[depois de entrar no perfil do autor, clique em “seguir” e escolha se prefere receber as publicações, as citações ou os dois]
A partir daí, toda vez que uma das opções escolhidas ocorrer, você recebe no email designado um link que leva ao local onde o artigo (ou citação) foi publicado.
Além do GS, vocês podem simplesmente criar alertas a partir de bases de dados multidisciplinares ou que focam em áreas específicas, como o PubMed, Compendex, Scopus, EBSCO, Sage, etc. Quase todas essas bases oferecem a possibilidade do usuário criar uma conta e estabelecer algum tipo de alerta, por email ou feed, busca por autor, assunto, citação ou acompanhar o lançamento das edições das revistas contidas na base. Nesse caso é importante que o usuário saiba de antemão a qual base se associar, para evitar pesquisar em um base de dados bibliográfica da área de saúde, quando sua pesquisa se trata exclusivamente de artes visuais, por exemplo.
Se a sua lista de periódicos a acompanhar for muito extensa, você pode utilizar agregadores de feeds de publicações, como o JournalTOCs ou Zetoc (disponível somente para instituições associadas). Alguns cientistas preferem verificar em comunidades online ou entre os usuários de serviços de gestão de referência, como o Faculty of 1000 Prime e Mendeley.
Muitos pesquisadores simplesmente seguem colegas em redes sociais para descobrir o que vale a pena ler. Nessa linha de gestão pessoal da informação o Twitter é o herói. Além da varredura natural da sua timeline, percorrendo o que os pesquisadores que você segue publicam e compartilham, existe a possibilidade de usar o Twitter como um agregador de feeds. Para isso, você pode criar uma conta nova e direcionar feeds para lá, como é o modelo do Fly Papers, um twitter bot que rastreia e publica artigos sobre o inseto drosophyla. Existe um tutorial que explica como ativar essa função.
Embora o método mais fácil e simples seja criar sistemas de alerta de artigos com base em palavras-chave, essa operação representa apenas a superfície do que é tecnologicamente possível. Novos sistemas de recomendação de literatura científica prometem não só filtrar a enxurrada de artigos, mas também aprender com os interesses dos usuários para oferecer sugestões personalizadas. Veja algumas opções: