Ders 6 – Bilgiye Erişim:
Kütüphane Veri Tabanı Taraması
Duygu DUYGULU
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:
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.
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.
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
Kütüphane Veri Tabanı Nedir?
• İstatistik Veri Tabanı
• Otorite kurumlar tarafından üretilmiş istatistiki
bilgileri sağlayan veri tabanlarıdır.
• Örnekler;
• SourceOECD
• World Bank
• IMF
• …
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
•
…
Açık Erişim Veri Tabanı - DOAJ
http://www.doaj.org/
Kütüphane Veri Tabanı Nedir?
• İster kitap isterse de makale veri tabanı olsun
iki türde değerlendirilir:
• Genel Konulu Veri Tabanları:
• Science Direct, EbscoHost, Gale, ProQuest, JStore vb.
• Konu Veri Tabanları
• American Chemical Society, HeinOnline,
HukukTürk, American Institute of Physics, ERIC,
SciFinder, vb.
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.
Kütüphane Veri Tabanları
Veri Tabanı Adı
Konu Kapsamı
Gale
Powersearch
general academic, arts & humanities, social sciences, science and
technology
ProQuest
general academic, nursing, newspapers, career and technical
education
EBSCOHost
general academic, general interest, medicine, education, literature
FirstSearch
general academic, business, education, government, medicine
JSTOR
archives of older academic journals
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.
Kütüphane Veri Tabanları
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.
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.
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.
İşleç
AND
Kullanım
Aramayı sınırlandırır
Örnek
cats AND dogs
cats AND dogs AND birds
OR
Aramayı genişletir
cats OR dogs
cats OR dogs OR birds
NOT
Özel terimleri eler
cats NOT dogs
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.
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.
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.
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.
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 email biçiminde
bir arama yapmalısınız.
Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean
Aramaları
Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean
Aramaları
• 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
Kütüphane Veri Tabanları: Arama - Boolean
Aramaları
OR smag
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.
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science
Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science
Direct
• Konu : Sarımsağın Yararları
• Anahtar kelimeler : Garlic, health
• Eş anlamlılar : benefit, health care, fitness, welfare,
sanitary, curative,
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kelimeyi yanlış yazma (helath)
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Arama – Science Direct
Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectGelişmiş Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectGelişmiş Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectGelişmiş Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectGelişmiş Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectUzman Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectUzman Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Arama-ScienceDirectUzman Arama
Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme
Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme
•
•
•
•
•
•
1 - Makale Adı
2 – Makale Türü
3 – Dergi Adı
4 – Vol: Cilt, Issue : Sayı, 1-15 february 2013 : Yıl
5 – Sayfa Aralığı
6 - Yazarlar
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.
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.
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:
Kütüphane Veri Tabanları: Makale Çözümleme
Bibliyografik/Özet Veri Tabanı
Bibliyografik/Özet Veri Tabanı
Bibliyografik/Özet Veri Tabanı
Bibliyografik/Özet Veri Tabanı
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
Atıf Veri Tabanı: Web of Science
Atıf Veri Tabanı: Web of Science
Sonuç
Analizi
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.
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.

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?
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?
– 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?
Download

Ders 6-Bilgi Arama-Veri Tabanlari