Además de las herramientas (1) de JSTOR que ya hemos tratado, existen otras dos que vamos a examinar a continuación:

• Base de conocimientos (Understanding Series) (2) en fase de pruebas. Consiste fundamentalmente en textos literarios e históricos a texto completo, con artículos y documentos de JSTOR que amplían la información textual.
• Descarga masiva de metadatos (Data for Research) (3) para estudios de tendencias en investigación.

En el caso de la base de conocimientos, se trata de colecciones temáticas (Literatura Americana, Literartura Británica, Shakespeare) que incluyen textos originales completos(1) . Cada parte significativa del documento(2) tiene enlaces a artículos y documentos de crítica textual relacionados(3) e incluidos en JSTOR. Aunque todavía cuenta con pocas colecciones, para estudos de crítica literaria resulta especialmente útil.

La otra opción que nos falta por tratar en Herramientas es la minería de datos (DfR:Data for Research). Es una opción esencialmente técnica, y permite descarga masiva de datos  en formato xml, n-gramas y documentos OCR. Su orientación es fundamental en el estudio de las tendencias en investigación a traves del conteo de  búsquedas, secuencias textuales, o numero de documentos o palabras sobre un tema específico. Podemos generar nuestra propia agrupación de documentos (Dataset) como si se tratara de una búsqueda documental(1) y con los límites y filtros que queramos (2). Jstor creará (3) después un informe en formato zip que enviará a nuestro email y que  incluirá todos los metadatos de los documentos obtenidos (hasta 25.000).