Key points are not available for this paper at this time.
शैक्षणिक डेटाबेस सहकर्मी-समीक्षित (peer-reviewed) साहित्य की एक विशाल श्रृंखला को होस्ट करके विज्ञान को आगे बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हालांकि, शैक्षणिक डेटाबेस खोज उपकरणों में सामग्री को खोजने और उसका मूल्यांकन करने की अपेक्षाकृत धीमी और काफी हद तक गैर-सहज प्रक्रिया शामिल होती है। इन चुनौतियों से निपटने के लिए, जनवरी 2024 में, Elsevier ने Scopus AI पेश किया, जो एक जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है और प्रॉम्प्ट के आधार पर Scopus में अनुक्रमित (indexed) साक्ष्यों का संश्लेषण करता है। यह अध्ययन एक विशिष्ट केस स्टडी के माध्यम से डॉक्टरेट थीसिस के संदर्भ में Scopus AI (शोध के समय इसके बीटा संस्करण में) की उपयोगिता का आकलन करता है। एक रिलेशनल प्रॉम्प्ट और तीन फॉलो-अप प्रश्नों का उपयोग करके, इस अध्ययन का उद्देश्य सोशल साइंसेज और विशेष रूप से संचार (Communication) के दायरे में विभिन्न विषयों के बीच के अंतर्संबंधों को इंगित करना है, जिसमें प्लेस ब्रांडिंग पर एक केस शामिल है। समेकित परिणाम संदर्भों की एक प्रारंभिक सूची प्रदान करता है, एक व्यापक अवलोकन प्रस्तुत करता है, और प्रत्येक प्रॉम्प्ट द्वारा प्रदान किए गए सारांशों के आधार पर एक मेटा-संश्लेषण उत्पन्न करने की अनुमति देता है। Scopus AI (beta) ऐसी सुविधाएँ प्रस्तुत करता है जो शोधकर्ताओं को प्रभावशाली लेखकों और कार्यों की पहचान करने, प्रासंगिक कीवर्ड खोजने, हालिया साहित्य की समीक्षा करने और संभावित शोध अंतरालों (research gaps) की पहचान करने में सक्षम बनाती हैं। यद्यपि Scopus AI की कुछ सीमाएं हैं, जैसे कि Scopus में अनुक्रमित दस्तावेजों के सार (abstracts) पर निर्भरता, अवधारणाओं का सरलीकरण, या तर्कों के बीच सापेक्ष अलगाव, फिर भी परिणाम शोध प्रक्रियाओं में तेजी लाने में इस उपकरण के महत्व को प्रदर्शित करते हैं, क्योंकि यह किसी दिए गए क्षेत्र में शोध का संश्लेषण करता है, इसकी मुख्य विशेषताओं को मैप करता है और जानकारी की खोज की अनुमति देता है।
Aguilera-Cora et al. (Thu,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: