Hem Semantic Scholar hem de Google Scholar ücretsiz akademik arama motorlarıdır. Google Scholar en büyüğüdür; dergileri, kitapları, tezleri, ön yayınları ve gri literatürü indeksler ve atıf sayıları, akademik etkiyi ölçmek için fiili standarttır. Allen Yapay Zeka Enstitüsü tarafından geliştirilen Semantic Scholar, yapay zeka tarafından oluşturulan TLDR özetleri, atıf bağlamı (atıfta bulunan bir makalenin bir iddiayı destekleyip desteklemediği veya bahsedip bahsetmediği) ve genel arama kullanıcılarından ziyade araştırmacılar için özel olarak tasarlanmış yapılandırılmış semantik arama ile 220 milyondan fazla makaleyi indeksler. Aralarından seçim yapmak veya bunları birlikte kullanmak, araştırma iş akışınızın belirli bir anında hangi sorunu çözmeye çalıştığınıza bağlıdır.
Google Scholar'ın Daha İyi Yaptığı Şeyler
Google Scholar'ın temel avantajı genişlik ve aşinalıktır. Akademik yayınları diğer tüm rakiplerinden daha geniş bir şekilde indeksler: sadece dergi makaleleri değil, aynı zamanda kitap bölümleri, tezler, doktora tezleri, mahkeme belgeleri, patentler ve Semantic Scholar'ın daha düzenlenmiş külliyatının dışlayabileceği gri literatür. Beşeri bilimler, hukuk, eğitim veya gri literatürün önemli olduğu herhangi bir alandaki araştırmacılar için - veya ilgili çalışmanın önemli bir kısmının dergi makaleleri yerine kitap biçiminde olduğu alanlarda - Google Scholar'ın kapsamı rakipsizdir.
Google Scholar'ın atıf sayıları, çoğu disiplinde bir makalenin etkisini anlamak için pratik standarttır. H-indeks hesaplaması, bir alandaki temel makalelerin belirlenmesi ve belirli bir çalışmanın ne kadar yaygın alıntılandığının değerlendirilmesi, bilinen sınırlamalarına (yayıncıdan etkilenen indeksleme, tutarsız tekilleştirme) bakılmaksızın pratikte Scholar'ın atıf sayılarına dayanır. Hedef bir makaleyi alıntılayan her indekslenmiş makaleyi gösteren "Alıntı Yapanlar" işlevi, ücretsiz olarak mevcut en kapsamlı kamusal atıf takibi olmaya devam etmektedir.
Google Scholar ayrıca üniversite kütüphanesi kimlik doğrulamasıyla (çözümleyici bağlantıları aracılığıyla) doğrudan entegre olur ve bu da kurumsal abonelikler aracılığıyla tam metin makalelere erişmesi gereken araştırmacılar için varsayılan başlangıç noktası olmasını sağlar. Semantic Scholar, mevcut olduğunda açık erişimli PDF'lere bağlantı verir ancak aynı kurumsal erişim entegrasyonuna sahip değildir.
Google Scholar'ı şu durumlarda kullanın: Gri literatür ve kitaplar dahil olmak üzere geniş kapsamlı bir kapsama ihtiyacınız varsa; etki değerlendirmesi için atıf sayılarına ihtiyacınız varsa; dergi dışı literatürün önemli olduğu beşeri bilimler veya hukuk alanlarında arama yapıyorsanız; tam metin almak için kurumsal erişim entegrasyonuna ihtiyacınız varsa.
Semantic Scholar Neleri Daha İyi Yapıyor?
Semantic Scholar'ın temel avantajı, ham arama kapsamından ziyade makalelerin yapılandırılmış yapay zeka analizidir. Dizine eklenen her makale, özet ve tam metinden türetilen, makalenin temel katkısının tek cümlelik yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir özeti olan bir TLDR içerir. Bir literatür taraması sırasında çok sayıda makaleyi taramak için, TLDR'ları okumak, özetleri okumaktan önemli ölçüde daha hızlıdır: bir araştırmacı, 15 özeti dikkatlice okumak için gereken sürede 50 makaledeki alaka düzeyini değerlendirebilir.
Semantic Scholar'ın atıf bağlamı, Google Scholar'da eşdeğeri olmayan bir özelliktir. Semantic Scholar, bir çalışmaya kaç makalenin atıfta bulunduğunu saymak yerine, her atıfı niyetine göre sınıflandırır; metodolojik arka plan sağlayan atıfları, doğrudan analizin konusu olan atıfları ve atıfta bulunan makalenin, atıfta bulunulan çalışmanın iddialarını özel olarak desteklediğini veya bunlarla çeliştiğini belirttiği atıfları ayırt eder. Bu, araştırmacıların bir makalenin merkezi iddialarının alan tarafından desteklenip desteklenmediğini, sorgulanıp sorgulanmadığını veya sadece referans alınıp alınmadığını hızlı bir şekilde belirlemesini sağlar; bu da belirli bir bulgu etrafındaki gerçek bilimsel fikir birliğini değerlendirirken önemlidir.
Semantic Scholar'daki anlamsal arama modeli, yalnızca anahtar kelimeleri eşleştirmek yerine araştırma kavramlarını anlar. "CRISPR hedef dışı etki mekanizmaları" araması, yalnızca özetinde tüm bu kelimeleri içeren makaleleri değil, bu özel mekanizma sorusunu ele alan makaleleri döndürür. Birden fazla kavrama sahip karmaşık araştırma sorguları için, anlamsal arama, Google Scholar'ın anahtar kelime modelinden daha az sorgu iyileştirmesiyle daha alakalı sonuçlar üretir.
Semantic Scholar'ın API'si ücretsiz ve iyi belgelenmiştir, bu da onu hesaplamalı literatür analizi araçları, atıf ağı analizi ve sistematik inceleme boru hatları oluşturan araştırmacılar için standart veri kaynağı haline getirir.
Semantic Scholar'ı şu durumlarda kullanın: Hızlı tarama için TLDR özetlerine ihtiyacınız varsa; atıf bağlamı (destek/karşıtlık sınıflandırmaları) istiyorsanız; anlamsal kavram araması yapıyorsanız; hesaplamalı bir literatür analizi aracı oluşturuyorsanız.
Kapsam ve Veritabanı Farklılıkları
Google Scholar, "çoğu hakemli dergiyi" ve geniş bir yelpazede hakemli olmayan akademik materyali dizinlediğini iddia ediyor ancak kesin kapsam rakamlarını yayınlamıyor. Bağımsız analizler, metodolojiye bağlı olarak geniş bir varyansla 160-390 milyon belge tahmin ediyor. Kapsam tıp, hukuk ve sosyal bilimler için özellikle güçlüdür ve bazı İngilizce dışı literatür ve çok yeni ön baskılar için daha zayıftır.
Semantic Scholar'ın 220 milyondan fazla makale veritabanı daha kesin bir şekilde nicelendirilmiştir (kapsam istatistiklerini yayınlar) ve STEM alanlarına yöneliktir — bilgisayar bilimi, biyomedikal araştırma ve fizik özellikle iyi temsil edilmektedir. Semantic Scholar'ın sanat, beşeri bilimler ve İngilizce dışı literatür kapsamı, Google Scholar'ınkinden belirgin şekilde daha zayıftır. STEM dışı alanlar için bu pratik bir sınırlamadır: ilgili bir çalışma arayan bir tarihçi veya edebiyatçı, Google Scholar'ın kapsamını daha üstün bulacaktır.
Her ikisi de arXiv ön baskılarını kapsamlı bir şekilde dizinler. PubMed, klinik araştırmalar için yetkili biyomedikal veritabanıdır — hem Google Scholar hem de Semantic Scholar PubMed makalelerini dizinler, ancak hiçbiri belgelenmiş veritabanı kapsamı gerektiren sistematik inceleme protokolleri için doğrudan bir PubMed aramasını tam olarak değiştirmez. Semantic Scholar'ın OpenAlex entegrasyonu, disiplinler arası milyonlarca makale için yapılandırılmış meta veriler sağlar.
Farklı Sorgu Türleri İçin Arama Kalitesi
Basit gezinti aramaları için — başlığa göre belirli bir makaleyi bulma, bir yazarın yayınlarını arama, dergiye göre makaleleri alma — her iki araç da iyi performans gösterir. Google Scholar'ın daha geniş kapsamı genellikle herhangi bir arama için daha fazla sonuç verir; sonuç kalitesi sorgu formülasyonuna bağlıdır.
Karmaşık kavramlarla keşif aramaları için — "Y bağlamında X'i incelemek için metodolojik yaklaşımlar" — Semantic Scholar'ın anlamsal modeli, genellikle tam anahtar kelime eşleşmesi gerektirmeden daha kavramsal olarak ilgili sonuçlar döndürür. Google Scholar, kullanıcıların yazarların makalelerde kullandığı kelime dağarcığını tahmin etmelerini gerektirir; önemli bir eşanlamlıyı kaçırmak, ilgili literatürün büyük bir kısmını hariç tutabilir.
Çok yeni yayınlar için (yayınlandıktan sonraki 2-4 hafta içinde), Google Scholar birçok dergi için daha hızlı dizinler. Semantic Scholar'ın yeni eklemeler için tipik gecikmesi biraz daha uzundur, ancak her iki araç da gerçek zamanlı dizinlemenin önemli ölçüde gerisindedir.
İkisini Birlikte Ne Zaman Kullanmalı?
En verimli araştırma iş akışı, farklı aşamalar için her iki aracı da kullanır. Keşfedici buluş için Semantic Scholar ile başlayın - kavramsal alanı belirlemek için anlamsal arama, sonuçlar arasında alaka düzeyini hızlıca değerlendirmek için TLDR taraması ve temel makalelerin nasıl karşılandığını anlamak için alıntı bağlamı. Anahtar makalelerdeki alıntı sayılarını kontrol etmek, "Alıntı Yapan" zincirlerini daha geniş literatüre takip etmek ve Semantic Scholar'ın kapsamadığı makalelere (kitaplar, tezler, gri literatür) erişmek için Google Scholar'a geçin.
Belgelenmiş veritabanı arama dizeleri gerektiren sistematik incelemeler için, her iki veritabanı da aranabilir sorgular oluşturur ancak hiçbiri PRISMA belgeleme gereksinimlerini tam olarak karşılamaz - alanınıza uygun olarak PubMed, Embase (varsa) ve Cochrane Library ile destekleyin. ResearchRabbit'in alıntı ağı görselleştirmesi, koleksiyonunuzdaki makalelerin ortak olarak neyi alıntıladığını göstererek üçüncü bir yöntem ekler; bu, anahtar kelime tabanlı arama motorlarının belirgin bir şekilde sıralamayacağı etkili çalışmaları ortaya çıkarır.
Toplanmış bir PDF seti üzerinde sentez yapmak için Ponder kullanan araştırmacılar için: Koleksiyonunuzu oluşturmak için Semantic Scholar daha iyi bir kaynaktır (dahil etmeye değer makaleleri belirlemek için TLDR taraması + anlamsal arama), ardından seçilen PDF'leri sayfa düzeyinde alıntılarla makaleler arası sentez için Ponder'a yükleyin. Ön bir koleksiyonunuz olduğunda önemli alıntı yapan makalelerin atlanıp atlanmadığını kontrol etmek için Google Scholar'ın "Alıntı Yapan" işlevi faydalıdır.
Sıkça sorulan sorular
Semantic Scholar, Google Scholar'dan daha mı iyi?
İkisi de evrensel olarak daha iyi değil; farklı araştırma görevleri için farklı güçlü yönleri var. Semantic Scholar, STEM alanları, TLDR'ler aracılığıyla hızlı tarama, anlamsal kavram arama ve atıf bağlamını anlama için daha iyidir. Google Scholar, beşeri bilimler ve hukuk, dergi dışı literatürün daha geniş kapsamı, atıf sayısı karşılaştırmaları ve kurumsal erişim entegrasyonu için daha iyidir. Çoğu akademik araştırmacı her ikisini de kullanır: kavramsal keşif ve atıf analizi için Semantic Scholar, kapsamlı kapsama ve etki değerlendirmesi için Google Scholar. Yapay zeka destekli literatür taraması için Semantic Scholar'ın yapılandırılmış verileri ve API'si onu daha yetenekli bir araştırma aracı yapar.
Semantic Scholar'ı kullanmak ücretsiz mi?
Evet — Semantic Scholar, API'si de dahil olmak üzere tamamen ücretsizdir. Ücretli katmanlar yoktur. API, araştırmacılara ve geliştiricilere abonelik olmadan açıktır ve akademik kullanım için cömert hız limitlerine sahiptir. Google Scholar da arama için ücretsizdir, ancak tam metin makalelere erişim genellikle kurumsal abonelik erişimi gerektirir.
Semantic Scholar'da Google Scholar'daki tüm makaleler var mı?
Hayır — Semantic Scholar, daha geniş ve daha yapılandırılmış STEM kapsamına sahiptir, ancak Google Scholar'dan genel olarak daha az makaleye ve beşeri bilimler, sosyal bilimler, hukuk ve İngilizce dışı literatürde önemli ölçüde daha az kapsama sahiptir. Google Scholar'ın kapsam avantajı, STEM dışı alanlardaki araştırmacılar, gri literatür gerektiren aramalar ve Semantic Scholar'ın dizine eklemeyebileceği kitap bölümleri veya tezleri bulmak için en önemlidir. Biyomedikal araştırma ve bilgisayar bilimi için, ikisi arasındaki kapsama farkı çok daha küçüktür.
Semantic Scholar'daki TLDR nedir?
TLDR (Too Long; Didn't Read - Çok Uzun; Okumadım), Semantic Scholar külliyatı üzerinde eğitilmiş TLDR modeli tarafından oluşturulan, bir makalenin temel katkısının tek cümlelik yapay zeka tarafından oluşturulan bir özetidir. TLDR'ler, makalenin özetinden ve varsa tam metninden oluşturulur. Hızlı tarama için faydalıdırlar — TLDR'leri okumak, tam özeti okumadan veya tam metne erişmeye çalışmadan önce bir makalenin temel bulgusunun alakalı olup olmadığını değerlendirmenizi sağlar. TLDR kalitesi, yapılandırılmış özetlere sahip ampirik STEM makaleleri için genellikle yüksek, teorik, beşeri bilimler veya kötü yapılandırılmış makaleler için değişkendir.
Sistematik bir inceleme için Semantic Scholar'ı kullanabilir miyim?
Semantic Scholar, sistematik bir inceleme arama stratejisinin bir bileşeni olabilir, ancak aranan tek veritabanı olmamalıdır. PRISMA yönergeleri, kapsamlı, belgelenmiş veritabanı aramaları gerektirir — tıbbi ve sağlık araştırmaları için PubMed ve Embase zorunludur; sosyal bilimler için PsycINFO ve Web of Science, Semantic Scholar'ın garanti edemeyeceği bir kapsama sağlar. Semantic Scholar'ı, alanınız için uygun birincil veritabanlarının yanı sıra ek bir keşif kaynağı olarak kullanın. Elicit, dahil etme/hariç tutma taraması tamamlandıktan sonra makalelerden yapılandırılmış veri çıkarımı sağlar, bu da Semantic Scholar'ın sistematik incelemedeki rolünün sona erdiği yerdir.
Ayrıca bkz.: Literatür taraması için en iyi AI araçları | Öğrenciler için en iyi AI araştırma araçları | AI ile literatür taraması nasıl yazılır | Semantic Scholar Alternatifleri