研究に最適なデータベースをどのように選択すべきですか？

あなたの研究に最適なデータベースを選ぶには、まずデータベースをあなたのトピック、学問分野、課題の要件に合わせることから始め、最初に見つけたものをただ使うのではなく、マッチさせることが重要です。「最良の」データベースとは、あなたの質問に対して適切なジャーナルや情報源をカバーし、アクセスと検索が現実的であるものです。

良い第一歩は、自分の研究分野とレベル<を明確にすることです。一般的なトピックや一年生の課題は、多くの学問分野にまたがる広範な学術データベースを使用することでカバーできることがよくあります。より高度なプロジェクト、例えば論文の場合、通常は>を明確にすることです。一般的なトピックや一年生の課題は、多くの学問分野にまたがる広範な学術データベースを使用することでカバーできることがよくあります。より高度なプロジェクト、例えば論文の場合、通常は< a id="2">主題特化型データベース

が必要です。医療、心理学、教育、工学、ビジネスなどの分野においてです。コースガイドを確認したり、図書館員に尋ねたりすると、あなたの分野で人々が最も頼りにしているデータベースをすぐに知ることができます。

次に、実際に必要なコンテンツの種類を見てみましょう。一部のデータベースは査読付きジャーナル記事に焦点を当てていますが、他には会議論文、学位論文、書籍の章、報告書、ニュースソースを含むものもあります。あなたのタスクが実証研究を必要とする場合、研究記事を明確にラベル付けし、研究タイプや方法論でフィルターをかけることができるデータベースを選んでください。文献レビューに取り組んでいる場合は、引用ツールや高度なフィルターを含むデータベースを探すとよいでしょう。

アクセスと使いやすさも重要です：

• 機関を通じてフルテキストを取得できるか、要約のみ見ることができるか確認してください。
  
  

• 検索インターフェースを見てください。キーワード、主題見出し、フィルターを簡単に使えますか？
  
  

• 引用をエクスポートしたり、後で検索を保存したりできるか確認してみてください。

また、品質とカバレッジについて考えることも賢明です。有名なデータベースは、収録されるジャーナルが基本的な品質やインデックス基準を満たすように明確な選定基準を使用することがよくあります。結果の中のいくつかのジャーナルタイトルを読むことで、それらがあなたの分野に関連しているかどうかを確認することができます。結果があまりにも一般的すぎるか、無関係に見える場合は、より専門的なデータベースが必要かもしれません。

実際には、ほとんどの研究者は単一のデータベースに依存しません。彼らは通常、強力な主題データベースから始め、その後、より広範な学際的データベースやGoogle Scholarのようなツールで検索をクロスチェックして、見逃したものを見つけます。

したがって、あなたはフィールド、必要な情報源のタイプ、プロジェクトのレベル、フルテキスト資料を検索しアクセスすることがどれだけ簡単であるかの実際的な質問に合わせて、研究のための最適なデータベースを選ぶのです。