【英語論文の探し方】効率的にグーグルで検索する6つの方法！

Google Scholar とは

そもそも、Google Scholar（ グーグル・スカラー ）とは、学術論文、学術誌、出版物を探すため、グーグルが無料で提供している検索サービスの一つです。

つまり、あなたが探したい『英語論文』を探すことができるサービスということです。

Google Scholarの使い方

下のボタンから、Google Scholar へジャンプします。

Google Scholarこちらから  

スクリーン画面、左下の

　地球儀のマークをクリックして日本語 JP を英語 English に切り替えます。

検索の枠に、あなたの探したいキーワードを打ち込んで検索開始

試しに、Dementia（認知症）のキーワードで検索してみた結果 約223万件がヒットしました。

多すぎる検索結果の中から効率的にあなたの探す『良質な文献』だけに絞り込みをします。

効率的に良い英語論文だけを探し出すには、絞り込みが重要です。

その１
検索キーワードを増やす

あなたが探した英語論文をもっと効率的にたどりつくために、キーワードを何個か打ち込んで見ましょう。単語と単語の間はスペースを入れてください。

例）Dementia　American　Japanese　study

その２
検索表示の１ページ目

あなたが検索して表示された、１ページ目、または２ページの英語論文が、あなたが探している良質な英語論文になります。

グーグルは、人工知能 AI を使って、私たちのために『優良かつ・欲している』英語論文を１ページ目に絞り込みをしてくれているからです。

『掲載出版社名』『英論文の表題』『章立ての文字』『文書全ての文字』『クリックの数』『滞在された時間』など、集計ビックデーターを反映して、論文の表示順番は決められているようです。

もし、１ページ目、または２ページに求めていた英語論文が見当たらない！！それは、あなたの入力したキーワードが悪かった可能性が高いのです。

その３
左サイドバーで絞り込み

左サイドバーを利用して、あなたの好きなように検索結果を並び変えます。

例）期間指定なしになっている状態を2019年以降に絞り込むなど

その４
引用の数をみる

引用元（Cited by）が多い論文を積極的にチェックすることで、検索の中から有用な文献を探すことができます。

権威性のある団体が発表の論文、重要性、信頼性のある論文は、1000〜10000と、たくさん引用されています。

その５
キーワードPDFを使う

PDF downloadと検索枠に入力すると、上の写真のように、文献の全文をPDFダウンロードすることができます。

例）Dementia　American　Japanese　study 　PDF　download

その６
ショートカット・マーキング

ページ内の文字をショートカットキーを使って素早くマーキングする方法を使い内部検索します。

Windowsの場合はCtrl + Fを同時に押すと検索窓が開きます。

Macの場合は⌘ command + Fを同時に押すと検索窓が開きます。

それぞれ、開いた検索窓に検索したいキーワードを入力し、

WindowsはEnterを、

Macでは、returnを押すと、

検索した文字が色付け（ハイライト）されジャンプします。

この機能を使って、文字数の多い英語論文の文章の中から、あなたが読みたい文章をすばやく探すことができます。

ハイライトされた部分の前後の文章を読むことで、たとえ30ページある英語論文でも、必要な情報だけをサクサク探し出すことができます。是非、活用してみてください。

WindowsはEnterを、

Macでは、returnを1回押すごとに、

次のハイライト付き文字へジャンプします。

WindowsはShift + Enterを、

MacはShift + returnを1回押すごとに、

１前のハイライト付き文字へ戻ります。

この内部検索の機能は、Google Scholarだけでなく、ほとんどのブラウザー内、PDF、ワード、エクセル、グーグルドキュメント、Evernoteでも使えます。

ここまで解説してきた『Google Scholar』を使って、英語文献を探す方法、もちろんスマホから『サクッ』とできます。

下のボタンから、Google Scholar へジャンプします。

Google Scholar こちらから  

『良質な英語論文』だけを探す方法

• 検索キーワードをミドルかロングテールにする：その１
• 検索結果の並び変え：その２
• 引用の数をみる：その３
• キーワードPDFを使う：その４

これらは、スマホ探すときもパソコンと同じです。

その5、内部検索して文字をマーキングする方法がパソコンと違うので解説しておきます。

スマホで内部検索マーキングの方法

スクリーン下の「四角の中に上矢印のマーク（追加・共有・保存）」ボタンをタップします。

に検索したい文字を入力するだけで、検索した文字が色付け（ハイライト）されジャンプします。

をタップ、下のハイライト文字へジャンプ、 をタップで戻すことができます。

医学・看護学・生命科学・生物医学の専門的な英語論文を探すなら、『PubMed』と『NEJM』がオススメです。
選考にパスした優良な英語論文が世界中から集結しています。

PubMed（パブメド）とは

PubMedとは、アメリカ国立図書館（NLM）が提供する医学分野の文献情報データベースです。

世界の主要な医学系雑誌や論文等に掲載された文献を検索することができます。（無料オープンアクセス）

ものすごい数の情報にアクセスできるので、先ほど紹介してきた『良い文献のみ効率的に絞り込む方法』を活用して探します。

PubMedの使い方

下のボタンから、PubMed へジャンプします。

PubMed こちらから  

検索の枠に、あなたの探したいキーワードを打ち込んで検索開始（Search）します。

探す条件をもっと絞り込んで探したいときは、検索の枠、すぐ下のAdvancedをクリックしてから探し始めます。

この続き、解説しようと思いましたが、下のリンク東京慈恵会医科大学学術情報センター が、

『アドバンス機能を使っての探し方』『絞りこみ方法』『プリントの方法』『検索結果の保存』まで、詳しく解説してくれているのでリンクしておきます。

PubMed 使い方、こちらから  

NEJMとは

ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン
The New England Journal of Medicine

世界でもっとも権威ある週刊総合医学雑誌（ジャーナル）の一つです。

数々の調査で、世界で最も広く読まれ、最もよく引用、影響を与えている医学雑誌。

NEJMホームページの魅力

日本国内版のホームページからは、日本語アブストラクト（論文の要約）とNEJMオリジナルを読むことができます。

NEJM日本語版、こちらから  

参考や引用文献に使うなど、日本語の論文を探したい。そんなときはCiNiiで探してみましょう。
こちらのサイト、私も英語論文、日本語論文書いたとき、両方でめちゃくちゃお世話になりました。

CiNii （サイニイ）とは

国立情報学研究所が運営する学術論文や図書・雑誌などの学術情報データベースです。

英語の論文を探していると、そのテーマに関する日本語論文、文献も探したい。そのようなときは、CiNiiで探せます。

CiNii 3つのデータベース

CiNii には【Articles】【Books】【Dissertations】3つのデータベースに別れています。探す目的に合わせて使い分けると便利です。

1. CiNii Articles は、学術論文データベースで、日本国内の学協会学術雑誌・大学紀要などを探し出すことができます。
   （2017年3月から無料になりました）
2. CiNii Books は、主に日本国内の大学図書館等の蔵書の書誌情報・所蔵情報を探し出すことができます。
3. CiNii Dissertations は、日本国内の博士論文を探し出すことができます。

専門的な英語論文、探してみたものの、まだ少し読みづらい...
もう少し英語苦手を克服して英語論文を探し始めようかな....

そんなときは、あなたが好きな分野の英語ネイティブ子供向けのサイトが英語上達におすすめです。

ここでは、たくさんある中から、Oxford OwlとKids Discover 2つのサイト紹介です。

Oxford Owl

オックスフォード大学出版が子どもの教育をサポートするため提供のオンラインサイトです。対象年齢3歳〜11歳。

Oxford Owl こちらから  

Kids Discover

Kids Discoverは、6歳〜14歳までの子供向けに、興味のあるノンフィクションの読み物を作成する教育出版社です。ゴールデンランプ賞を受賞しています。

オンラインサイトも充実、アプリも利用できます。

『世界の歴史と文化』『アメリカの歴史と文化』『サイエンス』『地球科学』『宇宙物理学』のジャンルが良く充実しています。

Kids Discover こちらから  

Kids Discoverでは、少し物足りないかも。そんなとき、対象年齢が上になるDiscoverがおすすめです。グーグルのおかげで探し物を楽に探せてありがたいです。

Discover こちらから  

年齢・環境別・英語ボキャブラリー語彙数

参照＆引用：200万回ボキャブラリーテストデーターより集計：Test YourVocab.com