SciArticle

⚙️ Технические работы на scid.ai Платформа будет временно недоступна в связи с проведением обновления. Мы работаем над улучшением сервиса и скоро вернемся с новыми возможностями 🚀 scid.ai

🔬 Дайджесты статей по вашей теме исследования Теперь в scid.ai вы можете получать еженедельные дайджесты с хайлайтами научных статей по выбранным исследовательским темам. 🔹 Подборка формируется по вашим персонализированным темам 🔹 Темы можно выбрать в настройках профиля 🔹 Или прямо на страницах статей во время исследования Так вы сможете отслеживать только те публикации, которые действительно относятся к вашей области интересов. 🔗 Настроить дайджесты: https://scid.ai/profile?tab=digests scid.ai

🔬 ИИ ассистент в почте Теперь платформа помогает не только находить статьи, но и решать исследовательские задачи прямо через email. Достаточно отправить текстовый запрос на ai@scid.ai— и вы сможете получить результат без входа в платформу. Что умеет ИИ в почте? 📚 Обзоры литературы Глубокий анализ 30+ научных источников с цитатами и структурированной подачей материала. Это помогает быстрее погружаться в тему и собирать базу для собственных исследований. 💻 Программный код ИИ в почте может подготовить макросы для работы с таблицами, HTML-дашборды, аналитику, презентации и код для малой автоматизации. Полезно, когда нужно не только изучить литературу, но и сразу перейти к практической работе с данными. 🌍 Адаптивный перевод Автоматический перевод и локализация материалов на ваш предпочитаемый язык. Это упрощает работу с международными публикациями и делает научную информацию доступнее. 🔗 Подробнее об ИИ в почте: ссылка scid.ai

⚙️ Технические работы на scid.ai Платформа будет временно недоступна в связи с проведением обновления. Мы работаем над улучшением сервиса и скоро вернемся с новыми возможностями 🚀 scid.ai

Хотим порекомендовать канал для всех интересующихся биологией — Liza Loves Biology! Его автор, молекулярный и клеточный биолог, научный журналист Елизавета Минина собирает последние новости из мира наук о жизни, публикует интересные истории и факты из биологии и смежных наук. Например, знаете ли вы, что: 🔸 Лошади чувствуют запах людей, испытывающих страх; 🔸 Аксолотли умеют отращивать полностью функциональный тимус с нуля; 🔸 Куколки и гусеницы некоторых бабочек могут издавать звуки, похожие на шипение; 🔸 У некоторых архей генетический код включает только два стоп-кодона, а третий стоп-кодон кодирует аминокислоту пирролизин; 🔸 Крайне низкая частота рака у гренландского кита обусловлена очень эффективной системой репарации повреждений в ДНК. Подписывайтесь и оставайтесь в курсе всего самого интересного из наук о жизни!

Обновление графа цитирований 📊 Расширяем возможности анализа научных связей — граф цитирований стал еще более информативным. 🧠 Кластеры в графе цитирований 🔹 Теперь в графе цитирований формируются тематические кластеры («пучки»), отражающие группы взаимосвязанных исследований 🔹 Это позволяет быстрее выявлять ключевые направления внутри области 🔗 Консолидация крупных кластеров 🔹 Если пучок становится слишком большим, он автоматически агрегируется в отдельный кластер 🔹 Это улучшает читаемость и упрощает навигацию по графу ⚙️ Технические работы 🔹 Сегодня с 17:00 до 19:00 сервис будет временно недоступен 🔹 Проводим обновление инфраструктуры для поддержки новых возможностей Делаем анализ научных связей более структурированным. scid.ai

📝 Обзоры из кластеров исследований Теперь формирование литературного обзора становится управляемым и селективным процессом на уровне кластеров. Делимся, как это работает 👇 🔍 Поиск → структура знаний 🔹 Пользователь формирует запрос с возможностью настроить фильтры поиска 🔹 Результаты автоматически группируются в кластеры (пучки) по темам, ключевым словам, годам и организациям 🔹 Формируется структурированное представление исследовательского поля, а не просто список статей 🧠 Кластеризация как инструмент анализа 🔹 Каждый кластер отражает отдельное направление или подзадачу внутри темы 🔹 Граф позволяет быстро выявить исследовательские тренды и взаимосвязи 🔹 Навигация по пучкам заменяет ручной отбор статей 🎯 Селективная сборка обзора 🔹 Пользователь может выбрать конкретные кластеры (пучки), представляющие интерес 🔹 Исключаются нерелевантные направления и шум 🔹 Формируется выборка источников, строго соответствующая исследовательскому фокусу 📄 Генерация обзора по выбранным источникам 🔹 Обзор строится только на основе выбранных кластеров 🔹 Сохраняется логическая структура и связность материала 🔹 Все утверждения подкреплены источниками из выбранной выборки 🔹 Пользователь управляет входными данными для генерации 🔹 Повышается прозрачность и воспроизводимость обзоров 🔜 Что это дает исследователю? 🔹 Сокращение времени на систематический обзор 🔹 Точная фокусировка на нужных направлениях Делаем научную аналитику управляемой, точной и масштабируемой. scid.ai

🚀 Новый уровень работы с научной литературой в SCID.AI От поиска статей к полноценному анализу и обзору — в одном интерфейсе: запрос → граф → статьи → аналитика → обзор 🌐 Умный текстовый поиск 🔹 Добавлены текстовые запросы на естественном языке — поддержка русского и английского 🔹 Поиск работает через семантический анализ, находя релевантные исследования вне зависимости от языка запроса 📊 Граф результатов и кластеризация 🔹 Результаты поиска визуализируются в виде графа с «пучками» (кластерами) 🔹 Кластеры формируются по фильтрам: год, организация, тема, ключевые слова 🔹 Между статьями связи показывают цитирования 🧭 Интерактивная навигация по кластерам и статьям 🔹 При наведении на узел в графе — автоматическая прокрутка к статье с описанием 🔹 Быстрый переход от визуализации к содержанию исследования 🔗 Глубокий анализ статьи 🔹 Клик по узлу открывает статью в новом окне 🔹 Доступны: граф цитирований, ключевые выводы, объект и предмет исследования 🔹 Возможность скачать статью или запросить её у автора (если доступен email) 🧠 ИИ-обзоры литературы 🔹 Генерация обзоров как по всему результату поиска, так и по выбранному кластеру ключевых слов 🔹 Структурированные тексты с кликабельными цитатами и списком литературы scid.ai

⚙️ Технические работы на SCID.AI Платформа будет временно недоступна в связи с проведением обновления. Мы работаем над улучшением сервиса и скоро вернемся с новыми возможностями 🚀 scid.ai

🔬 Большое обновление SCID: новый уровень поиска исследований Обновление объединяет ключевые инструменты поиска и анализа научной литературы в единую исследовательскую систему — от статьи к готовому обзору. Делимся деталями 👇 🧠 Единый сценарий исследования - Умный текстовый поиск, графы исследований и ИИ-обзоры теперь работают как связанная система - От запроса на естественном языке → к релевантным статьям → к структурированному обзору с источниками 🔎 Расширено: умный поиск - Поиск на естественном языке - Повышенная релевантность выдачи - Мгновенный переход к связанным исследованиям по году, организации, теме и ключевому слову в виде графа 🆕 Новое: ИИ-обзоры литературы - Генерация структурированных обзоров прямо из поиска - Кликабельные цитаты и быстрый переход к источникам - Сокращение времени от поиска к аналитике ⚙️ Улучшено: графы исследований - Кластеры по темам, ключевым словам, годам и организациям - Интерактивная навигация по научным трендам - Глубокий анализ связей в массивах публикаций Делаем поиск научных знаний быстрее, глубже и осмысленнее. scid.ai

🔬 SciArticle: Мы теперь в MAX С учетом текущих ограничений и нестабильности работы Telegram, мы расширяем наше присутствие, чтобы вы всегда оставались на связи с SciArticle. 📡 Telegram все чаще сталкивается с блокировками, что отражается на стабильности работы бота и скорости доступа к контенту. Подписывайтесь по ссылке, чтобы получать обновления, независимо от ограничений платформ. Будем постепенно развивать присутствие в MAX и добавлять новые форматы взаимодействия. scid.ai

🔬 SCID.AI — новая функция доступа к статьям Теперь, если статья недоступна для скачивания, вы можете запросить её напрямую у автора. ✉️ Request from Author 🔹 Если у автора в ORCID указан email, на странице статьи появляется кнопка Запросить у автора. 🔹 SCID автоматически формирует письмо с DOI статьи — его можно отправить автору в один клик. 🔹 Автор может поделиться материалами исследования. ⚙️ Функция работает через mailto и требует почтового клиента. Если он не установлен, можно подключить Gmail через расширение. SCID.AI — делаем научные знания доступнее. 🔎

Апдейт по стабильности сервиса @scisourcebot После релиза обновления мы столкнулись с неожиданно высоким количеством запросов к сервису. Нагрузка оказалась значительно выше прогнозируемой, из-за чего часть функций временно работала нестабильно. 🔧 Мы оперативно провели диагностику и устранили узкие места в инфраструктуре. ⚙️ Оптимизировали обработку запросов и перераспределили нагрузку между сервисами. 🚀 Усилили масштабируемость системы, чтобы подобные пики трафика обрабатывались без сбоев. Сейчас платформа работает стабильно, все функции доступны в штатном режиме. 🙏 Приносим извинения за доставленные неудобства! scid.ai

📚 Обзоры и подборки статей в @scisourcebot Добавили две полезные функции для поиска научных материалов и быстрого ознакомления с темой. 📖 Обзор литературы — команда review Бот сделает краткий обзор научной литературы по теме. Как использовать: • можно просто отправить тему в личный чат бота — он автоматически сделает обзор • /review → отправьте тему следующим сообщением • /review <тема> → обзор появится сразу 🔎 Подборка статей с PDF — команда search Бот подберёт релевантные научные статьи и прикрепит PDF. Как использовать: • /search → отправьте тему следующим сообщением • /search <тема> → получите подборку сразу Попробуйте новые функции и находите научные материалы быстрее 🚀 scid.ai

Давненько мы не разглядывали инструменты для исследователей, а между прочим, они все совершенствуются. Вот, например, @SciArticleChannel запустили новый продукт SCID.AI - платформу для поиска научной информации. Канал насыщен полезной информацией о науке: https://t.me/SciArticleChannel/338 Я протестировала на примере своей публикации (в соавторстве), любую научную статью в сервисе можно легко открыть по DOI : scid.ai/{doi}. Мой пример: scid.ai/10.25281/2072-3156-2019-16-6-640-651 Искусственный интеллект пересказал реферат сначала по-английский, потом перевел на русский (это не копипаст, а пересказ), выявил объект и предмет исследования (довольно точно), определил на свой вкус область исследования, и нарисовал связи между цитируемыми и цитирующими статьями - и вот это последнее - самое полезное, хотя и далеко не полное. РИНЦ показывает для этой статьи 19 цитирований, сервис нашел 6, но скорее всего, остальных нет в CrossRef ❤️ С удовольствием позалипала, увидела неожиданные для себя цитирования. Думаю, у сервиса есть перспективы, учитывая, что качественные аналоги не доступны с российских адресов. 🥰📚📖🖊️ в TG и 🚹 в MAX, теперь еще и в ВК.

SCID.AI — платформа поиска научной информации 🔎🧠 Один клик — и вы уже внутри статьи, её контекста и научной дискуссии. 🔗 Alias для DOI: открывайте публикацию напрямую через scid.ai/{doi} — без лишних переходов. Например: `scid.ai/10.1016/S0021-9258(19)52451-6` 🤖 ИИ для анализа статей: быстро считывайте смысл без “пролистывания PDF”: название, аннотация, объект/предмет исследования, ключевые слова, ключевые выводы. 🕸️ Граф цитирований: видите, кто на кого ссылается, и как идея развивается во времени. Каждый узел — статья с названием и DOI: клик → переход на новую страницу с таким же контекстом. 📥 Скачивание статей: если публикация в Open Access — скачайте файл сразу со страницы. 👥 241 научное сообщество: по всем областям науки — публикуйте свои результаты, обсуждайте статьи и находите коллег по теме. 🌍 Все статьи на русском: все страницы доступны на русском и английском. 🚀 SCID.AI — когда нужно не просто найти статью, а понять её место в науке и быстро перейти к следующей.

SciArticle: Итоги участия в Yandex AI Startup Lab Недавно мы приняли участие в буткемпе Yandex AI Startup Lab. Делимся ключевыми впечатлениями. 🧠 Технологический трек Глубоко познакомились с AI- и ML-стеком Яндекса, включая прикладные сценарии для масштабируемых продуктов. 🧩 Экспертные консультации Обсудили архитектурные решения, продуктовую логику и пути интеграции с экосистемой Яндекса. 🎤 Питч-сессии Презентовали проект перед C-level жюри Яндекса — ценный фидбек с фокусом на продуктовую ценность и масштабирование 🌐 Экосистема проектов Познакомились с другими стартапами: от решений для Яндекс Go до AI-инструментов для внутренних продуктов компании 📡 Неожиданный бонус Незапланировано попали на стрим Алексея Пчелкина (~1,7k зрителей): в прямом эфире рассказали, чем занимаемся, как работаем с научными данными, и какую ценность можем дать бизнесу. Продолжаем двигаться в сторону прикладного AI для исследователей. Спасибо команде Yandex AI Startup Lab за сильный формат и содержательные дискуссии. @SciArticleChannel

😍 Уважаемые коллеги, добрый день. Многие завершают год статистикой из ТГстат, и мы не будем исключением. Однако мы хотим отчитаться об одном важном проекте, который длился ровно год. Он потребовал колоссальных усилий, времени и средств. От имени экспертов и друзей ННАДМ представляем вам альтернативную платформу — CLINICALSTUDY.RU. Этот ресурс — русскоязычный реестр проспективных клинических исследований, который позволяет: ✅ Получить уникальный номер исследования для публикации в рецензируемых журналах. ✅ Создать неизменяемый цифровой след всех этапов работы, что гарантирует максимальную прозрачность и предотвращает манипуляции с данными. Зачем это нужно? Регистрация протокола до начала сбора данных — это ключевой инструмент борьбы с публикационным смещением. Он обеспечивает честность научного процесса, повышает доверие к результатам и является обязательным требованием ведущих медицинских журналов. Подробнее мы писали об этом в наших предыдущих постах (Пост 1 и Пост 2). Наш вклад в медицинское сообщество Реестр создан исключительно силами и средствами ННАДМ, без внешнего финансирования (в гранте было отказано по формальным причинам). Мы верим, что этот инструмент поможет исследователям соблюдать принципы открытой науки, а пациентам — получать доступ к достоверным данным. Благодарности Отдельное спасибо нашим коллегам и экспертам, без которых этот проект был бы невозможен: ➢ Навасардян Артур Рубенович ➢ Макарова Дарья Дмитриевна ➢ Мареев Юрий Вячеславович ➢ Бурлов Никита Николаевич ➢ Ляпина Ирина Николаевна ➢ Лобастов Кирилл Викторович ➢ Майорова Елена Максимовна ➢ Сытьков Валентин Вячеславович Студентам ФГБОУ ВО «МГУТУ им. К.Г. Разумовского» Дмитриеву Ивану Николаевичу и Юркову Рэму Павловичу, которые проходили практику в этом году у нас, за неоценимый вклад в разработку сайта. Номер патента: RU 2025683190. ⚠️ Будем благодарны за максимальное распространение этого инструмента — вместе мы можем сделать медицинскую науку более прозрачной и достоверной! С мануалом по работе с реестром вы можете ознакомиться здесь. #clinicalstudy_ru 👨‍🏫 Читайте. Думайте. Делитесь. Создавайте. ТГ канал | Чат| Рубрикатор |Сайт | Группа ВК | Ютуб | Контакты| Clinicalstudy.ru

⚠️Технические работы 🕖 С 18.01 до 20.01 могут быть проблемы с работой сервиса @scisourcebot. Приносим извинения за неудобства.