由DOI获取元数据(Get metadata from DOI)

甲数字对象标识符（DOI）是全局唯一的字符串，用于标识电子文档（例如，学术文章的PDF）。它本质上提供了用于创建一个固定链接到文档的方法（例如， http://dx.doi.org/10.1145/146585.146609 ）。

有没有从给定的DOI文件的Web服务（或任何其他系统）来获取元数据（最好是中文提供形式）？

编辑补充一些解释性的信息。

Answer 1:

curl -LH "Accept: text/bibliography; style=bibtex" http://dx.doi.org/10.1038/nrd842

Answer 2:

5.4.1部分内容协商的DOI手册文件指出，“内容协商是由DOI注册机构对DOI名字来实现，特别是提供为用户增值的元数据的表示。” 根据第4支持的内容类型的DOI内容协商文档进行http://crosscite.org ，“目前有三个DOI注册机构执行内容negotation为自己的DOI：交叉引用，DataCite和mEDRA” 的支持的格式的列表（其依赖于登记机构）包括中文提供经由Accept: application/x-bibtex （这是由所用的方法http://doi2bib.org通孔）并格式化文献条目Accept: text/bibliography （这是通过@anumi建议的方法上文）。使用后者时头，你必须指定style=bibtex媒体类型参数。

这两个相关的MIME类型提供略微不同的表示。的请求到GET http://dx.doi.org/10.1038/nrd842与Accept: application/x-bibtex产生的响应

@article{Atkins_2002,
    doi = {10.1038/nrd842},
    url = {http://dx.doi.org/10.1038/nrd842},
    year = 2002,
    month = {jul},
    publisher = {Springer Nature},
    volume = {1},
    number = {7},
    pages = {491--492},
    author = {Joshua H. Atkins and Leland J. Gershell},
    title = {From the analyst{\textquotesingle}s couch: Selective anticancer drugs},
    journal = {Nature Reviews Drug Discovery}
}

并与Accept: text/bibliography; style=bibtex Accept: text/bibliography; style=bibtex

@article{Atkins_2002, title={From the analyst’s couch: Selective anticancer drugs}, volume={1}, ISSN={1474-1784}, url={http://dx.doi.org/10.1038/nrd842}, DOI={10.1038/nrd842}, number={7}, journal={Nature Reviews Drug Discovery}, publisher={Springer Nature}, author={Atkins, Joshua H. and Gershell, Leland J.}, year={2002}, month={Jul}, pages={491–492}}

Answer 3:

看看这些家伙是如何实现的吧：www.doi2bib.org。

我所做的在我的项目之一：

看着他们的url请求结构： http://www.doi2bib.org/doi2bib + ?id= + {your doi here} 。
然后用他们的......嗯API来获取数据（例如http://www.doi2bib.org/doi2bib?id=10.1016%2Fj.actpsy.2016.09.007 ）和响应是：
- @article{Leinen_2016, doi = {10.1016/j.actpsy.2016.09.007}, url = {http://dx.doi.org/10.1016/j.actpsy.2016.09.007}, year = 2016, month = {nov}, publisher = {Elsevier {BV}}, volume = {171}, pages = {36--46}, author = {Peter Leinen and Stefan Panzer and Charles H. Shea}, title = {Hemispheric asymmetries of a motor memory in a recognition test after learning a movement sequence}, journal = {Acta Psychologica} }
那么你可以分析它，你想要的方式。

这帮助我得到了什么，我需要做起来难。然而，最好的办法是看看他们的GitHub库，并尝试建立自己的。

希望能帮助到你！