Wyszukiwanie i filtrowanie rekordów w module Redagowanie¶
Wyszukiwanie globalne¶
Cały moduł Redagowanie, podobnie jak i moduł dla użytkowników niezalogowanych wyposażony jest w globalne wyszukiwanie. Na górze ekranu znajduje się pole tekstowe, w które możemy wpisać część tytułu rekordu aby przeszukać jednocześnie wydawnictwa ciągłe, zwarte, patenty, habilitacje, doktoraty, autorów, jednostki i źródła. W ten sposób wygodnie można przejść do pożądanego rekordu.
Po wpisaniu ciągu znaków otrzymujemy rozwijaną listę z rekordami różnego rodzaju:
Note
Do tego pola możemy wprowadzić numer ID rekordu aby znaleźć rekord o tym ID.
Filtrowanie konkretnych tabel¶
Filtr tekstowy¶
Większość tabel w module Redagowanie wyposażona jest w okno filtru tekstowego. Możemy tam wpisać dowolny ciąg znaków (włącznie z numerem ID), w ten sposób powodując, ze system wyszuka prace zawierające ten ciąg znaków. Zazwyczaj przeszukiwane jest pole "tytuł oryginalny", "źródło", "informacje", "szczegóły", "adnotacje", "rok" ale dla specyficznych tabel mogą być to również inne pola.
Filtr precyzyjny¶
Filtrowanie precyzyjne pozwala nam wybrać prace w bardziej szczegółowy sposób, na podstawie konkretnych pól. Przykładowo, na poniższym rysunku przedstawione są dostępne filtry dla tabeli "Wydawnictwo ciągłe".
Na poniższym rysunku z kolei przedstawione są przykładowe opcje dla pola "Język".
Filtrowanie przy pomocy języka zapytań¶
Część tabel w module Redagowanie umożliwia wyszukiwanie rekordów przy pomocy języka zapytań DjangoQL . Można poznać to po tym, że w polu filtru tekstowego będzie widniała, domyślnie wyłączona, kontrolka typu "checkbox" - jak na zrzucie ekranu ponizej:
Kontrolka pusta - wyłaczona, oznacza, że filtrowanie DjangoQL jest wyłączone; wyszukiwanie za pomocą tekstu będzie wyglądało tak, jak opisane w sekcji Filtr tekstowy.
Po włączeniu kontrolki będziemy mieli możliwość wpisania nie tekstu do wyszukania, ale zapytania w języku DjangoQL . Przykładowo, dla tabeli wydawnictw ciągłych chcielibyśmy wyszukać rekordy opublikowane w roku 2010 lub 2020 powinniśmy wpisać:
Wybór rzecz jasna zatwierdzamy klawiszem ENTER lub klikając w lupę. W rezultacie otrzymujemy wynik wyszukiwania:
Spróbujmy czegoś trudniejszego. Wyszukajmy prace, których impact factor jest większy od 2 i charakter formalny to artykuł lub ksiażka. Redaktor na pewno zauważy, że podczas pisania tekstu przy włączonym wyszukiwaniu DjangoQL system próbuje podpowiadać nazwy kolumn:
Po wpisaniu kilku znaków więcej i naciśnięciu kropki otrzymujemy podopowiedzi wszystkich pól obiektu "Charakter formalny", które możemy przeszukac:
Dokończmy nasze zapytanie:
Jak widać na zrzucie ekranu poniżej, zadziałało ono:
Jeżeli wpiszemy zapytanie niepoprawnie, nic się nie stanie. System nie wykona takiego zapytania,
informując nas o błedzie składniowym. Przykładowo gdy zamiast operatora or użyjemy polskiego
słowa lub, system poinformuje nas o tym w taki sposób:
Przykładowe zapytania w DjangoQL¶
Rekordy z dyscyplinami¶
Załózmy, że chcemy odfiltrować wszystkie rekordy z uzupełnionymi dyscyplinami -- rekordy, gdzie przynajmniej jedna dyscyplina jest uzupełniona.
Z uwagi na sposób w jaki budowane są zapytania po stronie bazy danych i z uwagi na strukturę danych, zapytanie takie jak poniżej nie da pożądanych efektów:
To zapytanie znajdzie rekordy, gdzie wszystkie dyscypliny są wypełnione - czyli, że każdy podpięty do rekordu autor ma określoną dyscyplinę; jeżeli przynajmniej jeden autor nie ma dyscypliny, to nie pojawi się na liście wyników.
Aby wyszukać rekordy z dyscyplinami, gdzie przynajmniej jeden autor ma dyscyplinę, zapytanie można sformułować w taki sposób:
W ten sposób szukamy prac z dyscypliną naukową zawierającą w nazwie literkę “A” (czyli wszystkie oprócz “rolnictwo i ogrodnictwo”) oraz literkę “I”.
Rekordy w źródłach bez odpowiedników w PBN¶
Aby znaleźć wszystkie wydawnictwa ciągłe, gdzie wpisana jest jakas dyscyplina, a ich źródło nie ma odpowiednika PBN, a rok jest większy lub równy jak 2017, należy dla wydawnictw wpisać taki kod DjangoQL:
(autorzy_set.dyscyplina_naukowa.nazwa ~ "a" or autorzy_set.dyscyplina_naukowa.nazwa ~ "i")
and rok >= 2017
and zrodlo.pbn_uid = None
Autorzy ukryci, z aktualnym miejscem pracy określonym, innymi niż 'Obca jednostka' """""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""
Aby znaleźć autorów z atrybutem "pokazuj" ustalonym na "nie", z aktualnym miejscem pracy nie-pustym, ale innym, niż "Obca jednostka", w tabeli autorów wpisujemy następujące zapytanie DjangoQL:
Źródła bez odpowiednika w PBN, które mają publikacje w roku 2022¶
Po wejściu w Redagowanie -> Źródła,
Publikacje za lata 2020-2021 z określonym odpowiednikiem PBN oraz nieokreśloną informacją o płatności¶
Po wejściu w Redagowanie -> Wydawnictwa ciągłe/zwarte,
Autorzy z kół naukowych (SKN) z ukrytymi profilami¶
Wyszukiwanie autorów z ukrytymi profilami, którzy mają w swoich publikacjach jednostkę zawierającą "SKN" w nazwie. Przydatne do znalezienia studentów z kół naukowych, którzy mają ukryte profile.
Po wejściu w Redagowanie -> Autorzy, można użyć następujących zapytań:
Wyszukiwanie po ciągu znaków "SKN" w nazwie jednostki:
Wyszukiwanie po rodzaju jednostki - koło naukowe (dowolna jednostka wśród jednostek autora):
Wyszukiwanie po aktualnej jednostce autora:
Przykład zapytania w kontekście publikacji - znajdowanie publikacji ciągłych z autorami z kół naukowych z ukrytymi profilami. Po wejściu w Redagowanie -> Wydawnictwa ciągłe:
Operatory logiczne a ich kolejność¶
Operatory logiczne and (czyli po polsku i) oraz operator logiczny or (czyli po polsku lub)
zachowują się podobnie jak mnożenie i dodawanie. Odpowiednikiem mnożenia jest operator and, zaś odpowiednikiem
dodawania jest operator lub. Oznacza to, że ciąg zapytań and jest traktowany jak jedna całość:
To zapytanie wyszuka prace z 2020 roku, z charakterem formalnym "KSP" czyli "książka polska" i z impact factorem większym od 2.
Dołożenie operatora or do takiego ciągu zapytań może nie dać dobrych efektów:
Takie zapytanie znajdzie wszystkie rekordy z 2020 roku oraz prace z 2021 roku, z charakterem formalnym
"KSP" czyli "książka polska" i z impact factorem większym od 2. Rekordy z 2020 roku wygenerują się
wszystkie, ponieważ operator or działa jak dodawanie. Porównajmy pierwsze zapytanie:
... a tak drugie:
10 + 20 * 30 * 40 # <-- tak możemy przedsatwić drugie przykładowe zapytanie
# wynik działań to nie 36000, a 24010...
Na pierwszy rzut oka widać, co trzeba zrobić -- dodać nawiasy:
Analogicznie w przykładzie matematycznym:
Samodzielna strona "Wyszukiwanie zapytaniem" (/zapytanie/)¶
Oprócz filtru DjangoQL wbudowanego w listy modułu Redagowanie, dla
zalogowanych redaktorów dostępna jest osobna strona pod adresem
/zapytanie/ (w menu szukaj → zapytaniem). Różni się od filtru
listy tym, że:
- zapytanie wpisuje się raz, niezależnie od konkretnej tabeli — wybiera się tylko model (rekord albo autor), a samo zapytanie DjangoQL działa tak samo jak opisano wyżej,
- wynik można pokazać w kilku postaciach, wyeksportować w kilku formatach oraz zestawić jako tabelę krzyżową — czego filtr listy w Redagowaniu nie oferuje.
Postać wyniku¶
Nad wynikami znajduje się rozwijana lista Postać wyniku. Wybór jedzie
razem z zapytaniem — po kliknięciu "Szukaj" URL zawiera parametr
postac, więc wynik da się też przesłać jako link czy zapisać w
zakładkach.
Dla modelu rekord dostępne są:
- rekordy (ID + akcje) — domyślna, dzisiejsza tabela z ID rekordu i linkami "Zobacz" / "Edytuj",
- lista — numerowana lista opisów bibliograficznych,
- tabela — tabela z sumami (impact factor, liczba cytowań, punkty KBN, punktacja wewnętrzna),
- punktacja z wewnętrzną / punktacja sumaryczna — warianty tabeli z innym zestawem kolumn punktowych,
- BibTeX — lista opisów jako brama do eksportu pliku
.bib, - tabela krzyżowa — patrz niżej.
Dla modelu autor dostępne są tylko autorzy (ID + akcje) (domyślna) i tabela krzyżowa.
Eksport wyników¶
Pod nagłówkiem wyników pojawia się pasek Eksport z linkami do formatów sensownych dla wybranej postaci i modelu:
- rekord: CSV i XLSX zawsze; HTML i DOCX dla postaci innych niż
tabela krzyżowa; BibTeX (
.bib) tylko przy postaci BibTeX, - autor: CSV i XLSX — kartoteka kadrowa (jednostka, tytuł, stopień, ORCID, PBN UID i inne) wraz z metrykami dorobku (liczba prac, Σ slotów, Σ pkdaut).
Eksport zawsze obejmuje cały wynik zapytania, nie tylko widoczną stronę wyników. Ze względu na to jest ograniczony limitami: eksport danych (CSV/XLSX) — maksymalnie 25 000 rekordów, eksport dokumentu (HTML/DOCX) — maksymalnie 5 000 rekordów. Po przekroczeniu limitu strona pokazuje komunikat z liczbą trafień i prośbą o zawężenie zapytania.
Tabela krzyżowa¶
Wybranie postaci tabela krzyżowa odsłania dodatkowe pola wyboru wiersza, kolumny i miary macierzy — działa to tak samo, jak tabela krzyżowa znana z wyszukiwania precyzyjnego (formularzowego), ale liczy się na wyniku zapytania DjangoQL. Dostępna jest zarówno dla rekordów (np. rok × charakter formalny, liczba prac albo suma punktów), jak i dla autorów — w dwóch rodzinach wymiarów:
- kadrowej — jednostka, tytuł, stopień, funkcja, płeć, kompletność ORCID/PBN/e-mail,
- bibliometrycznej — liczba prac, Σ slotów, Σ pkdaut wg roku publikacji, dyscypliny, jednostki przy pracy, typu odpowiedzialności i charakteru formalnego.
W sekcji pomocy nad formularzem znajdują się gotowe presety — linki, które od razu dokładają wiersz/kolumnę/miarę do bieżącego zapytania i przełączają postać wyniku na tabelę krzyżową. Samą macierz (bez surowych wyników) można wyeksportować do CSV i XLSX.