Daftar Mesin Pencarian Jurnal atau Artikel Ilmiah Terpopuler dan Terbaik Secara Gratis

Mesin pencari akademis telah menjadi sumber daya nomor satu yang digunakan untuk menemukan makalah penelitian dan sumber ilmiah lainnya. Sementara database akademis klasik seperti Web of Science dan Scopus terkunci di balik dinding berbayar, Google Scholar dan lainnya dapat diakses secara gratis.

Daftar Mesin Pencarian Jurnal atau Artikel Ilmiah Terpopuler dan Terbaik Secara Gratis

Untuk membantu Anda menyelesaikan penelitian dengan cepat, kami telah menyusun daftar teratas mesin pencari akademis sebagai berikut:

1. Google Scholar

Google Scholar jelas nomor satu dalam hal mesin pencari akademis. Ini adalah kekuatan pencarian Google yang diterapkan pada makalah penelitian yang telah dipatenkan. Di Google Scholar Anda dapat menemukan makalah penelitian untuk semua disiplin ilmu secara gratis, tetapi juga sering menyediakan tautan ke file PDF teks lengkap. Cara Mengindeks Artikel Jurnal Ke Google Scholar dengan Mudah.

Cakupan: kira-kira. 200 juta artikel Abstrak: hanya tersedia potongan abstrak
Artikel terkait: ✔
Referensi: ✔
Dikutip oleh: ✔
Tautan ke teks lengkap: ✔
Format ekspor: APA, MLA, Chicago, Harvard, Vancouver, RIS, BibTeX

2. Microsoft Academic

Dengan kemajuan dalam sains dan teknologi yang terjadi dengan kecepatan yang mencengangkan, pengakuan dan klasifikasi formal dari konsep dan bidang studi baru merupakan perjuangan yang terus-menerus. Selama setahun terakhir, tim Microsoft Academic Graph (MAG) telah mencoba mengatasi masalah ini secara langsung dengan perubahan pada cara kami menemukan dan cara kami mengkategorikan bidang studi baru.

Upaya ini telah menghasilkan MAG sekarang memahami lebih dari 700 ribu bidang studi, dengan hampir 75% termasuk dalam hierarki bidang studi. Ini menandai peningkatan 3x lipat dari pengungkapan terbaru dapat anda lihat 2018 ACL demo paper.

Microsoft Academic mengambil pendekatan yang berbeda dan menghasilkan untuk setiap makalah yang diindeks halaman ikhtisar yang memungkinkan untuk menjelajahi artikel dan referensi artikel yang paling banyak dengan mudah.

Cakupan: kira-kira. 210 juta artikel
Abstrak: ✔
Artikel terkait: ✔
Referensi: ✔
Dikutip oleh: ✔
Tautan ke teks lengkap: ✔
Format ekspor: APA, MLA, BibTeX

3. BASE

BASE adalah salah satu mesin telusur paling produktif di dunia, khususnya untuk sumber daya web akademis. BASE menyediakan lebih dari 240 juta dokumen dari lebih dari 8.000 penyedia konten. Anda dapat mengakses teks lengkap sekitar 60% dari dokumen yang diindeks secara gratis (Akses Terbuka). BASE dioperasikan oleh Perpustakaan Universitas Bielefeld. BASE dihosting di Bielefeld University di Jerman dan dari sanalah namanya berasal (Bielefeld Academic Search Engine).

BASE dapat mengindeks metadata dari semua jenis sumber daya yang relevan secara akademis - jurnal, repositori kelembagaan, koleksi digital, dll. - yang menyediakan antarmuka OAI dan menggunakan OAI-PMH untuk menyediakan konten.

Cakupan: kira-kira. 240 juta artikel (berisi duplikat)
Abstrak: ✔
Artikel terkait: ✘
Referensi: ✘
Dikutip oleh: ✘
Tautan ke teks lengkap: ✔
Format ekspor: RIS, BibTeX

4. CORE

CORE adalah mesin pencari akademis yang didedikasikan untuk makalah penelitian akses terbuka. Untuk setiap hasil pencarian, tautan ke PDF teks lengkap atau halaman web teks lengkap disediakan. Peran CORE dalam menyediakan pencarian terpadu dari konten repositori adalah mesin pencarian yang bagust bagi peneliti dan memperluas jangkauan konten yang dimiliki secara lokal di penyimpanan institusional, Open Research Online.

Cakupan: kira-kira. 136 juta artikel
Abstrak: ✔
Artikel terkait: ✔
Referensi: ✘
Dikutip oleh: ✘
Tautan ke teks lengkap: ✔ (semua artikel di INTI adalah akses terbuka)
Format ekspor: BibTeX

5. Science.gov

Science.gov adalah sumber daya yang luar biasa karena menggabungkan dan menawarkan akses gratis ke hasil penelusuran dari lebih dari 15 agen federal AS. Tidak perlu lagi menanyakan semua sumber daya itu secara terpisah!

Cakupan: kira-kira. 200 juta artikel dan laporan
Abstrak: ✔
Artikel terkait: ✘
Referensi: ✘
Dikutip oleh: ✘
Tautan ke teks lengkap: ✔ (tersedia untuk beberapa database)
Format ekspor: APA, MLA, RIS, BibTeX (tersedia untuk beberapa database)

6. Semantic Scholar

Berbeda dengan Google Scholar, Semantic Scholar menggunakan AI untuk mengekstrak makna dari literatur penelitian. Ini membantu peneliti untuk mengeksplorasi literatur dengan cara baru. Setiap database memiliki cakupan dan algoritma pencariannya sendiri. Ketika Anda ingin mencari lebih banyak makalah tentang topik tertentu, Anda harus mencoba beberapa database.

Seperti yang diharapkan, Semantic Scholar menemukan hasil yang berbeda dari Google Scholar. Misalnya anda melakukan penelusuran dengan istilah “ketimpangan sosial kesehatan masyarakat” di keduanya, di antara hasil layar pertama, tidak ada kesamaan. Di Google Cendekia, makalah yang paling banyak dikutip lebih menonjol di bagian atas daftar di Semantic Scholar menghitung relevansi dengan cara yang berbeda.

Cakupan: kira-kira. 40 juta artikel
Abstrak: ✔
Artikel terkait: ✔
Referensi: ✔
Dikutip oleh: ✔
Tautan ke teks lengkap: ✔
Format ekspor: APA, MLA, Chicago, BibTeX