По многим темам найти качественную информацию просто в поисковиках практически невозможно, поэтому кратко напишу как искать статьи и исследования по базам научных публикаций. Детально рассмотрим pubmed и scholar.google как достаточные инструменты для поиска, вскользь про некоторые другие. В первую очередь нас интересуют публикации на английском. Как искать статьи на русском тоже опишу, но это крайний случай. Если уровня английского не хватает чтобы читать на нем и не было достаточной мотивации чтобы его подтянуть - вот эта мотивация. Устанавливаем расширение "Google Переводчик" и пробуем читать тексты на английском, даже если сначала приходится переводить 90% слов. Не обязательно знать язык идеально, но умение просто читать и воспринимать информацию уже дает огромное преимущество. Нюанс с доступом к полному тексту научных статей. Не вдаваясь как устроена система научных публикаций и какую роль в нем играют издательства, скажу что большая часть информации будет в платном закрытом доступе. Причем стоимость огромная и тянут её только организации вроде библиотек или университетов и то далеко не любых. Если захотите узнать как устроена и почему порочна сфера научных публикаций, то информации в интернете хватает, тут же будет только практическое решение безотносительно других аспектов. Перед началом поиска нам нужно перейти на http://sci-hub.io/ и установить их расширение для браузера. Инструкция как это сделать есть на самом сай-хабе. Дальнейшее описание предполагает, что расширение вы уже установили. PubMed - база публикаций по медицине/здоровью (англоязычная) База тематическая и это удобно отсутствием совсем не релевантных статей в выдаче. В ней можно быстро отбирать интересные статьи читая abstract. Учтите, что сам факт наличия статьи в этой базе ничего не говорит о её качестве. Пабмед индексирует и очень слабенькие журналы тоже, так что некоторые исследования никуда не годятся. В конце разберемся как их отличить. Общий алгоритм следующий: формулируем поисковой запрос на https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ читаем abstract и отфильтровываем неинтересные нам статьи копируем название интересных и идем за полным текстом на http://sci-hub.io/ Часто в выдаче слишком много статей, но не то что ищем. Конкретизируем запрос добавляя дополнительные слова-ограничения по каким-нибудь критериям: meta-analysis, placebo, intervention, male, women, adult, elderly, overweight и т.д. Scholar.google - поиск научных публикаций по всем темам и на всех языках В отличии от PubMed https://scholar.google.ru индексирует огромное количество баз публикаций и работает с любыми языками и тематиками. Из-за более широкой выдачи формировать правильный поисковой запрос в Академии Гугл еще важней. Работают те же операторы, что и в обычном поиске, но чтобы не забивать голову предлагаю пользоваться интуитивно понятным расширенным поиском(правый верхний угол, справа от "Мои цитаты"): При ранжировании Scholar.google учитывает как семантическую релевантность, так и цитируемость работ, увидеть её можно под кратким описанием. Если у вас уже установлено расширение sci-hub, то большая часть ссылок выдачи будет вести на полные тексты работ. Если нет, то в лучшем случае на abstract. Нюансы отбора статей Вот мы нашли некоторое количество статей по интересующей нас теме, но все ли они одинаково ценны? Ответ нет и есть много подводных камней. Существует иерархия научных статей по весомости доказательств: Начинать разбираться в новой теме всегда надо сверху вниз. Мета-анализы помимо больших выборок и качественной систематизации имеют внушительные списки источников, которые тоже могут быть интересны. Если нас интересуют добавки, лекарства и вообще вещества, то отдаем предпочтение плацебо-контролируемым исследованиям. Кроме того в науке, как и везде, есть люди(всего лишь люди) и есть деньги, со всеми вытекающими. Чтобы не писать много, просто приведу несколько вещей на которые следует обращать внимание: цитируемость статьи рейтинги места где она опубликована (смотрим тут https://www.scopus.com/sources) методология исследования и внимание к деталям выборка вероятность ангажированности авторов Ну и самое главное - никогда не делать выводов по одной публикации. Всегда нужно искать несколько источников, искать критику и противоположные результаты, все проверять. Важно подходить к изучению максимально абстрагировавшись от своего изначального мнения, и всегда быть готовым его изменить при появлении новой заслуживающей доверия информации либо более качественного её анализа. Тема открыта, любые дополнения всегда приветствуются.
