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Elsevier
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Pure

Transformez des données complexes en histoires d’impact convaincantes

Pure Impact AI, un module de narration alimenté par GenAI, transforme les données du système de gestion des informations de recherche d’Elsevier, Pure, et d’autres sources fiables en récits d’impact fondés sur des preuves.

Ces récits révèlent de nouvelles perspectives, aidant les communautés universitaires à se connecter et à mettre en valeur leur impact significatif sur le monde.

Exploiter les données interconnectées de Pure

Pure abrite une multitude d’informations récoltées et autodéclarées sur les institutions et leurs chercheurs. Pure Impact AI fusionne ces données avec des informations provenant de sources telles que Scopus, Overton, les métriques PlumX et les données de brevets LexisNexis, offrant une vue holistique de l’impact de la recherche en quelques secondes.

Pure Impact AI génère des récits et des visualisations qui peuvent être enregistrés dans Pure en tant qu’énoncés d’impact, améliorant ainsi la narration de la recherche.

Conçu sur mesure avec la communauté universitaire

La collaboration avec des universités, des bailleurs de fonds et des leaders d’opinion universitaires du monde entier a été essentielle pour concevoir, tester et affiner Pure Impact AI. Les précieuses contributions de la communauté ont façonné des décisions importantes concernant les fonctionnalités et les caractéristiques du module.

La collaboration continue avec les partenaires universitaires restera essentielle au développement et à l’amélioration de Pure Impact AI.

« Il est difficile pour beaucoup de chercheurs de parler d’eux-mêmes et de l’impact de leur travail... avoir un outil qui peut fournir quelque chose qui est un point de départ utile que le chercheur peut ensuite prendre, peaufiner et peaufiner... C’est beaucoup plus facile que de partir d’une page blanche.

Paul Daniels - Image

DPD

Dr. Paul Daniels

Université Athabasca, Athabasca, Canada

Développé de manière responsable

Pure Impact AI est développé conformément aux cinq principes d’IA responsable d’Elsevier. Par exemple:

  • Impact dans le monde réel Les membres de la communauté universitaire ont été étroitement impliqués dès les premières étapes.

  • Confidentialité des données robuste Toutes les données que les utilisateurs saisissent sont traitées conformément à notre politique de confidentialité.

  • Human oversight Nos équipes effectuent une assurance qualité continue et solide des récits générés par l’IA. Nous veillons à ce que l’utilisation prévue soit comprise par les utilisateurs et les encourageons à être les décideurs finaux.

Générer un récit d’IA Pure Impact est facile

Pure Impact AI génère des récits d’impact en quelques secondes, ce qui permet d’économiser des heures de travail manuel.

  • Les utilisateurs sélectionnent le projet, la personne ou l’ensemble de résultats de recherche pertinents dans Pure. Ils peuvent également saisir manuellement les identifiants de publication.

  • Pure Impact AI se met au travail en puisant des données pertinentes à partir de ses différentes sources.

  • Il génère une vue multidimensionnelle de l’impact, y compris une visualisation, un résumé de la recherche et une liste de tous les matériaux de référence utilisés.

Identifier les points forts et les opportunités

Pure Impact AI suit l’impact à travers sept caractéristiques de recherche, soigneusement sélectionnées pour couvrir tous les domaines de recherche et refléter les diverses façons dont nous communiquons en tant qu’humains, par le biais de la créativité, de la collaboration, de l’influence et du partage des connaissances.

La visualisation qu’il génère comprend des pondérations pour chaque caractéristique, fournissant des informations précieuses pour la planification stratégique, l’allocation des ressources et au-delà.

En savoir plus sur les 7 caractéristiques de la recherche

« Ce que j’ai trouvé avec un outil comme celui-ci, c’est un gain de temps... Je l’ai vraiment vu comme un complément à notre travail de préparation à l’impact et à notre réflexion au début d’un parcours d’impact, en particulier.

« J’ai trouvé cet outil (Pure Impact AI) extrêmement utile pour surmonter ce premier obstacle, car ma compréhension du domaine se développe plus rapidement et, par conséquent, je suis prêt dans un délai plus court. Il complète parfaitement les informations que nous acquérons nous-mêmes en lisant les rapports et les résultats du projet.

LN

Laura Noble

Research Impact Manager de l’Université de Coventry, Royaume-Uni

Amplifiez les histoires de recherche

Pure Impact AI capture toute la profondeur des contributions à la recherche ; Un excellent moyen de démontrer l’impact au-delà du nombre de citations et de publications.

  • Enrichissez vos récits d’impact : Élaborez des récits d’impact pertinents, renforcés par l’inclusion des données Pure de votre établissement. Plus vous saisissez de données dans Pure, plus votre histoire d’impact sera forte.

  • Améliorer les possibilités de financement : Utilisez les descriptions pour répondre aux demandes des bailleurs de fonds en matière de preuves d’impact.

  • Créez des moments forts d’impact : Présentez le travail des chercheurs, les projets de recherche ou l’impact ministériel.

Démontrez votre impact au-delà de votre établissement

Pure Impact AI aide à identifier, comprendre et décrire l’impact sociétal de la recherche de votre établissement, en favorisant la responsabilité et la transparence.

Les récits générés automatiquement peuvent être exploités dans :

  • Rapports annuels

  • Évaluations nationales

  • Recrutement

  • Financement

  • Engagement auprès du public, des donateurs et des anciens élèves

Les 7 caractéristiques de la recherche

Pure Impact AI suit l’impact à travers sept caractéristiques de recherche, reflétant la créativité, la collaboration, l’influence et le partage des connaissances dans tous les domaines.

Importance académique : La mesure dans laquelle la recherche fait progresser les connaissances dans son domaine universitaire. Les facteurs comprennent la nature robuste des résultats et leurs contributions à la théorie et à la méthodologie.

Collaboration : Mesure dans laquelle la recherche implique des efforts de coopération entre différentes disciplines, institutions et secteurs, menant à des résultats synergiques.

Engagement : La mesure dans laquelle les intervenants, y compris les chercheurs, les praticiens, les décideurs et le public, participent à la réalisation et à la diffusion de la recherche.

Nouveauté : Le degré d’originalité et d’innovation dans la recherche, par exemple, la nouveauté des idées, des méthodes ou des applications.

Portée : La mesure dans laquelle les résultats de la recherche sont diffusés et consultés par un large public, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur du milieu universitaire.

Transférabilité : La mesure dans laquelle les résultats de la recherche peuvent être appliqués à d’autres contextes, milieux ou populations au-delà de l’étude originale.

Applicabilité : La mesure dans laquelle les résultats de la recherche sont utilisés pour aborder des questions sociétales, y compris leur influence sur l’élaboration des politiques, la mise en œuvre pratique et les résultats sociétaux plus larges.