科技文獻(xiàn)浩如煙海，如何從海量的文獻(xiàn)里面，找到核心文獻(xiàn)，是每個(gè)Researcher都面對(duì)的問題。

核心文獻(xiàn)，或者參考價(jià)值高的文章，不在于作者是什么級(jí)別的（有些大牛也在NATURE/PNAS等雜志上灌水），不在于文章發(fā)表于什么等級(jí)的期刊（CNS上的文章不都是精華），更不在于雜志的影響因子多高。最核心的原則只有一個(gè)，就是單位時(shí)間內(nèi)，被全球其他學(xué)者引用的次數(shù)。

那么怎樣獲得一篇文章的被引用次數(shù)？主要的工具有三個(gè)，Google scholar (免費(fèi)）、ISI WOS (收費(fèi)）和Scopus(收費(fèi)）。

既然google scholar是免費(fèi)的，那么就說說它。利用google的檢索語法（網(wǎng)上可搜索），設(shè)置最合理的檢索詞后，展開結(jié)果。例如使用“mucosal vaccine”進(jìn)行檢索，得到204,000項(xiàng)結(jié)果。每個(gè)檢索結(jié)果下面有“被應(yīng)用次數(shù) (cited by)”一項(xiàng)。一般說來，被引用超過100次的，當(dāng)屬質(zhì)量上乘的文獻(xiàn)了（當(dāng)然如果碰見黃禹錫那樣情況就當(dāng)屬意外了）。

免費(fèi)的當(dāng)然不錯(cuò)，但是也有不足的地方。第一是不能按照被引次數(shù)排序；第二是，不能看出引用的文獻(xiàn)來自綜述還是來自Research Paper。被綜述文章所引用的意義不大，尤其是被引用于這樣的地方“xxxx has been reported （Ref: 77-85,87）”。

為了彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，需要結(jié)合ISI Web of Science (WOS)進(jìn)行分析。在WOS里面，可以按照引用次數(shù)進(jìn)行排序，并且可以限定特定時(shí)間內(nèi)，這樣就可以看到該文章在單位時(shí)間內(nèi)被引用的次數(shù)；而且，WOS內(nèi)還可以設(shè)定過濾，把引用文獻(xiàn)限定在“Research Paper”,而不是Review里面。Scoups的功能和WOS有些重復(fù)，在此不贅述。

那么，一篇文章在Review里面被引用，這樣的引用是否沒有含金量呢？也不絕對(duì)。如果某文章被Bentham的”Current”系列綜述所引用 ( http:// )，當(dāng)然多數(shù)沒有多大含金量；但是如果在Nature Reviews系列和Trends系列被引用，并且在參考文獻(xiàn)里面，被黑體標(biāo)出，那么這樣的文章基本都是keynote papers，是值得閱讀的（這其中的區(qū)別不在于兩個(gè)雜志檔次不一樣，而在于稿件來源不同）。

除了被引次數(shù)外，另外一個(gè)可以參考的指標(biāo)，是BioMed Central所出版的新型線上研究輔助工具Faculty of 1000 Biology和Faculty of 1000 Medicine。Faculty of 1000是新世紀(jì)洞悉海量文獻(xiàn)的工具，經(jīng)由5000多位專家學(xué)者的建議，提供目前世界上最重要的生物學(xué)論文及研究趨勢(shì)。特色是收錄每篇具有科學(xué)價(jià)值的文獻(xiàn)，而不考慮這些文獻(xiàn)在哪里發(fā)表；每篇文章都包含專家所給的評(píng)論，并評(píng)定文章的類別。 它的主要特色：提供科學(xué)家不斷更新的會(huì)員指南，獲得特定研究領(lǐng)域中重要的論文信息；重要論文的評(píng)價(jià)依據(jù)是以其科學(xué)成就而非在哪些期刊發(fā)表；提供研究者超過5500 名頂尖科學(xué)家的一致推薦；有系統(tǒng)地組織并評(píng)價(jià)大量的科學(xué)論文信息。在Pubmed里面可以設(shè)置過濾條件，從而可以看到哪些文章被F1000所點(diǎn)評(píng)。應(yīng)該說，被選入加以點(diǎn)評(píng)的，多是精品文獻(xiàn)。我個(gè)人使用這個(gè)服務(wù)已經(jīng)好幾年了，初始選入的文章質(zhì)量以及點(diǎn)評(píng)本身，都是可圈可點(diǎn)的。但是近兩年感覺質(zhì)量有下降趨勢(shì)，“互粉”的點(diǎn)評(píng)好像多了起來。即便如此，仍然具有一定的參考價(jià)值。

許多朋友過分依賴影響因子挑選文章，這種習(xí)慣不是太好。即便是CNS這些頂級(jí)雜志文章上的結(jié)果，也經(jīng)常發(fā)生不能重復(fù)的情形 （[http://blog.sciencenet.cn/blog-265205-523023.html]）。所以文章的質(zhì)量，和影響因子沒有絕對(duì)關(guān)系。很多學(xué)生物的都知道上海生科院的Cell Research 雜志已經(jīng)晉身細(xì)胞生物學(xué)的頂級(jí)雜志之一，但是對(duì)于許多常年從事細(xì)胞生物學(xué)的科學(xué)家來說，Cell Research的聲望并不及老牌的Journal of Cell Biology。同樣的例子，見于病毒學(xué)領(lǐng)域的新貴Plos Pathogen和老牌的Journal of Virology。閑話少述，這里強(qiáng)調(diào)的是，無論哪種等級(jí)的雜志，編輯推薦出來加以評(píng)論的（比如Journal of Virology每期的Spotlights)，或者什么本期導(dǎo)讀，或者在Pubmed里面顯示”Comment “的，都是值得一讀的文章。比如Nature及其子刊里面經(jīng)常對(duì)本刊或者其它刊物上的某篇文章加以點(diǎn)評(píng)，這些文章都值得一讀。

此外，在社交工具廣泛討論的文獻(xiàn)，也多是值得一讀的文獻(xiàn)。和國內(nèi)的微信、微博充斥了娛樂、商業(yè)推廣和雞湯文不同，Twitter、Facebook和Google Plus上有許多有價(jià)值的專業(yè)信息。比如，國外許多知名出版社或者期刊，甚至生物試劑廠家都在Twitter和Facebook上都有自己的賬號(hào)，他們經(jīng)常發(fā)推推薦可讀的文章。此外，某些領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)者在這些SNS工具上也頻繁發(fā)文，這些都或可回首一覽。你可以就自己感興趣的話題在這些SNS內(nèi)進(jìn)行搜索，獲得感興趣的文章（他們自己的搜索功能有限，一般我用 "site:twitter.com"，在google內(nèi)搜索）。

丁香園wangqiujv 戰(zhàn)友寫道，“我個(gè)人比較喜歡用pubmed，一般都是先用MeSH搜索主題詞，然后用Limits選擇Free Full Text、Animals、Languages、Type of Article等選項(xiàng)，在Preview/Index選項(xiàng)卡中利用檢索語法找到10篇左右的文獻(xiàn)，然后再找這個(gè)領(lǐng)域的專家或?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)，鎖定一篇有用的文章后，再使用related articles找出相關(guān)文獻(xiàn)。”的確，TA的方法很專業(yè)，但是中間關(guān)鍵的信息沒有寫清楚：如何鎖定一篇有用的文章？所以，這個(gè)話題，歸根到底，需要自己的專業(yè)知識(shí)的積累，以及對(duì)本專業(yè)頂級(jí)機(jī)構(gòu)和學(xué)者的洞悉。此外，不推薦由公眾媒體報(bào)道的文章，原因是記者畢竟相對(duì)比較外行，他們習(xí)慣于挑選大眾所熟悉和感興趣的內(nèi)容進(jìn)行報(bào)道，而且結(jié)論未必準(zhǔn)確。

總結(jié)一下上述可以鎖定核心文獻(xiàn)的方法：第一，文章他引的次數(shù)；第二，在頂級(jí)綜述雜志里面，被黑體標(biāo)出的文章；第三，所在專業(yè)頂級(jí)期刊的編輯導(dǎo)讀；第四，在Pubmed里面被行業(yè)內(nèi)雜志評(píng)論的文章；第五，知名出版社在社交工具上推薦的文章；第六，被F1000推薦的文章。應(yīng)該避免的兩個(gè)誤區(qū)，一是盲從于Impact Factor (影響因子從來只是國內(nèi)單位人事處和科研處的量化指標(biāo)），二是盲從于大眾媒體的報(bào)道。

這是我個(gè)人的淺薄見識(shí)，期待大家批評(píng)指正，并且提出更多的辦法。讓我們一起進(jìn)步！