Choosing and Using Citation and Bibliographic Database Software (BDS)
Notice bibliographique
Résumé
The diabetes educator/researcher is faced with a proliferation of diabetes articles in various journals, both online and in print. Keeping track of cited references and remembering how to cite the references in text and the bibliography can be a daunting task for the new researcher and a tedious task for the experienced researcher. The challenge is to find and use a technology, such as bibliographic database software (BDS), which can help to manage this information overload. This article focuses on the use of BDS for the diabetes educator who is undertaking research. BDS can help researchers access and organize literature and make literature searches more efficient and less time consuming. Moreover, the use of such programs tends to reduce errors associated with the complexity of bibliographic citations and can increase the productivity of scholarly publications. The purpose of this article is to provide an overview of BDS currently available, describe how it can be used to aid researchers in their work, and highlight the features of different programs. It is important for diabetes educators and researchers to explore the many benefits of such BDS programs and consider their use to enhance the accuracy and efficiency of accessing and citing references of their research work and publications. Armed with this knowledge, researchers will be able to make informed decisions about selecting BDS which will meet their usage requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».