À côté des moteurs de recherche dits « grand public », les moteurs de recherche académiques sont principalement utilisés par les chercheurs et la communauté scientifique et universitaire, qui peuvent y trouver des ressources documentaires spécifiques (publications, revues, références bibliographiques, etc). Voici les trois meilleurs : Google Scholar, Scinapse et Semantic Scholar.
Google Scholar, l’incontournable
Là comme ailleurs, Google fait figure d’acteur incontournable avec son Google Scholar lancé en 2004. Là où le premier interroge tout le web (du moins le web visible), le second se concentre sur les références bibliographiques académiques avec un lien pointant vers le texte lorsque celui-ci est disponible.
Avec son formulaire de recherche simple, Google Scholar rappelle son grand frère trait pour trait ! Une recherche avancée peut néanmoins être lancée afin de limiter la recherche à un ou plusieurs mots situés soit dans le titre, soit à n’importe quel endroit dans l’article, à un auteur ou à des titres de revues. Les résultats de recherche peuvent également être filtrés par année de publication voire sur une période spécifique. Pour cela, il faut cliquer sur le menu sandwich (en haut, à gauche) qui donne également accès à des statistiques consacrées aux « publications phare » ventilées par langue.
Enfin, à l’instar du moteur de recherche grand public, Google Scholar permet de créer une alerte.
Scinapse, le métamoteur académique
« Nous sommes meilleurs que Google ». Dès la page d’accueil, Scinapse annonce la couleur et vante ses mérites face au géant de Mountain View. Lancé en 2019, ce moteur de recherche académique couvre plus de 48 000 revues et met en avant son succès auprès des chercheurs en revendiquant plus de 50 000 inscrits répartis dans 196 pays. Ces chercheurs auraient déjà accédé à plus de 50 millions de documents.
Son formulaire de recherche présente un avantage : la simplicité. Il suffit de saisir un titre, un auteur, un mot-clé ou un DOI. Le Digital Object Identifier est un code alphanumérique pérenne associé à un objet documentaire.
Côté contenus, Scinapse collecte des données auprès de quatre sources principales : Microsoft Academic Graph, Semantic Scholar, PubMed, et Springer Nature. Un fonctionnement qui le rapproche d’une logique de métamoteur académique. Le résultat de recherche peut être ajouté à une collection (après inscription au service) et affiché dans un format bibliographique. Scinapse propose également un système de recommandation (sous forme de lettre d’information) basé sur l’activité de l’utilisateur.
Semantic Scholar, le moteur à base d’IA
Lancé en 2015, Semantic Scholar se présente comme « un moteur de recherche universitaire gratuit et à but non lucratif ». Avec plus de 181 millions d’articles, il puise dans des dizaines de sources bien connues des chercheurs : ArXiv, De Gruyter, Springer Nature, Wolters Kluver…
Semantic Scholar fait surtout appel à l’intelligence artificielle : « Nous pensons que dans vingt ans, l’IA sera en mesure de relier les points entre les études pour identifier les hypothèses et suggérer des expériences qui, autrement, passeraient inaperçues ». Précision importante : cette intelligence artificielle, tout comme ce moteur de recherche, est financée par Paul Allen le cofondateur de Microsoft.
À l’instar des moteurs précédents, les résultats de recherche peuvent être filtrés par période de publication et sont affichés sous forme de courtes références bibliographiques. Ces dernières sont documentées à l’aide d’indicateurs de citations. Selon les cas, l’article peut être lu au format PDF ou bien accédé (en partie seulement) via un site tiers. Sans surprise, Semantic Scholar propose également une fonctionnalité de sauvegarde après inscription.
Source : Les 3 meilleurs moteurs de recherche académiques pour chercheurs et étudiants | Archimag
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