OpenAlex

OpenAlex でテーマを検索し、論文を見つけ、メタデータを比較して、問いに合う出版物や記録を開けます。

公式ドキュメント

ライブ検索

実際の語句を入力し、カードで返答を確認してから詳しいソースを開けます。

検索例

レスポンスに含まれる項目

OpenAlex はテキスト検索に対して学術研究の記録を返します。題名、著者、日付、DOI、掲載先、被引用数で最初の読書候補を整理できますが、記録を見つけることは論文を読むことや根拠を評価することの代わりにはなりません。

実用例

被引用数、要約、メタデータは論文の発見と同定に役立ちます。方法の質、合意、臨床的効果、個別の判断への助言を示すものではありません。

使い方

テーマ、語句、手法名を検索し、記録を開く前に題名、著者、年、DOI、掲載先を比較します。

確認したい項目

研究タイトル
著者と年
DOIと掲載情報
記録された被引用数

役立つ人

学術研究を探し、どの記録がテーマに対応するか確認したい学生、研究者、記者、読者。

時間を節約できる場面

似た題名の研究を区別する助けになるメタデータをまとめます。
DOI、日付、掲載先を保持して次の確認へ進めます。

検索で返る情報

このルートは学術研究を検索し、results というコレクションを返します。確認した記録には id や doi の識別子、display_name の題名、publication_year と publication_date、authorships の著者、cited_by_count、primary_location の掲載情報があります。記録や出典が提供しない項目は欠けることがあります。

題名、著者、年を組み合わせて、版や似た名前の研究を区別します。
DOI があれば保持します。出版社の記録を探す近道になることが多いためです。
cited_by_count はデータベースが記録した数であり、自動的な質の指標ではありません。

検索を役立つ読書につなげる方法

十分に具体的な語で始め、本当に問いに答える記録を開きます。引用や保存の前に、日付、出版物の種類、著者、DOI、掲載先を比較します。複数の版がある場合は、論文、プレプリント、訂正、関連記録のどれかを確認します。

広すぎる一語ではなく、テーマの表現、手法、分野の正式名を検索します。
日付、著者、機関、研究の種類で絞る必要がある場合は、フィルターと公式文書を使います。
結論を要約する前に全文、出版社のページ、一次資料を開きます。

メタデータで証明できないこと

研究を見つけても、その結論が適用可能、最新、または合意されているとは限りません。被引用数には経過年数、分野、アクセスなど多くの要因が反映されます。要約は方法、結果、限界、後の検討の代わりにはなりません。健康、法律、金融、安全では、文献検索は検証の出発点にすぎません。

被引用数を推奨、診断、有効性の証拠として扱いません。
記録の題名、要約、テーマを研究本文を読む代わりに使いません。
重要な判断では、必要に応じて専門的な情報源と責任ある専門家または機関を確認します。