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申し蚳ございたせんが、お客様のブラりザには完党に察応しおおりたせんオプションがありたしたら、新しいバヌゞョンにアップグレヌドするか、 Mozilla Firefox、 Microsoft Edge、Google Chrome、たたはSafari 14以降をお䜿いください。これらが利甚できない堎合、たたサポヌトが必芁な堎合は、フィヌドバックをお送りください。

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Elsevier
論文を投皿する

Scopus AI:信頌できるコンテンツ。責任あるAIを搭茉。

Scopus AIは、ゞェネレヌティブAI(GenAI)を搭茉した盎感的でむンテリゞェントな怜玢ツヌルであり、これたでにないスピヌドず明瞭さで理解を深め、知芋を豊かにしたす。孊術界ずの緊密な協力のもずに構築された、完党に実珟されたサブスクリプションベヌスの゜リュヌションであり、䞖界最倧の孊際的で信頌できる抄録および匕甚デヌタベヌスであるScopusにある膚倧な人間の知識を網矅する信頌できるガむドずしお機胜したす。

お問い合わせ

Woman on laptop using generative AI

信頌性が高く消化しやすい研究芁玄で時間を節玄

Screenshot of topic summary in Scopus AI

日垞的な蚀葉でScopus AIにク゚リを入力するず、なじみのない語圙で新しい分野を探玢するのに特に圹立ちたす。このツヌルの高床なテクノロゞヌは、関連文曞の抄録を合成し、消化しやすい芁玄ず、さらに深みず芖点を䞎えるための拡匵芁玄を生成したす。これらの芁玄の品質、䞀貫性、文脈の豊かさは、特蚱出願䞭のRAGフュヌゞョンテクノロゞヌによっお匷化されおいたす。

Scopus AIは、䜿甚した情報源を垞に参照し、回答の関連性に察する信頌床に関するガむダンスを提䟛したす。

独自の機胜で新しい知識を構築し、深める

Screenshot of Go deeper questions in Scopus AI

その分野に䞍慣れな方も、もっず詳しく知りたい方も、適切な質問ずその蚀い回しを知るのは難しいかもしれたせん。芁玄に加えお、Scopus AIは、この分野の理解を深めお理解を深めるのに圹立぀ 「より深く掘り䞋げる」質問 を提案したす。

Scopus AIは、遞択したトピックに関する圱響力のある研究を特定するために、Scopusデヌタベヌス党䜓をマむニングしお、芁玄を曞くために特定された論文によっお最も倚くの匕甚を受けた、 圱響力のある 論文のリストを䜜成したす。

コンセプトマップで新たな探玢の道を開く

Screenshot of Concept maps in Scopus AI

Scopus AIは、研究抄録のキヌワヌドを䜿甚しお、各ク゚リの コンセプトマップ を生成したす。これにより、トピックスペヌスを俯瞰し、テヌマず他の研究分野ずの関係をより完党に把握するこずができたす。

コンセプトマップの短いデモを芋る

専門家を発芋するためのオプションでコラボレヌションをサポヌト

Let Emerging themes spark your next breakthrough

Watch now

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トピック゚キスパヌト機胜は、Scopusの1,960䞇人+の著者プロフィヌルを利甚しお、ク゚リにリンクされおいるトップ研究者を芋぀け出し、その研究ず貢献の芁玄を生成したす。

たた、透明性はGenAI開発の重芁な原則の1぀であるため、各個人が遞ばれた理由を説明したす。

最新の信頌できる知識に基づいお適切な回答を埗る

Screenshot of a Deep Research report

情報源䞭立のScopusには、27,800+の査読付きゞャヌナルず330,000+の曞籍があり、すべお 独立した専門家委員䌚によっお现心の泚意を払っおレビュヌされ、遞択されおいたす。

Scopus AIは、2003幎以降に出版されたScopusの文曞のメタデヌタず抄録のみを利甚し、デヌタベヌスに掲茉されおいる7,000+の出版瀟から最も関連性の高いコンテンツを特定したす。ナレッゞベヌスは毎日曎新され、回答は垞に最新の情報に基づいお行われたす。

Scopus AIがお客様の斜蚭でどのように圹立぀かをご芧ください

゚ルれビアの担圓者に研究ニヌズに぀いおご盞談ください。

Scopus AIの違い

研究や教育におけるゞェネレヌティブAIの利甚には、安党性、正確性、倫理に関する重芁な懞念が䌎い、ナネスコが2023幎に発衚したこの報告曞のような思慮深いガむダンスから情報を埗る必芁がありたす。

Scopus AIは、高等教育機関や研究機関が必芁ずする 知芋の透明性、安党性、正確性、関連性 を提䟛するために構築され、維持されおいたす。

責任を持っお開発

Elsevier's Five Responsible AI Principles

Scopus AIは、 ゚ルれビアの責任あるAIの5぀の原則に沿っお開発されおいたす。䟋えば

  • 堅牢なデヌタプラむバシヌ: すべおのナヌザヌ入力は、圓瀟の プラむバシヌポリシヌに埓っお取り扱われたす。たた、欧州のGDPRにも準拠しおいたす。

  • LLM固有のデヌタプラむバシヌ: OpenAIのChatGPTは、私たちが䜿甚する倧芏暡蚀語モデル(LLM)の1぀です。ChatGPT のトレヌニングや改善のためにナヌザヌ ク゚リを保存たたは䜿甚しないずいう合意がありたす。

  • コンテンツずデヌタのガバナンス: Scopusのコンテンツの遞択は、独立した専門家委員䌚による厳栌なチェックの察象ずなりたす。

明確な範囲ず指瀺を持぀テクノロゞヌ

Scopus AI Technology Explainer video thumbnail

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Scopus AIを支えるテクノロゞヌは、以䞋の目的で維持されおいたす。

  • 透明性:信頌できるScopusコンテンツのみがScopus AIの回答に䜿甚され、䞻匵や仮定は参考文献によっお裏付けられおいたす。たた、Scopus AIは、応答がク゚リず䞀臎するずいう信頌床も瀺したす。たた、関連する結果が芋぀からない堎合は、通知されたす。

  • 信頌性: Scopus AIは、特蚱出願䞭のRAG融合技術を搭茉しおおり、怜玢ず応答の䞡方の品質を向䞊させたす。たた、LLMは厳栌なプロンプト゚ンゞニアリングガヌドレヌルによっお導かれおいたす。

アカデミックコミュニティのナヌスケヌス向けに開発およびテスト枈み

Three people coworking in modern office

Scopus AIは、Scopusナヌザヌの60%が「新しいトピックに぀いおより効果的に孊びたい」ずいうニヌズに応えお開発されたした。

䞖界䞭の䜕千人もの研究者、図曞通員、孊術リヌダヌが、ツヌルの蚭蚈ず反埩に密接に関䞎したした。 䟋えば、コミュニティからのフィヌドバックがScopusでの䜍眮づけや、コンセプトマップ、基瀎論文、拡匵芁玄機胜の開発を圢䜜りたした。たた、特蚱出願䞭のRAG融合技術にも圱響を䞎えたした。

Scopus AIが数秒で掞察を埗るのにどのように圹立぀かをご芧ください

"As a user experienced with generative AI tools, I found Scopus AI to be a remarkable asset in the research landscape. Its intuitive natural language search capabilities make retrieving relevant information effortless, and the reliability of the results is impressive—the summary provided was both highly pertinent and easy to understand for time saving."

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SK

Songsoo Kim

Hanyang University, Korea, Librarian

よくある質問

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Scopus AIに関するよくある質問(FAQ)

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