: dog# dogs ma non dog) - # non può essere usato come seconda lettera (esempio: d#g ERROR) 30/09/2008 34
  35. 35. TRONCAMENTO E “WILD CARD” ? – optional wild card - Il “punto interrogativo” può essere utilizzato all’interno o alla fine di una termine di ricerca per sostituire uno o nessun carattere - È utile nella ricerca delle forme “Inglesi” o “Americane” delle parole (esempio: colo?r color e colour) - È possibile usare più wild card in una stessa parola - ? non può essere usato come seconda lettera (esempio: f?etal ERROR) 30/09/2008 35
  36. 36. TRONCAMENTO E “WILD CARD” Caratteri speciali: “” per ricerca frasi esatte Es.: “malattie parassitarie” “displasia dell’anca” 30/09/2008 36
  37. 37. DA WEBSPIRS A OVIDSP Funzione ricerca: Una ricerca può essere eseguita: • Scrivendo direttamente la linea di comando (funzione search) • Utilizzando la funzione Advanced 30/09/2008 37
  38. 38. DA WebSPIRS A OvidSP Webspirs start page 30/09/2008 38
  39. 39. OvidSP start page DA WebSPIRS A OvidSP • La funzione search permette la costruzione diretta e libera della stringa di ricerca • Volendo, si può cominciare da qui!!! • Ma se si conoscono bene i descrittori e l’uso degli operatori booleani e dei caratteri speciali (wild card), questo può anche essere il punto di arrivo; es.: (dogs.od) and (neoplasm.de) 30/09/2008 39
  40. 40. DA WebSPIRS A OvidSP 30/09/2008 40
  41. 41. DA WebSPIRS A OvidSP Brevemente Mentre su WebSPIRS si usava l’operatore “IN” per effettuare una ricerca in un determinato campo… Con OvidSP si utilizza il “.” (punto) Es. “Dicentrarchus in ab” WebSPIRS “Dicentrarchus.ab OvidSP Molte altri “operatori” sono importanti e a volte necessari per effettuare la ricerca 30/09/2008 41
  42. 42. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 42
  43. 43. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 43
  44. 44. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 44
  45. 45. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 45
  46. 46. ISI Web of Knowledge Per ottenere informazioni utili sull’impatto 30/09/2008 scientifico di ciascuna rivista 46
  47. 47. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 47
  48. 48. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 48
  49. 49. ISI Web of Knowledge 30/09/2008 49
  50. 50. ISI Web of Knowledge Journal Impact Factor È il numero medio di volte che articoli della rivista pubblicati negli ultimi 2 anni sono stati citati nel JCR È calcolato dividendo il numero di citazioni nel JCR per il numero totale di articoli pubblicati nei 2 anni precedenti. Esempio: Un IF di 1 significa che, mediamente, un articolo pubblicato dalla rivista negli ultimi 2 anni, è stato citato 1 volta Un IF di 2,5 significa che, mediamente, un articolo pubblicato dalla rivista negli ultimi 2 anni, è stato citato 2,5 volte 30/09/2008 50
  51. 51. Aggregate Impact Factor ISI Web of Knowledge È calcolato tenendo conto del numero di citazioni dell'articolo in questione su tutti i giornali del settore e del numero di articoli pubblicati nelle stesse riviste Esempio: Un AIF di 1 significa che, mediamente, un articolo pubblicato in una rivista di un determinato settore negli ultimi 2 anni, è stato citato 1 volta L'Impact Factor Medio è la media degli IF di tutte le riviste dello specifico settore 30/09/2008 51
  52. 52. ISI Web of Knowledge • L'IF mitiga l'importanza del valore assoluto Impact Factor della frequenza delle citazioni • Esso tende a ridurre il vantaggio delle riviste più grandi sulle piccole in quanto le grandi riviste pubblicano una massa maggiore di articoli citabili • Esso tende anche a ridurre il vantaggio delle riviste con uscite più frequenti su quelle a più lunga periodicità e dei più vecchi sui più nuovi 30/09/2008 52
  53. 53. ISI Web of Knowledge Il grafico del Trend dell'Impact Factor mostra Impact Factor l'andamento dell'IF negli ultimi 5 anni Il grafico è visibile cliccando su “Impact Factor Trend” in cima alla “home page” del giornale 30/09/2008 53
  54. 54. Per saperne di più consultate l’“help” delle singole piattaforme 30/09/2008 54

×