1 · 소개

Sci-database란 무엇인가요?

Sci-database 연구 PDF 더미를 구조화되고 검증된 하나의 데이터베이스로 변환합니다. 수백 장의 서류에서 스프레드시트로 값을 수동으로 복사하는 데 몇 달을 소비하는 대신 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 검색 공개 저장소(OpenAlex, CORE, Semantic Scholar)를 통해 2억 개 이상의 과학 논문을 검색하거나 자신의 PDF를 업로드하세요.
2. **필요한 데이터를 일반 영어로 설명하세요. AI는 필드별로 편집할 수 있는 구조화된 스키마(미래 데이터베이스의 열)를 제안합니다.
3. Extract — Kateeb 엔진은 각 논문 전체를 읽고 스키마를 채웁니다. 하나의 논문은 여러 기록을 생성할 수 있습니다(예: 재료당 또는 실험 조건당 하나의 행).
4. Validate — 두 번째 독립 AI 모델이 논문 샘플을 다시 추출하고 플랫폼에서 필드별 비교를 보여줍니다. 불일치는 표시되며 자동으로 해결되지 않습니다.
5. **데이터베이스를 Excel 지원 CSV 또는 JSON로 내보내거나 공개적으로 공유하여 오픈 사이언스에 기여하세요.

누구를 위한 것인가요?

당신은…	Sci-database를 사용하여…
체계적 검토자/메타 분석가	수백 건의 임상시험에서 결과, 표본 크기, 효과 크기 및 연구 특성을 추출한 후 R(meta), Stata 또는 RevMan
재료 과학자/물리학자/화학자	리뷰 논문을 위한 속성 데이터베이스 구축(예: 제벡 계수, ZT 값, 밴드 갭, 합성 방법)
ML 연구원	문헌을 대규모로 레이블이 지정된 훈련 데이터로 전환
리뷰를 작성하는 모든 연구자	수개월 간의 수동 데이터 입력을 감독된 추출 오후로 대체

해당 분야에서 논문을 출판하는 경우 해당 논문으로부터 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 플랫폼은 도메인에 구애받지 않습니다. 열전, 치과용 복합재, 고혈압 RCT, IoT 보안, 초신성 관측, 기후 예측 등에 대한 공개 스키마가 이미 존재합니다.

신뢰 원칙

Sci-database은 메타 분석에서 잘못된 숫자가 누락된 것보다 더 나쁜 학문적 용도로 만들어졌습니다. 전체 제품에는 네 가지 원칙이 적용됩니다.

1. 합성 데이터 없음

추출 모델은 엄격한 지침에 따라 작동합니다. 즉, 종이에 값이 없거나 모델의 신뢰도가 높지 않은 경우 정확하게 N/A를 반환해야 합니다. 절대 추측하거나 그럴듯하게 들리는 조작이 아닙니다.

2. 조용히 해결되는 건 아무것도 없어

검증인 모델이 원래 추출에 동의하지 않는 경우, 불일치가 빨간색으로 강조 표시된 비교 행에 표시됩니다. 당신(선택적으로 세 번째 AI 중재자의 도움을 받음)이 진실이 무엇인지 결정합니다.

3. 수렴, 희망하지 마세요

추출은 원샷이 아닙니다. 의도된 루프는 추출 → 두 번째 모델에 대해 검증 → 불일치 조사 → AI가 스키마의 필드 설명을 개선하도록 허용 → 재실행입니다. 각 패스는 모델 간 합의를 높입니다. 데이터베이스가 "신뢰할 수 있는" 것으로 간주되기 전 플랫폼의 신뢰 임계값은 90%+ 동의입니다.

4. 귀하의 데이터는 귀하의 것입니다

• 귀하의 논문과 추출된 데이터는 기본적으로 귀하의 계정에 비공개입니다.
• 귀하의 스키마(필드 정의만 - 데이터 없음)는 다른 연구자를 돕기 위해 공개 갤러리에서 공유될 수 있습니다. 이는 귀하가 가입 시 동의하는 약관에 명시되어 있습니다.
• 업로드는 모델 학습에 사용되지 않습니다.
• 파일, 작업, 데이터베이스는 언제든지 삭제할 수 있습니다.

Kateeb 엔진

추출 엔진의 브랜드는 Kateeb(كاتب, 아랍어로 "scribe")입니다. 검증 보기에서는 원본 추출 열에 항상 "원본(Kateeb)" 라벨이 지정되므로 어떤 모델이 어떤 값을 생성했는지 한눈에 알 수 있습니다. Sci-database는 Hamad Bin Khalifa University(카타르 도하)에서 개발되었으며 특허 등록되었습니다(QF Ref: 2024-066).

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