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　　我認為整理文獻的主要目的就是：能夠在任何條件下，快速找到所需信息。任何好用的軟件，都不如大批量多批次的文獻閱讀。

　　我的思路是：輕整理，重搜索。輕整理，是指不對文獻分類，或者只是對文獻簡單分類。重搜索，是指利用不同的搜索工具，快速定位到我需要的文獻。我認為在現在搜索技術已經很強大的情況下，如果利用筆記等手段整理，反而容易造成條條框框，在對于一篇文獻關注太長的時間，不利于提高效率。在日常使用中， 除了在文獻PDF上直接標注，我很少用其他的軟件去記錄我看過的文獻。因為除了文獻本身，其他還有什么載體能夠那么直接方便地記錄呢?所以整理文獻問題就成了：如何快速找出那篇有我筆記的PDF文獻。以此為目的，我建立了一套以文獻PDF云同步為基礎，輔以大量搜索工具的文獻整理方案。

　　其實做過科研工作的人都會發(fā)現，其實真正需要把一篇文獻從頭到尾讀完的情況是很少的。在大多數情況下，我們需要的其實是大批量多輪次地閱讀文獻，因為在一個項目的不同階段，哪怕是同一篇文獻，所關注的點也是不一樣的。如果在項目初期，就對所有的文獻，都投入同樣的時間，閱讀同樣的深度，勢必會浪費大量時間和做無用功。我曾經也走過文獻整理的彎路，每閱讀一篇文獻，都會在Onenote上建立一個條目，按照文獻題目，創(chuàng)新點，實驗過程，個人感想等分別填空。但是文獻讀的多了之后，這個方法我覺得效率不高，用的頻率也越來越少了。

　　我現在的主要方法是：以Mendeley建立電子文獻索引為主，并以云端同步PDF文獻為主要儲存手段，通過Everything，Google Scholar，桌面搜索軟件，Onenote筆記等多種搜索手段，快速找到自己所要的信息。

　　重搜索部分

　　在新項目(寫一篇綜述，開始一個新課題或者完成一份大作業(yè))開始之前，我會在Mendeley中根據不同項目，建立一個新文件夾。

　　一個項目剛開始的時候，文件夾中沒有文獻，就需要先建立一份本地的文獻原始積累。我習慣在Web of Science上根據關鍵詞去找所需要的文獻。

　　比如我現在想看一下微流控單細胞測序(microfluidic single cell sequencing)最近的進展時，就去WoS搜：

　　總共有214篇文獻。我會把214篇文獻的題目先全部瀏覽一遍，其中大概100篇需要下載看一下PDF。最后我會剩下大概50篇左右PDF，拖進Mendeley，建立原始的文獻積累。Mendeley會自動提取文獻信息，按照文獻的發(fā)表年份，期刊，和文章題目將文獻重命名，并將該文獻自動整理到指定文件夾中，完成文獻的原始積累。

　　其他回答中提到了用Endnote。我用Mendeley而不是Endnote做文獻索引，主要是因為：Mendeley是我用過所有的文獻整理軟件中，提取文章題目，發(fā)表年份和期刊等信息最準確和方便的軟件。看到一篇有意思的文章，我只需要往Mendeley中一拖，它就會幫我自動提取文獻信息建立條目，并將文件拷貝到指定文件夾中。其他的軟件，要么是提取文獻條目的準確度不高，要么就是建立文獻條目非常麻煩，需要花大量的時間去建立條目，大大降低文獻閱讀效率。

　　我又將這個Mendeley的文件夾中所有文獻用dropbox同步。之后我要看文獻時，只從這個文件夾中打開文獻。這樣做的好處就是，把所有的文獻和筆記信息全部集中化了，不會造成信息碎片。

　　做筆記我也只在PDF上做，這樣就不用另外開一個軟件寫筆記，并可以對自己感興趣的信息直接標注，實現信息最大程度集中化。哪怕打印了紙版的文獻，我在看完后也會把紙版上的筆記全部在PDF上標注，避免信息碎片化。

　　我看一篇文獻，除了一些世界上的頂尖超級大牛，一般記不住作者的名字，但是我一般會對文章發(fā)表年份和所在期刊有很深的印象。而且一般題目又提供了文章中最主要的信息。所以我設置Mendeley自動根據文獻的三個強信息：發(fā)表年，發(fā)表期刊，和文章題目自動重命名，并結合everything，在本地實現文獻的第一重搜索。

　　如果搜索目標很明確，比如我現在想找一篇之前在Nature Drug Review上看過的關于drug combination的文章，由于關鍵詞很明確，用Everything直接就從本地找到了，耗時不超過3秒。

　　如果搜索目標不那么明確，比如題主說的，“總感覺有些文獻讀過就忘記了，想用的時候想不起來”;或者找找一些特定的問題，不確定本地文獻有沒有。這個時候我一般會把所有能想到的關鍵詞輸入，上Google Scholar搜索。

　　這個時候，可能會找到一些文獻在本地是有的，那就可以根據文獻名，用Everything快速在本地找到對應的文獻。

　　如果一些文獻本地沒有，那就直接下載PDF，閱讀后在Mendeley建立本地索引。

　　如果想要搜索特定一句話，或者在寫文章的時候想對一些說法進行佐證，就可以用Mendeley的搜索工具，或者還是上Google Scholar。

　　輕整理部分

　　之后隨著時間的流逝，一個文件夾下的文獻慢慢變多，這個時候就需要在Mendeley中建立子文件夾了(對于我來說，每個項目中前前后后需要閱讀的文獻大概在300篇左右)，也就是傳統(tǒng)意義上的整理。但是我不贊成把文獻歸類做的過細。對一個項目下簡單分類，使每個子文件夾中的文獻大概不超過50篇，再通過發(fā)表年份，期刊名，作者名等信息，也可以很容易找到所需的文章了。

　　但是我現在不會等文獻很多了之后再去建立子文件夾，而是會在平時讀文獻的時候，根據一個項目下的不同問題，建立一些小的分類。在Mendeley中，同一篇文獻是可以歸屬不同的文件夾的，所以在歸文件夾的時候也不用那么糾結。

　　最后，我想說的是，任何文獻整理軟件都不能代替人對文獻的閱讀，任何時候讀文獻中信息永遠是第一位的。整理軟件只能夠幫助更加快速地找到所需的信息而已。