Literature Review

• Проведение систематического обзора литературы, обзора охвата или метаанализа для научной статьи, диссертации или заявки на грант.
• Синтез современного состояния знаний по биомедицинской, научной или технической теме в нескольких базах данных и типах публикаций.
• Написание раздела обзора литературы рукописи с использованием проверенных цитат, оформленных в стиле APA, Nature, Vancouver, Chicago или IEEE.
• Выявление пробелов в исследованиях, основополагающих работ и перспективных направлений в определённой области путём одновременного поиска на серверах препринтов и в рецензируемой литературе.

• Вам нужен лишь краткий обзор темы, а не задокументированный и воспроизводимый систематический поиск — в таком случае может быть достаточно обычного поиска в интернете.
• Ваша область находится за пределами биомедицинских, научных или технических сфер, поскольку специализированные интеграции с базами данных (PubMed, bioRxiv, arXiv и др.) принесут ограниченную пользу.
• Вам не нужна проверка цитат или вывод в формате PDF, и вы просто хотите получить неформальные заметки по теме.

Поиск осуществляется по PubMed, bioRxiv, medRxiv, arXiv, Semantic Scholar и другим источникам с помощью интегрированных научных инструментов (gget, bioservices, datacommons-client). Широкий охват академического веб-пространства обеспечивается инструментом параллельного поиска (parallel-cli search) с фильтрацией по научным доменам, что гарантирует отсутствие пропущенных ключевых источников.

Все цитаты проверяются на точность с помощью scripts/verify_citations.py, который извлекает DOI, разрешает их через CrossRef и получает авторитетные метаданные. Поддерживаются несколько стилей цитирования, включая APA (7-е издание), Nature, Vancouver, Chicago и IEEE.

Преобразует готовые обзоры из markdown в профессионально оформленные PDF-файлы с помощью scripts/generate_pdf.py на основе pandoc и XeLaTeX. Доступные параметры включают выбор стиля цитирования, оглавление и нумерацию разделов.

Направляет обзор через этапы планирования и определения границ, систематического поиска, скрининга и отбора, извлечения данных и оценки качества, тематического синтеза, верификации цитат и создания документа — в соответствии с передовыми практиками PRISMA и Cochrane.

scripts/search_databases.py объединяет результаты из всех баз данных, удаляет дубликаты по DOI или названию, ранжирует по количеству цитирований и экспортирует чистые агрегированные результаты в формате markdown или JSON для последующего скрининга.

Интегрируется с навыком создания научных схем для формирования иллюстраций публикационного качества, включая диаграммы потоков PRISMA, диаграммы тематического синтеза и концептуальные фреймворки — по умолчанию адаптированы для людей с нарушением цветовосприятия и выполнены в высококонтрастном стиле.

Исследователь, изучающий CRISPR-генную терапию серповидно-клеточной анемии, использует навык для поиска в PubMed, bioRxiv и Semantic Scholar с помощью терминов MeSH и булевых операторов, отбора сотен результатов по критериям включения, определённым в рамках PICO, извлечения данных, оценки риска смещения с помощью инструмента Cochrane Risk of Bias, а также создания PDF-документа, соответствующего стандарту PRISMA, с цитированием в стиле Nature.

Аспирант, пишущий дипломную работу, использует этот инструмент для проведения поиска по нескольким базам данных, тематической организации результатов (а не поисследовательно), проверки всех цитат и экспорта готовой главы в формате markdown и PDF для подачи — включая задокументированную методологию поиска для воспроизводимости результатов.

Технический исследователь проводит обзор литературы по машинному обучению, выполняя запросы на arXiv (категории cs.LG, stat.ML), Semantic Scholar и общих академических источниках через parallel-web, уделяя приоритетное внимание высокоцитируемым работам из ведущих площадок (NeurIPS, ICML) и синтезируя тенденции, бенчмарки и открытые исследовательские вопросы.

Команда, готовящая грантовую заявку, использует навык для быстрого изучения области исследований по нескольким базам данных, выявления ключевых основополагающих работ и пробелов в исследованиях, а также для создания краткого сводного документа с верифицированными цитатами, который служит обоснованием научной части предложения.