Scite.ai ist eine KI-gestützte Plattform für Literatursuche und -analyse. Sie analysiert und bewertet wissenschaftliche Inhalte und Zitate und zeigt den Kontext von Zitaten in wissenschaftlichen Arbeiten (sogenannte Citation Statements), wobei sichtbar wird, ob ein Zitat eine Aussage unterstützt, widerlegt oder neutral erwähnt.

Datenbasis:

Über 187 Mio. wissenschaftliche Arbeiten und 1,2 Mrd. Citation Statements

Funktionen:

• Conversational Tool (ähnlich wie ChatGPT), speziell für wissenschaftliche Arbeiten
• Antworten mit echten, aktuellen Referenzen
• Direkte Verlinkung zu echten Papers mit DOIs
• Anzeige von Zitatsätzen im Volltext → Überprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit
• Steuerbare Einstellungen:
  • Wann und ob Referenzen angezeigt werden
  • Priorisierung der Referenzauswahl
• Möglichkeit zum Export von Referenzen für Literaturverwaltungsprogramme

Was sind Citation Statements?

• Sätze im Volltext, in denen ein Paper ein anderes zitiert
• Zeigen Kontext und Bedeutung der Zitation
• Helfen, das Netzwerk der wissenschaftlichen Zitationen besser zu verstehen

Zusätzliche Funktionen:

• Browsererweiterung: "Smart Citations" auf allen relevanten Websites
• Reference Check: Überprüfung eigener Manuskripte (.docx, .pdf) auf problematische oder zurückgezogene Publikationen in der Referenzliste
• Scite Assistant: Chat-Interface, generiert Antworten aus Millionen von Volltextartikeln

Webinar recording
How to videos (YouTube)
Direkt zu Scite

Primo

Der Primo Research Assistant ist ein KI-gestütztes Recherche-Tool, das GPT-4o mini von OpenAI nutzt und auf einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur basiert.

Datenbasis:

Metadaten und Abstracts aus dem CDI (über 200 Mio. Einträge), ohne Nachrichteninhalte, nicht "free for search"-markierte Inhalte, zurückgezogene Dokumente oder Inhalte von APA, Elsevier, JSTOR u.a.

Funktionsweise:

1. Umwandlung der Anfrage (Query Conversion)
   • Nutzerfrage → LLM wandelt sie in eine Boolesche Anfrage um
   • Enthält Variationen der Anfrage, verbunden durch OR
   • Bei nicht-englischen Anfragen: Mischung aus Originalsprache & Englisch
2. Ergebnissuche (Results Retrieval)
   • Boolesche Anfrage → an CDI gesendet → relevante Ergebnisse werden abgerufen
3. Neubewertung (Re-ranking)
   • Top-Ergebnisse (bis zu 30) werden mittels Embeddings neu bewertet
   • Die 5 besten Quellen werden ausgewählt
4. Erstellung der Übersicht (Overview Creation)
   • Diese 5 Quellen → LLM erstellt daraus eine Übersicht mit Inline-Referenzen (basierend auf Abstracts)
5. Antwort (Response Delivery)
   • Übersicht + Quellen werden dem Nutzer angezeigt

Doku (ExLibris Knowledge Center)
Direkt zum Primo Research Assistant

Web of Science

Der Web of Science Research Assistant ist ein KI-gestütztes Tool für die Nutzung der Web of Science Core Collection. Es ermöglicht eine natürliche Sprachsuche und liefert gezielte, prägnante Antworten für Recherchezwecke und wissenschaftliches Arbeiten.

Datenbasis:

Web of Science Core Collection (ca. 100 Mio. Einträge)

Anfragearten:

• Summary Queries: erklärende, textbasierte Antworten
  Beispiel: "Welche Rolle spielt mitochondriale Fusion bei Krebs?"

• Document Search Queries: gezielte Suche nach wissenschaftlichen Artikeln
  Beispiel: "Publikationen der University of Pennsylvania 2015 im Bereich Wirtschaft"

Ablauf der Antwortgenerierung:

• Abruf von Artikeln: Artikel mit höchster semantischer Ähnlichkeit + relevante Schlagwortartikel
• Organisation: Artikel werden relevanzbasiert sortiert (proprietärer Algorithmus)
• Antwortformulierung: Top 8 Artikel → LLM generiert daraus eine Antwort (nutzt selektiv Abstract-Inhalte)

Antworttypen:

• Summary Queries: KI-generierte Zusammenfassungen basierend auf Web of Science-Inhalten
• Document Search Queries: 8 relevanteste Artikel werden als Ergebnis geliefert

Visualisierung & Zusatzfunktionen:

• Citation Network Visual: Zitationsnetzwerk-Graph → Beziehungen zwischen Arbeiten erkennen
• Topic Map: Themen- und Unterthemenbeziehungen visualisiert
• Publication Over Time: Veröffentlichungen im Zeitverlauf (Balkendiagramm)
• Enriched Cited References: Detailansicht zu Art und Kontext von Zitationen
• Top Researchers: Top 5 Forschende eines Themenfeldes inkl. weiterführender Infos (Themenkarten, Netzwerke, Zeitverlauf)

Webinar recording
Doku (Web of Science Help Center)
Direkt zum Web of Science Research Assistant

AI

Scopus AI ist ein von Elsevier entwickeltes KI-gestütztes Such- und Analyse-Tool. Es nutzt generative KI zur Beantwortung von Fachfragen und zur Unterstützung wissenschaftlicher Arbeiten – von der Quellensuche bis zur Vertiefung des Verständnisses.

Datenbasis:

Scopus-Datenbank (ca. 69 Mio. Einträge)

Funktionen:

• Summary
  • Kurze Antwort auf den Input
  • Verwendete Scopus-Quellen werden angegeben
• References: Liste der in der Summary verwendeten Quellen
• Concept Map:
  • Visualisierung: Keywords aus Abstracts → herunterladbare Concept Map
  • Zeigt Zusammenhänge zwischen Themen
• Expanded Summary
  • Detailliertere Antwort als die Summary
  • RAG Fusion-Technologie: systematische Mini-Literaturübersicht
• Foundational Papers
  • Relevante und häufig zitierte Arbeiten
  • Berücksichtigt sowohl Zitierhäufigkeit als auch Relevanz zum Input
• Topic Experts
  • Liste von Fachexpert:innen inkl. Zusammenfassung ihrer Expertise und Metriken (h-index, relevante Publikationen, Zitationen)
  • Ermittelt mit Elsevier Researcher Discovery-Tool
• Deeper Questions
  • Vorschläge für verwandte Suchanfragen (Prompts)
  • Erweiterung des eigenen Fachvokabulars

Suchmechanismen:

• Vektorsuche (semantische Suche) statt herkömmlicher Boolescher Abfragen
• Concept Map: Generiert mit Large Language Models (LLM)
• Expanded Summaries: Erzeugt mit Elseviers eigener RAG Fusion-Technologie
• Foundational Papers: Basieren auf Zitationsgraphen, die Elsevier kontinuierlich optimiert

Direkt zu Scopus AI

ScienceDirect AI ist ein generatives KI-Tool von Elsevier, das direkt auf den Volltexten der Inhalte von ScienceDirect basiert. Es ermöglicht fundierte Analysen und Vergleiche wissenschaftlicher Literatur, speziell auf Volltextebene.

Datenbasis:

Volltexte aus ScienceDirect (über 2.500 peer-reviewte Fachzeitschriften und über 11.000 Bücher)

Einsatzmöglichkeiten:

• Vergleich und Synthese wissenschaftlicher Literatur auf Volltext-Basis
• Beschleunigung und Verbesserung systematischer Literaturanalysen
• Verlässliche und strukturierte Ergebnisse
• Konkrete Funktionen:
  • Vergleich von Experimenten
  • Extraktion relevanter Details → Darstellung in Tabellen (pro Ausarbeitung/Experiment)

ScienceDirect FAQs
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