Citation Management

• Sie erstellen oder bereinigen eine Bibliografie für ein Manuskript, eine Dissertation oder ein Literaturreview und müssen DOIs, PMIDs oder arXiv-IDs in großen Mengen in korrekt formatierte BibTeX-Einträge umwandeln.
• Sie müssen Google Scholar oder PubMed programmgesteuert durchsuchen – einschließlich der Filterung nach Datumsbereich, Publikationstyp oder MeSH-Begriffen – und Ergebnisse direkt nach BibTeX exportieren.
• Sie verfügen über eine bestehende BibTeX-Datei, die vor der Einreichung dedupliziert, formatierungsstandardisiert und auf DOI-Korrektheit überprüft werden muss.
• Sie arbeiten in einem LaTeX-basierten Schreib-Workflow und benötigen validierte, einheitlich formatierte Referenzen, die sich in die Fähigkeiten für Literaturreview oder wissenschaftliches Schreiben integrieren lassen.

• Sie benötigen nur eine einzelne Ad-hoc-Zitation und können diese manuell von der Website eines Verlags schneller abrufen, als einen Workflow einzurichten.
• Ihr Projekt verwendet einen Zitierstil, der nicht auf BibTeX basiert (z. B. reine Fußnotenformate in einigen geisteswissenschaftlichen Zeitschriften) — diese Fertigkeit ist auf BibTeX-Ausgaben ausgerichtet.
• Sie benötigen den Volltext-Abruf oder die PDF-Verwaltung; diese Fertigkeit behandelt nur Metadaten und Referenzen, nicht die Dokumentenspeicherung.

Durchsuchen Sie Google Scholar und PubMed programmatisch mit search_google_scholar.py und search_pubmed.py. Unterstützt erweiterte Operatoren, MeSH-Begriffe, Datumsbereichsfilter, Publikationstyp-Filter, Sortierung nach Zitieranzahl sowie Export nach JSON oder BibTeX.

Konvertieren Sie beliebige Kombinationen aus DOIs, PMIDs, arXiv-IDs oder URLs mithilfe von extract_metadata.py in vollständige Zitationsmetadaten. Zu den Quellen gehören CrossRef (DOIs), PubMed E-Utilities (Biomedizin), arXiv API (Preprints) und DataCite (Datensätze und Software) – allesamt kostenlos und für die meisten Dienste ohne API-Schlüssel nutzbar.

Verwende doi_to_bibtex.py für die schnelle Konvertierung einzelner oder mehrerer DOIs. Akzeptiert eine Liste von DOIs aus einer Datei (eine pro Zeile) und gibt eine direkt verwendbare .bib-Datei aus, mit optionaler Zwischenablage-Unterstützung für einzelne Einträge.

validate_citations.py überprüft die DOI-Auflösung über doi.org und CrossRef, verifiziert erforderliche Felder pro BibTeX-Eintragstyp, erkennt Duplikate und validiert die Syntax. Ein --auto-fix-Flag behebt häufige Probleme automatisch und gibt einen strukturierten JSON-Validierungsbericht aus.

format_bibtex.py standardisiert die Feldreihenfolge, Einrückung, das Format von Autorennamen und die Großschreibung von Titeln; sortiert Einträge nach Schlüssel, Jahr oder Autor und entfernt doppelte Einträge. Erzeugt einheitlich formatierte .bib-Dateien, die für die LaTeX-Kompilierung bereit sind.

Der fünfphasige Workflow – Suche, Metadatenextraktion, BibTeX-Formatierung, Validierung und Schreibintegration – ist vollständig skriptierbar. Jede Phase verfügt über dedizierte Werkzeuge und kann zu einer einzigen Pipeline zusammengeführt werden, die von rohen Suchanfragen bis zu einer validierten final_references.bib reicht.

Durchsuchen Sie Google Scholar und PubMed nach themenrelevanten Arbeiten, extrahieren Sie Metadaten aus den Ergebnissen, fügen Sie spezifische Arbeiten per DOI hinzu, und führen Sie anschließend Deduplizierung, Formatierung und Validierung nacheinander durch, um eine einreichungsfertige .bib-Datei für ein LaTeX-Dokument zu erstellen.

Wenn Sie eine Nur-Text-Datei mit während der Lektüre gesammelten DOIs haben, führen Sie doi_to_bibtex.py --input dois.txt --output references.bib aus, um in Sekundenschnelle eine vollständige BibTeX-Datei zu erstellen – ganz ohne manuelle Eingabe.

Führen Sie eine unübersichtliche, aus mehreren Quellen stammende .bib-Datei zur Standardisierung und Deduplizierung durch format_bibtex.py und anschließend durch validate_citations.py mit --auto-fix, um fehlerhafte DOIs, fehlende Pflichtfelder und Syntaxfehler vor der endgültigen Einreichung zu beheben.

Verwenden Sie search_google_scholar.py mit --sort-by citations, um grundlegende und häufig zitierte Arbeiten zu einem Thema zu finden, und leiten Sie die Ergebnisse dann durch extract_metadata.py, um sofort eine BibTeX-Datei der einflussreichsten Referenzen zu erstellen.