根據最新的、可信的知識獲得相關回應
Scopus 收錄了來自 7,000 多家出版商的 29,200 多種同儕審查期刊,這些期刊均由獨立的獨立專家委員會精心審核和篩選。
Scopus AI 自 2013 年以來出版的 Scopus 文件的元資料和摘要中提取資訊。 先進的提示工程和精心挑選的最新數據最大程度地降低了人工智慧產生虛假資訊的風險,並確保回復基於最新的、可信的知識。
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Scopus AI 是一款由生成式人工智慧(GenAI)驅動的直覺式智慧搜尋工具,它能以前所未有的速度和清晰度增強您的理解力並豐富您的洞察力。
它與學術界密切合作,可作為您值得信賴的指南,幫助您在 Scopus(世界上最大與多學科且值得信賴的摘要和引文資料庫)上探索大量人類廣博的知識。
Scopus 收錄了來自 7,000 多家出版商的 29,200 多種同儕審查期刊,這些期刊均由獨立的獨立專家委員會精心審核和篩選。
Scopus AI 自 2013 年以來出版的 Scopus 文件的元資料和摘要中提取資訊。 先進的提示工程和精心挑選的最新數據最大程度地降低了人工智慧產生虛假資訊的風險,並確保回復基於最新的、可信的知識。
當您在 Scopus AI 中輸入您的查詢時,它會在幾秒鐘內將相關文獻的摘要綜合成一個清晰、易懂並附有參考文獻的摘要。
Scopus AI 總是會提供產生摘要的參考文獻,從而提供透明度,讓您可以信任其答案的完整性。
除了 "擴展概要",Scopus 人工智慧還提出了 "更深入 "的問題--幫助您深入研究並拓寬理解範圍。
基礎論文選項列出了有關任何主題的最有影響力的 Scopus 論文,可幫助您識別該領域有影響力的聲音,從而引導您了解主題的基礎知識。
Scopus AI 使用研究摘要中的關鍵字為每次查詢產生概念地圖。 這可以幫助您鳥瞰主題空間,更全面地了解您的主題及其與其他研究領域的關係--甚至是那些您不熟悉的領域。
主題專家功能使用 Scopus 中超過 1960 萬的作者檔案來尋找與您的查詢相關的頂尖研究人員,並產生他們的工作和貢獻摘要。
由於透明度是我們 GenAI 開發的關鍵原則之一,因此我們會解釋選擇每個人的原因。
在研究和教育領域使用生成式人工智慧會帶來安全性、準確性和道德方面的關鍵問題 (打開新的分頁/視窗),因此必須參考深思熟慮的指導意見,例如聯合國教科文組織發布的這份 2023 年報告(打開新的分頁/視窗)。 Scopus AI 的建構和維護旨在提供高等教育和研究機構所需的透明度、安全性、準確性和相關性。
十多年來,Elsevier 一直以負責任的態度在我們的產品中使用人工智慧和機器學習,並將其與無與倫比的同儕審查內容、廣泛的數據集和複雜的分析相結合。 Scopus AI 是根據 Elsevier 負責任的人工智慧五大原則開發的。 它提供:
文獻摘要裡的清晰可驗證的參考文獻概要中使用的文獻摘要有明確且可核實的參考文獻。
法律與技術保護,確保零資料交換或使用 Elsevier 的資料來訓練 OpenAI 的公開模型。
遵守歐洲 GDPR,確保用戶隱私並避免不必要的資料保留。
支援 Scopus AI 的技術維護目的是:
透明度: 我們要求 Scopus AI 將其所有主張建立在經過編輯的 Scopus 資料庫基礎之上,並為所有內容提供參考文獻。
品質:Scopus AI 定期接受我們的品質架構評估,以確保其搜尋出的文獻符合我們對品質、相關性和連貫性的嚴格標準。
可靠性: Scopus AI 背後的提示有助於減少與事實不符或不可靠的文獻搜尋結果。
雖然目前不可能完全杜絕不準確的回答,但這些步驟大大降低了出現不準確回答的風險,而且我們將繼續努力開發以限制這種風險。
自從 Scopus AI 的設計階段開始,研究社群就為 Scopus AI 提供了想法和回饋。 全球數以千計的研究人員參與了嚴格的測試,我們的使用者社群也不斷塑造 Scopus AI 的未來。
透過不斷傾聽用戶的聲音與意見反饋,我們知道我們已經開發了一個能夠滿足學術界需求和特定範例的工具。
向 Elsevier 諮詢您的研究需求。
在本頁中,我們將介紹一些研究社群最常提出的問題。
Scopus AI 是一款由生成式人工智慧(GenAI)驅動的直覺式智慧搜尋工具,以前所未有的速度和清晰度提供洞察力。 與學術界密切合作開發,它透過從Scopus 中的元資料和摘要中呈現洞察力,使用者提供了探索人類知識累積的視窗。 Scopus 是Elsevier 的源中立和策劃的摘要與引文資料庫。Scopus 是 Elsevier 來源中立且精心規劃的摘要和引文資料庫。
Scopus AI 採用自然語言處理技術。 這代表您不必擔心特定關鍵字或布林運算符的比對問題,您只需使用日常用語輸入問題、陳述或假設即可。 Scopus AI 會尋找自 2013 年以來出版的相關文獻,並綜合其摘要內容,為您建立一個即時、易懂且(重要的是)有參考文獻的資訊摘要。 如需深入了解,您還可以透過擴展摘要、概念圖、基礎論文選單和主題專家按鈕等獨特選項繼續探索和學習。
當我們在 Scopus 和其他產品中嵌入 GenAI 功能時,我們會遵循 Elsevier 的 人工智慧責任原則和隱私原則。 Scopus AI 是在與學術界密切合作的基礎上開發和測試的,以確保滿足關鍵需求和關注點。
對於 Scopus AI,我們使用的是託管在 Microsoft Azure 上的 OpenAI 大型語言模型 (LLM) ChatGPT,並已達成協議,即傳遞給該服務的資訊不會被儲存或用於培訓目的。 我們對 OpenAI 的 LLM 的使用是私有的,這代表不存在資料交換或使用我們的資料來訓練 OpenAI 的公開模型。
Scopus AI 只使用我們的向量搜尋所識別的高品質、經過規劃的 Scopus 內容,從而將模糊資訊降至最低。這為 Scopus AI 產生回應提供了依據。 與其他許多自然語言處理工具不同的是,Scopus AI 在產生回應時會明確引用期刊和文獻來顯示其運作原理。 此外,Scopus AI 還遵守 GDPR,以確保用戶隱私。 我們不會在系統中儲存使用者個人資訊或聊天記錄,除非是以符合規定的方式來改進產品(如分析或個人化)。 我們也不會分享這些資訊。
您也可以放心,Scopus AI 所使用的期刊均經過同儕審查,並由 Scopus 內容審查和諮詢委員會的獨立專家嚴格審核和遴選後納入 Scopus。
Scopus AI 在產生您查詢的回應時,會參考自 2013 年以來出版的以下內容類型(會議綜述、勘誤和撤稿文獻除外)的元資料和摘要:
文章
書籍
書籍章節
評論
短問卷調查
數據論文
我們選擇了2013年作為起始年份,以確保您收到的回應是基於最新的內容。 對於工具提供的基礎論文列表,Scopus AI 會挖掘整個 Scopus 資料庫,為您提供關於您選擇的主題的一份全面的有影響力文章列表。
關於生成式人工智慧的注意事項
儘管 Scopus AI 努力確保其摘要和生成式人工智慧功能基於可信賴的 Scopus 內容,但偶爾可能存在不一致之處。 Scopus AI有可能產生被視為不正確、誤導、偏見甚至冒犯的結果 。 Scopus AI 並非用於提供法律、財務或醫療建議。 使用者不應僅依賴 Scopus AI 所提供的回覆而不進行獨立研究。 如果您希望在工作中使用 Scopus AI 產生的內容,請諮詢您機構或工作場所的指南。 請勿在 Scopus AI 輸入個人、機密或敏感資訊。
了解更多有關 Scopus AI 及驅動這些最近發表文章的技術。
精選文章和資源
文章: Breaking academic barriers: language models and the future of search(打開新的分頁/視窗) (打破學術障礙:語言模型與搜尋的未來),作者:Adrian Raudaschl,泰晤士報高等教育,2023 年 10 月
文章:Guidance for generative AI in education and research(打開新的分頁/視窗) (生成式人工智慧在教育與研究的應用指南),聯合國教科文組織,2023 年 9 月
報告: Apprehension of Generative AI in Higher Education Overstate(打開新的分頁/視窗) (高等教育中對生成式人工智慧的擔憂被誇大了),Cengage 集團問卷調查, 2023 年 8 月
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加入我們的網路研討會,我們將分享如何將 Elsevier 負責任的人工智慧原則應用於 Scopus AI 的開發,確保我們的解決方案的開發符合我們的價值觀,同時保持我們作為市場思想領袖的地位。了解研究人員如何在整個研究過程中有效利用 Gen AI,並學習利用 Gen AI 資訊結果來加速搜尋過程的實用方法。
第 1 場:2024 年 2 月 27 日 星期二,臺灣時間 17:00 在此註冊(打開新的分頁/視窗) 第 2 場:2024 年 2 月 28 日 星期三,臺灣時間 00:00 在此註冊(打開新的分頁/視窗)
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