文献鸟Stork是我的科研好帮手

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我在Baylor College of Medicine读研究生的时候经常遇到一种尴尬局面,就是同学们在热烈讨论本领域某篇文献的时候,我一脸茫然 — 因为我压根就不知道这篇文章。回头PubMed查查,这篇文章其实已经发表有一年了。

更绝的一个例子是,有次我老板发了文章我都不知道。当然,实验室大,有许多项目,我没有涉及那个项目。不过还是有点说不过去。

若干年后,我们开发的PaperBox的眼睛功能,现在改名为文献鸟Stork,才彻底解决了我这个问题。文献鸟用起来蛮简单的,我把能想到的所有我想跟踪的关键词和人名都输进去,然后我什么都不需要管了。文献鸟Stork会每天帮我自动搜索,把结果发送给我。现在我都是实验室第一个知道“大牛David Boas发新文章了”或者“又有人用nirs做超扫描了”等等。有面子,还长自信 🙂

我有50余个关键词,文献鸟Stork会不会给我一天发50封邮件呢?不会。文献鸟Stork不会滥用你的邮箱;她会把每天的结果总结一下,最多只发一封信。

另外她还很聪明。因为有时结果多,我需要快速知道那篇文章更值得一看,文献鸟Stork就会把每篇文章对应的期刊的影响因子用颜色标记出来。颜色越黄,说明期刊越好。我在时间紧张的时候就可以只看顶尖期刊的文章了。

Stork还支持从简单到复杂的关键词。如果我想了解某个领域,比如fMRI领域,那么我就可以用一个简单的关键词fMRI即可。如果我想了解用fMRI这种方法研究情绪的文献,则我的关键词就是fMRI emotion。默认情况下,不同单词之间的关系相当于逻辑符AND,因此只要文章中同时出现了fMRI和emotion(不管顺序,也不管两个词之间有没有其它词),就会被推送。但是,如果我只想要fMRI emotion连在一起的文章,这时候加个双引号就可以了:”fMRI emotion”。

当然,更加复杂的逻辑符Stork也是支持的。比如(Nature[Journal]) AND (fMRI OR EEG) AND emotion NOT facial, 这个关键词就说明我对发表在Nature杂志上、用fMRI或者EEG(两种方法都可以)、研究情绪、但是又不包含facial这样的文献。是不是很强大?

如果对某个研究人员的文献感兴趣,可以直接用他的全名作为关键词。比如David Boas。不要加引号。当然,有的名字实在是太普通了,会有许多重名的,这时候加上他所在的单位或者城市名即可。比如David Boas, Harvard University。如果这个人可能在两个地方都工作,可以用OR,比如(Fumiko Hoeft) AND ((university of california) OR stanford)。

如果不用全名而只用简写名,就要用下面格式,姓、空格、简写。比如Reiss AL。  不要加引号,中间也不要加逗号之类的。

请大家赶快用文献鸟Stork吧,相信你会眼睛一亮的!

附录:

下面是文献鸟Stork给我发的一封信样例:

Stork Sample Email
Stork Sample Email

下面是我自己的一些关键词,做近红外或fMRI的同学们可以借鉴呢!

  1. (fumiko hoeft) AND ((university of california) OR stanford)   
  2. (jian li) AND ((phelps) OR montague OR (Peking University psychology))   
  3. baldwin Philip   
  4. brooks king-casas   
  5. cell[ta] fmri   
  6. chao liu, beijing normal university   
  7. chess stetson   
  8. David Boas   
  9. David Hong stanford   
  10. dongni yang baylor   
  11. eagleman dm [au] baylor   
  12. fmri deception   
  13. fmri resting state parent child   
  14. hanli liu, university of texas   
  15. Hosseini, S M Hadi   
  16. hyperscanning   
  17. iphone   
  18. Jack Gallant   
  19. Kendrick Kay   
  20. koniku   
  21. lumosity   
  22. montague pr [au] baylor   
  23. montague pr[au] Virginia Tech   
  24. MyConnectome   
  25. nature[ta] fmri   
  26. ning gao, tsinghua   
  27. nirs brain   
  28. nirs deception   
  29. nu zhang, washington   
  30. pearl chiu   
  31. reiss al [au] stanford   
  32. rory sayres   
  33. Russell Poldrack, stanford   
  34. saggar manish   
  35. science[ta] fmri   
  36. signe bray   
  37. smart phone brain   
  38. social nirs   
  39. stanford kesler shelli   
  40. ting ni   
  41. xianchun li, “East China Normal University”   
  42. xiaolin zhou[au] peking   
  43. xu cui AND (stanford OR baylor OR Texas)   
  44. xu q[au] harvard   
  45. yan song[au] stanford   
  46. yangming wang, peking   
  47. yufeng shen [au]   
  48. yulong li (stanford or Peking)   
  49. zen meditation   
  50. zhu chao-zhe beijing   

一盘围棋,一开始他吃了我一条龙,领先80目,后来我竟然翻盘了

断断续续下围棋已经很多年了。小学的时候就开始接触,也没人教,全自学。水平业余低级水平,在OGS上是4级。下围棋纯属休闲娱乐。赢了很高兴,输了有时候气得我把鼠标都拍坏了。下围棋确实很耽误时间,一盘至少半个小时一个小时的,因此很长一段也没下了。最近和好友尚伟峰在OGS上下了几盘,我就又棋瘾上来了。今天下了三盘,录了下来,算是个记录吧。 第一盘的对手是人,水平和我一样,4级。一开始他吃了我一条龙,领先80目,后来我竟然翻盘了。中间两个人多次都出现失误,他的一块棋是死期我竟然看不见。不管怎样,快结束时把他的角杀了,他就投子认输了。视频如下(在youtube): 第二、三盘的对手是人工智能,水平比我高到天上去了。我就厚脸皮选择被让11个子。如果系统允许让18子我肯定会选择18子的。和人工智能下棋,我的策略就是忍辱负重,保证棋是活的,不能一块棋一不小心被吃。如果一条大龙被吃,就完了。我发现OGS上的人工智能下围棋有下面的特点: 东一榔头西一棒槌(频繁脱先)。你跟着他走一会儿都晕了 对中腹把握能力强。一不小心就被它围出个大肚皮 杀伤力强。如果不在意,可能一条大龙就被杀了 落子速度快,一秒钟就落一个子。这么快的落子我就不由自主也下得快,失误就多。 第二盘棋我不小心一块棋就死了,不过还好,其它地方损失不大,因此赢了。第三盘也赢了。下面是视频 (在youtube):
Xu Cui
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第十六期 fNIRS Journal Club 视频

北京时间2021年1月23日周日下午1点, 瑞典 Karolinska Institutet的潘亚峰博士为大家讲解了他们最近发布的一篇用超扫描研究教师学生关系的文章。视频如下: Youtube: https://youtu.be/SrqU60b6lyk Youku: https://v.youku.com/v_show/id_XNTA4MDc2NjIwNA==.html
Xu Cui
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第十六期 fNIRS Journal Club 通知 2021/01/23,1pm

瑞典 Karolinska Institutet的潘亚峰博士将为大家讲解他们最近发布的一篇用超扫描研究教师学生关系的文章。热烈欢迎大家参与讨论。潘博士为了这次报告,需要一大早就起床。因此本次报告的时间比过去要稍晚一点。 时间: 北京时间2021年1月23日周六下午1点地点: https://zoom.com房间号: 815 4986 9861密码: 796475 Pan, Guyon, Borragán, Hu, Peigneux (2020) Interpersonal brain synchronization with instructor compensates for learner’s...
Xu Cui
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