Google Scholar a été créé en 2004 par deux chercheurs. Son objectif a été et est toujours de référencer de grandes quantités d’articles, de rapports, de comptes-rendus de conférences, de livres ou de thèses pour peu qu’ils relèvent du secteur académique.
Sa devise « Standing on the shoulders of giants » signifie que Google Scholar existe parce que des chercheurs ont écrit et accumulé d’immenses quantités de connaissances. Cela a justifié la création de Google Scholar pour aider à naviguer dans cet océan d’information et y trouver des réponses à ses questions.
Les raisons de cette large utilisation sont très simples.
D’une part, l’accès est gratuit alors que de nombreuses sources d’information scientifique sont payantes. C’était particulièrement vrai il y a vingt ans, mais moins aujourd’hui.
D’autre part, l’étendue de sa couverture a pour conséquence qu’il est rare de ne pas trouver au moins quelques réponses intéressantes et bien souvent un nombre non négligeable à une question scientifique.
Enfin, son utilisation est simple, voire très simple, même si quelques possibilités avancées sont disponibles bien que pas toujours très mises en avant.
En revanche, la troncature n’existe pas alors que c’est un « must » pratiquement partout. On ne peut pas non plus entrer une chaîne de recherche experte sans même parler de combinaisons d’étapes totalement impossibles.
En ce qui concerne le traitement des réponses, leur nombre est limité à 1 000 ce qui est largement suffisant pour une simple lecture, mais ne l’est plus pour faire du data mining.
Même si ses utilisateurs semblent être toujours aussi nombreux, on voit poindre une série de critiques plus ou moins fondamentales.
OpenAlex est un nouvel outil qui vient se positionner sur le créneau de Google Scholar, Dimensions, Lens.org et les autres. Son but : devenir un catalogue qui recense un maximum de publications scientifiques, mais aussi chercheurs et institutions, une sorte de bibliothèque d’Alexandrie de l’IST version Web.
OpenAlex est un projet de l’organisation à but non lucratif OurResearch financé par Arcadia, un fonds qui œuvre pour la préservation de la culture et la promotion du libre accès.
Nous avons testé la version Alpha (la bêta sortira en juillet prochain) pour savoir ce qu’elle avait à nous offrir et quelle pouvait être sa valeur ajoutée par rapport aux outils déjà en place.
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Eutopia est l’une des 44 alliances labellisées « Université Européenne » par la Commission européenne et vient de lancer un portail avec les publications de ses membres. Elle regroupe dix universités (pour un total de 100 facultés), dont celle de Cergy, en France.
Le portail commun à l’alliance (https://eutopia.openaire.eu/) suit deux objectifs majeurs :
1. Faciliter la visibilité des productions scientifiques et des chercheurs de l’alliance ;
2. Fluidifier le travail au sein de l’alliance.
Ce portail recueille, à l’heure où nous imprimons, plus de 570 000 publications (dont plus de 368 000 ouvertes) et 21 000 datasets de recherche. L’alliance est généraliste et le portail couvre donc de nombreux domaines, des mathématiques aux sciences naturelles en passant par la médecine ou l’informatique.
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Malgré l’existence d’outils de recherche scientifiques, professionnels, payants et performants comme STN, Proquest Dialog, Scopus ou encore Web of Science, on constate au quotidien que Google Scholar et quelques autres moteurs académiques gratuits sont, et restent, des piliers de la recherche d’articles scientifiques. Soit en complément des serveurs et bases de données professionnelles soit comme point d’accès unique à la littérature scientifique.
Les différents moteurs académiques qui composent le marché - dont Google Scholar - ont récemment évolué aussi bien en termes de fonctionnalités proposées que de positionnement pour répondre aux besoins des utilisateurs, mais aussi pour trouver des modèles économiques viables.
Quand on fait de la veille scientifique, technique ou innovation, il faut donc embrasser ces changements et évolutions et les inclure à ses pratiques de veille et de recherche d’information.
Mais ce n’est pas si simple...
Dans cet article, nous faisons donc le point sur tout ce tout ce qu’il y a aujourd’hui à connaître à propos des moteurs scientifiques et académiques quand on recherche de l’information ou quand on fait de la veille.
Précisons que nous nous intéressons exclusivement aux moteurs académiques au sens strict du terme et non aux outils de recommandations automatiques scientifiques, aux outils de recherche par réseaux de citations, etc. qui connaissent également des développements intéressants. Mais cela fera l’objet d’autres articles à venir.
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Tout le monde connaît Google Scholar pour rechercher dans la littérature académique (articles de revues scientifiques et académiques, thèses, preprints, comptes-rendus de conférences, etc.). On connaît moins les autres moteurs académiques qui composent le paysage et pourtant ils ont toute leur place dans la panoplie d’outils pour les chercheurs, les ingénieurs et les professionnels de l’information.
Dans cet article, nous avons choisi de tester un nouveau moteur académique : Elicit.
Comment vient-il se positionner dans l’univers des moteurs académiques et quelle est sa valeur ajoutée par rapport à des outils comme Google Scholar, Lens, Dimensions quand on a besoin de rechercher de l’information scientifique et technique ?
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Rechercher des experts est une problématique courante de la recherche d’information scientifique et technique.
Quand on dispose de bases de données et serveurs scientifiques payants tels que Scopus, Web of Science, STN ou encore Dialog Solutions, l’exercice présente relativement peu de difficultés. Ces outils ont en effet développé avec les années des fonctionnalités, notamment de datavisualisation, qui permettent l’identification d’experts en faisant ressortir les auteurs les plus prolifiques et les plus cités sur une thématique donnée. Certains ont également développé des outils de recherche d’experts ou ont racheté des outils dédiés existant sur le marché. De plus, ces outils ont l’avantage de proposer des langages de recherche sophistiqués qui permettent d’avoir une approche très fine et donc d’identifier les spécialistes de n’importe quel sujet, aussi précis soit-il.
Mais quand on ne dispose pas d’accès à ces outils payants et qu’il faut réussir à identifier des experts en n’utilisant que des outils gratuits, cela s’avère nettement plus chronophage et compliqué.
Dans cet article, nous explorons le nouveau moteur du CEA dédié à la recherche d’experts et nous revenons ensuite sur les autres solutions gratuites qui existent aujourd’hui sur le marché pour identifier des experts scientifiques.
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Depuis le début de l’année 2018, de nouveaux acteurs sont apparus sur le marché des moteurs de recherche d’articles scientifiques gratuits.
Qui sont-ils ? Comment se différencient-ils de Google Scholar ? Et quelle peut-être leur valeur ajoutée dans un contexte de veille scientifique ou de recherche d’information bibliographique et de revue de littérature ?
C’est à toutes ces questions que nous avons répondues dans le dernier numéro de BASES n°361 : « Recherche d’information académique : enfin une comparaison concrète entre gratuit et payant ». Dans ce post nous vous présentons deux des multiples acteurs analysés dans l'article de BASES.
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Si tout le monde ou presque connaît Bing, le moteur de recherche Web de Microsoft sans pour autant l’utiliser, on en oublie parfois que Microsoft a également développé un moteur de recherche académique à l’image de Google Scholar.
A l’heure où Microsoft se prépare à lancer une nouvelle version de son moteur académique et pour faire suite à notre précédent billet sur les nouveaux moteurs de recherche académiques, ce nouveau produit, Microsoft Academic, pourrait-il enfin devenir une alternative crédible à Google Scholar ?
Dans l’article précédent « The Lens, un outsider au fort potentiel pour la recherche brevet gratuite », Philippe Borne s’est focalisé de façon détaillée sur la partie brevet de The Lens.
Dans cet article nous examinerons la partie consacrée à la littérature scientifique de The Lens que l’on atteint en cliquant sur « Scholary works » dans le menu déroulant « Our apps » sur la page d’accueil.
La recherche dans la littérature scientifique sous forme numérique est disponible depuis très longtemps à de multiples endroits de façon gratuite ou payante. Ici, elle est limitée aux documents dont les références sont en accès libre, ce qui ne préjuge pas de la gratuité ou non de l’accès au document lui-même (41 millions sont en accès libre).
Ces références proviennent de Crossref, Pubmed, Core et Microsoft Academic, sachant que Microsoft vient d’annoncer l’arrêt de son service Microsoft Academic, ce qui risque de poser problème.
Depuis maintenant quelques années, le monde des moteurs académiques est en pleine ébullition.
La famille des moteurs académiques gratuits ne cesse ne s’agrandir. Après Dimensions, 1Findr ou encore Lens, voici un petit nouveau : Scinapse.
Scinapse, un nouveau venu au pays des moteurs académiques, affiche clairement ses ambitions depuis la page d’accueil : « We’re better than Google Scholar. We mean it. »
(« Nous sommes meilleurs que Google Scholar, nous le pensons vraiment »).
Si, comme nous avons pu le voir, le paysage des outils de recherche a évolué, c’est également la façon de les interroger qui a beaucoup changé en quelques années.
Au départ, tous les outils ou presque proposaient au minimum une recherche booléenne simple.
Par recherche booléenne, nous faisons référence ici à des requêtes structurées plus ou moins longues où l’on combine des mots-clés grâce aux opérateurs booléens classiques AND, OR, NOT mais aussi des opérateurs avancés (opérateur de proximité, recherche dans le titre, recherche sur un type de fichier, troncature, etc.).
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Les outils de recherche scientifiques et académiques gratuits, qui permettent de rechercher principalement des articles scientifiques mais également des monographies, compte-rendus de conférences ou encore thèses sont en pleine expansion.
Depuis le début de l’année, on a déjà pu voir apparaître deux nouveaux venus assez similaires, Dimensions et 1findr. Et à l’heure où nous écrivons ces lignes, les créateurs d’Unpaywall, l’extension de navigateur qui permet de savoir si un article est disponible ou non en libre accès (voir BASES n 350 – juillet/août 2017) vient d’annoncer le lancement prochain d’un moteur dopé à l’intelligence artificielle permettant de découvrir plus de 20 millions d’articles scientifiques en libre accès appelé Get the Research (http://gettheresearch.org/).
Et c’est sans compter sur Google Scholar qui est un quasi-réflexe pour bon nombre de chercheurs et qui existe quant à lui depuis 2004.
Il convient maintenant de dresser le portrait des principales ressources généralistes et multidisciplinaires pour la veille et la recherche bibliographiques. Et si nombre d’entre elles sont connues depuis longtemps des professionnels de l’information, nous avons également identifié quelques nouveaux acteurs prometteurs apparus au cours des deux dernières années et dont nous n’avons pas encore eu l’occasion de parler dans BASES.
Nous avons choisi ici de nous intéresser aux grandes ressources généralistes et multidisciplinaires proposant des références ou accès aux articles scientifiques et académiques. Sont donc exclues les ressources spécialisées sur une discipline en particulier ou sur certains types de documents qui pourront faire l’objet d’autres articles comme les thèses, mémoires, ouvrages, etc.
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La perversité de Google Scholar
Dans le dernier numéro de NETSOURCES (n°132 - janvier/février 2018), nous avons analysé la place grandissante de la recommandation de contenu dans les outils de recherche aussi bien grand public que professionnels, et l’impact que cela peut avoir sur les pratiques de veille et de recherche d’information.
Nous aborderons aujourd'hui la recommandation appliquée aux outils et sources d’information scientifiques, techniques et académiques :
Quelle est aujourd’hui la place des systèmes de recommandation de contenus dans les moteurs de recherche académiques, les serveurs et bases de données scientifiques, académiques et brevets, les outils de recherche développés par les éditeurs, les réseaux sociaux académiques, etc. ? Et qu'apporte ce système de recommandation au processus de recherche et de veille dans ces domaines ?