Адрес: 630073, Россия, Новосибирск,
пр. К. Маркса 20,
корпус "Библиотека"
E-mail:
Web-адрес: www.library.nstu.ru
Справочная служба: (383)346-11-64
Тел./факс: (383)346-02-46
(383)346-07-82
 
Наши партнеры
 

 

             

             

 
 


Рейтинг@Mail.ru

 

 
Просмотр

[10 ноябрь 2017] 30 ноября 2017 г. приглашаем принять участие в онлайн-тренинге по базам данных INSPEC, CASC и MathSciNet

  
Приглашаем принять участие
в онлайн-тренинге по базам данных
INSPEC, CASC, MathSciNet
 
Дата: четверг, 30 ноября 2017.
Время проведения: 11:00 – 12:00 (время московское).
Организатор: EBSCO Information Services.
Вебинар проводит: Тамила Миркамалова, тренер, технический специалист по работе с ключевыми клиентами.
 
Участники вебинара узнают:
  • Как получать максимально качественные результаты при работе с базами данных INSPEC, CASC и MathSciNet;
  • Как проводить поиск химических формул, астрономических величин в INSPEC;
  • Поиск с использованием тезауруса, шифров классификации;
  • Как проводить расширенный поиск, настраивать оповещения, работать с указателями;
  • Где найти вспомогательные документы, обучающие видео и многое другое.
После окончания семинара участники смогут получить сертификаты, которые будут высылаться на электронный адрес, указанный при регистрации.

Описание ресурсов:
INSPEC (Information Service for Physics, Electronics and Computing) – ведущая библиографическая база данных Inspec®, созданная институтом IET (Institution of Engineering and Technology), содержит рефераты и указатель мировой научной и технической литературы. База данных Inspec содержит: более 15 миллионов записей, свыше 5 000 журналов, более 2 500 сборников с материалами конференций, множество книг, диссертаций, патентов и отчетов.
Ссылка на обучающее видео: goo.gl/wbuwtQ .
Подробнее о ресурсе: https://www.ebsco.com/products/research-databases/inspec.
 
CASC (Computers Applied Sciences Complete) Профессионально подобранная коллекция материалов и публикаций по традиционной проблематике компьютерных и прикладных наук. База данных CASC содержит: более 600 полнотекстовых журналов, библиографическую информацию нескольких тысяч академических журналов, профессиональные публикации, и другие источники справочной информации, примерно 410 полнотекстовых журналов индексированных в Web of Science или Scopus.
Ссылка на обучающее видео: goo.gl/CdXcD5 .
 
MathSciNet®  электронная коллекция Американского математического сообщества (AMS), содержит тщательно отобранную и постоянно обновляемую, удобную для работы библиографическую информацию и обзоры опубликованных исследований и научной литературы по математике. База данных MathSciNet содержит: экспертные обзоры по математической литературе, более 3,2 миллиона записей, более 2 миллионов прямых ссылок на оригинальные статьи из 1 800+ научных журналов, 100 000+ новых статей добавляются ежегодно.
 
 
 
За дополнительной информацией обращаться:
ОЭР НБ НГТУ (корпус "Библиотека", ком. 420)
тел. 315-39-37
назад к архиву
 
 
Powered by StudLab