Практическое руководство: как превратить хаотичный поиск научной информации в рабочую систему
Наш сайт Scientia.ru, телеграм канал Scientia | Геомеханика и Геотехника.
Введение
Данная статья написана на основе доклада Ивана Гузеева, который был представлен на летнем митапе. В нем собран рабочий подход к тому, как превратить поиск статей в понятную исследовательскую систему.
Поиск научной информации часто приводит к хаосу. Запросы получаются расплывчатыми, вкладки множатся, PDF копятся без структуры и нужные материалы ускользают. Вместо цельной картины появляется набор случайных ссылок. Ситуация меняется, когда у процесса появляется логика.
Шаг 1: использование ИИ
При изучении зависимости устойчивости откосов от качества скального массива и рейтингов RMR, GSI и Q system сначала нужно разобраться в языке области. Здесь удобно использовать ИИ, потому что он помогает быстро собрать список ключевых терминов. В поиске могут появиться системы SMR, Q slope и GSI slope. Такие ориентиры задают правильное направление.
Но загвоздка в том, что ИИ не дает точных ссылок и смешивает старые методики с новыми, поэтому его задача ограничивается формированием отправной точки.
Шаг 2: получение доступа к платным источникам
Дальше возникает вопрос доступа к публикациям. Часть статей закрыта и процесс превращается в борьбу с платными источниками. Существуют инструменты, которые помогают обходить эти ограничения законными способами.
ResearchGate дает доступ к работам, которыми авторы делятся добровольно.
Unpaywall показывает, есть ли бесплатная версия публикации.
Sci-Hub позволяет получить текст по DOI, если другие варианты не сработали.
Цифровой идентификатор DOI выполняет ключевую роль, потому что по нему нужная статья находится быстрее.
Шаг 3: выстраиваем полную картину
После того как основные статьи собраны, важно увидеть всю научную картину.
Google Scholar помогает оценить значение работы по количеству цитирований и дате публикации.
Consensus помогает получить подборку статей по конкретному вопросу.
ResearchRabbit и Litmaps строят карту связей между публикациями и показывают корневые исследования, новые тенденции и скрытые кластеры.
Шаг 4: организация полученного материала
Следующий шаг связан с организацией собственной коллекции PDF. Хорошо работает связка Zotero и Obsidian.
Zotero хранит статьи и позволяет выделять ключевые фрагменты.
Obsidian превращает набор записей в связанную базу знаний, где нужные идеи быстро находятся через теги и внутренние ссылки.
Такая структура помогает сохранить порядок даже при большом объеме материалов.
Шаг 5: создаем стартовую точку для будущих исследований
Часто ценная информация остаётся в личных файлах и быстро теряется, чтобы этого избежать, удобнее формировать общий багаж знаний.
Создавайте страницы в Wiki Горной Геомеханики и переносите туда ключевые выводы. Фиксируйте источники, добавляйте ссылки на статьи, поясняйте сложные моменты простыми словами и при необходимости подключайте ИИ для коротких разъяснений.
Такой формат работает как эффект умножения: следующему специалисту не приходится начинать с нуля, исследуя тему. Он продолжает работу там, где она была остановлена.
Заключение
Предложенная методика формирует устойчивый цикл работы с информацией.
Исследователь перестает охотиться за отдельными статьями и начинает двигаться по понятной последовательности.
- Сначала формируется язык темы.
- Затем создается доступ к источникам.
- Далее выстраивается обзор научного поля.
- После этого материалы организуются в личную базу.
- Финальным шагом является передача знаний коллегам.
Если в текущем исследовании возник вопрос, который упирается в поиск данных или отсутствие структуры, эта схема помогает сократить путь и сосредоточиться на сути анализа.
Больше полезной информации у нас в телеграм канале и на сайте scientia.ru!