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    Elsevier se pose en alternative à Wikipedia dans le domaine scientifique

    François Libmann
    Bases no
    356
    publié en
    2018.02
    2353
    Acheter ce no
    Tags
    évaluation outils | information scientifique et technique
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    Elsevier se pose en alternative à Wikipedia dans le domaine ... Image 1
    Elsevier se pose en alternative à Wikipedia dans le domaine ... Image 1

    L’habitude est prise par beaucoup de démarrer une recherche sur un sujet scientifique non familier dans Wikipedia, et plus généralement sur le Web l'éditeur Elsevier a lancé récemment ScienceDirect Topics pour proposer une alternative.

    Cette «couche» créée par Elsevier, ajoutée à son produit ScienceDirect vise à répondre à ces questions de premier niveau qui ne sont en général pas traitées dans les articles scientifiques disponibles sur la plateforme car ils sont trop pointus. Elsevier considère, en effet, que ces réponses de premier niveau peuvent plutôt se trouver dans des chapitres de sa collection d’e-books constituée, en particulier d’encyclopédies et d’ouvrages de référence.

    Pratiquement tous les domaines scientifiques sont couverts ou en passe de l’être.

    Si l’accès à ces chapitres d’e-books est payant pour le lecteur (31,50 $) (sauf, bien sûr, si l’Université/organisme a souscrit à ces collections d’e-books), les extraits que propose ScienceDirect Topics sont, quant à eux, gratuits.

    Pour une thématique donnée, on trouve une dizaine d’extraits, dont certains assez longs, ce qui permet de bien se faire une première idée.

    Il n’y a pas de possibilité de recherche dans le Topic Index qui contient 80 000 termes, et bientôt 110 000, mais uniquement un accès par l’initiale du sujet à partir de laquelle on obtient la (longue) liste de sujets pris en compte… Il faut alors en sélectionner un. Ces sujets sont extrêmement pointus. On distingue, par exemple «N,N-dimethylacetamide», «N,N-dimethylaniline», «N,N-dimethylformamide» et «N,N dimethylformamide dimethyl acetal». Notons que pour chaque topic, le système propose une série de related terms qui sont autant de propositions de topics proches de celui qui a été sélectionné.

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