Forschungsarbeiten, Autoren und Institutionen sind komplexe Entities mit bibliometrischen Daten, die über mehrere Datenbanken verstreut sind. Mit Entity Enricher können Sie eigene Schemas für Zitationszahlen, h-Index-Werte, institutionelle Zugehörigkeiten, methodische Details und Finanzierungsquellen definieren – alle angereichert und von mehreren KI-Modellen gegengeprüft.
Bibliometrische Daten sind über PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar und institutionelle Repositorien verteilt. Zitationszahlen variieren zwischen Indizes, Autorenzugehörigkeiten ändern sich im Laufe der Zeit, und die Metadatenqualität ist uneinheitlich. Die manuelle Aggregation ist mühsam und fehleranfällig, insbesondere bei systematischen Reviews oder Analysen der Forschungslandschaft.
Der Ansatz von Entity Enricher ist für diese Herausforderung besonders geeignet. Mehrere LLMs bringen jeweils unterschiedliche Trainingsdaten und unterschiedliches Wissen mit und erzielen so eine umfassendere Abdeckung. Die Multi-Modell-Fusion gleicht anschließend Unterschiede ab -- melden zwei Modelle unterschiedliche Zitationszahlen, wird automatisch der Medianwert ausgewählt, oder ein Arbitrierungsmodell kann abwägen, welche Quelle am zuverlässigsten ist.
Definieren Sie genau die bibliometrischen und methodischen Felder, die Ihre Analyse benötigt. Nutzen Sie die KI-Schema-Generierung, um dieses Schema aus einem Beispiel-Publikationsdatensatz zu erstellen.
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}
}
}
}
}Durch die Trennung bibliometrischer Daten von Methodik und Institutionsinformationen erhält jede Expertise-Domäne einen fokussierten Prompt, was zu einer präziseren Enrichment führt.
| Feld | Expertise | Beschreibung |
|---|---|---|
| title | Allgemein | Vollständiger Titel der Publikation und alternative Titel |
| authors | Bibliometrie | Autorennamen, Zugehörigkeiten, ORCID-IDs und h-Index-Werte |
| citation_count | Bibliometrie | Gesamtzahl der Zitationen aus großen Indizes |
| impact_factor | Bibliometrie | Impact-Faktor der Zeitschrift zum Zeitpunkt der Veröffentlichung |
| methodology | Methodik | Studiendesign, Stichprobengröße und verwendete statistische Methoden |
| keywords | Allgemein | MeSH-Begriffe, Autoren-Schlüsselwörter und Klassifizierungscodes |
| funding_sources | Institutionell | Förderinstitutionen, Förderkennzeichen und Beträge |
| abstract_summary | Allgemein | Prägnante Zusammenfassung der Rechercheergebnisse |
Definieren Sie Felder für bibliometrische Daten, Methodik und institutionelle Informationen. Fügen Sie einen Beispiel-Publikationsdatensatz ein und lassen Sie die KI das Schema generieren.
Geben Sie Titel von Fachartikeln, DOIs oder Autorennamen an. Nutzen Sie den Batch-Modus, um Leselisten oder Kandidatenmengen für systematische Reviews zu verarbeiten.
Mehrere LLMs recherchieren jede Publikation unabhängig voneinander und nutzen unterschiedliche Trainingsdaten für eine breitere Abdeckung von Zitationsdatenbanken und institutionellen Datensätzen.
Laden Sie strukturierte bibliometrische Daten als JSON für die programmatische Analyse oder als Excel für manuelle Prüfung und Annotation herunter.
Reichern Sie Kandidatenstudien mit Methodikdetails, Stichprobengrößen und Qualitätsindikatoren für Screening und Eignungsprüfung an.
Erfassen Sie Publikationstrends, Kollaborationsnetzwerke und Finanzierungsmuster über ein Forschungsgebiet oder therapeutisches Feld hinweg.
Reichern Sie Forscherprofile mit h-Index, institutionellem Werdegang, Fördermitteln und Kooperationsnetzwerken für Einstellungs- oder Partnerschaftsentscheidungen an.
Identifizieren Sie Finanzierungsquellen, Fördersummen und geförderte Themen in Ihrem Forschungsbereich, um Ihre Förderstrategie zu untermauern.
Definieren Sie Ihr bibliometrisches Schema, validieren Sie mit mehreren KI-Modellen und erhalten Sie strukturierte Forschungserkenntnisse für systematische Reviews und Landschaftsanalysen.
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