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Elsevier
Bei Elsevier publizieren
Pure

Verwandeln Sie komplexe Daten in überzeugende Geschichten mit Wirkung

Pure Impact AI, ein GenAI-gestütztes Storytelling-Modul, wandelt Daten aus dem Forschungsinformationsmanagementsystem Pure von Elsevier und anderen vertrauenswürdigen Quellen in evidenzbasierte Wirkungserzählungen um.

Diese Erzählungen enthüllen neue Erkenntnisse und helfen akademischen Gemeinschaften, sich zu vernetzen und ihren bedeutenden Einfluss auf die Welt zu präsentieren.

Nutzung der vernetzten Daten von Pure

Pure beherbergt eine Fülle von gesammelten und selbst berichteten Informationen über Institutionen und ihre Forscher. Pure Impact AI kombiniert diese Daten mit Erkenntnissen aus Quellen wie Scopus, Overton, PlumX-Metriken und LexisNexis-Patentdaten und bietet so in Sekundenschnelle einen ganzheitlichen Überblick über die Auswirkungen der Forschung.

Pure Impact AI generiert Erzählungen und Visualisierungen, die als Wirkungsaussagen in Pure gespeichert werden können, um das Storytelling in der Forschung zu verbessern.

Speziell mit der akademischen Gemeinschaft entwickelt

Die Zusammenarbeit mit Universitäten, Geldgebern und akademischen Vordenkern weltweit war der Schlüssel zum Design, Testen und Verfeinern von Pure Impact AI. Der wertvolle Input der Community beeinflusste wichtige Entscheidungen über die Funktionalität und die Features des Moduls.

Die kontinuierliche Zusammenarbeit mit akademischen Partnern wird für die Entwicklung und Verbesserung von Pure Impact AI von zentraler Bedeutung bleiben.

"Für viele Forscher ist es schwierig, über sich selbst zu sprechen und darüber, wie sich ihre Arbeit ausgewirkt hat... Ein Werkzeug zu haben, das etwas bieten kann, das ein hilfreicher Ausgangspunkt ist, den der Forscher dann nehmen und optimieren und polieren kann... Das ist viel einfacher, als bei Null anzufangen."

Paul Daniels - Image

DPD

Dr. Paul Daniels

Athabasca University, Athabasca, Kanada

Verantwortungsvoll entwickelt

Pure Impact AI wurde im Einklang mit den fünf Responsible AI Principles von Elsevier entwickelt. Zum Beispiel:

  • Auswirkungen auf die reale Welt Die Mitglieder der akademischen Gemeinschaft waren von Anfang an eng eingebunden.

  • Robuster Datenschutz Alle Daten, die Benutzer eingeben, werden in Übereinstimmung mit unserer Datenschutzrichtlinie behandelt. Wir halten uns auch an die europäischen Datenschutzbestimmungen.

  • Menschliche Aufsicht

    Unsere Teams führen eine fortlaufende, robuste Qualitätssicherung der KI-generierten Narrative durch. Wir stellen sicher, dass der Verwendungszweck von den Nutzern verstanden wird, und ermutigen sie, die ultimativen Entscheidungsträger zu sein.

Es ist einfach, eine Pure Impact AI-Erzählung zu generieren

Pure Impact AI generiert Wirkungsnarrative in Sekundenschnelle und spart so Stunden manueller Arbeit.

  • Benutzer wählen das relevante Projekt, die Person oder den Satz von Forschungsergebnissen in Pure aus. Sie können Veröffentlichungs-IDs auch manuell eingeben.

  • Pure Impact AI macht sich an die Arbeit und zieht relevante Daten aus ihren verschiedenen Quellen.

  • Es generiert eine mehrdimensionale Sicht auf die Auswirkungen, einschließlich einer Visualisierung, einer Zusammenfassung der Forschung und einer Liste aller verwendeten Referenzmaterialien.

  • Benutzer können die KI-generierte Ansicht bearbeiten, um sicherzustellen, dass sie die gesamte Bandbreite ihrer Forschungswirkung widerspiegelt.

Identifizieren Sie Bereiche mit Stärken und Chancen

Pure Impact AI verfolgt die Auswirkungen über sieben Forschungsmerkmale hinweg, die sorgfältig ausgewählt wurden, um alle Forschungsbereiche zu umfassen und die vielfältigen Arten widerzuspiegeln, wie wir als Menschen kommunizieren – durch Kreativität, Zusammenarbeit, Einfluss und Wissensaustausch.

Die generierte Visualisierung enthält Gewichtungen für jedes Merkmal und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Strategieplanung, die Ressourcenzuweisung und darüber hinaus.

Erfahren Sie mehr über die 7 Forschungsmerkmale

"Was ich an einem Tool wie diesem gefunden habe – es ist eine zeitsparende Sache... Ich sah es vor allem als Ergänzung zu unserer Impact-Vorbereitungsarbeit und unserem Denken zu Beginn einer Impact Journey.

"Ich fand dieses Tool (Pure Impact AI) äußerst nützlich, um diese erste Hürde zu überwinden, da ich das Fachgebiet schneller verstehe und dadurch in kürzerer Zeit vorbereitet bin. Es ergänzt perfekt die Informationen, die wir selbst durch das Lesen von Projektberichten und -ergebnissen erwerben."

LN

Laura Noble

Research Impact Manager bei Coventry University, Großbritannien

Verstärken Sie Forschungsgeschichten

Pure Impact AI erfasst die gesamte Tiefe der Forschungsbeiträge; Eine großartige Möglichkeit, die Wirkung über die Anzahl der Zitate und Veröffentlichungen hinaus zu demonstrieren.

  • Bereichern Sie Ihre Wirkungsnarrative: Erstellen Sie nachvollziehbare Wirkungsnarrative, die durch die Einbeziehung der reinen Daten Ihrer Institution verstärkt werden. Je mehr Daten Sie in Pure eingeben, desto stärker wird Ihre Wirkungsgeschichte sein.

  • Verbesserung der Fördermöglichkeiten: Nutzen Sie die Erzählungen, um den Forderungen der Geldgeber nach Nachweisen für die Wirkung nachzukommen.

  • Impact-Highlights erstellen: Präsentieren Sie die Arbeit, Forschungsprojekte oder den Einfluss von Abteilungen.

Zeigen Sie die Wirkung über Ihre Institution hinaus

Pure Impact AI hilft dabei, die gesellschaftlichen Auswirkungen der Forschung Ihrer Institution zu identifizieren, zu verstehen und zu beschreiben, und fördert so Rechenschaftspflicht und Transparenz.

Automatisch generierte Narrative können in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

  • Jahresberichte

  • Nationale Bewertungen

  • Rekrutierung

  • Mittelbeschaffung

  • Engagement in der Öffentlichkeit, bei Spendern und Alumni

Die 7 Eigenschaften der Forschung

Pure Impact AI verfolgt die Auswirkungen über sieben Forschungsmerkmale hinweg, die Kreativität, Zusammenarbeit, Einfluss und Wissensaustausch über alle Bereiche hinweg widerspiegeln.

Akademische Bedeutung: Das Ausmaß, in dem die Forschung das Wissen in ihrem akademischen Bereich voranbringt. Zu den Faktoren gehören die Robustheit der Ergebnisse und ihre Beiträge zu Theorie und Methodik.

Zusammenarbeit: Das Ausmaß, in dem die Forschung kooperative Bemühungen über verschiedene Disziplinen, Institutionen und Sektoren hinweg umfasst, die zu synergetischen Ergebnissen führen.

Engagement: Das Ausmaß, in dem Interessengruppen, einschließlich Forscher, Praktiker, politische Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit, an der Durchführung und Verbreitung der Forschung beteiligt sind.

Neuheit: Der Grad der Originalität und Innovation in der Forschung, z. B. wie neu die Ideen, Methoden oder Anwendungen sind.

Reichweite: Das Ausmaß, in dem die Forschungsergebnisse verbreitet und einem breiten Publikum zugänglich gemacht werden, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Wissenschaft.

Übertragbarkeit: Das Ausmaß, in dem die Forschungsergebnisse über die ursprüngliche Studie hinaus auf andere Kontexte, Settings oder Populationen übertragen werden können.

Anwendbarkeit: Das Ausmaß, in dem die Forschungsergebnisse genutzt werden, um gesellschaftliche Fragen anzugehen, einschließlich ihres Einflusses auf die Politikgestaltung, die praktische Umsetzung und die breiteren gesellschaftlichen Ergebnisse.