유용한 학술지 데이터베이스를 선택하는 방법

enago academy, "유용한 학술지 데이터베이스를 선택하는 방법." 이나고 아카데미. 3월 27, 2018. https://www.enago.com/academy/kr/how-to-select-the-right-journal-database/.

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10월 28, 2019

학술 논문은 다양한 연구 도구 중에 여러분의 연구를 더 발전하기 위해 중요한 도구입니다. 어떤 학술지에 출판하실지 알아보신 후 다음 단계는 주로 여러분의 연구하실 주제에 관련된 지식을 찾으셔야 합니다. 여러분이 필요한 자료를 수집할 수 있게 유용한 데이터베이스를 이용하셔야 합니다. 이러하여 출판할 학술지를 잘 선택하시는 만큼 알맞은 데이터베이스를 선택하시는 것도 중요합니다.

과학 및 의학

과학 및 의학 분야를 위한 데이터베이스 중에 PLOS 및 BioMed Central(BMC) 데이터베이스가 이 분야에 유용한 데이터베이스입니다.

PLOS는 자료만 제공하는 것이 아니라 과학 및 의학 분야의 발전을 목표하는 데이터베이스입니다. 이 데이터베이스를 관리하는 분들은 고학적인 지식, 결과 및 발견은 공공의 이익으로 생각하니 의미 있고 신뢰할 만한 자료들을 최대한 재빨리 다양한 사람들한테 뮤료로 제공하도록 합니다. 또한, 개방형 데이터(open data)를 창출하고 투명적인 상호 검토가 목표를 뒀습니다. 그것뿐만 아니라, 현재 이 데이터베이스에 연구자들이 부정적인 결과를 논의할 수 있는 플랫폼도 만들었으니 이 과정을 통해서 두 분야를 더 빨리 발전할 수 있는 기회가 됩니다. 이 데이터베이스를 통해서 연구자들이 일반적인 주제를 연구하는 연구자들이 PLOS One이나 특정 주제를 연구하시는 분들은 PLOS Biology, PLOS Computational Biology, PLOS Medicine, 및 PLOS Genetics에 출판하실 수 있습니다. 차이는 PLOS ONE는 신뢰할 만한 연구들은 다른 학술지에 비하면 더 빠르게 출판하실 수 있습니다.

BioMed Central(BMC)는 개가식 출판(open access publishing) 데이터베이스의 선구자입니다. BMC Series 밑에 다양한 학술지가 있어 일반적과 특정 주제를 다루는 학술지가 있습니다. 예컨대 BMC Biology와 BMC Medicine은 그 분야의 일반적인 주제를 다루는데 BMC Evolutionary Biology 및 BMC Public Health는 특정 주제를 다루는 학술지입니다. 또한, 학술지에 나오진 않은 자료들도 제공합니다. BMC Research Notes는 과학적으로 유효한 연구지만 학술지지 출판하기에 부족한 연구 결과들입니다. BMC Proceedings는 학회의 자료모음, 회의 초록 및 다양한 보고서를 제공합니다.

인문사회

디지털 인문사회 분야의 자료를 구하시면 유용한 데이터베이스는 Project Muse이란 데이터베이스입니다. 1995년에 설립됐고 도서관, 출판사 및 세계적인 학자들의 비영리적인 협업입니다. 또한, Project Muse에 올린 자료들은 영원히 이 데이터베이스에 전자매체로 저장하게 됩니다. 이러하여 지금 본 자료들은 다음 연구를 위해 필요하면 이 데이터베이스에만 들어가시면 다시 수집하실 수 있습니다. 그것뿐만 아니라 데이터베이스 검색 엔진은 쉽게 이용할 있는 것뿐만 아니라 여러분이 입력하신 키워드는 학술지에 나온 자료만 제공하는 것뿐만 아니라 관련된 책들도 검색 결과에 나옵니다. 현재 Project Muse와 협업하는 학술지가 120 개 이상 되었으니 막대한 자료들을 제공합니다.

교육

교육 분야도 다른 분야와 마찬가지 교육에 관련된 자료를 위한 데이터베이스가 있습니다. 과학교육원의 Education Resources Information Centre, 이에 따라 ERIC은 다양한 교육에 관련된 자료를 제공합니다. 예컨대 과학, 회계, 고등 교육 인적자원관리, 등등입니다. 모든 자료들은 과학교육원의 선택 정책을 통과해야 색이될 겁니다. 이 데이터베이스에 나온 학술지가 세 가지 구분이 됩니다. 학술지마다 교육 분야에 관련된 논문을 몇 개 나오는지에 따라 포괄적 색인(comprehensive indexing), 선택적 색인(selective indexing)이나 간혹 색인(occasional indexing)으로 분리됩니다. 또한, 이 데이터베이스는 학술지뿐만 아니라 다른 원자료들도 색인이 됩니다. 예컨대 미국교육부를 기금이 된 연구, 대학교 프로그램, 학술기관 리포지터리, 등등입니다.

다학제적 연구를 위한 데이터베이스

현재 다학제적 연구가 점차 주목을 받고 있습니다. 이러하여 지금 존재하는 데이터베이스는 주로 각각 분야의 자료뿐만 아니라 다양한 분야의 자료를 제공합니다. 그 중에 Academic Search Complete 및 JSTOR 데이터베이스입니다.

Academic Search Complete는 다학제학 연구의 대표적인 데이터베이스 중에 하나입니다. 여기에 제공된 자료는 인문사회학, 의학, 과학 및 교육에 관련된 자료도 포함합니다. 이 데이터베이스는 학문적 및 정부 기관을 위한 데이터베이스입니다. 연구자들이 깊은 연구를 할 수 있게 4,000 개 이상 풀 텍스트 및 삼소 심사 저널을 제공합니다. 그것뿐만 아니라 이 데이터베이스에 나온 자료들은 다 Scopus에 색인이 됩니다. 또한, 저자의 연락처, 초록, 키워드 및 교우파일도 제공됩니다.

JSTOR도 다학제학에 유용한 데이터베이스입니다. JSTOR도 다양한 분야의 자료를 포함하고 현재 안보학 및 지속가능성에 관련된 연구들도 제공됩니다. JSTOR를 이용하면 학술지 및 전재책뿐만 아니라 텍스트 마이닝(text mining)을 위한 데이터가 필요하면 JSTOR에 요청해도 됩니다. 또한, 다른 데이터베이스와 달리 Text Analyzer란 새로운 검색 엔진 기능이 있습니다. 이것을 통하여 키워드 입력하는 것이 아니라 작성하신 문서를 올리면 그 글에 관련된 자료들을 검색 결과에 나옵니다.

여러분의 연구 주제에 따라 맞는 데이터베이스를 선택하시는 게 중요합니다. 어떤 학술논문을 작성하실지 결정하시고 여러분의 논문 및 연구 목표에 유용한 데이터베이스를 이용하시면 출판 될 겁니다.

참고사항: