Google Scholar 之後，你可以多走一步：也來認識 Semantic Scholar

從「找得到文章」到「開始學會判讀文章重不重要」，讓文獻蒐集不只停在第一步

先承認一件事：大家都是從 Google Scholar 開始的

如果你現在是研究生，或至少是個會寫報告、做專題、交文獻回顧的人，那你第一次找資料，很高機率就是打開 Google Scholar。

這件事很正常，真的不用裝。
因為 Google Scholar 就是方便、直覺、熟悉，像研究旅程一開始發給你的新手裝備：先讓你能出門，不會赤手空拳站在村口發呆。

而且說句公道話，Google Scholar 也不是沒本事。它涵蓋廣，常常連灰色文獻、學位論文、預印本都撈得到，對剛開始摸索主題的人來說，確實很好用。

問題不是它不能用，問題是，很多人會在這裡停太久。

真正的問題不是找不到，而是你太早以為自己找夠了

Google Scholar 最大的優點，是讓你很快找到幾篇看起來很像的文章。但研究最麻煩的地方，通常不是完全找不到，而是你太快進入一種「嗯，我大概抓到了」的狀態。這種感覺很常見：你搜尋一個主題，點進前幾篇標題很對味且有全文的文章，掃一下摘要，再順手看一下被引用次數。然後腦中就開始浮現一句話：

「好，這主題的文獻我找得差不多了。」

小等一下(Sió-tán–tsi̍t-ē)！這通常只是研究起步時很常見的錯覺。
找到幾篇文章，跟找到核心文獻，甚至跟看懂研究脈絡，完全不是同一件事。

而且 Google Scholar 本身也有一些很現實的限制，我猜你不知道！就是單一查詢最多只顯示 1,000 筆結果，雖然也知道不可能看到第1,000筆檢索結果；但如果你做的是比較正式的文獻整理，這其實默默產生影響。再加上它的書目與引用資料主要來自自動解析，可能會出現錯誤、重複或辨識不完整的情況。

換句話說，Google Scholar 很適合當入口，但它不太適合單獨扛起「完整、可交代、可重現」的文獻回顧工作。

這時候，Semantic Scholar 很適合當一張過渡地圖

如果說 Google Scholar 是研究起步時附上的簡易地圖，那 Semantic Scholar 比較像便利商店買到的環島地圖：資訊比前者多一點，路線也清楚一點，至少會讓你開始知道哪些地方值得停下來看；但它還不是最完整、最穩、最能拿來正式規劃路線的導航系統。

不過，Semantic Scholar的定位並非「更強的 Google Scholar」，也不是「圖書館資源替代品」，而是「一個過渡資源」。它的價值不在於幫你一步到位，而在於幫你從「先找到文章」往前跨一步，開始學會看文章內文之外的資訊。

這一步，其實很重要。因為多數人都會看標題、看摘要、看關鍵字、看引用次數，但還不太習慣看：

• 這篇被引用的狀況怎麼樣
• 它在這個主題裡可能扮演什麼角色
• 它是不是值得優先花時間讀的那篇

而 Semantic Scholar 的好處，就是它會把一些這類線索整理得比 Google Scholar 再明確一點。

真正要學的，不只是看內文，還要學會看「文章外部資訊」

很多人以為文獻判讀就是看內文：研究問題是什麼、方法是什麼、結果是什麼。這當然重要。但如果你正在做文獻蒐集，還有一層功課也得慢慢學，就是看文章外部資訊。

例如：

• 這篇被引用很多次，是因為真的很重要，還是只是常被當背景引用？
• 這篇在這個主題裡，是方法基石、綜述文，還是補充材料？
• 這篇是不是你現在最該優先讀的那篇？

這種判斷，不是只靠標題和摘要就能完成。

Semantic Scholar 可以提供一些比較結構化的線索，例如 citation count、Highly Influential Citations、TLDR，以及部分排序資訊。這些東西都不是答案，更不是品質保證，但它們至少會提醒你：

文獻不是只有「有沒有對題」，還有「它在這個領域裡站在哪裡」。

這件事很重要。因為一旦學生開始在意「位置」和「重要性」，他就不再只是撿文章，而是真的開始做文獻判讀。

TLDR 很方便，但它比較像第一層篩選，不是最後裁判

這裡特別想講一下 Semantic Scholar 的 TLDR( Too Long; Didn’t Read )，也就是太長不看專用的懶人包，這功能很好用，但千萬不能過度依賴，TLDR可以理解為 AI自動生成的摘要的摘要。TLDR 最適合的用途，不是替你讀文獻，也不是替你做最終判斷，而是當作第一眼篩選工具。你可以先用它快速看一下：這篇大概在談什麼？值不值得先點開摘要？再決定要不要往下看全文。

所以它真正對研究者有幫助的地方，不是讓你少讀，而是讓你比較不會一上來就把時間砸在不必要的全文上。

順序大概是這樣：

TLDR → 摘要 → 全文 → 最後才是要不要引用、要怎麼引用的判斷

如果把 TLDR 當成最終理解，真的是大可不必，但如果把它當成第一層分流，它其實很好用。

認清工具的邊界：Semantic Scholar 的侷限性

講到這裡，還是要峰迴路轉一下！Semantic Scholar 雖然比 Google Scholar 多給你一些判讀線索，但它不是正式學術資料庫，也不是全文取得平台，更不是那種可以直接把引用網路用圖像化方式攤在你面前的工具。

而且它目前仍以英文文獻為主。如果你的研究高度依賴中文文獻、臺灣在地研究、中文期刊或學位論文，那 Google Scholar、在地資料庫與圖書館資源還是不可或缺。

所以，Semantic Scholar 很適合扮演學習判讀文獻的橋梁，卻不適合扮演文獻蒐集的終點。

為什麼最後還是得回到圖書館？

因為真正要把研究做好做滿，最後還是會遇到幾個逃不掉的問題：

• 我有沒有漏掉關鍵文獻？
• 我能不能穩定拿到全文？
• 我怎麼建立正式而可交代的檢索策略？
• 我怎麼處理重複、錯誤與書目品質問題？

這時候，圖書館的價值就會非常清楚。

如果 Google Scholar 是起手用的簡易地圖，Semantic Scholar 是資訊多一點的過渡地圖，那圖書館的資料庫與工具更像是真正可靠、更新快、還能依研究需求規劃路線的導航系統。它提供的不只是「找到幾篇文章」，而是更完整的全文取得、更穩定的書目品質、更正式的檢索策略，以及更有把關的學術資源環境。

所以這篇文章真正想幫同學跨過的，不只是「多認識一個工具」，而是這一步：從「我找到了幾篇文章」走到「我開始學會判斷哪些文章真的值得優先讀」而這一步，通常就是你真正開始做研究的起點。

陪你做研究的最後

Google Scholar 很方便，這件事沒有問題。Semantic Scholar 也值得認識，因為它能幫你從「找到文章」再往前走一步，開始練習看文獻的重要性、引用狀況與外部位置。但說到底，這些都不是終點。

如果 Google Scholar 是研究的第一站，Semantic Scholar 可以是一座橋。那麼當你真的開始在意文獻的重要性、引用脈絡、全文取得與檢索策略時，你最後還是會發現：圖書館，才是研究真正的主場。

參考資料

Semantic Scholar. (n.d.). Frequently asked questions. Retrieved March 30, 2026, from https://www.semanticscholar.org/faq

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 Google Scholar 之後，你可以多走一步：也來認識 Semantic Scholar 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

點選進入後，會發現Web of Science的引用數字與Google Scholar顯示的有落差。

此時請點開下方「檢視其他被引用次數計數」，會詳列所有被引用的計數。

144才是此篇文章在Web of Science核心合輯中的引用次數，由於Google Scholar的數據更新略滯後於Web of Science平台，所以當下顯示為143次會略小於核心合輯的144次。

134為交大訂購範圍所出現的數字。表示144篇的引用文獻中，交大可以看的到範圍是134篇。

• SCIE/SSCI/AHCI的105次是可點擊的，代表有訂購，而ESCI之前的10次就是不可點擊的，表示交大沒有訂購ESCI，Book Citation Index也是同理。
• 所以134篇是，105篇SCIE/SSCI/AHCI 加上 34篇CPCI-S/CPCI-SSH，再去掉重複記錄之後（即被SCIE又被CPCI-S收錄）的引用文獻數。

文 / 推廣組 劉秀萱

編註：此文撰寫時為交通大學，2021年2月交大已與陽明合併為陽明交大。

這篇文章 為什麼Google Scholar與Web of Science顯示的引用次數有落差？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

路徑：

介紹：

• 類別：可由領域找出版品的列表，可以看出有些出版品是跨領域的

• 語言：英語之外的其他語言的出版品的排名列表，但其他語言沒有子類別
• H5：過去 5 年中，發表的 H 篇文章中，每篇至少都被引用 H 次。舉例：2013-2017年共發表了5篇文章，在Google Scholar中分別引用了21，8，7，2和1次。有3篇文章引用了三次以上，那麼該出版品的H5指數就是3
• H5中位數：是構成其H5指數的文章的引用中位數，以上例，H中值為8

這篇文章 Google Scholar Metrics 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

以下說明如何使用Google Scholar資料庫查詢作者的H-index：

步驟一：搜尋對象，以雙引號限制，例如：”Yuan, Shyan-Ming”

步驟二：有出現羽毛筆的圖示，表示有「相符的使用者個人學術檔案」

步驟三：即可取得引文指數

延伸閱讀：利用Web of Science查作者的h-index

文 / 推廣組 劉秀萱

2024.01.08 更新 By 推廣組 何佳欣

這篇文章 利用Google Scholar查作者的h-index 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

一、搜尋指令：可在搜尋框中運用指令搜尋

二、進階搜尋：若不熟悉指令，也可利用左側選單中的「進階搜尋」

三、搜尋結果

• 星星：在登入個人帳戶，可將此筆記錄儲存至「我的圖書館」
• 引號：顯示該筆記錄的書目格式，或利用下方的書目格式(BibTex)或書目管理工具(Endnot/Refman/RefWorks)匯出

• 被引用次數：其他學者引用該筆記錄的次數
• 相關文章：利用演算法找出與該筆記錄相關的文章
• 全部版本：收錄該筆記錄的所有來源

• Scite：智能引用工具，透過人工智慧技術，對文獻中的上下文語境來判斷文章對索引文獻是支持(Supporting)、反對(Contrasting)還是提及(Mentioning)引用，可以幫助同學於引用文獻前辨別正確的分類，以免引用錯誤。
• Web of science：(在校園IP內+有被Web of science收錄才會出現) 顯示在Web of science核心合輯中被引用的次數，點選可直接進入Web of science資料庫

• Other services at NYCU：如果無法下載全文，可申請館際合作，若有出現館藏資訊，表示有紙本期刊可以看

• [PDF]acacemina.edu：【PDF】與【HTML】的快捷連結來自Open Access 或 其他的線上資源
• Full Text@NYCU Library

四、建立快訊：

五、學術搜尋按鈕：

• 安裝步驟

• 功能：反白字詞，點選學術按鈕，可快速反查Google Scholar

六、指標：

延伸閱讀：Google Scholar與圖書館資料庫的比較？

文 / 推廣組 劉秀萱

2022.4.9 林玉更新

這篇文章 Google Scholar 搜尋技巧 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

假設最近要進行”動機”& “網路自我效能”相關的研究探討，因此，在google scholar 的搜尋引擎檢索列輸入”motivation” “Internet self-efficacy”兩個字串(如圖1，建議儘可能以雙引號將搜尋字串括住，以使檢索結果更符何我們所需)。

圖1：在google scholar檢索列輸入”motivation” “Internet self-efficacy”兩個字串

此時，google scholar 畫面即會呈現檢索結果，除了瀏覽當次檢索結果外，透過 google scholar 提供的建立快訊功能(如圖2紅框處)，立即設定此一主題之快訊通知，讓系統自動幫你過濾&徵集相關學術文獻。

圖2：透過 google scholar 提供的建立快訊功能，設定當次主題快訊通知。

點選建立快訊後，輸入email信箱後，系統即儲存本次檢索主題，未來只要有與”motivation” “Internet self-efficacy”相關文獻，系統即自動email至個人信箱。

圖3：在系統提供之建立快訊功能頁面輸入個人之email並儲存

除了針對搜尋建立快訊外，也可以設定文章被引用時的通知

圖4：追蹤「Cross-cultural psychology: Research and applications」- 新的引用

文 / 呂瑞蓮

這篇文章 Google Scholar 建立快訊，文獻不漏接 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

透過Google Scholar，使用者得以在同一介面下，搜尋跨領域的資料來源，包括經同儕審查的科學文獻、博碩士論文、專論書籍、摘要、文章等，而主要的資料來源則包含學術文獻出版商、專業學會、大學及其他學術機構等。

但有一種情形是Google Scholar顯示的文獻來源，圖書館因為並沒有訂購，但若其他資料庫有收錄，可透過NYCU-LIB取得。

若在校外，則都必須透過Find it@NYCU提供，輸入圖書館帳號/密碼認證後進入，方可順利取得全文。

在校外，「Find it@NYCU」須自行手動設定，步驟如下：

Step 1 ：Google Scholar 左上選單

Step 2 ：Google Scholar / 設定 /圖書館連結

Step 3 ：設定後，返回搜尋，在搜尋結果的右方，若圖書館有訂購，會出現Find it@NYCU。透過此路徑進入，會出現認證視窗，輸入帳號/密碼後即可順利獲得全文。

這篇文章 Google Scholar 與 Find it@NYCU 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。