Literature Review

• Durchführung einer systematischen Literature Review, Scoping Review oder Meta-Analyse für eine Forschungsarbeit, Dissertation oder Förderantrag.
• Synthese des aktuellen Wissensstands zu einem biomedizinischen, wissenschaftlichen oder technischen Thema über mehrere Datenbanken und Publikationstypen hinweg.
• Verfassen des Literature Review-Abschnitts eines Manuskripts mit Bedarf an verifizierten Zitaten im APA-, Nature-, Vancouver-, Chicago- oder IEEE-Stil.
• Identifizierung von Forschungslücken, grundlegenden Arbeiten und zukünftigen Entwicklungsrichtungen in einem Fachgebiet durch gleichzeitige Suche in Preprint-Servern und begutachteter Fachliteratur.

• Sie benötigen lediglich eine kurze Hintergrundzusammenfassung zu einem Thema und keine dokumentierte, reproduzierbare systematische Suche – eine allgemeine Websuchfunktion kann ausreichen.
• Ihr Fachgebiet liegt außerhalb der biomedizinischen, wissenschaftlichen oder technischen Bereiche, da die spezialisierten Datenbankintegrationen (PubMed, bioRxiv, arXiv usw.) nur begrenzten Nutzen bieten.
• Sie benötigen keine Zitatverifizierung oder PDF-Ausgabe und möchten lediglich informelle Notizen zu einem Thema erstellen.

Durchsucht PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv, Semantic Scholar und weitere Quellen über integrierte wissenschaftliche Tools (gget, bioservices, datacommons-client). Eine breite akademische Web-Abdeckung wird durch den Parallel-Web-Skill (parallel-cli search) mit Filterung nach wissenschaftlichen Domains gewährleistet, sodass keine wichtige Quelle übersehen wird.

Alle Zitate werden mithilfe von scripts/verify_citations.py auf Richtigkeit überprüft. Das Skript extrahiert DOIs, löst diese über CrossRef auf und ruft maßgebliche Metadaten ab. Es unterstützt mehrere Zitierstile, darunter APA (7. Auflage), Nature, Vancouver, Chicago und IEEE.

Konvertiert abgeschlossene Reviews von Markdown in professionell formatierte PDFs über scripts/generate_pdf.py, unterstützt durch pandoc und XeLaTeX. Zu den Optionen gehören wählbare Zitierstile, Inhaltsverzeichnis und Abschnittsnummerierung.

Führt die Überprüfung durch die Phasen Planung & Abgrenzung, Systematische Suche, Sichtung & Auswahl, Datenextraktion & Qualitätsbewertung, Thematische Synthese, Zitationsverifizierung und Dokumentenerstellung – gemäß den Best Practices von PRISMA und Cochrane.

scripts/search_databases.py kombiniert Ergebnisse aus allen Datenbanken, entfernt Duplikate anhand von DOI oder Titel, sortiert nach Zitationsanzahl und exportiert bereinigte, aggregierte Ergebnisse im Markdown- oder JSON-Format zur weiteren Sichtung.

Integriert sich in die scientific-schematics-Funktion, um publikationsreife Abbildungen zu erstellen, darunter PRISMA-Flussdiagramme, thematische Synthesediagramme und konzeptionelle Rahmenwerke – standardmäßig farbenblindfreundlich und kontrastreich.

Ein Forscher, der die CRISPR-Gentherapie bei Sichelzellenkrankheit untersucht, nutzt die Fähigkeit, um PubMed, bioRxiv und Semantic Scholar mit MeSH-Begriffen und Booleschen Operatoren zu durchsuchen, Hunderte von Ergebnissen anhand PICO-definierter Einschlusskriterien zu sichten, Daten zu extrahieren, Verzerrungen mit dem Cochrane Risk of Bias-Tool zu bewerten und ein PRISMA-konformes PDF mit Zitierungen im Nature-Stil zu erstellen.

Ein Doktorand, der eine Abschlussarbeit schreibt, nutzt die Fähigkeit, eine Mehrfachdatenbanksuche durchzuführen, Ergebnisse thematisch statt studie-für-studie zu organisieren, alle Zitierungen zu überprüfen und ein formatiertes Markdown- und PDF-Kapitel exportfertig für die Einreichung zu erstellen – komplett mit einer dokumentierten Suchmethodik für die Reproduzierbarkeit.

Ein technischer Forscher durchsucht die maschinelle Lernliteratur, indem er arXiv (Kategorien cs.LG, stat.ML), Semantic Scholar und allgemeine akademische Quellen über paralleles Web-Browsing abfragt, dabei hochzitierte Arbeiten aus führenden Konferenzen (NeurIPS, ICML) priorisiert und Trends, Benchmarks sowie offene Forschungsfragen zusammenführt.

Ein Team, das einen Förderantrag vorbereitet, nutzt die Fähigkeit, um einen Forschungsbereich schnell über mehrere Datenbanken hinweg zu erschließen, wichtige grundlegende Werke und Forschungslücken zu identifizieren und ein prägnantes, zitatgeprüftes Zusammenfassungsdokument zu erstellen, das den wissenschaftlichen Begründungsabschnitt des Antrags unterstützt.