- Google Scholar 中的生成式人工智慧可以從多個角度分解複雜的查詢和搜尋。
- 優先考慮實用性而非指標：不篩選引用次數或影響因子；解釋每個結果的原因。
- 它支援全文檢索，允許按日期篩選，並根據出版場所、作者和引用動態進行分類。
- 限量試行發布，設有候補名單；可能對西班牙和歐洲的大學產生影響。
谷歌在其學術生態系統中推出了一項實驗性功能： Google 學術實驗室, 一個提議 它旨在重新思考如何回答複雜的科學研究問題。該公司正在探索與 生成式人工智能 減少查閱文獻所花費的時間，並將關注點擴展到關鍵字搜尋之外。
對於包括西班牙院校在內的歐洲大學環境而言，這可能代表著一種習慣的改變。 文件階段: 訪問受限 a 用戶已登錄，並有候補名單。因此，Google將逐步推出這項服務，同時收集回饋意見並調整服務。
它是什麼，以及它的目標是什麼
Scholar Labs 的定義是： 的工具 人工智慧輔助研究 它解答了需要從多個角度看待某個主題的問題。谷歌將其描述為學術研究的“新方向”，專注於為特定查詢找到最有用的資料，而不是最受歡迎的資料。
該方案摒棄了基於引用次數和期刊影響因子的傳統篩選方式，公司認為這些方式過於嚴格，容易忽略近期或跨領域的研究成果。相反， 該系統會評估諸如發表場所、作者、文章全文和引用動態等訊號。.
如何選擇和解釋結果
過程首先分析用戶的問題以進行檢測 關鍵主題、具體面向和關係. 從那裡， AI 在 Google Scholar 中發起並行搜索，涵蓋所有這些部分。 並將它們重新組合起來，以解決最初的問題。
舉個例子：如果你問攝取咖啡因對短期記憶的影響， 該工具並不局限於這些術語組合。它將研究範圍擴大到包括飲食模式、記憶維持研究和與年齡相關的認知研究， 然後綜合分析文章中的證據，這些證據綜合起來最能回答這個問題。.
另外， 系統與 文本完成 並著重闡述了原因 搜尋結果中出現的職位， 解釋這種關係 文章內容與查詢之間這樣一來，研究人員就更容易理解每個資訊來源的相關性。
- 它可以讓你按出版日期縮小搜尋範圍。 調整臨時審查。
- 它不包含依引用次數或期刊影響因子篩選的功能。.
- 依發表場所、作者、全文和引用動態進行分類.
- 便於提出後續問題 深入探究細微差別。
與谷歌學術的差異以及關於品質的爭論
主要問題在於缺乏基於引用次數和期刊聲望的篩選機制，而這些指標曾被許多科學家用作評估論文品質的捷徑。一些研究人員也認同這些因素。 指標並不總是能反映實際情況。 一項研究的真正價值但他們也承認，如果沒有他們，情況可能會… 進入一個新領域時，評估可靠性更加困難。.
谷歌專注於評估文章的內容和上下文。這種方法依賴於文本內部概念之間的關聯。它力求減少流行度偏見，發掘那些可能被忽視的有用研究成果，同時也承認在擁有數百萬篇學術文獻的環境中保持準確性的挑戰。
實驗的可用性、可及性和發展
現在， Google Scholar Labs 僅對有限數量的使用者開放。 會話已登入。訪問權限透過等候名單進行管理，該公司表示： 該服務目前處於試驗階段，其功能將根據實際情況進行擴展。 反饋 來自學術界。
這種克制的表現暗示著 特別注重準確性並最大限度地減少潛在的人工智慧幻覺實際上，這需要在更廣泛發布之前進行迭代改進，這對西班牙和歐洲其他地區的研究中心和大學圖書館來說是一個關鍵方面。
競爭對手和市場環境
谷歌此舉正值競爭激烈之際。諸如此類的工具 引出 Semantic Scholar 在學術界獲得了廣泛關注。以及對話模型，例如 ChatGPT 它們已被用作輔助工具，但並未與Google學術等經過驗證的學術資源進行原生整合。
該公司力求將自身定位為… 此解決方案可以減少文獻綜述所需的時間，並揭示人工難以發現的關聯。即便如此，關於品質和透明度標準的爭論仍將繼續，尤其是在可重複性和方法嚴謹性至關重要的敏感領域。
採用優先考慮查詢實際用途，並清楚解釋每個結果出現原因的方法， Scholar Labs 正成為學術研究現代化的明智之舉。它的成功與否取決於它在多大程度上滿足科學領域的精確性要求，以及它在歐洲和西班牙大學的應用。
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