foreign-literature-search

name foreign-literature-search description 外文学术文献检索工具（社会科学方向）。基于 OpenAlex 开放 API（无需机构账号、无需 API key）， 执行三阶段检索：①主体联合检索（最具体组主检索+其他组后置文本过滤，实现真正 AND 语义） ②独立补充检索（研究对象背景文献 + 核心理论文献）③汇总去重分类 Excel。 同步生成 WoS/Scopus 布尔检索式供有机构权限的用户使用。 触发条件：用户提到需要检索外文/英文/SSCI文献、检索国外学术数据库、帮我搜英文文献、 foreign literature search、检索 SSCI/SCI 论文等。 外文学术文献检索工具（OpenAlex 主力版） 调用 Python 脚本（ scripts/openalex_search.py ）通过 OpenAlex 开放 API 执行全自动检索， 无需机构账号、无需 API key、无需浏览器。 依赖安装 pip install openpyxl OpenAlex API 无需注册，每秒最多 10 次请求，脚本已内置限速。 Step 0: 解析输入并制定检索策略 0.1 关键词组设计原则 从研究选题中提取 2-3 个核心概念组 ，每组内扩展同义词（ + 分隔），组间取 AND 交集。 关键注意 ：过滤组的词语应足够 具体 ，避免使用 "meaning"、"identity" 这类极泛词（会在所有社科文献中出现）。优先使用复合短语： 避免（太泛） 改用（更具体） meaning meaning of work + work meaning + meaningful work identity occupational identity + worker identity + professional identity control labor control + algorithmic control + managerial control change livelihood change + occupational transition + career change 选题示例 ："快车司机的生计变迁与意义建构" 组1（研究对象，主检索）：gig economy + platform labor + ride-hailing + Uber driver + DiDi 组2（核心议题，后置过滤）：meaning of work + work meaning + occupational identity + livelihood 0.2 上位概念兜底 若某组词过于精确（新兴概念、特定群体），主动加入上位概念： 精确词 上位概念兜底 ride-hailing driver + gig worker + platform worker + precarious worker meaning-making + identity work + self-concept + sensemaking algorithmic management + digital labor + platform capitalism 0.3 向用户确认策略 执行前列出检索方案，等用户确认： 【主体联合检索】 组1（主检索）：gig economy + platform labor + ride-hailing + Uber driver 组2（后置过滤）：meaning of work + work meaning + occupational identity + livelihood 【独立补充检索】（主检索完成后必做） 补充A（研究对象背景）：precarious work + informal economy × labor market + working conditions 补充B（核心理论）：identity work + sensemaking + meaning-making × labor + work + occupation WoS 布尔检索式（同步生成，供有机构权限用户使用） Step 0.5: 生成 WoS / Scopus 布尔检索式 在执行脚本之前，根据关键词组生成标准布尔检索式，输出给用户备用： Web of Science（SSCI） ： TS = ("gig economy" OR "platform labor" OR "ride-hailing" OR "Uber driver") AND TS = ("meaning of work" OR "occupational identity" OR "livelihood" OR "worker identity") AND WC = (Sociology OR "Industrial Relations" OR "Labor Relations") Scopus ： TITLE-ABS-KEY("gig economy" OR "platform labor" OR "ride-hailing") AND TITLE-ABS-KEY("meaning of work" OR "occupational identity" OR "livelihood") AND SUBJAREA(SOCI OR PSYC OR ECON OR BUSI) Step 1: 执行主体联合检索 python3 /Users/songyiping/.claude/skills/foreign-literature-search/scripts/openalex_search.py \ --keywords "gig economy + platform labor + ride-hailing + Uber driver" \ --keywords "meaning of work + work meaning + occupational identity + livelihood" \ --max-results 100 \ --topic "快车司机生计变迁与意义建构" \ --category "直接相关（平台劳动×意义建构）" \ --color "D9E1F2" \ --output-dir ~/Downloads 脚本工作原理 ： 以词数最少（最具体）的组作为 主检索 ，对每个同义词调用 OpenAlex API，合并结果（OR 逻辑） 对每篇论文的 title+abstract 做 后置文本过滤 ：确保包含其他每个组的至少一个词 若过滤后 < 20 篇，自动放宽为"任意一个额外组匹配" 按被引量降序排列，输出前 N 篇 参数说明 ： 参数 说明 --keywords 关键词组，每个 --keywords 为一组，组内 + 分隔同义词 --max-results 最多返回篇数（默认100） --year-from / --year-to 年份范围（如 --year-from 2010 ） --no-soc-filter 关闭社会科学 concept 过滤（默认开启） --min-quartile 最低期刊分区要求，如 --min-quartile Q2 只保留Q1/Q2期刊 --no-journal-stats 跳过期刊分区查询（加快速度，不推荐） --category 文献类别标签（用于最终 Excel 分类） --color Excel 行颜色，蓝= D9E1F2 ，绿= E2EFDA ，黄= FFF2CC ，橙= FCE4D6 --output-file 指定输出路径 --topic 检索主题（用于文件名） Excel 输出列说明 ： 列名 说明 JCR分区 Q1-Q4，基于精选内置期刊表（无 号）或2yr影响因子估算（有 号） 中科院分区 1区-4区，同上来源 2yr影响因子 OpenAlex source API 返回的近2年平均被引率（≈ 2yr IF） 被引量 论文总引用次数 分区数据说明 ：内置表覆盖约50个社科核心期刊（含ASQ、ASR、AJS、Human Relations等），未覆盖的期刊通过 OpenAlex 影响因子估算分区（带 * 标记）。JCR/中科院官方分区以最新年度为准，请自行核实。 Step 2: 独立补充检索（必做） 主检索完成后，对各核心概念分别做独立检索，获取间接相关文献： 补充检索 A：研究对象背景文献 python3 /Users/songyiping/.claude/skills/foreign-literature-search/scripts/openalex_search.py \ --keywords "precarious work + informal work + gig worker + platform worker" \ --keywords "labor market + working conditions + employment + job quality" \ --max-results 60 \ --topic "快车司机生计变迁与意义建构" \ --category "间接相关-劳动条件背景" \ --color "E2EFDA" \ --output-file ~/Downloads/外文补充A_劳动背景.xlsx 补充检索 B：核心理论文献 python3 /Users/songyiping/.claude/skills/foreign-literature-search/scripts/openalex_search.py \ --keywords "identity work + sensemaking + meaning-making + self-concept" \ --keywords "labor + work + occupation + employment" \ --max-results 60 \ --topic "快车司机生计变迁与意义建构" \ --category "间接相关-意义/身份认同理论" \ --color "FFF2CC" \ --output-file ~/Downloads/外文补充B_意义理论.xlsx 补充检索结果不足 20 篇时不强制调整，但结果为 0 时需替换词汇后重试。 Step 3: 汇总合并——输出统一分类 Excel 所有检索完成后，将全部 Excel 文件合并去重，生成统一的分类 Excel： import openpyxl from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment from pathlib import Path files = { "直接相关（平台劳动×意义建构）" : ( "D9E1F2" , "~/Downloads/外文文献检索_快车司机生计变迁_YYYYMMDD.xlsx" ), "间接相关-劳动条件背景" : ( "E2EFDA" , "~/Downloads/外文补充A_劳动背景.xlsx" ), "间接相关-意义/身份认同理论" : ( "FFF2CC" , "~/Downloads/外文补充B_意义理论.xlsx" ), } all_rows = [] seen_titles = set () orig_headers = None # 从第一个文件读取真实表头，不硬编码 for category, (color, filepath) in files.items(): wb = openpyxl.load_workbook(Path(filepath).expanduser()) ws = wb.active rows = list (ws.iter_rows(values_only= True )) if orig_headers is None : orig_headers = list (rows[ 0 ]) # 实际表头：序号(0), 文献类别(1), 标题(2), ... for row in rows[ 1 :]: title = str (row[ 2 ] or "" ).strip() # 标题固定在索引2 if title and title not in seen_titles: seen_titles.add(title) # 用正确的 category 覆盖原行的文献类别（索引1），保留其余列原样 all_rows.append((color, category) + tuple (row[ 2 :])) wb.close() wb_out = openpyxl.Workbook() ws_out = wb_out.active ws_out.title = "外文文献汇总" # 直接使用从文件读取的真实表头，避免硬编码导致列名错位或重复 ws_out.append(orig_headers) for cell in ws_out[ 1 ]: cell.font = Font(bold= True , color= "FFFFFF" , size= 11 ) cell.fill = PatternFill(fill_type= "solid" , fgColor= "1F4E79" ) cell.alignment = Alignment(horizontal= "center" , vertical= "center" , wrap_text= True ) for seq, row_data in enumerate (all_rows, 1 ): color, category = row_data[ 0 ], row_data[ 1 ] ws_out.append((seq, category) + row_data[ 2 :]) # 用新序号替换原序号 fill = PatternFill(fill_type= "solid" , fgColor=color) for cell in ws_out[ws_out.max_row]: cell.fill = fill cell.alignment = Alignment(vertical= "top" , wrap_text= True ) # 列宽按实际列数动态设置（原始文件有14列） col_widths = [ 5 , 28 , 45 , 22 , 22 , 8 , 8 , 10 , 6 , 8 , 36 , 36 , 30 , 60 ] for i, w in enumerate (col_widths[: len (orig_headers)], 1 ): ws_out.column_dimensions[openpyxl.utils.get_column_letter(i)].width = w for row in ws_out.iter_rows(min_row= 2 ): ws_out.row_dimensions[row[ 0 ].row].height = 65 ws_out.freeze_panes = "A2" ws_out.auto_filter.ref = ws_out.dimensions ws2 = wb_out.create_sheet( "分类统计" ) ws2.append([ "文献类别" , "颜色" , "篇数" ]) color_desc = { "D9E1F2" : "蓝-直接相关" , "E2EFDA" : "绿-背景文献" , "FFF2CC" : "黄-理论文献" , "FCE4D6" : "橙-扩展视角" } for cat, (color, _) in files.items(): cnt = sum ( 1 for r in all_rows if r[ 1 ] == cat) ws2.append([cat, color_desc.get(color, color), cnt]) ws2.append([ "合计（去重后）" , "" , len (all_rows)]) for cell in ws2[ 1 ]: cell.font = Font(bold= True ) output_path = "~/Downloads/外文文献汇总_快车司机生计变迁_YYYYMMDD.xlsx" wb_out.save(Path(output_path).expanduser()) print ( f"[✓] 已保存: {output_path} （共 { len (all_rows)} 篇）" ) Step 4: 报告结果 检索完成后向用户报告： 各轮检索篇数（含 API 总量参考） 去重后总篇数、各类别分布 汇总文件路径（打开文件） 提醒用户在 WoS/Scopus 补充机构数据库检索 open ~/Downloads/外文文献汇总_*.xlsx 颜色约定 类别 颜色 hex 直接相关 蓝 D9E1F2 间接相关-背景 绿 E2EFDA 间接相关-理论 黄 FFF2CC 间接相关-扩展 橙 FCE4D6 常见问题 现象 原因与处理 结果中有不相关文献 过滤组使用了太泛的单词（如 "meaning"）→ 改用复合短语如 "meaning of work" 结果 < 20 篇 主检索词太精确 → 加入上位概念（如加 "gig worker + platform worker"） SSL/连接错误 网络波动，脚本自动重试3次；若持续失败稍等后重试 摘要为空 OpenAlex 部分论文无摘要数据（属正常现象） 顶刊标注 ⭐ 期刊名匹配 ASQ、Human Relations、Organization Studies 等内置顶刊列表