Emerald数据库使用指南
Emerald检索技巧及投稿指南
E m era ld检索技巧及投稿指南张 苏陈 陶(大连理工大学图书馆 大连116023) 文 摘 本文介绍了Emerald全文数据库的检索功能、使用技巧以及投稿指南等。
关键词 E merald 检索功能 使用技巧 投稿指南1 数据库简介E merald是全球最大的经济学、管理学学术期刊出版社,由B radford University Manage ment Center(世界著名百所商学院之一)的学者创立,主要出版管理学、图书馆学、工程学等领域的期刊。
E merald全文期刊覆盖了会计金融和法律,经济和社会政策,健康护理管理,工业管理,企业创新,国际商务,管理科学及研究,人力管理,质量管理,市场学,营运与后勤管理,组织发展与变化管理,财产与不动产,策略和通用管理,培训与发展,教育管理,图书馆管理与研究,信息和知识管理,先进自动化,电子制造和包装,材料科学与工程等学科领域。
E merald的主要资源包括:E MX管理学全集、EE L工程学、《国际土木工程文摘》、《国际计算机文摘数据库》、《计算机和通讯安全文摘》、《图书馆和信息管理文摘》。
其中E MX是E merald最新推出的管理学和图书馆学综合性数据库产品,包含E m2 erald150种管理学期刊的全文(回溯到1994年)、400种E merald Management Revie w管理学评论期刊,以及案例分析、预选文集、采访录、书评、专业的教学资源和作者及研究资源在内的许多内容。
从用户分类上来看,E MX包含了E merald全文数据库、E merald管理学评论、为商业领袖提供的案例选集、会谈录、管理学书评、为图书馆员提供的E mer2 ald L ibrary L ink、为作者提供建议和帮助的The E m2 erald L iterati Club、为研究学者提供交流平台的The E merald Research Register、为教授提供的教学辅助材料和建议、为学生撰写论文提供帮助的资料以及国际会议资料等内容。
27日数据库培训通知
5月24、26、27日数据库培训通知（一）培训主题 : SciFinder的介绍与使用时间：2010年5月24日（周一）晚19：00—21：00地点：大学城图书馆四楼437教室主讲人：俞靓 CAS美国化学文摘中国代表处高级培训专员）主要内容：1、实例讲解SciFinder中强大的检索和分析功能；2、SciFinder web版的使用方法及新功能介绍；3、如何快速检索和分析检索内容，获得重要参考资料。
数据库简介：SciFinder是美国化学文摘社（Chemical Abstracts Service，CAS）编辑出版的化学资料电子数据库。
它收录了超过10,000份期刊和60个国家的专利，是资料量最大、提供检索途径最多、最具权威性的世界著名检索工具。
涵盖的学科包括应用化学、化学工程、普通化学、物理、生物学、生命科学、医学、聚合体学、材料学、地质学、食品科学和农学等诸多领域，是科学研究领域中不可或缺的参考和研究工具。
（二）培训主题 : Emerald平台使用及国际期刊投稿时间：2010年5月26日（周三）晚19：00—20：30地点：大学城图书馆四楼437教室主讲人：周海波 Emerald 华南区经理主要内容：1、管理学科分享；2、Emerald出版社及资源；3、Emerald平台使用；4、国际期刊投稿。
数据库简介：Emerald管理学数据库包含200种专家评审的管理学术期刊，提供最新的管理学研究和学术思想。
Emerald工程学数据库收录17种高品质的同行评审工程学期刊。
涵盖先进自动化、工程计算、电子制造与封装、材料科学与工程。
（三）培训主题 : EBSCO数据库讲座时间：2010年5月27日（周四）晚19：00—21：00地点：大学城图书馆四楼437教室主讲人：许云飞 EBSCO公司培训专员主要内容：1、Academic Source综合学科/ Business Source商管财经全文库；2、著名国际商学院使用BSC内容分享；3、EBSCO特色主题文献简述。
Emerald数据库平台 使用指南
Emerald数据库平台使用指南一、出版社介绍Emerald于1967年由来自世界著名百所商学院之一Bradford University Management Center的学者建立。
主要出版管理学、图书馆学、工程学等专业领域的期刊。
Emerald目前出版的期刊包括150种管理学（超过全球同类期刊10%，含24种图书馆和信息管理学），16种为工程学。
在全球范围内，有96%以上的世界前100名商学院；58%以上的全球500强企业用户订购Emerald的期刊和数据库。
产生了8,000,000以上的每年文章下载量和26,000名以上的庞大专家作者群。
Emerald全文期刊覆盖以下学科范围：会计金融和法律，经济和社会政策，健康护理管理，工业管理，企业创新，国际商务，管理科学及研究，人力管理，质量管理，市场学，营运与后勤管理，组织发展与变化管理，财产与不动产，策略和通用管理，培训与发展，教育管理，图书馆管理与研究，信息和知识管理，先进自动化，电子制造和包装，材料科学与工程二、Emerald平台使用指南1、主页（图1）图1（1） 检索：用户可以在主页平台上直接进行检索操作，在检索框中输入检索词，并选择相应的检索字段进行检索操作。
（2） 浏览：主页平台上面提供按期刊名称和按学科类别两种浏览方式。
（3） 个性化功能：用户点击“My Profile”，享受系统提供的增值的个性化服务，但注意，第一次使用需要免费登陆个人信息，获取个人的用户名和密码。
（4） 资源（Resources）：主页右上角的Resources下拉菜单，帮助特定用户获得更多帮助信息：Author专栏提供作者详尽的投稿信息；Librarians提供图书馆员更多的期刊信息和图书馆学研究热点和会议信息；Partners提供Emerald与业内同行合作信息；Managers为经理人精心编写的ManagementFirst专栏信息。
2、检索（1） 快速检索（Quick Search）点击主页左面的“Quick Search”进入快速检索界面，用户可以直接输入检索词进行检索。
Emerald数据库检索方法 1
Emerald Engineering eJournals—工程学电子期刊库
Emerald Backfiles—回溯数据库 Emerald e-Book Series—电子系列丛书 Emerald Emerging Markets Case Studies—新兴市场案例集 Emerald Abstracts—文摘数据库 ASLIB—英国专业图书馆协会
有意义的历史资料。这一扩展的回溯库将会弥补现有期刊数据库中
的文章缺失，进一步缩小馆藏的物理空间，读者也可以从中读到以 前从未被电子化的文章。
一、数据库介绍
2、文献类型
期刊
3、使用年限 最早可回溯到1898年 4、数据库类型 文摘、全文
二、数据库检索方法
1、检索主页面
二、数据库检索方法
2、检索方法
• 浏览检索（Browse） • 快速获取（Quick Access） • 高级检索（Advanced Search）
二、数据库检索方法
（1）浏览检索（Browse）：按字顺或学科浏览
点击我订阅的内容，确 保可浏览全文
二、数据库检索方法
（2）快速获取（Quick Access）：输入检索词，选择资源类型Journals
Emerald数据库检索方法
一、数据库介绍
1、数据库简介
Emerald（爱墨瑞得）出版社于1967年由来自世界著名百强商学院之一 的布拉德福商学院（Bradford University Management Center ）的学者 建立。Emerald总部设在英国，在全球十多个国家设立代表处。Emerald一 直致力于管理学、图书馆学、工程学专家评审期刊，以及人文社会科学图 书的出版。 Emerald数据库平台共涵盖7个子数据库，其中回溯数据库由中国国家 图书馆于2010年正式引进，并在全国在线开通。 Emerald Management eJournals—管理学电子期刊库
Emerald数据库使用说明
Emerald数据库使用说明Emerald数据库于2008年3月正式开通, 我馆购买了其中的两个数据库，具体如下：a. Emerald Management Xtra110（EMX110）-Emerald管理学全集登陆网址：b. Emerald Engineering Library（EEL）-Emerald工程学数据库登陆网址：/products/engineering/index.htm简介和平台使用指南请点击主页-数据库详细列表中的“使用指南”。
访问方式：专线访问，不需要支付流量费Emerald管理学数据库简介Emerald于1967年由来自世界著名百所商学院之一Bradford University Management Center的学者建立。
主要出版管理学、图书馆学、工程学等专业领域的期刊。
Emerald目前出版的期刊包括150种管理学（超过全球同类期刊12%，含32种图书馆和信息管理学－10种被ISI收录），16种为工程学（几乎全被SCI、EI收录）。
在全球范围内，98%的世界百强100名商学院、58%以上的全球500强企业都在使用Emerald的期刊和数据库。
产生了8,000,000以上的每年文章下载量和26,000名以上的庞大专家作者群。
Emerald管理学期刊涵盖管理学的各个二级学科，来自150多种期刊超过85,000篇全文包含会计金融和法律、经济和社会政策、健康护理管理、行业管理、企业创新管理、国际商务管理、管理科学与研究、人力资源管理、质量管理、市场营销、运营与物流管理、组织发展与变化管理、财产与不动产管理、策略与通用管理、培训与发展管理、教育管理、图书馆管理与研究和信息与知识管理等等内容。
数据库的文摘、全文均可回溯至第1期第1卷，最早回溯年份是1898年。
Emerald管理学全集数据库－Emerald Management Xtra：◆ Emerald管理学全文期刊——110种专家评审的管理学术期刊，提供最新的管理学研究和学术思想。
Emerald Research you can use 全新平台使用指南
期刊新增内容提醒：选择 您感兴趣的期刊，免费获 得该期刊新增内容提醒
感谢您使用Emerald平台 欢迎您来稿！
有任何问题，请随时联系！ • 010-82306438 82250912
• Service@ （平台问题） • Edit@ （投稿问题）
Emerald管理学期刊数据库
包含230多种同行评审期刊，是世界上出版该领域期刊最多的单一出版机构。 覆盖国内五大管理学分支：工商管理、公共管理、图书馆学与信息管理、 农林经济管理、管理科学与工程 以及泛管理领域如建筑管理、旅游管理、学习与发展 等等
•会计与金融 •企业与革新 •学习与发展 •国际商务管理 •人力资源管理 •信息与知识管理 •经济管理 •市场营销 •教育管理 •战略管理 •质量管理 •绩效管理与评估 •健康护理管理 •旅游管理 •组织研究 •图书馆与信息研究 •行业与公共部门管理 •管理科学与研究 •商业道德与法律 •营运与物流管理 •建筑管理
Emerald浏览-期刊、电子书
可以选择所有内容或已授权的内容进行浏览 可以选择单独浏览期刊或电子书 按首字母顺序浏览
按首学科浏览
Emerald浏览结果-期刊、电子书
期刊信息
Emerald浏览-文摘
• 5个文摘库：
管理学评论、计算机与安全文摘库、计算机文摘库、 图书馆学文摘库、土木工程文摘库
• 每个文摘库的内容按照若干个学科分类 • 在学科分类目录下按照年份排序 • 为读者提供该领域最新的信息资讯以及研究成果
研究基金项目
申请基金指南
项目管理、研 究方法指南
国际同行 联系平台
国际会议信息
Learning Zone-学习园地
管理技巧
管理学大师 访谈录
学习技巧
常用外文数据库
检索技术②
精确检索(Exact Phrase Searching) 做精确检索时，词组或短语需用引号或括号标引。” …”
位置算符(proximity search) internet (w) programming 代表两个词必须连在一起，次序不能颠 倒 internet (nW) programming 代表这两个词中间最多能相隔n个词， 两个词词序不可以颠倒； internet (N) programming代表两个词必须连在一起，词序可以颠倒 internet (nN) programming代表两个词之间最多能相隔n个词,两个 词词序可以颠倒。 internet (F) programming代表两个词必须出现在同一字段中，词序 不限 internet (S) programming代表两个词必须出现在同一句中，词序不 限
检索(search) 1）简单检索（Easy Search、basic search、
general search） 2）高级检索（ quick search、advanced search) 3）专业检索（expert search)
常用检索字段（Search Fields）
Title: 文章的标题。检索时可以输入词、词组或短语。 Keyword:关键词 Subject/Title/Abstract:
• 全美超过90%的中学\小学选用 EBSCO数据库
• 业务遍及140+国家,使用人数总量 超过10亿人次/每年
•在中国有超过600家用户( HK, TW and Macau)购买EBSCO数据库,每 年全文使用量超过千万
ASP&BSP Literary Reference Center
ASP
Smart is the New Sexy
外文数据库的介绍
图书/题录
ECO (OCLC)
综合
目前记录中许多期刊从 1995 年开始，包含 3,100 多种期刊，期刊的数量还正在逐步增加。 期刊/题录 包括文章中所有的图像和原始内容。 包括所有期刊的书目信息。 让你查看你们的图书馆或单位订阅的期刊中的摘要和全文文章。
Ei Comp、应用科学、工程技术等学科，收录近 6000 种科技期刊、会议录及 期刊+会议+报 科技报告。 年限：1969 至今。 内容：SDOL 数据库提供 1995 年以来到现在 Elsevier 公司出版的 1700 多种期刊的全文。 告/文摘
Ebooks (OCLC)
综合
提供数以百万计的书目记录。 包括的记录代表了 400 种语种。 内容：ECO 是一个全部带有联机全文文章的期刊数据库，但全文需另外付费，我们只能查 到书目信息。它的主题范畴广泛，包括农业、文学、人类学、医学、商业、哲学、经济、 心理学、教育学、政治学、工艺美术、地理、历史、语言、法律、技术、图书馆学等等。
内容：BMJ 出版集团成立于 1840 年，是 BMA（British Medical Association）的一部分， 包括著名的《英国医学期刊》（British Medical Journal），该库共收录医疗保健管理 到神经学等领域的 23 种期刊。 BMJ Journals Online 医学 注： 以前 BMJ 期刊整合在 OVID 平台的全文期刊库中， 但该库现在独立出来了， 不再由 OVID 公司代理，因此目前在 OVID 平台上只能检索到 06 年前的数据，用户无法在 OVID 平台上 检索到 06 年更新后的内容。 Business Company Resource Center(Gale) Business Source Premier(EBSCObsp) 经济 内容：（商业与公司资源中心）：包含了超过全球 30 万家公司的最新资料及相关信息， 公司信息/名 为您提供一个动态的研究机会。 内容：与商业相关的主题范围几乎均包括，是全面的商业信息数据库，提供 7,400 多份学 经济 术性商业期刊及其它来源的全文，包括近 1,100 份经同行评鉴的商业刊物全文。 年限： 期刊/全文 最早可回溯至 1922 年，每日更新。 内容：CAS 的网络版数据库。SciFinder Scholar 是美国化学学会（ACS）旗下的化学文摘 服务社 CAS（Chemical Abstract Service）所出版的化学资料电子数据库学术版。它含括 CA--CAS SciFinder Scholar(CA 网络版) 多学科 了化学文摘 1907 年创刊以来的所有内容，更整合了 Medline 医学数据库、欧洲和美国等 多种文献/文 近 50 几家专利机构的全文专利资料等。它涵盖的学科包括应用化学、化学工程、普通化 摘 学、物理、生物学、生命科学、医学、聚合体学、材料学、地质学、食品科学和农学等诸 多领域。 内容：收录了 2.4 万种外文期刊的 1000 万条篇名目次数据，并加注国内近 400 家图书馆 纸本期刊馆藏和世界著名的九种二次文献库 （AGRICOLA 农业文摘， Biological Abstracts CALIS 西文期刊目次库(CCC) 综合 生物学文摘，Chemical Abstracts 化学文摘，Current Contents 现刊篇名目次， Engineering Index 工程索引，INSPEC 科学文摘，Medline 医学文摘索引，Science Citation Index 科学引文索引，Social Science Citation Index 社会科学引文索引）收 录期刊品种数据，可以链接到国内已引进的 20 种全文数据库。 年限：99 年至今。 Cancerlit (CD-ROM) 医学 期刊、图书/文 内容：肿瘤学光盘数据库. 1996-2003 （光盘数据库，限图书馆医学馆电子阅览室使用） 摘 内容：有关科学和人文领域的拉丁美洲期刊索引。 CLASE 对专门登载社会科学与人文科学的拉丁美洲期刊中的文献所作的索引。 ClasePeriodica 人文社会 科 学 PERIODICA 覆盖专门登载科学与技术文献的期刊。 对 2,600 种以西班牙文、葡萄文、法文和英文发表的学术期刊中的 30 多万条书目引文提 期刊/文摘 供检索。 不但包括以泛美问题为主的期刊中的信息，还含有在 24 个不同的拉丁美洲和加勒比海地 区出版的文章、论文、单行本、会议录、技术报告、采访、以及简注。 CSA Material Research Database with Metadex 多学科 内容：收录材料科学、金属与合金、陶瓷、铜、腐蚀、工程材料等 9 个数据库，以期刊为 多种文献/文 主。 年限：1966 至今。 内容：包括两种出版物的全文，(1)The Handbook on Injectable Drugs (HID) ：有关注 DIF--Drug Information Fulltext 射剂稳定性与相容性的参考信息。目前收录有 300 多种药物。(2)The AHFS Drug 医学、药学 参考信息/全 Information：有关美国目前使用的 5000 多种药物的权威性的无偏见的参考信息。包括： 文 药物用途，注意事项，药物相互作用，化学性质与稳定性，药理学，药物动力动力学，毒 性与副作用，用法与剂量以及药物制备等方面的信息。 EBM Reviews: ACP Journal Club(Ovid) 期刊、评论、 医学 内容：循证医学数据库 会议论文/全 文 摘 期刊/文摘 录 期刊/全文
国家图书馆Emerald全文回溯内容全国在线使用规范
《国家图书馆Emerald全文回溯内容全国在线使用规范》为更有效利用国家资源，为中国的广大教学科研机构服务，国家图书馆在2010年购买了Emerald出版社回溯内容全国在线。
为保障安全、合理、持续的资源利用，特制订以下授权使用说明。
1. 在本许可授权书中，以下术语分别代表下列意义：授权用户：经机构鉴别并许可，从机构处所或机构认定的其他场所访问安全网络的机构现职教员、职员和注册学生；或被许可使用机构的图书馆设施、只在机构处所内的计算机终端访问安全网络的其他人员。
商业用途：机构或其授权用户，并非以回收机构的直接成本为目的，而是以追求金钱回报为目的，采用销售、转售、出借、转移、租用、或以其他形式使用授权资料。
课件包：由授权用户收集或编辑、以教学为目的、用于学生课堂的材料。
电子存档：用于供给特定课程相关的机构注册学生使用，由机构收集并存放于安全网络的资料电子复制资料。
机构场所：机构或在本许可授权书内指定的由机构经营的其他单位的物理场所。
授权资料：本协议指明的电子版本资料或双方认可的其他形式的资料。
被授权机构：与国家图书馆、出版社签订授权书的一方，可以是公共图书馆、大学、其他教育机构或研究机构。
安全网络：只供授权用户访问的网络，其授权用户在登陆时身份受鉴别，其行为受机构管理。
服务器：出版社或由国家图书馆和出版社指定的第三方的服务器，其中载有可访问的授权资料。
2. 鉴于机构同意，本许可授权授予机构非独占的、不可转让的、能使其授权用户以研究、教学和个人学习为目的，通过安全网络在线访问授权资料的权利。
出版社将授权资料置于其自身平台上。
3. 本许可授权书不包含以赢利为目的的远程学习课件，此类使用需与出版社另行签订协议。
4. 以研究或个人学习为目的，而非商业用途的目的，机构可向其他图书馆提供一份部分授权资料中个别文件原始电子文稿的打印件。
提供此类文稿打印件应使用邮寄、传真或其他安全传输的形式（如使用Ariel或类似传输软件，此类软件传输的文件一经打印文件即被删除）。
人类遗传资源组学原始数据归档库使用说明说明书
人类遗传资源组学原始数据归档库使用说明系统简介 (2)用户注册 (2)数据递交流程 (5)数据集修改、删除和追加 (14)备案和备份信息添加 (17)数据集发布 (19)数据集分享链接生成 (20)数据文件上传 (21)Aspera命令行上传（推荐） (21)FTP上传 (23)协助上传 (30)提交状态与操作说明 (31)生物项目数据库（BioProject）使用说明 (33)系统简介人类遗传资源组学原始数据归档库（Genome Sequence Archive for Human, GSA-Human）是国家基因组科学数据中心（National Genomics Data Center，NGDC）组学原始数据归档库（Genome Sequence Archive, GSA）的一部分，是人类遗传资源组学数据汇交、存储和受控访问管理系统。
GSA-Human数据库提供两种数据访问方式：公开访问和受控访问。
如果您将数据设定为公开访问（Open-access），数据将在到达发布日期或（系统检测到）文章发表后自动释放。
如果您将数据设定为受控访问（Controlled-access），即使数据集发布，使用者也需获得您方许可才能下载。
用户注册所有用户都可通过中心单点登录系统（BIG Single Sign-On，BIG SSO）完成账号注册。
但GSA-Human数据库只允许研究组的项目负责人级别人员（Principle Investigator，PI）提交和申请下载数据。
如果您已注册且为项目负责人，只需通过生物数据递交入口（BIG Submission，BIG Sub）进入GSA-Human提交入口完善PI信息（具体详见以下流程第2步），便可进行数据提交和下载；如果您只是实验室工作人员、博士后或学生，请务必邀请您研究组的项目负责人（或征求其同意后）使用其信息，先在SSO中完成账号注册，再进入GSA-Human系统完善PI信息，具体操作流程如下：1) 进入中心单点登录系统完成账号注册。
EMERALD数据库
在“Content Indicator”后的下拉列表中选择希望查读性四个方面进行等级评 定 ）；
在“Article Type”后的下拉列表中选择要检索的文章类 型； 在出版时间“Published between”中，可以通过选择下 拉列表中的任意二个年份作为起始年和终止年；
数据库调用
用户只需点击图书馆网页上，上海交大镜像站的 链接即可登录，或者也可以输入网址 http://210.68.52.202/emerald/basicsearch.nsp 进入。
数据库主页
基 本 检 索
高 级 检 索
作 者 浏 览
刊 名 浏 览
检索方法
基本检索
高级检索 作者浏览 期刊浏览
用户在页面上将看到一个检索式收藏列表，列出了所有 全选/取消全选框。
已收藏的检索式。每项检索式前有一个选择框，并设有
系统允许用户组合已收藏的检索式开始新的检索，检索 中进行选择。
式之间的关系可为“and”、“or”，用户可在下拉列表框
检索式收藏（Saved Search）
存储检索 式
检索式 逻辑关 系
“*”: 无 限 截 词 , 如 inter* 表 示 inter, internet international...
“#”:停止符号,如program# 表示program,不代表 programmed, programming, programmer...
图书馆电子资源培训课件
EMERALD数据库
数据库简介
Emerald是世界上出版管理学、图书馆学和信息 服务领域期刊最多的出版商，同时还出版工程学 科技应用方面高水准的专业刊物。 EMERALD出版了80余种管理学期刊和20多种图 书馆信息学期刊. EMERALD还出版25种侧重工 程学科的专业期刊。 使用者可以通过校园网内的任何一台计算机访问
Weed EMDAT数据库处理工具版本1.1.2用户指南说明书
Package‘weed’October17,2023Title Wrangler for Emergency Events DatabaseVersion1.1.2Maintainer Ram Kripa<************************>Description Makes research involving EMDAT and related datasets easier.These Datasets are manu-allyfilled and have several formatting and compatibility issues.Weed aims to re-solve these with its functions.License MIT+file LICENSEEncoding UTF-8RoxygenNote7.1.1Imports readxl,dplyr,magrittr,tidytext,stringr,tibble,geonames,countrycode,purrr,tidyr,forcats,ggplot2,sf,hereURL https:///rammkripa/weedBugReports https:///rammkripa/weed/issuesNeedsCompilation noAuthor Ram Kripa[aut,cre]Repository CRANDate/Publication2023-10-1622:20:02UTCR topics documented:geocode (2)geocode_batches (3)located_in_box (4)located_in_shapefile (5)nest_locations (6)percent_located_disasters (7)percent_located_locations (8)read_emdat (9)split_locations (9)Index1112geocode geocode GeoCodes text locations using the GeoNames APIDescriptionUses the location_word and Country columns of the data frame to make queries to the geonames API and geocode the locations in the dataset.Note:1.The Geonames API(for free accounts)limits you to1000queries an hour2.You need a geonames username to make queries.You can learn more about that hereUsagegeocode(.,n_results=1,unwrap=FALSE,geonames_username)Arguments.a data frame which has been locationized(see weed::split_locations)n_results number of lat/longs to getunwrap if true,returns lat1,lat2,lng1,lng2etc.as different columns,otherwise one lat column and1lng columngeonames_usernameUsername for geonames API.More about getting one is in the note above. Valuethe same data frame with a lat column/columns and lng column/columnsExamplesdf<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,"mumbai region,district of seattle,sichuan province","mumbai","India","mumbai region,district of seattle,sichuan province","seattle","USA")geocode(df,n_results=1,unwrap=TRUE,geonames_username="rammkripa")geocode_batches3 geocode_batches Geocode in batchesDescriptionGeocode in batchesUsagegeocode_batches(.,batch_size=990,wait_time=4800,n_results=1,unwrap=FALSE,geonames_username)Arguments.data framebatch_size size of each batch to geocodewait_time in seconds between batches Note:default batch_size and wait_time were setto accomplish the geocoding task optimally within the constraints of geonamesfree accessn_results same as geocodeunwrap as in geocodegeonames_usernameas in geocodeValuedf geocodedExamplesdf<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,"mumbai region,district of seattle,sichuan province","mumbai","India","mumbai region,district of seattle,sichuan province","seattle","USA","mumbai region,district of seattle,sichuan province","sichuan","China,People s Republic")geocode_batches(df,batch_size=2,wait_time=0.4,geonames_username="rammkripa")4located_in_box located_in_box Locations In the BoxDescriptionCreates a new column(in_box)that tells whether the lat/long is in a certain box or not.Usagelocated_in_box(.,lat_column="lat",lng_column="lng",top_left_lat,top_left_lng,bottom_right_lat,bottom_right_lng)Arguments.Data Frame that has been locationized.see weed::split_locationslat_column Name of column containing Latitude datalng_column Name of column containing Longitude datatop_left_lat Latitude at top left corner of boxtop_left_lng Longitude at top left corner of boxbottom_right_latLatitude at bottom right corner of boxbottom_right_lngLongitude at bottom right corner of boxValueA dataframe that contains the latlong box dataExamplesd<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,~lat,~lng,"city of new york","new york","USA",40.71427,-74.00597, "kerala,chennai municipality,and san francisco","kerala","India",10.41667,76.5, "kerala,chennai municipality,and san francisco","chennai","India",13.08784,80.27847) located_in_box(d,lat_column="lat",lng_column="lng",top_left_lat=45,bottom_right_lat=12,top_left_lng=-80,bottom_right_lng=90)located_in_shapefile5 located_in_shapefile Locations In the ShapefileDescriptionCreates a new column(in_shape)that tells whether the lat/long is in a certain shapefile.Usagelocated_in_shapefile(.,lat_column="lat",lng_column="lng",shapefile=NA,shapefile_name=NA)Arguments.Data Frame that has been locationized.see weed::split_locationslat_column Name of column containing Latitude datalng_column Name of column containing Longitude datashapefile The shapefile itself(either shapefile or shapefile_name must be provided)shapefile_name FileName/Path to shapefile(either shapefile or shapefile_name must be pro-vided)ValueData Frame with the shapefile data as well as the previous dataExamples##Not run:d<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,~lat,~lng,"city of new york","new york","USA",40.71427,-74.00597, "kerala,chennai municipality,and san francisco","kerala","India",10.41667,76.5, "kerala,chennai municipality,and san francisco","chennai","India",13.08784,80.2847) located_in_shapefile(d,lat_column="lat",lng_column="lng",shapefile_name="~/dummy_name")##End(Not run)6nest_locations nest_locations Nest Location Data into a column of TibblesDescriptionNest Location Data into a column of TibblesUsagenest_locations(.,key_column="Dis No",columns_to_nest=c("location_word","lat","lng"),keep_nested_cols=FALSE)Arguments.Locationized data frame(see weed::split_locations)key_column Column name for Column that uniquely IDs each observationcolumns_to_nestColumn names for Columns to nest inside the mini-dataframes keep_nested_colsBoolean to Keep the nested columns externally or not.ValueData Frame with A column of data framesExamplesd<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,~lat,~lng,"city of new york","new york","USA",c(40.71427,40.6501),c(-74.00597,-73.94958), "kerala","kerala","India",c(10.41667,8.4855),c(76.5,76.94924),"chennai municipality","chennai","India",c(13.08784,12.98833),c(80.27847,80.16578), "san francisco","san francisco","USA",c(37.77493,37.33939),c(-122.41942,-121.89496)) nest_locations(d,key_column="value")percent_located_disasters7 percent_located_disastersPercent of Disasters Successfully GeocodedDescriptionTells us how successful the geocoding is.How many of the disasters in this data frame have non NA coordinates?Usagepercent_located_disasters(.,how="any",lat_column="lat",lng_column="lng",plot_result=TRUE)Arguments.Data Frame that has been locationized.see weed::split_locationshow takes in a function,"any",or"all"to determine how to count the disaster asbeing geocoded if any,at least one location must be coded,if all,all locationsmust have lat/lng if a function,it must take in a logical vector and return a singlelogicallat_column Name of column containing Latitude datalng_column Name of column containing Longitude dataplot_result Determines output type(Plot or Summarized Data Frame)ValueThe percent and number of Locations that have been geocoded(see plot_result for type of output) Examplesd<-tibble::tribble(~ Dis No ,~value,~location_word,~Country,~lat,~lng,1,"city of new york","new york","USA",40.71427,-74.00597, 2,"kerala,chennai municipality,and san francisco","kerala","India",10.41667,76.5, 2,"kerala,chennai municipality,and san francisco","chennai","India",13.08784,80.27847) percent_located_disasters(d,how="any",lat_column="lat",lng_column="lng",plot_result=FALSE)8percent_located_locations percent_located_locationsPercent of Locations Successfully GeocodedDescriptionTells us how successful the geocoding is.How many of the locations in this data frame have non NA coordinates?Usagepercent_located_locations(.,lat_column="lat",lng_column="lng",plot_result=TRUE)Arguments.Data Frame that has been locationized.see weed::split_locationslat_column Name of column containing Latitude datalng_column Name of column containing Longitude dataplot_result Determines output type(Plot or Summarized Data Frame)ValueThe percent and number of Locations that have been geocoded(see plot_result for type of output) Examplesd<-tibble::tribble(~value,~location_word,~Country,~lat,~lng,"city of new york","new york","USA",40.71427,-74.00597, "kerala,chennai municipality,and san francisco","kerala","India",10.41667,76.5, "kerala,chennai municipality,and san francisco","chennai","India",13.08784,80.27847) percent_located_locations(d,lat_column="lat",lng_column="lng",plot_result=FALSE)read_emdat9 read_emdat Reads Excel Files obtained from EM-DAT DatabaseDescriptionReads Excelfiles downloaded from the EMDAT Database linked hereUsageread_emdat(path_to_file,file_data=TRUE)Argumentspath_to_file A String,the Path to thefile downloaded.file_data A Boolean,Do you want information about thefile and how it was created? ValueReturns a list containing one or two tibbles,one for the Disaster Data,and one for File Metadata.Examples##Not run:read_emdat(path_to_file="~/dummy",file_data=TRUE)##End(Not run)split_locations Splits string of manually entered locations into one row for each loca-tionDescriptionChanges the unit of analysis from a disaster,to a disaster-location.This is useful as preprocessing before geocoding each disaster-location pair.Can be used in piped operations,making it tidy!Usagesplit_locations(.,column_name="locations",dummy_words=c("cities","states","provinces","districts","municipalities", "regions","villages","city","state","province","district","municipality", "region","township","village","near","department"),joiner_regex=",|\\(|\\)|;|\\+|(and)|(of)")10split_locationsArguments.data frame of disaster datacolumn_name name of the column containing the locationsdummy_words a vector of words that we don’t want in ourfinal output.joiner_regex a regex that tells us how to split the locationsValuesame data frame with the location_word column added as well as a column called uncertain_location_specificity where the same location could be referred to in varying levels of specificityExampleslocs<-c("city of new york","kerala,chennai municipality,and san francisco","mumbai region,district of seattle,sichuan province")d<-tibble::as_tibble(locs)split_locations(d,column_name="value")Indexgeocode,2geocode_batches,3located_in_box,4located_in_shapefile,5nest_locations,6percent_located_disasters,7percent_located_locations,8read_emdat,9split_locations,911。
各数据库CARSI访问操作流程
附件-各数据库CARSI访问操作流程一、CNKI1、校外访问登陆入口：/，高校/机构输入“安徽大学”，点击“前往”。
2、通过数字安大账号登陆。
3、登录成功进入知网。
4、进入知网，拥有权限。
（权限与校内用户相同）二、Web of Science1、使用非校园IP 地址打开浏览器，输入访问 ，在机构登录下，选择机构CHINA CERNET Federation，点击转到按钮。
•2、进入CARSI 页面，在学校列表3、进入数字安大登录界面，输入用户名和密码。
4、验证成功后就进入Web of Science。
三、IOP1、输入https://，通过访问IOPscience平台上的期刊文章或电子书（整本书或单独章节），选择页面下方的“Institutional Login via Athens/Shibboleth”登录方式。
2、页面将会跳转到“Institutional Login”，之后选择“Login via OpenAthens/Shibboleth”。
3、在 IOPscience WayFinder.页面搜索“安徽大学”。
4、进入数字安大登录页面输入用户名，密码。
5、登录成功后您将会返回到IOPscience的期刊或电子书（整本书或单独章节）页面进行授权访问。
四、Springer Link1、使用非校园网IP访问Springer主页（https://），点击网页右上方的”Sign up/Log in”。
1、在登录页面中，选择“Log in via Shibboleth or Athens”。
2、在页面右侧“Or，find your institution（via Shibboleth）”模块的选择框中输入“Anhui University”，并选择对应结果，点击“Log in via Shibboleth”。
3、在数字安大界面中，输入用户名密码点击登录，待页面跳转回Springer主页后即正常访问。
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综合
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2、常用中文电子图书数据库简介
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1、电子图书概述
• 电子图书的优势：
访问不受时间、地点的限制 易于检索与交互 更新及时 利于版权保护 个人定制
阅读软件功能多
1、电子图书概述
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openquantummaterialsdatabase使用方法
openquantummaterialsdatabase使用方法开放量子材料数据库（Open Quantum Materials Database，OQMD）是一个用于存储、共享和分析量子材料数据的在线资源。
它提供了一个广泛的功能，使用户可以查找、浏览和比较材料属性，以及执行量子力学计算。
使用OQMD有几个关键步骤：
2.注册账户：如果您想使用OQMD的高级功能，如上传自己的数据或保存特定计算的结果，可以选择注册一个账户。
注册账户是免费的，只需提供一些基本信息即可。
3.材料：使用OQMD的主要功能之一是材料。
在主页的框中输入感兴趣的材料名称、化学式或其他相关属性。
OQMD将返回与输入条件匹配的材料列表。
4.查看材料属性：选择一个材料后，OQMD将显示该材料的详细属性信息。
这些信息包括晶体结构、能带结构、电子结构、热力学性质等。
用户还可以查看该材料的相关文献引用。
5.共享数据：作为一个开放的数据库，OQMD鼓励用户共享自己的材料数据。
如果您有自己的计算结果或实验数据，可以将其上传到OQMD以供他人使用。
这可以通过用户账户的界面进行操作。
6.执行量子力学计算：OQMD还提供了在线的量子力学计算功能。
用户可以输入一组结构和相应的计算参数来执行材料性质预测的计算。
这种计算可以帮助用户研究不同材料的性能，例如能带结构、电子密度等。
总之，OQMD是一个强大的资源，可用于材料科学研究和开发。
它提供了广泛的功能，从和浏览材料属性，到共享和分析数据。
通过使用这些功能，研究人员可以更好地理解和开发新的量子材料。
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