Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
1
Cesta k úspěšnému obhájení bakalářské/diplomové práce

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
2
Jak na to?
̶Krůček po krůčku …
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
3
Proč?
̶Učíme Vás nacházet řešení problému
„Vzdělání je to, co nám zůstane, když zapomeneme všechno, co jsme se naučili ve škole.“
(K. Čapek)

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
4
Práce s vědeckými informacemi

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
5
Vyhledávání informací
̶Každá vědecká práce začíná vyhledáváním a seznámením se s vědeckými informacemi vztahujícími se k
témě.
̶
zveřejněný poznatek, fakt
̶
̶Informace – pro nás – má význam z hlediska předmětu našeho výzkumu.
̶
̶
Nutnost zorientovat se v problematice.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
6
Začínáme s informačním průzkumem
̶
̶Průzkum v publikovaných i nepublikovaných dokumentech
̶Nutnost stanovit si:
1.Okruh zdrojů (informační horizont)
2.Strategie a prostředí
3.Způsob vyhledávání (výběr informačních zdrojů)
4.Evidence informací
5.Zpracování informací
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
7
Informační horizont
̶Vymezení okruhu zdrojů a pramenů informací, které budeme používat.
̶Primární zdroje informací: originální prameny přinášející primární data a původní nové nebo
zpracované výsledky a poznatky (vědecké publikace, tj. publikované výsledky výzkumu).
̶Původní vědecké publikace publikované ve vědeckých časopisech, sbornících apod.
̶Přehledové články (review), monografie.
̶Odborná literatura – příručky, učebnice, encyklopedie, nauční a výkladové slovníky.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
8
Informační horizont
̶
̶Sivá literatura – písemnosti, které neprošly recenzním řízením, nebo prošly pouze formálním
posouzením (různé zprávy, oznámení).

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
9
Vědecké publikace
̶Karentované, impaktované – publikace evidovaná v některé z uznávaných světových databází vědecké
literatury (termín pochází z názvu bibliografického časopisu Current Contents – CC, původně šlo o
práce evidované zde; dnes zde chápeme práce evidované v systému Web of Science WoS, předtím Web of
Knowledge WoK a publikace evidované v Scopus)
̶Nekarentované, neimpaktované – publikace neevidované v uznávané světové databáze;
v některých oborech jsou významné publikace ve velké míře publikovány v nekarentovaných časopisech.
•

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
10
Použití vědeckých publikací
̶Používat vždy originální pramen (viz dr. O. Uplavici).
̶K použití jsou vhodné pouze ty prameny, které jsou vhodnou formou publikované (veřejně dostupné,
kontrolovatelné a ověřitelné).
̶Nevhodná je většina sivé literatury (např. i seminární práce).
̶Citováníhodné jsou prameny, které splňují vědecká kritéria kvality a zásad vědecké práce.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
11
Citovat původní zdroje!
̶Dr. O. Uplavici je fiktivní autor významného a hojně citovaného článku Disanteria (1887). Článek
ve skutečnosti napsal patolog Dr. Jaroslav Hlava. Jedná se o jeden z nejznámějších omylů v lékařské
literatuře, který byl odhalen až po 50 letech.
̶Chyba vznikla neúmyslným špatným překladem. Významný článek O úplavici – předběžné sdělení, jehož
autorem byl lékař Jaroslav Hlava, rešeršoval krátce po vydání lékař Stephanos Kartulis pro časopis
Zentralblatt fur Bakteriologie und Parasitenkunde. Při překladu do němčiny však omylem přeložil
podnázev Předběžné sdělení jako Uber die Dysenterie (česky O Dysenterii, neboli O úplavici) a
považoval ho za hlavní název díla. Z původního hlavního názvu O úplavici vytvořil autor O.
Uplavici. Po dalších 50 let byla tato rešerše citována, protože popisovala rozbor 60 případů
úplavice v bohnické léčebně.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
12
Citovat původní zdroje!
̶Chybu objevil v roce 1938 americký lékař Clifford Dobell, který dohledal zdrojový článek a autora.
Své objasnění celé historie popsal v článku Dr. O. Uplavici (1887-1938), který vyšel v roce 1939.
Zdroj: Wikipedie: Otevřená encyklopedie: O. Uplavici [online]. Dostupné
z: https://cs.wikipedia.org/wiki/O._Uplavici
Pozn.: Ukázka z wikipedie je zde uvedena kvůli stručnější formě příběhu o dr. O. Uplavici. Detailní
informace jsou uvedeny v původním článku: DOBELL, Clifford. Dr O. Uplavici
(1887-1938). ISIS [online], 1939, vol. 30, no. 2, p. 268-272. Dostupné
z: http://www.jstor.org/stable/226292

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
13
Citovat správně
̶Citovat správně podle normy
Schiller, V., Wichmann, A., Kriehuber, R., Schafers, C., Fischer, R., Fenske, M. 2013.
Transcriptome alterations in zebrafish embryos after exposure to environmental estrogens and
anti-androgens can reveal endocrine disruption. Reproductive Toxicology 42: 210-223.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
14
Sekundární zdroje informací
̶Sekundární zdroje informací obsahují metainformace o primárních pramenech. Slouží k vyhledávání
informací.
̶Bibliografické zdroje – bibliografické záznamy o primárních pramenech informací a někdy i jejich
abstrakty.
Bibliografie: soupis uspořádaných bibliografických záznamů s údaji opisujícími dokument a
umožňujícími jeho identifikaci.
Funkci bibliografií mají dnes databáze.
̶Plnotextové zdroje – obsahují úplný text primárních pramenů s možností jejich prohledávání.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
15
Vyhledávání informací - knihovna
̶
̶Vyhledávání v katalogu MU https://kuk.muni.cz/vyuka/materialy/katalogmu/index.htm
̶discovery.muni
̶České a zahraniční souborné katalogy (WorldCat – záznamy ze 70 000 knihoven) www.worldcat.org
̶Souborný katalog České republiky www.caslin.cz
̶Meziknihovní výpůjční služba v KUK (fond více než 400 českých a zahraničních knihoven)
https://kuk.muni.cz/vyuka/materialy/MVS/mvs.htm
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
16
Databáze vědecké literatury
̶Výkonný nástroj pro získávání vědeckých informací.
̶vznik ISI v 1960 (Institute for Scientific Information)
̶1992 firma Thomson Reuters převzala databázu ISI
̶Pro naše potřeby jsou nejpoužívanějšími platformami Web of Science (WoS) a Scopus.
̶Web of Science – databáze a vyhledávací služba vycházející z původních bibliografií Current
Contents (CC) a Science Citation Index (SCI); od r. 1958 a 1964 vydával Institute for Scientific
Information (ISI).
Provozuje ji Thomson Reuters (do r. 2014 WoS součástí platformy Web of Knowledge (WoK)). Součástí
aktuálních změn je propojení WoS s Google Scholar.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
17
Web of Science
̶Jádro (12000 věd. časopisů, 150000 sborníků od r. 1900) + další zdroje informací (14 databází)
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
18
Web of Science
̶Přístup k počtu databází i časovému rozpětí záznamů závisí od předplatného (zabezpečuje
pracoviště, škola)

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
19
Scopus
̶Rozsáhlá databáze vědecké literatury
vydavatelstva Elsevier.
̶Pokrývá 21000 titulů periodického i neperiodického tisku od 5000 vydavatelů.
̶V provozu od 2004 (obsahuje ovšem i starší záznamy).
̶Podobné možnosti jako WoS.
̶
̶V porovnaní s WoS je Scopus všestrannější a jeho databáze větší.
̶WoS i Scopus nepokrývají celou vědeckou produkci, ani celý svět.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
20
MEDLINE
̶Databáze dostupná i přes WoS a Scopus.
̶Zaměření: medicína, ale i biologie se vztahem k medicíně a zdravotnictví.
̶5600 periodik.
̶PubMed – volně dostupné rozhraní k databázi Medline.
̶Vyhledávání bibliografických údajů o lékařských publikacích.
̶Vyhledávač spravován Národní lékařskou knihovnou v USA (National Library of Medicine).
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
21
Vyhledávání v databázích
̶Nejčastější způsob informačního průzkumu.
̶Vyhledávání podle klíčových slov, autorů atd. – vycházíme z námi předem určených klíčových slov.
̶Více klíčových slov s použitím booleovských operátorů AND, OR, NOT.
̶Použití hvězdičky * vyhledávání všech forem slova (např. Slovak* zahrnuje Slovak, Slovakia,
Slovakian,
např. *vorticella zahrnuje Vorticella, Pseudovorticella, Planetivorticella).
̶Přesná spojení uvádíme do uvozovek (např. "molecular biology", "organic chemistry").
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
22
Vyhledávání v databázích
www.isiknowledge.com
www.webofknowledge.com
̶
̶
https://www.scopus.com/
Materiály, návody k vyhledávání v databázích (KUK)
https://kuk.muni.cz/vyuka/materialy/
https://ezdroje.muni.cz/vzdaleny_pristup/?lang=cs
Open VPN

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
23
Jak vyhledávat prameny
̶Informační strategie: vyhledávání pramenů a informací, jež jsou významné pro řešení našeho
problému.
̶Volba zdrojů informací a postupy vyhledávání.
̶Jak začít?
̶Prostudovat nejnovější sekundární pramen (monografie, přehledový článek).
̶Nezačínat s úzce zaměřenou původní vědeckou prací.
̶Pokračovat s náročnějším pramenem, určit si seznam klíčových slov, které budeme používat při
vyhledávání.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
24
Vyhledávání podle klíčových slov
̶Klíčová slova: plnovýznamová, pojmová, jednoslovné nebo víceslovné termíny vystihující věcný obsah
publikace.
̶KWIC (key words in context)
klíčová slova vybrány kontextově z názvu publikace
̶KWOC (key words off context; někdy Key Words Plus)
autorská klíčová slova
̶Možné i prohledávání úplného textu publikace podle jiného plnovýznamového slova, které nemusí být
ani v titulu ani mezi autorskými klíčovými slovy (tato možnost pouze u publikací, které jsou
dostupné v celém rozsahu).

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
25
Citační řetězení
̶Vyhledávání pramenů využívající zejména skryté bibliografie (jsou v přímém vztahu k řešené témě).
̶Nalezneme významnou publikaci s naší tematikou – východiskový pramen.
̶Hledáme práce, které jsou citovány ve východiskovém pramenu (tj. starší práce).
̶Hledáme práce, které citují východiskový pramen (tj. novější práce).
̶Když nalezneme nejvýznamnějšího autora publikujícího v oblasti našeho tématu, zaměříme se na
vyhledávání jeho publikací.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
26
Další možnosti vyhledávání
̶Google Scholar
http://scholar.google.com
̶
̶Research Gate – vědecká sociální síť, na které vědci často sdílejí i své publikace a informují o
jejích výzkumných aktivitách.
̶výhodou je neplacený přístup
http://www.researchgate.net
̶možnost zadávat otázky a odpovídat

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
27
Co s tím?
̶Zdroje informací
̶Evidence informací
̶Hodnocení informací

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
28
Vlastní evidence pramenů
̶Po získání vědecké publikace je vhodné si ji evidovat.
̶Bibliografická evidence (jméno autora, název práce, datum a místo vydání, časopis, ročník, číslo,
rozsah)
̶Kartotéka nebo elektronicky.
̶
̶
   MS Access, Excel, Reference Manager, EndNote, Zotero
̶
̶Specializované databáze umožňují automaticky citovat prameny v textu práce.

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
29
Reference Manager
̶Ukládání, spravování a vyhledávání bibliografických odkazů.
̶Umožňuje přímé propojení s plnotextovými elektronickými verzemi.
̶Rychlé formátování podle požadovaného stylu.
̶Tvorba seznamů literatury pro rukopisy vědeckých prací.
̶Při instalaci je do MS Word přidána lišta s nástroji RM.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
30
Endnote a Zotero
EndNote
̶V online formě je to služba pro uživatele WoS.
̶Předpokládá placenou registraci na http://endnote.com
Zotero
̶Umožňuje správu citačních údajů, jejich vkládání do textu v MS Word a jejich naformátování podle
požadavků konkrétního citačního stylu nebo vydavatele.
̶Volně k dispozici zdarma, k jeho používání je potřebný Mozilla Firefox, Google Chrome nebo Safari.
̶http://www.zotero.org/

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
31
Studium a zpracování informací
̶Studium pramenů – čtení
̶Zpracování informací – zápisky
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
32
Studium a zpracování informací
̶Studium pramenů – čtení s rozumem (2-3x)
̶První čtení: orientační, rámcové (u článků abstrakt, u knih obsah)
̶Druhé čtení: běžné, věnujeme se jádru studie, vyhledáváme podstatné informace
̶Třetí čtení: důkladné čtení, podrobnější studium, proniknutí do podstaty problému, pochopení faktů
a myšlenek a interpretaci závěrů
̶Zpracování informací – průběžné zápisky, které pak rozvineme a zpracujeme v smysluplný vlastní
text.
̶

Adobe Systems
Výuka – Matematická biologie – Seminář
33
Děkuji za pozornost