最近这几年，做科研投稿那叫一个忙脚乱，感觉像是在打仗，每天早中晚三波，有时候半夜两点还在改引言要么聊聊局部。

那会儿总认定找文献是那种拿着放大镜在一堆纸堆里翻找，目前认定更像是在逛图书馆，但 librarians 没在，全靠自己去摸鱼。目前主流得去看 Web of Science，Elicit 这种随时给你推最新综述的，还有 ArXiv 这个啥“预印本仓库”，里面全是还没正式发表的草稿，有时候刚出来就能拿去投，省了不少工夫。 实际上想找论文，渠道挺杂的。知网、万方这些国内的大平台，读者多，下载撇脱，中文论文找起来快。

要是想看国外的，Scopus 和 Web of Science 是标配，知网和 IEEE Xplore 在理工科简直是绕不开的神器。

还有个特别有意思的网站叫 Research Gate，里面有大量作者自己上传的 PDF，有时候还能看到作者说这篇论文被回绝的具体理由，挺像聊天。

还有那种叫 ArXiv 的预印本平台，里面啥都有，从数学到计算机再到生物，都是最新最热的内容，有时候就在投，不用等出版社。 比如数学领域，Nature 和 Science 那种顶刊的论文，更新得飞快，Elicit 这种 AI 工具简直就是个私藏情报站，它能帮你从 10 万篇论文里抽出一篇，就连直接给出摘要，省去了检索和筛选的工夫。计算机那边，GitHub 上有大量开源项目，GitHub Copilot 还能帮你写代码，有时候直接就能跑通一个 Demo。生物医学的文献忒多，PubMed 是个老铁，数据量庞大，有时候得自己用手搜关键词，有时候用 AI 辅助也是挺累人的。 有时候认定找论文像是找迷宫，明明知道要往哪儿走，结局绕了圈。

比如我上次投了一篇论文， reviewers 给的反馈全是“清楚但细节不足”，我当作是哪儿写的不好，结局再翻回去看，作者是按照逻辑写的，只是忒啰嗦了，没重点。

这种时候，干脆就别管评审意见了，直接拿个 Rebuttal 模板改改就行。

还有人说数据筛选忒难，实际上不用非得找现成的数据集，自己建个数据库也行，只要别忒野。 有些时候，有些平台确实像是个坑，比如某些收费的数据库，价格看着高，实际上包含的内容还不如免费的；要么某些网站忒老，内容滞后，找不到的东西都堆在那里。

那时候我就想，还是找点免费的吧，比如 Google Scholar，别看有时候结局乱套，但有时候能挖出个冷门宝藏。

还有 ResearchGate 上的“Lost Papers"，大量论文丢了作者自己都不知道，在群里喊一喊，说不定能联系上作者转交。 实际上找论文这事儿，挺大程度上取决于你要做啥。

要是是为了写综述，得关切每年的趋势，去 Elicit 看看今年大家都在找啥关键词；要是是为了做实验设计，得去 Look 要么 Open Peer Review 这种专门找实验方式的网站；要是是为了看最新进展，那就只能自己去翻 ArXiv 和 Google Scholar 了。

有时候就连认定，发论文比找论文更关键，论文发出去，审稿人看了，你就赢了。 还有啊，有时候数据收集就是最耗时的局部。

比如要做一个关于“植物抗旱性”的论文，你得去找成千上万种植物的基因数据，去爬取土壤数据，去调用气象数据，有时候还要自己跑几个统计程序。

这时候要是 AI 能帮你自动整理数据，那简直忒爽了。

总而言之，目前的科研环境，找资料是基础，但真正搞出成果还是看人。找资料的时候也别忒拘泥，多找几个渠道看看，说不定哪个网站上的免费资源就够用了。