🟢 API: Доступен
Сайт: https://scite.ai
Документация: https://scite.ai/apidocs
Описание
SciteAI — платформа для анализа научных публикаций, которая использует искусственный интеллект для оценки качества цитирований и контекста исследований. Система анализирует миллионы научных статей и классифицирует цитирования как поддерживающие, противоречащие или упоминающие результаты исследований.
API предоставляет REST-интерфейс с аутентификацией через API-ключи, позволяет получать данные о цитированиях, метриках статей и контекстуальном анализе с ограничениями по количеству запросов в зависимости от тарифного плана.
Ключевые особенности и функции
- Анализ контекста цитирований с классификацией поддержки/опровержения
- База данных 1.2+ миллиардов цитирований из научных статей
- ИИ-ассистент для поиска и анализа исследований
- Визуализация научных связей и трендов
- Автоматическая оценка достоверности исследований
Возможности автоматизации
Автоматизируемые процессы
- Мониторинг новых цитирований работ исследователя
- Анализ качества источников для литературных обзоров
- Отслеживание репутации научных журналов
- Автоматическая проверка достоверности исследований
Сценарии, команды, триггеры
- Еженедельные отчеты о цитированиях
- Уведомления о противоречивых результатах в области исследований
- Автоматический анализ библиографий диссертаций
- Интеграция с системами управления исследованиями
API-возможности
- Наличие API: Да
- Тип API: REST
- Аутентификация: API Key
- Ограничения API: 1000 запросов/месяц (базовый план)
Интеграции и связь с другими системами
Интеграции
- Zapier {tool}
- Zotero
- Mendeley
- EndNote
Способы встраивания
- JavaScript виджеты для веб-сайтов
- Chrome-расширение для браузера
- Плагины для академических платформ
Облачная совместимость
- Размещение на AWS с европейскими и американскими дата-центрами
- GDPR-совместимость для европейских пользователей
Возможности искусственного интеллекта
AI-функции
- Классификация контекста цитирований с помощью NLP
- Автоматическое извлечение ключевых утверждений из статей
- ИИ-поиск по семантическому смыслу запросов
- Генерация сводок исследований и трендов
Используемые модели
- Собственные модели обработки естественного языка
- ChatGPT {tool} для ИИ-ассистента
- Transformer-модели для анализа текста
Обучение на данных
- Обучение на корпусе научных публикаций
- Постоянное обновление моделей новыми данными
- Не использует пользовательские данные для обучения
Преимущества и ограничения
Сильные стороны
- Уникальный анализ контекста цитирований
- Обширная база научных данных
- Высокая точность классификации цитирований
- Интуитивный интерфейс для исследователей
Ограничения
- Фокус только на англоязычных публикациях
- Ограниченное покрытие некоторых областей науки
- Высокая стоимость профессиональных планов
- Задержка в индексации новых публикаций
Применение на практике
- Проверка качества источников для мета-анализов
- Мониторинг репутации исследовательских групп
- Автоматизация литературных обзоров
- Оценка влияния научных работ
- Выявление спорных результатов исследований
- Анализ трендов в научных областях
См. также
- Academic Research {case}
- Express Scientific Literature Review {case}
- Evaluation of Scientific and Business Concepts {case}
Заметки и рекомендации
- Лучше всего подходит для медицинских и естественнонаучных исследований
- Рекомендуется комбинировать с традиционными базами данных
- API особенно полезен для создания автоматических систем мониторинга
- Стоит учитывать задержки в индексации при работе с очень свежими публикациями