Les 3 meilleurs moteurs de recherches d’articles scientifiques

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Quels sont les 3 meilleurs moteurs de recherches d'articles scientifiques ?
Quels sont les 3 meilleurs moteurs de recherches d'articles scientifiques ?

Les moteurs de recherches d’articles scientifiques sont des moteurs de recherche spécialisés dans les ressources documentaires académiques à l’intention des chercheurs et des étudiants, mais aussi du grand public.

Ils ont accès ainsi à des millions de bases de données, d’articles, revues, publications scientifiques…

Ils sont d’excellents référents bibliographiques pour tout étudiant faisant des recherches pour une thèse.
Sur le marché des moteurs de recherches, il y a en trois qui marquent leur territoire.

Sommaire

Google Scholar, le plus ancien.

Google Scholar moteurs de recherches d'articles scientifiques
Google Scholar

Google Scholar, le plus vieux de la bande a vu le jour en 2004. L’ergonomie et le formulaire de recherche rappellent sans conteste ceux de son grand frère. D’ailleurs, il le revendique clairement avec quelques mots sous la barre de recherche : « Sur les épaules d’un géant », mais là où le « géant » explore tous les sujets dans une contrée vaste, le
petit Google Scholar se concentre sur les sciences et permet même d’accéder directement à des articles scientifiques en faisant apparaître le lien dans les résultats de la recherche.

Au premier abord, la requête se fait simplement soit sous toutes les langues soit uniquement en langue française. Une fois, la première requête lancée, il est possible d’affiner par dates, par pertinence, par type. Le petit plus de Google Scholar qui peut séduire, c’est de pouvoir créer une alerte sur un sujet précis et de sauvegarder des articles qui suscitent l’intérêt du chercheur.

Il est même possible de créer un compte pour suivre le référencement, la consultation d’articles que l’on aurait publiés. Le petit extra qui plaît aux universités est qu’il est possible de paramétrer sa recherche afin d’afficher le lien vers des bibliothèques, notamment des bibliothèques universitaires qui sont abonnées aux revues mentionnées.

Il est aussi possible d’accéder à ces articles ou documents référencés par Google Scholar en cliquant directement sur le lien de la bibliothèque. Cette fonctionnalité en fait un incontournable auprès des étudiants.

Présentation vidéo de Google Scholar

Semantic Scholar, l’IA au service de la recherche scientifique

Semantic Scholar, l’IA au service de la recherche scientifique

Semantic Scholar, moteur de recherche universitaire, créé par Paul Allen cofondateur de Microsoft USA, en 2015, soit dix ans après l’incontournable Google Scholar,. Aujourd’hui, ce sont plus de 197 millions d’articles qui sont indexés par Semantic Scholar, des articles scientifiques libres d’accès sur internet, ainsi que des liens vers des blogs, des vidéos…

Il dispose d’un formulaire simple permettant de chercher des publications avec tous les mots de la requête, seulement une partie, un seul mot ou une expression. Il est aussi possible d’affiner sa recherche parmi les 15 thèmes proposés. Ce qui fait la force et la spécificité de ce moteur de recherche, c’est son IA.

Semantic Scholar vante ouvertement sa capacité à faciliter la lecture des articles de science et à la rendre optimisée. Il
revendique aussi son objectif d’être toujours à jour dans les bases données présentées.
Après inscription, l’utilisateur pourra sauvegarder ses recherches.

Présentation vidéo de Semantic Scholar

Scinapse, le successeur de Google Scholar.

Scinapse a été développé par des chercheurs en Corée du Sud avec pour but de dépasser le petit géant des moteurs de recherche d’articles scientifiques et lancé en 2019.
Et le petit dernier est ambitieux et plein d’assurance à la vue de son accroche sous son formulaire de recherche : « Nous sommes meilleurs que Google Scholar. Nous le pensons. »

Voilà une punchline qui envoie et qu’on n’oublie pas.

Scinapse annonce couvrirplus de 40 000 revues de science et avoir conquis plus de 120 000 chercheurs.

Ce moteur de recherche académique permet d’effectuer une requête par titre d’articles, par auteur,
par mot-clé et a la particularité de proposer la recherche par DOI. Le Digital Object Identifier est un mécanisme qui permet d’identifier des ressources documentaires à l’aide d’un numéro assimilé.

Les 3 meilleurs moteurs de recherches d'articles scientifiques

Il faut aussi souligner la capacité d’affiner sa recherche suivant plusieurs modalités. Dès la première page de résultats d’une requête, le moteur de recherche propose plusieurs petits moteurs de recherche qui permettent un ciblage plus précis, plus calibré.

Il est donc possible de réduire à une période donnée, de privilégier des revues à d’autres, de limiter le sujet. Scinapse propose aussi une fois l’inscription validée, de créer une alerte, de sauvegarder des recherches et même créer un lien, une citation vers un article de science qui a retenu notre attention.

Bonus

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