Добрый день, сообщество. Год назад я уже рассказывала про то, как читаю научные статьи. Сейчас возникла идея расписать своему докторанту принцип собирания информации из статей с использованием Zotero и Обсидиана. Pешила тут тоже поделиться, может быть кому-то еще будет полезно. Так как основной рабочий язык у меня английский, пример тоже будет на английском. Для контекста, моя специальность - landscape ecology.
Дисклеймер: я не претендую на то, что мой метод - единственно верное и правильное решение. То, что подходит мне, может не подходить вам, и это нормально!
- Цель: собрать информацию о методах, которые используют при изучении long-term carbon fluxes
- Материалы: подборка статей (как их находить - отдельная тема, за пределами этого поста)
- Инструменты: Zotero для чтения, выделения и комментирования, Obsidian для хранения, переработки и интеграции информации, Zotero Integration Plugin для связи между инструментами.
Шаг 1. Прицельный просмотр статьи в Zotero
Научные статьи - не самое легкое чтиво, там легко потеряться. Поэтому хорошо иметь конкретную цель, что именно я хочу найти в данной статье в данный момент времени. Обычно я выделяю два основных пункта:
- что важно вообще знать об этом исследовании для моего проекта
- конкретный таск на сейчас
Для проекта в моем примере самая важная информация: какой лес, где находится и сколько лет измерений анализируется в статье. Например: 6 years of mature boreal pine forest in Sweden или 21 FLUXNET boreal and temperate forests in Northern hemisphere with a minimum of 5 years per site.
Конкретный таск на сейчас - методы исследования long-term data.
С этими мыслями я буду просматривать статью. Для первого пункта информацию я скорее всего найду в абстракте и/или в site description, для второго - в methods.
Статья в моем примере: Heat and drought impact on carbon exchange in an age-sequence of temperate pine forests | Ecological Processes | Full Text
Из статьи я быстро нахожу, что в ней 16 years (2003-2019), 3 temperate pine forests (17, 45, 80 y.o.) in Canada. Делаю в Zotero выделение с комментарием:
Дальше сразу просматриваю графики, убеждаюсь еще раз, что там изучали то, что мне нужно (статьи были подобраны заранее, но все же), и иду в раздел методов. Там тут же натыкаюсь на кучу полезного:
К выделениям я всегда пишу комментарии, в которых иногда суммирую, что именно меня там привлекло, и проставляю ссылки на будущее - при переносе этого всего в Обсидиан они превратятся в связи с существующими заметками (heat, drought, extreme weather events), будущими заметками (residual analysis), проектами, для которых эта информация может оказаться полезной (Soontaga), и непосредствено решает наш “конкретный таск на сейчас” (long-term data methods).
Я собрала еще разных методов из этой статьи, и дальше переношу все это в Обсидиан.
Шаг 2: Работа в Обсидиане
Минутка терминологии: заметка, куда плагин перетягивает метаданные статьи и выделения с комментариями, будет называться “литературная заметка”. Такие заметки я храню в отдельной папке (References), и в них содержится только информация из конкретных статей. Свои комментарии я обычно дописываю курсивом, но не меняю изначальный текст автора.
Заметка, которую я буду формулировать на основе разных истоников в данной ситуации будет называться “основная заметка” - место, куда будет идти информация по “основному таску на сейчас”. Соответственно, в разные моменты времени, разные заметки будут “основными”.
Выделенные в примере куски текста с комментариями переношу в Обсидин при помощи плагина. У меня они выглядят вот так, бсидиане выглядят вот (внешний вид будет зависеть от выбранного шаблона и темы Обсидиана)
Идем по ссылке в основную заметку - long-term data methods. Она у меня была создана заранее, но ее можно и отсюда создать. Пока в ней пусто, но Обсидиан уже показывает обратную ссылку от литеатурной заметки:
(Soontaga logbook в обратных ссылках - страница проекта, в которой я изначально создала эту заметку).
Раскрываем содержимое обратной ссылки на литературную заметку (‘@Arain2022’):
Информации явно маловато, раскрываем больше:
Вот из этого уже можно вытаскивать информацию. Пишу в основной заметке:
Что я делаю:
- Вытаскиваю основные методы. Обязательно к каждому пункту ставлю ссылку на литературную заметку (в дальнейшем буду добавлять другие источники, важно знать, что откуда пришло)
- Если в выделении есть уточняющие детали, пишу их подпунктами
- Если уже есть заметки по какой-то теме или термину, то сразу связываю (extreme weather events, detrending, etc). Если есть какой-то термин, заметки о котором нет, а надо бы, то делаю ссылкой на пока не существующую заметку (normalization).
- Зачастую авторы ссылаются на другие статьи, откуда они взяли метод. Добавляю их тоже, выделяю, чтобы не забыть найти.
- Если что-то непонятно из перенесенного куска, пишу комментарий на будущее курсивом
Возможные следующие шаги
Тут я вынуждена отойти от линейной структуры, так как дальнейшие шаги могут различаться. Возможные варианты в случайном порядке:
а) Уточняю из статьи все, что непонятно (комментарии курсивом)
б) Иду в список литературы статьи, нахожу все источники, которые у меня выделены в основной заметке. Дальше та же система для каждой из них: Zotero → литературная заметка → дополнение основной заметки.
в) Создаю новые заметки, которые еще не существуют (в моем примере - normalization). Заполняю их информацией из текущей статьи. Если в статье только упоминание, то пишу просто что Arain2022 used normalization to… . Ищу в своей базе, есть ли еще где-то упоминание этого термина.
г) Проверяю, все ли собрала из текущей статьи (в моем примере residual analysis остался не разобранным)
д) Иду к следующей статье из изначального списка.
Идеальной последовательности действий тут нет. Кому-то удобно прорабатывать статью за статьей, котому-то больше подходит углубляться в отдельные методы. Я зачастую использую смешанный подход, смотря что больше хочется делать в данный момент, что больше интересно. В любом случае, важно оставлять для себя подсказки: откуда данный кусок взят; какие статьи надо найти и посмотреть; по каким важным понятиям не заметок; какие методы надо раскрыть лучше. Ну и самое важное - помнить об основной цели и не потонуть в куче информации.
С удовольствием отвечу на ваши вопросы 