Literature Review

• Condurre una revisione sistematica della letteratura, una scoping review o una meta-analisi per un articolo di ricerca, una tesi o una domanda di finanziamento.
• Sintetizzare lo stato attuale delle conoscenze su un argomento biomedico, scientifico o tecnico attraverso più database e tipologie di pubblicazioni.
• Scrivere la sezione di Literature Review di un manoscritto avendo bisogno di citazioni verificate formattate in stile APA, Nature, Vancouver, Chicago o IEEE.
• Identificare lacune nella ricerca, articoli seminali e direzioni future in un determinato ambito effettuando ricerche contemporaneamente su server di preprint e letteratura peer-reviewed.

• Hai bisogno solo di un rapido riepilogo di base su un argomento, piuttosto che di una ricerca sistematica documentata e riproducibile — potrebbe essere sufficiente una competenza generale di ricerca sul web.
• Il tuo dominio è al di fuori dei campi biomedico, scientifico o tecnico, poiché le integrazioni con database specializzati (PubMed, bioRxiv, arXiv, ecc.) offriranno vantaggi limitati.
• Non hai bisogno della verifica delle citazioni o di un output in PDF e desideri semplicemente note informali su un argomento.

Ricerca su PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv, Semantic Scholar e altri tramite competenze scientifiche integrate (gget, bioservices, datacommons-client). Un'ampia copertura del web accademico è garantita dalla competenza web parallela (parallel-cli search) con filtro per domini accademici, assicurando che nessuna fonte importante venga tralasciata.

Tutte le citazioni vengono verificate per accuratezza tramite scripts/verify_citations.py, che estrae i DOI, li risolve tramite CrossRef e recupera i metadati autorevoli. Supporta più stili di citazione, tra cui APA (7a edizione), Nature, Vancouver, Chicago e IEEE.

Converte le recensioni completate da markdown a PDF formattati in modo professionale tramite scripts/generate_pdf.py, basato su pandoc e XeLaTeX. Le opzioni includono stili di citazione selezionabili, indice dei contenuti e numerazione delle sezioni.

Guida la revisione attraverso Pianificazione e Definizione dell'Ambito, Ricerca Sistematica, Screening e Selezione, Estrazione dei Dati e Valutazione della Qualità, Sintesi Tematica, Verifica delle Citazioni e Generazione del Documento — seguendo le migliori pratiche PRISMA e Cochrane.

scripts/search_databases.py combina i risultati provenienti da tutti i database, rimuove i duplicati tramite DOI o titolo, ordina per numero di citazioni ed esporta i risultati aggregati e ripuliti in formato markdown o JSON per la fase di screening.

Si integra con la funzionalità di schemi scientifici per produrre figure di qualità editoriale, tra cui diagrammi di flusso PRISMA, diagrammi di sintesi tematica e framework concettuali — ottimizzati per daltonici e ad alto contrasto per impostazione predefinita.

Un ricercatore che studia la terapia genica CRISPR per la malattia falciforme utilizza la competenza per effettuare ricerche su PubMed, bioRxiv e Semantic Scholar con termini MeSH e operatori booleani, vagliare centinaia di risultati in base a criteri di inclusione definiti secondo il framework PICO, estrarre i dati, valutare i bias con lo strumento Cochrane Risk of Bias e produrre un PDF conforme alle linee guida PRISMA con citazioni in stile Nature.

Uno studente universitario che scrive una tesi utilizza la funzionalità per condurre una ricerca su più database, organizzare i risultati in modo tematico anziché studio per studio, verificare tutte le citazioni ed esportare un capitolo formattato in markdown e PDF pronto per la consegna — completo di una metodologia di ricerca documentata per garantire la riproducibilità.

Un ricercatore tecnico esamina la letteratura sul machine learning interrogando arXiv (categorie cs.LG, stat.ML), Semantic Scholar e fonti accademiche generali tramite ricerche web parallele, dando priorità agli articoli più citati provenienti da sedi di prestigio (NeurIPS, ICML) e sintetizzando tendenze, benchmark e questioni di ricerca aperte.

Un team che prepara una domanda di finanziamento utilizza la competenza per esaminare rapidamente un'area di ricerca su più database, identificare le opere seminali chiave e le lacune nella ricerca, e generare un documento di sintesi conciso e verificato nelle citazioni, a supporto della sezione di razionale scientifico della proposta.