Embedded Files
Приклад, як створити список своєї літератури у певному форматі:
Приклад, як створити список своєї літератури у певному форматі:
1. Знаходимо джерело на https://scholar.google.com.ua/
2. Копіюємо бібліографічні дані
3. Записуємо промпт у вікні ChatGPT:
Зразок: {тут пишемо зразок}. Далі «наказуємо» Перероби по зразку: {тут вставляємо скопійовані бібліографічні дані}
4. Ми отримали результат
Для огляду літератури з медичних баз даних, репозиторіїв та бібліотек можна використати певні мовні моделі штучного інтелекту, інтерфейс яких адаптований для наукових досліджень:
Для огляду літератури з медичних баз даних, репозиторіїв та бібліотек можна використати певні мовні моделі штучного інтелекту, інтерфейс яких адаптований для наукових досліджень:
Реєстрація та вибір безкоштовного плану
Це інтелектуальний помічник для наукової розвідки, що поєднує семантичний пошук за базами на кшталт Semantic Scholar із мовними моделями для витягу структурованої інформації з анотацій і повних текстів. Інструмент будує робочу таблицю доказів, автоматично підтягує метадані (автори, рік, журнал, DOI), виділяє сутності дослідження (популяція, дизайн, втручання, результати, розмір вибірки), генерує стислий виклад тверджень зі статті та дозволяє швидко синтезувати проміжні висновки. Підтримується завантаження власних PDF, критичний огляд витягів, створення тематичних колонок, а також експорт у CSV і бібліографічні формати (BibTeX/RIS) для подальшого цитування у менеджерах джерел. Практична цінність для викладача медуніверситету - прискорений систематичний пошук літератури, прозорий трекінг селекції статей і відтворюваний конвеєр підготовки огляду.
Формування запиту
Через кілька хвилин отримаємо результат
Коротка інструкція користування.
Починайте з чіткого дослідницького запитання у формі причинно-наслідкового твердження; у полі запиту введіть ключові терміни й синоніми, за потреби звузьте часовими рамками чи типами досліджень. На екрані результатів додавайте релевантні статті до робочого простору, відкривайте повні тексти й запускайте автоматичне резюмування, перевіряючи посилання на фрагменти PDF. Налаштуйте таблицю доказів: увімкніть колонки «Population», «Intervention/Exposure», «Outcomes», «Study design», «Sample size», «Key claims», «Limitations»; виправляйте витяги вручну, якщо модель помилилася. Додавайте власні статті у форматі PDF, щоб вирівняти корпус доказів. Для первинного синтезу використовуйте вбудоване узагальнення за вибраними колонками, фіксуйте критерії включення/виключення і причини відсіву, зберігайте проєкт. Завершивши скринінг, експортуйте таблицю у CSV для статистичної обробки та список джерел у BibTeX/RIS для менеджера бібліографії; у тексті огляду посилайтеся на DOI й перевіряйте цитати щодо відповідності повному тексту. Такий робочий цикл забезпечує відтворюваність пошуку, контроль упередженості й економію часу без втрати якості доказів.
Це науковий пошуково-аналітичний сервіс, який поєднує семантичний пошук за корпусом Semantic Scholar із мовними моделями для агрегування тверджень зі статей і побудови індикатора узгодженості доказів. Система класифікує позицію досліджень щодо запиту (підтверджує/спростовує/неоднозначно), витягує ключові висновки з анотацій і повних текстів, показує джерела з посиланнями на DOI й надає інструменти фільтрації за роком, типом дизайну (RCT, систематичні огляди, метааналізи тощо) та рецензованістю. Для викладача медуніверситету це швидкий спосіб зорієнтуватися в емпіричному ландшафті питання й отримати стислий, відтворюваний зріз доказів; модель freemium відкриває базовий функціонал із лімітами на кількість запитів і збережених результатів.
Реєстрація та вибір безкоштовного плану
Через кілька хвилин отримаємо результат
Щоб користуватися ефективно, сформулюйте дослідницьке запитання в термінах чіткої причинно-наслідкової гіпотези, введіть ключові терміни й синоніми й одразу застосуйте фільтри за роком, типом дослідження та предметною галуззю. На сторінці результатів орієнтуйтеся на «consensus score» і короткі витяги тверджень, відкривайте картки статей для перегляду анотацій і посилань на повний текст, верифікуйте витягнуті висновки за першоджерелом. Для подальшої роботи збережіть релевантні записи у власну добірку, експортуйте бібліографію у BibTeX/RIS і фіксуйте критерії включення/виключення в окремому нотатнику, щоб підтримувати відтворюваність пошуку. Такий цикл дозволяє швидко отримати узагальнену відповідь і водночас зберегти контроль за якістю та контекстом доказів.
Це інтелектуальна платформа для картування наукового ландшафту, що будує інтерактивні графи цитувань, співавторства та тематичної спорідненості статей. Алгоритми семантичної подібності та мережевого аналізу виявляють кластери робіт, центральні публікації, «мости» між темами й емерджентні напрями, а також дозволяють відстежувати траєкторії окремих авторів і дослідницьких груп. Для викладача медуніверситету це інструмент швидкого орієнтування в полі, формування курикулумів із поточних джерел і пошуку партнерств, коли важливі не лише окремі статті, а структура зв’язків між ними.
Практичне користування зводиться до послідовного розбудування власної «колекції» й критичного читання карти. Починають з базового набору - кілька ключових статей або авторів - і запускають генерацію сусідніх вузлів за цитуваннями та тематичною близькістю; релевантні роботи додають у колекцію, нерелевантні приховують, щоб уточнити модель простору. На полотні графа перемикаються між режимами «Citations», «References», «Similar works» та «Authors», фіксують ядро кластера й периферійні гілки, переглядають метадані з переходом до повного тексту. Для моніторингу обирають «follow» на авторів або колекції, аби отримувати оновлення про нові публікації; для звітності експортують бібліографію й знімки графів та зберігають версії колекцій, підтримуючи відтворюваність пошуку. Такий цикл поєднує візуальну аналітику з доказовою перевіркою джерел і суттєво скорочує час на формування цілісної картини теми.
Report abuse