【原】基于Firefox的升級版PubMed，讓你一眼看穿JCR分區、IF、引用情況

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一、Firefox簡單介紹

Mozilla Firefox（簡稱Firefox，火狐）是由非營利組織 Mozilla開發的免費開源的Web瀏覽器，在 21 世紀初問世，是一款速度更快、設計更好的網頁瀏覽器，目前用于Windows，macOS，Linux等主流操作系統。

Firefox的使用量在2009年底達到了32％的峰值，版本3.5超過了Internet Explorer 7，在與IE的較量中重奪首位。然而，好景不長，在與谷歌Chrome的競爭中，firefox逐漸甘落下風。截至2019年1月，根據StatCounter，Firefox擁有9.5％的使用份額作為“桌面”瀏覽器，使其成為第二大最受歡迎的網絡瀏覽器，僅次于Chrome，盡管這個次的距離有點大。

二、如何實現？

PubMed，是個NCBI旗下的專注于生物醫藥領域的學術權威性極高的文獻數據庫。然而，它的文獻搜索、瀏覽界面的體驗卻難以讓人滿意。主要有3點：

1.過濾條件未滿足我們的搜索需求；

2.IF，JCR分區等期刊信息不全；

3.不能直接獲取文獻全文。

但PubMed也并非出于給研究者設個坑的目的，相反，Pubmed給足了每位研究者個性化的空間。因此，該文結合PubMed和firefox瀏覽器的結合，實現對PubMed的優化。

OK，先來個工具準備，firefox瀏覽器。筆者選的是官網的最新版本。

先看下，實現效果前后的效果對比。

1.插件安裝——Scholarscope、tampermonkey

Ok，假設你現在已經安裝好firefox瀏覽器（firefox的安裝比較簡單，百度即可，這里就不闡述了），那么，就需要先安裝兩個插件：Scholarscope和Tampermonkey。

安裝流程如下：找到firefox的擴展部分，在其上方搜索框輸入插件名稱即可。（相比谷歌Chrome，這步無需fan墻，全程簡單操作）

如輸入“Scholarscope”，搜索后，得到以下界面，點擊下圖的“添加到Firefox”的按鈕，然后在點擊瀏覽器的通知“添加”即可。

安裝完成后，可在下圖中的位置看到插件圖表，即完成Scholarscope插件安裝。

Tampermonkey插件的安裝也一樣，重復上述操作即可。

2.Scholarscope讓JCR分區、IF、引用數盡顯

當完成Scholarscope插件安裝完成后，就可以在PubMed上看到期刊的IF信息。但是，插件設置里面還有顯示JCR分區、引用數這樣的信息，記得也打開下哈。

這樣的話，Scholarscope的插件設置已完成。

3.創建基于PubMed的IF篩選條件，快速找到重要的

可見，Scholarscope插件已極大提升了PubMed的瀏覽體驗。但是，從我們的需要，高質量的期刊文獻（如著名的CNS）的重要性出發，將高質量的文獻快速的篩選出來，那是當前Scholarscope插件還做不到的。

因此，筆者想為各位帶來一個PubMed的精準搜索高質量文獻的小技巧，把CNS這種高質量期刊文獻快速的找出來。操作步驟：

第一、注冊一個NCBI的賬號。注冊流程比較簡單，點擊PubMed首頁右上角的Sign in后進行注冊的操作，這里就不展開了。

這里，說明下NCBI賬號的重要性：1.它是IF篩選過濾條件的設置前提；2.一賬號，一PubMed，設置好的個性化過濾條件會跟賬號一同出現，無論是在哪臺電腦登錄PubMed，均可使用這些過濾條件。

第二，設置IF過濾條件，分為3部分：

1.在搜索結果的PubMed頁面，先登錄NCBI賬號，后點擊右邊“Manage Filters”，進入IF篩選條件的創建界面。

2.接著，點擊scholarscope插件，選擇“在線工具庫”，PubMed Filter生成器會依據你的需要生成讓PubMed可以識別的條件語言，操作如圖。

進入PubMed Filters生成器界面，設置好IF區間，且復制到剪貼板。

3.回到PubMed的IF篩選條件的創建界面。

然后，把創建的IF過濾條件給激活，即可在PubMed的搜索界面顯示和使用了。

4.Tampermonkey+Sci-Hub腳本，秒下文獻

好的，經過上面操作，PubMed的顯示和IF篩選已完成。那么，接著接著最后一個問題，如何快速的獲取文獻全文？

這部分主要由Tampermonkey+Sci-Hub腳本來完成。（Tampermonkey是個腳本安裝管理器，安裝Sci-Hub腳本的前提：已安裝好Tampermonkey）

Tampermonkey插件已裝，那么就剩下安裝Sci-Hub腳本了。

首先，打開Tampermonkey的腳本資源網。點擊其中的GreasyFork。

接著，進入到GreasyFork官網（若跳轉不過來，可以百度搜索“GreasyFork”進入），輸入“button”或全名搜索腳本。

接著，即可搜索到Sci-Hub腳本，點擊“安裝此腳本”，便跳轉到腳本的安裝界面，點擊安裝即可。

那么，PubMed的JCR分區、IF、引用數盡顯，文獻秒下的效果圖就已實現，如下圖。

OK，操作簡單的基于firefox的PubMed優化已經實現了, Enjoy it.