Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Ders 6 – Bilgiye Erişim: Kütüphane Veri Tabanı Taraması Duygu DUYGULU.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Ders 6 – Bilgiye Erişim: Kütüphane Veri Tabanı Taraması Duygu DUYGULU."— Sunum transkripti:

1 Ders 6 – Bilgiye Erişim: Kütüphane Veri Tabanı Taraması Duygu DUYGULU

2 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Kütüphane veri tabanı magazinler, gazeteler, bilimsel dergiler ve danışma kaynaklarındaki makaleleri ve bilgileri içeren kütüphanenin abone olduğu çevrimiçi elektronik kaynaklardır. Kütüphanelerin abone oldukları veri tabanı türleri genel olarak şunlardır:

3 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Makale Veri Tabanı Makale veri tabanı belli bir konuda makaleler bulmak için binlerce (bazen milyonlarca) farklı magazinlerden, bilimsel dergilerden ve gazetelerden arama yapmanızı sağlar. Bu makalelerden bazılarını makaleyi tamamen çevrimiçi olarak okuyabileceğiniz (Ya da çıktı alabileceğiniz) anlamına gelen Tam Metin (Full Text) olarak bulacaksınız. Bazen veri tabanı makalenin yalnızca özetini (Abstract) verecektir. Bazen de veri tabanı makalenin basılı versiyonunu nereden bulabileceğinize ilişkin atıf bilgisi (citation) verecektir.

4 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Danışma ve Kitap Veri Tabanları Danışma Veri Tabanları çok sayıda farklı basılı kaynaktan danışma bilgisi (gerçekler, istatistikler ve arka plan bilgi) verir. Örneğin, bizim kütüphanemiz EBSCOHost aracılığı ile Merriam-Webster's Medical Desk Dictionary, Oxford American College Dictionary gibi sözlüklere abone olmuştur. Danışma Veri Tabanı genellikle makale veri tabanlarından daha fazla konuya özeldir, böylece her biri Sanat, Müzik, Hukuki, Edebiyat, Bilim ve Teknoloji gibi bazı konuları kapsar.Merriam-Webster's Medical Desk DictionaryOxford American College Dictionary

5 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Atıf Veri Tabanı Yayınlara ait bibliyografik bilgilere (yazar adı, eser adı, yayın yılı, abstrakt vs.) ulaşmayı olanaklı hale getirmenin yanında yazarların atıf yaptıkları ve atıf yapılan yayınları verirler. Yazarın ve derginin verimliliğini grafiksel gösterimler ile sunaralar. Nasıl kullanılabilir? Literatür taraması yapanlar Araştırmacılar Devlet kurumları Üniversiteler Örnekler; Web of Science Scopus

6 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? İstatistik Veri Tabanı Otorite kurumlar tarafından üretilmiş istatistiki bilgileri sağlayan veri tabanlarıdır. Örnekler; SourceOECD World Bank IMF …

7 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Açık Erişim Veri Tabanları Açık Erişim araştırma literatürü teknik raporlar, tezler ve çalışma raporları yanında hakemli dergi makalelerinin, konferans bildirilerinin ücretsiz, çevrimiçi kopyalarından meydana gelir. Çoğu durumda bunların kullanımında okuyucular için lisans sınırlaması yoktur. Bu nedenle araştırma, öğretim ve diğer amaçlar için ücretsiz kullanılabilirler. Bu kaynaklara erişmek için bireysel ya da kurumsal bir aboneliğin bulunması gerekmez. Ücretsiz bir şekilde erişilebilen bilgi kaynaklarının depolandığı veri tabanlarıdır. Örnekler; DOAJ E-LIS …

8 Açık Erişim Veri Tabanı - DOAJ

9 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? İster kitap isterse de makale veri tabanı olsun iki türde değerlendirilir: Genel Konulu Veri Tabanları: Science Direct, EbscoHost, Gale, ProQuest, J- Store vb. Konu Veri Tabanları American Chemical Society, HeinOnline, HukukTürk, American Institute of Physics, ERIC, SciFinder, vb.

10 Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Veri Tabanı “İnternet” kaynakları değillerdir. Veri Tabanlarına İnternet üzerinden erişiliyor olmasına rağmen, burada bulduğunuz makaleler gerçekte basılı bir kaynakta yayınlanmış olan bilgilerdir. Veri tabanında bulduğunuz şeylerin çoğunu Google ya da Wikipedia’da arayarak bulamazsınız. Bunlar kütüphanelerin para ödeyerek abone oldukları kaynaklardır. Bunlarda bulunan her bir parça, kütüphaneniz aboneliğini kesmediği sürece kütüphanenizde bulunan kitaplar gibi kütüphanenizin dermesindendir, siz bunlara erişmek için kütüphanenizin web sayfasını kullanmak zorundasınız.

11 Kütüphane Veri Tabanları Veri Tabanı AdıKonu Kapsamı Gale Powersearch general academic, arts & humanities, social sciences, science and technology ProQuest general academic, nursing, newspapers, career and technical education EBSCOHostgeneral academic, general interest, medicine, education, literature FirstSearchgeneral academic, business, education, government, medicine JSTORarchives of older academic journals

12 Kütüphane Veri Tabanları Veri tabanı taramalarının ilk adımı konuya uygun veri tabanını seçmektir. Konunuzla ilgili veri tabanını listeden bulup üzerine tıkladığınızda veri tabanının ana sayfasına gidersiniz. Burada veri tabanı ile ilgili bilgiler ve tarama tekniklerine ilişkin ipuçlarını bulabilirsiniz. Her veri tabanında kullanıcılara yardım kılavuzu bulunur, ayrıca kütüphaneciler tarafından hazırlanan yardım dokümanlarından da yararlanabilirsiniz.

13 Kütüphane Veri Tabanları

14 Kütüphane Veri Tabanları: Arama Veri Tabanlarında arama yapma, çevrimiçi kütüphane kataloğundan arama yapmaya benzer. Genellikle her veri tabanının basit ve gelişmiş arama seçenekleri mevcuttur. Veri tabanlarında arama yapmada gelişmiş arama tekniklerinin bilinmesi önemlidir.

15 Kütüphane Veri Tabanları: Arama Genel Veri Tabanı Arama Tipleri ve Stratejileri Her bir veri tabanı farklıdır ve yeni birine alışması biraz vakit alabilir. Buna karşın veri tabanında arama yaptığınızda kullanabileceğiniz bazı genel arama tipleri ve stratejileri vardır. Arama kutucuğuna tam bir cümle yazmayınız. Konunuzla ilgili en önemli iki ya da üç kelime düşününüz. Unutmayın, daha çok kelime kullanmanız, isabetli künye sayısını azaltır, bunun tam tersi de olabilir. Arama terimleriniz konusunda esnek olun. Eş anlamlıları, ilişkili kelimeleri ve dar/geniş terimleri düşünün. Konunuzla ilgili diğer insanların hangi kelimeleri kullandıklarını da düşünün. Kelimeyi doğru yazdığınıza dikkat edin. Bilgisayarlar sizin söylediklerinizi yaparlar, böylece yanlış kelime yazmışsanız aradığınızı bulamayabilirsiniz. Tam olarak ne yazdıysanız onu ararlar. Aramayı hangi arama alanında aradığınıza dikkat edin. Arama teriminizi veri tabanı nerede arıyor? Konu başlığında mı? Eser ya da makale adında mı? Ya da makalenin tam metininde mi? Bu aramalar farklı sonuçlar getirecektir.

16 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları Boolean işleçleri AND, OR ve NOT gibi kelimelerdir, arama terimlerinin birleştirilmesinde kullanılır. Bu operatörleri arama sonuçlarınızı genişletmek ya da daraltmak için kullanabilirsiniz. İşleçKullanımÖrnek ANDAramayı sınırlandırırcats AND dogs cats AND dogs AND birds ORAramayı genişletircats OR dogs cats OR dogs OR birds NOTÖzel terimleri elercats NOT dogs

17 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları AND AND işleci, arama terimlerimin her ikisinin de geçtiği makaleleri bulma anlamına gelir. Cats AND dogs biçimindeki bir arama hem “cats” hem de “dogs” terimlerinin geçtiği makaleleri getirecektir. Eğer makale yalnızca “cats” kelimesini içeriyor, “dogs” kelimesini içermiyorsa bu makaleye erişemeyeceğiniz anlamına gelir.

18 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları Bu şekilde pek çok arama terimini birleştirebilrsiniz, ancak bunun arama sonuçlarınızı daha da daraltacağını unutmayınız. Cats AND dogs AND birds biçimindeki bir arama belirtilen tüm terimlerin geçtiği makaleleri getirecektir.

19 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları OR OR işleci, “ya bu terimi “ ya da bu terimi” içerenleri getir anlamındadır. Cats OR dogs biçimindeki bir arama, “cats” ya da “dogs”” terimlerinin herhangi birinin geçtiği tüm makaleleri getirecektir. Uygun biçimde daha pek çok kelimeyi bu işleç ile birleştirebilirsiniz, böylece araştırmanızı daha da genişletmiş olacağınızı unutmayınız.

20 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları Gördüğünüz gibi, OR işleci aramanızı genişletecektir. Eğer AND işleci ile yeterli makaleleri bulamamışsanız, bu işleç yararlı olur. Bununla birlikte, yüzlerce makaleye erişmişseniz, konunuzla ilgili daha spesifik makalelere erişmek için AND işlecini kullanmayı deneyiniz.

21 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları NOT NOT işleci, “ifade edilen terimler içerisinde olmasını istemediğinizi” belirtme için kullanılır. Cats NOT dogs araması “cats” kelimesini içeren makaleleri getiriken, “dogs” kelimesi geçen herhangi bir parçayı listeden çıkaracaktır. Bu işleci kullanırken dikkatli olmalısınız, çünkü önemli bazı parçaları da bu işleçle elemiş olabilirsiniz. NOT’ın bu şekilde kullanımı için bir örnek, Spam (öğleyin yenen et) ile ilgili makaleleri aradığınızda, SPAM (istenmeyen e-posta) ile ilgili parçaları da elde edebilirsiniz. Bu durumda spam NOT biçiminde bir arama yapmalısınız.

22 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları

23 Kompleks Bir Boolean Örneği Boolean aramaları parantezler ve parantez içi parantezleri ile hayli ayrıntılandırılabilir. Örnek bir konu: Kirlilik ile ilgili yasal düzenlemeler balinalar ve yunusları nasıl etkiler? (How does pollution legislation affect whales and dolphins?) Aramamız için ifadeyi şöyle oluşturabiliriz: (whales OR dolphins) AND (pollution OR smog) AND (legislation OR law) Bu arama aşağıda belirtilen içerikte makaleleri verecektir: 1. Ya "whales" kelimesini ya da "dolphins" kelimesini içeren 2. "pollution" ya da "smag" kelimesini içeren 3. Ya "legislation" ya da "law" kelimesini içeren

24 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları OR smag

25 Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean Aramaları Pek çok (ama tamamı değil) veri tabanı “and" işlecini kendiliğinden kullanırlar. Yani, siz "whales dolphins pollution legislation law" yazmışsanız, veri tabanı bunu "whales AND dolphins AND pollution AND legislation AND law" biçiminde aramak istediğinizi düşünür. Bu kelimelerin hepsi bir makalede geçmiyorsa, herhangi bir sonuç getirmeyecektir. Bu durumda, terimlerin çok olması bulunan sonuç sayısını azaltacaktır.

26 Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct

27 Konu : Sarımsağın Yararları Anahtar kelimeler : Garlic, health Eş anlamlılar : benefit, health care, fitness, welfare, sanitary, curative,

28 Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct

29 Kelimeyi yanlış yazma (helath)

30 Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct

31

32

33

34

35

36

37

38 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme

39 Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirect- Gelişmiş Arama

40

41

42

43 Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirect- Uzman Arama

44

45

46 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme

47 1 - Makale Adı 2 – Makale Türü 3 – Dergi Adı 4 – Vol: Cilt, Issue : Sayı, 1-15 february 2013 : Yıl 5 – Sayfa Aralığı 6 - Yazarlar

48 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme Makalelerin Farklı Türleri: 1.Tam Metin: Veri tabanındaki tam metin makalenin anlamı, veri tabanında yer alan makalenin tüm metnidir. InfoTrac, bunları Metin (Text) olarak isimlendirir. Bazen de Text with graphics (grafik ile birlikte resim) denir, bunun anlamı makalenin içeriğinde resim, şekil ya da grafik olduğunu ve bunların da gösterildiğidir. Bazı veri tabanlarında PDF seçeneği göreceksiniz. Bu dosya türü, makalenin orijinal kaynakta (bir web sayfasındaki makalenin yeniden basılmasının tersi olarak) yer aldığı biçiminin aynısının geçerli fotokopisi demektir.

49 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme Makalelerin Farklı Türleri: 2.Özet (Abstract): Makalenin kısa özetidir. Bazı durumlarda, veri tabanları tam metin vermeyip makale ile ilgili kısa bir özet verebilirler. Siz bunu okuyup, makale işinize yarayacaksa tam metnini bulmaya çalışırsınız. 3.Künye: Diğer yandan, veri tabanı makalenin özetini ya da tam metnini vermeyebilir. Bu durumda bu makaleyi nerede bulabileceğinize ilişkin künye bilgisi verir. Künye bilgisi makalenin adı, yazarı, hangi dergide yayınlandığı, yayın tarihi ve sayfa numaralarını içerir. Bu bilgiyi makaleyi kütüphanenizde ya da başka bir veri tabanında bulmak için kullanabilirsiniz.

50 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme HTML Full Text ve PDF Arasındaki Fark Bazı veri tabanları makaleyi HTML (ya da Tam Metin) ya da PDF dosyası olarak okuma seçeneği verecektir. PDF kopyası makalenin orijinal kaynağında olduğu gibi aynen görüntüsünün fotokopi imajıdır. (PDF dosyasını okumak için bilgisayarınızda Adobe Acrobat Reader yüklü olması gerekir.) HTML Full Text (Bir veri tabanındaki makalenin yeni biçimiyle gösterimi) Aşağıda HTML ve PDF dosya türlerine ilişkin iki makale örneği vardır:

51 Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme

52 Bibliyografik/Özet Veri Tabanı

53

54

55

56 Atıf Veri Tabanı: Web of Science  6 Ayrı veri tabanından oluşmaktadır. Bunlardan ikisi Kimya alanına özeldir (Index Chemicus ve Current Chemical Reactions)  Science Citation Index Expanded (SCI)  Social Sciences Citation Index (SSCI)  Arts & Humanities Citation Index (A&HCI)  Conference Proceedings Citation Indexes

57 Atıf Veri Tabanı: Web of Science

58 Sonuç Analizi

59

60 WOS: Journal Citation Reports WOS’ta dergilerin yıllar itibarıyla aldıkları toplam atıf sayıları ve Impact Factor’leri görülebilir. Bunun için, eğer herhangi bir derginin analizine bakılacaksa, Source Title alanına ilgili dergi adı yazılarak tarama yapılır. Tarama sonucu erişilen sayfada herhangi bir makaleye tıklanır ve açılan sayfada Journal Citation Reports seçilerek ilgili dergiye ait bilgilere ulaşılır.

61 WOS: Journal Citation Reports Herhangi bir konuda ya da başlığa ilişkin analize bakılacaksa Web of Science’nin ana sayfasında Additional Resources menüsü kullanılır. Bu menünün altında «Journal Citation Report» başlığı kullanılır.

62

63

64

65 Alıştırma Kütüphane Veri Tabanı Nedir? Kütüphane Veri Tabanı niçin bir “İnternet” kaynağı değildir? Hangi durumda anahtar kelime araması kullanırız? AND, OR, ve NOT işleçleri arama sonuçlarınızı ne yapar? (Daraltma, genişletme, vb.) Kütüphane veri tabanlarında «Tam metin, Özet, ve Bibliyografik» ne anlama gelir? PDF dosyası nedir? Bir derginin bilimsel değerini belirlemek üzere hangi veri tabanı kullanılır?

66 ÖDEV Aşağıdaki veri tabanı aramalarını yapınız ve cevaplarını aşağıya yazınız. GALE Info Trac OneFile’e gidiniz ve içki içme yaşı (drinking age) için bir arama yapınız. Kaç tane magazin makalesi buldunuz. Kaç tane akademik dergi makalesi buldunuz? Bir makale başlığı yazınız, kim yazmış, nerede yayınlanmış ve yayın tarihi nedir? GALE Info Trac OneFile – ProQuest Central’e gidiniz ve yaygın baş ağrıları (cluster headaches) için tarama yapınız. Kaç tane makale buldunuz? Yalnızca bilimsel dergilerdeki makale sayısı kaçtır? Hem HTML hem de PDF olarak elde edilebilen bir makale bulunuz. Makalenin her iki versiyonuna da bakınız. Hangisi makalenin aynısının bir fotokopisine benziyor. ProQuest Central’de, gitarda çılgın yetenekler ancak kemanda değil ile ilgili gelişmiş arama yapınız (eş anlamlıları da düşününüz). Kaç tane makale buldunuz? Aramanızı tam metin ve hakemli makaleler ile sınırlandırınız, kaç tane sonuç var?


"Ders 6 – Bilgiye Erişim: Kütüphane Veri Tabanı Taraması Duygu DUYGULU." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları