निःशुल्क कीवर्ड जनरेटर वास्तविक डेटाबेस मिलान पर आधारित
डेटाबेस खोज इंजन स्ट्रिंग्स से मिलान करते हैं, अवधारणाओं से नहीं, इसलिए clinician burnout पर लिखा एक पेपर staff wellbeing की खोज में अदृश्य रह सकता है, यदि किसी अनुक्रमित फ़ील्ड में वह दूसरा वाक्यांश न हो। अपना abstract चिपकाएँ, और यह टूल 8 से 12 संभावित कीवर्ड लौटाता है, जो व्यापक क्षेत्र, विशिष्ट विषय, विधि और अध्ययन की गई जनसंख्या को कवर करते हैं, उसी शब्दावली में जैसे आपके अनुशासन के index अपेक्षा करते हैं। अपने target journal की सीमा जान लेने के बाद सबसे मजबूत उपसमुच्चय चुनें।
अपना पाठ चिपकाएँ या टाइप करें, फिर उपकरण चलाएँ। परिणाम कुछ ही सेकंड में नीचे दिखाई देंगे।
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abstract से कीवर्ड शॉर्टलिस्ट तक पहुँचना
अपने abstract से शुरू करें
abstract पहले ही आपके क्षेत्र की अपनी शब्दावली में आपका विषय, विधि, जनसंख्या और निष्कर्ष नामित कर देता है। वही शब्दावली वह कच्चा पदार्थ है जिससे कीवर्ड सूची बनती है।
उम्मीदवार सूची देखें
8 से 12 शब्द लौटते हैं, चार खोज स्तरों में फैले हुए, क्षेत्र, विषय, विधि या डिज़ाइन, और जनसंख्या या सेटिंग। हर एक एक सरल रखने या हटाने का निर्णय है।
अपने journal की सीमा तक संक्षिप्त करें
शीर्षक में पहले से मौजूद किसी शब्द की पुनरावृत्ति करने वाली हर चीज़ हटाएँ, यदि आपके क्षेत्र में नियंत्रित शब्दावली है तो उससे मिलान करें, और अपने journal द्वारा बताई गई सीमा के भीतर सबसे मजबूत शब्द रखें, सामान्यतः 4 से 8।
सबमिशन में कीवर्ड जनरेटर क्या जोड़ता है
चार खोज स्तर शामिल
क्षेत्र, विषय, विधि और जनसंख्या के शब्द सभी आते हैं, क्योंकि खोजकर्ता चारों में से किसी भी स्तर से प्रवेश कर सकता है, और केवल एक स्तर की सूची बाकी के लिए अदृश्य रहती है।
ऐसे शब्द जिन्हें index वास्तव में पहचानता है
जहाँ आपके अनुशासन में कोई मानक पारिभाषिक शब्द है, वही लौटता है, वह वाक्यांश जिसे indexers दर्ज करते हैं और खोजकर्ता वास्तव में टाइप करते हैं, न कि कोई कल्पित विकल्प जिसे कोई खोजता ही नहीं।
किसी भी journal की आवश्यकता से अधिक उम्मीदवार
सूची जानबूझकर किसी भी submission सीमा से लंबी रखी जाती है, ताकि आप जो अंतिम सेट जमा करें वह वास्तविक चयन हो, न कि अनिच्छा से भरी गई कोटा पूर्ति।
आपके दिए abstract पर आधारित
हर शब्द abstract में कही गई किसी बात से जुड़ता है। जो विषय paper छूता ही नहीं, वह कीवर्ड के रूप में नहीं आएगा, क्योंकि editor उस असंगति को तुरंत देख लेता है।
सबमिशन में कीवर्ड चयन सबसे सस्ता शेष लाभ क्यों है
Academic search engines शाब्दिक उपकरण हैं: वे किसी व्यक्ति द्वारा टाइप किए गए अक्षरों का मिलान करते हैं, उनके पीछे की अवधारणा का नहीं। physician burnout पर एक manuscript, "clinician wellbeing" की खोज में प्रभावी रूप से अनुपस्थित रहता है, जब तक कि उसके किसी indexed field में वही सटीक शब्दावली न हो। Title और abstract वह शब्दावली रखते हैं जिसे आपने drafting के दौरान चुना; keyword field उस शब्दावली को रखने के लिए है जिसे आपने नहीं चुना, किसी field का synonym, कोई पड़ोसी शब्द, एक स्तर ऊपर की category।
Keywords, किसी पाठक के paper खोजने से पहले ही, एक दूसरा काम करते हैं। Editorial systems उनका उपयोग submission को reviewers तक पहुँचाने और उसे किसी subject collection में file करने के लिए करते हैं, इसलिए एक पतला या सामान्य set manuscript को ऐसे reviewers के पास पहुँचा सकता है जो उसके लिए उपयुक्त न हों, और यह लागत किसी छूटी हुई खोज से भी भारी हो सकती है। क्षेत्र, विषय, विधि और जनसंख्या को नामित करने वाला एक अच्छी तरह निर्मित set, एक ही 5 मिनट में दोनों काम करता है।
कीवर्ड खोज-योग्यता की त्रि-भागीय तस्वीर का एक हिस्सा हैं। title generator वह शीर्षक लिखता है जिस पर खोजकर्ता सबसे पहले क्लिक करता है, और abstract generator वह सारांश तैयार करता है जिसे डेटाबेस पूर्ण रूप में दिखाता है। इन तीनों के बीच लक्ष्य खोजयोग्य शब्दावली को दोहराने के बजाय उसे विभाजित करना है। जहाँ किसी मंच को सरल भाषा वाला संस्करण भी चाहिए, वहाँ plain language summary generator पाठक तक, विषय-क्षेत्र के बाहर भी, पहुँचता है।
मिल जाना केवल पहला चरण है। एक बार पाठक लेख खोल ले, तो उसकी गद्य-शैली को टिके रहना चाहिए, और यदि keywords अपना काम कर लेने के बाद भी लेखन में यांत्रिक सपाटपन बना रहता है, तो TextPulse humanizer पांडुलिपि की वाक्य-रचना और लय को पूरी तरह, tracked change by tracked change, पुनर्गठित करता है, ताकि लेख को वह क्लिक मिले जिसे keywords ने उसके लिए अर्जित किया था।
Sample run: a sleep-and-testing abstract into search terms
An abstract on one side; the field, topic, method and population terms a database would actually match against on the other.
An abstract on sleep duration and exam performance among urban high school students: two weeks of actigraphy data, standardized math test scores as the outcome measure, and a multilevel regression accounting for school-level clustering.
adolescent sleep, academic performance, actigraphy, standardized testing, multilevel regression, high school students, urban schools, sleep duration
Each term sits at a different altitude: topic terms (adolescent sleep, academic performance) for a subject search, method terms (actigraphy, multilevel regression) for a technique search, and population terms (high school students, urban schools) for anyone searching by setting. Most journals cap the list at four to eight, so the terms worth keeping are the ones the title has not already claimed.
keywords generator किसके लिए उपयोगी है
प्रस्तुति पूरी करने वाले लेखक
keyword फ़ील्ड आमतौर पर अपलोड से ठीक पहले वाला अंतिम बॉक्स होता है, और सोच-समझकर चुनी गई छोटी सूची, एक मिनट में टाइप किए गए 5 शब्दों से बेहतर होती है।
थीसिस और शोध-प्रबंध के लेखक
संस्थागत भंडार भी लेखक-प्रदत्त keywords के आधार पर अनुक्रमित करते हैं, और जो thesis खोज में दिखाई देती है, वह अपनी समिति से कहीं आगे तक पढ़ी जाती है।
पहली बार प्रकाशन करने वाले शोधकर्ता
किसी सेट को field, topic, method और population शब्दों में विभाजित होते देखना, स्वयं यह दिखाता है कि एक कार्यशील keyword सूची कैसी दिखती है।
preprint पोस्ट करने वाले लेखक
preprint सर्वरों पर विषय-फ़ीड लगभग पूरी तरह लेखक-प्रदत्त keywords पर चलते हैं, और सही शब्द किसी preprint को peer review शुरू होने से पहले ही पाठकों के सामने ला देते हैं।
कीवर्ड सूची चुन ली गई है।
अब सुनिश्चित करें कि इसके पीछे का पेपर अच्छी तरह पढ़ा जाता है।
कीवर्ड पाठक को पृष्ठ तक लाते हैं, लेकिन गद्य को उन्हें वहीं बनाए रखना होता है। TextPulse humanizer एक पूर्ण पांडुलिपि की वाक्य-रचना और लय को tracked changes में पुनर्गठित करता है, जिन्हें आप एक-एक करके अनुमोदित करते हैं, और उद्धरणों को ठीक उसी स्थान पर छोड़ देता है जहाँ वे हैं।