PRISMA 2020 als Rahmen für transparente Suche, Screening und Berichterstattung.
Trust
Methodik und Vertrauen
AutoSearch ist als Forschungsassistent gedacht, nicht als Autorität. Jede Antwort soll auf prüfbare Quellen zurückführbar bleiben.
Standards wissenschaftlicher Recherche
COPE-orientierte Publikationsethik: Provenienz, Konflikte und korrekturfähige Formulierungen.
DOI- und ORCID-Signale verbinden Paper, Autorinnen und persistente wissenschaftliche Datensätze.
OpenAlex, Crossref und OpenCitations werden als Quellengraphen genutzt, wo Abdeckung vorhanden ist.
Die Indexierung in Scopus und Web of Science wird über die ISSN mit einem lokalen Register abgeglichen; die Herkunft jedes Badges wird deklariert, Quartile bleiben bewusst ausgeschlossen.
5-Stufen-Workflow: Ingest -> Index -> Retrieve + Synthesize -> Verify -> Cite
Dateien, URLs und Fragen mit Metadaten und Sicherheitschecks aufnehmen.
Extrahierten Text und bibliografische Signale für Retrieval indexieren.
Relevante Passagen abrufen, vorsichtig synthetisieren und Evidenz von Inferenz trennen.
Jede DOI gegen Crossref prüfen, erfundene Referenzen entfernen und die Zeitschriften-Indexierung gegen das ISSN-Register abgleichen.
Quellen mit IDs und exportfähigen Referenzen zitieren.
Bias-Klausel
KI kann Quellen übersehen, sichtbare Literatur übergewichten oder falsch zusammenfassen. Nutzen Sie AutoSearch zur Beschleunigung und prüfen Sie danach Quellen, Methoden und Zitate.
Beispieldossier
Beispieldossier öffnenGebaut für verantwortungsvolle Evidenzsynthese
Wir verifizieren jeden in echten AutoSearch-Deliverables zitierten DOI erneut gegen Crossref / doi.org — mit einem unabhängigen, wiederholbaren Harness (scripts/benchmark_citations.py). Die Ergebnisse werden wie gemessen publiziert, Fehlschläge eingeschlossen.
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