Semantic Scholar İncelemesi: Google Akademik'ten Daha İyi Kaynaklar Bulabilir mi?

Bütün bir cümle halinde Semantic Scholar'a girildiğinde, CRISPR taslağından alınan bir cümle, arama kutusunun sunduğu 238.539.980 makaleden 0'ı ile eşleşti. Google Scholar ise aynı cümle verildiğinde, 2021 NEJM klinik araştırma raporunu ilk sıraya yerleştirdi.

Arama "CRISPR transthyretin amyloidosis" anahtar kelimelerine indirgendiğinde, Semantic Scholar da bu araştırmayı ilk sıraya koydu ve araştırmanın sayfası; arka plan, yöntemler ve sonuç atıflarını ayrı ayrı saydı. Bu testte Semantic Scholar, bir iddia girip kaynağını sormayı değil, anahtar kelime aramayı ve bir kaynağın nasıl okunduğunu kontrol etmeyi ödüllendirdi.

<CTA title="Taslağınızdan çıkmadan makale arayın" description="Belgenizin içinden bir makale arayın ve tek bir tıklamayla metin içi atıf ile kaynakçayı birlikte kaydedin" buttonLabel="Jenni'yi Ücretsiz Deneyin" link="https://app.jenni.ai/register" />

Özet (TLDR)

Makale bulmada Semantic Scholar, Google Scholar'dan daha mı iyi?

Bu testte değil. Hedef tek bir makaleydi; Gillmore ve ark.'nın New England Journal of Medicine'de yayımlanan insandaki ilk NTLA-2001 klinik araştırmasına dair 2021 raporu. Aynı dört arama her iki motorda da yapıldı ve sonuçlar ilgi düzeyine göre sıralandı.

• Klinik araştırma cümlesi, bütün halde girildiğinde - Semantic Scholar "Hiçbir Makale Bulunamadı" sonucu döndürdü. Google Scholar yaklaşık 254 sonuç listeledi ve NEJM raporunu 1. sıraya koydu.

• LNP CRISPR transthyretin - araştırma, Semantic Scholar'da 454 sonuç arasından 15. sırada, Google Scholar'da ise yaklaşık 2.580 sonuç arasından 1. sırada yer aldı.

• first in human CRISPR transthyretin trial - Semantic Scholar ilk 20 sonucunda araştırmayı göstermedi. Google Scholar ise 5. sıraya yerleştirdi.

• CRISPR transthyretin amyloidosis - her iki motor da araştırmayı 1. sıraya koydu.

Dolayısıyla Google Scholar, buradaki her aramada Semantic Scholar'ı yakaladı veya geçti. Semantic Scholar'ın öne geçtiği nokta ise makale bulunduktan sonra, sonraki çalışmaların bu makaleye nasıl atıfta bulunduğunu gösterme şekli oldu.

<ProTip title="🔎 Cümlelerle değil, anahtar kelimelerle arama yapın:" description="İddiayı yöntem ve duruma indirgeyin, örneğin 'CRISPR transthyretin amyloidosis'. Bu üç kelimelik arama araştırmayı ilk sıraya koyarken, tam cümle hiçbir sonuçla eşleşmedi" />

Semantic Scholar Nedir?

Semantic Scholar, hakkımızda sayfasında kâr amacı gütmeyen bir araştırma enstitüsü olarak tanımlanan Ai2 tarafından geliştirilmiş bir akademik makale arama motorudur. Aynı sayfa burayı bilimsel literatür için yapay zeka destekli ücretsiz bir araştırma aracı olarak adlandırıyor ve testin yapıldığı gün arama kutusunda 238.539.980 makale sunuluyordu.

Aramanın üzerinde yer alan ve onu sıradan bir indeksten ayıran dört özellik bulunuyor:

• TLDR (Özet) - sonuçlarda gösterilen kısa bir yapay zeka özeti. SSS bölümü, bunların bilgisayar bilimi ve biyotıp makalelerini kapsadığını belirtiyor.

• Atıf türleri - atıfta bulunan makaleler; arka plan, yöntemler ve sonuç atıfları olarak ayrılır ve son derece etkili olanların sayısı gösterilir.

• Alıntılar - atıfta bulunan bir makalenin kaynak hakkında yazdığı cümle, sonucun hemen altında gösterilir.

• Semantic Reader - bazı makalelerde sunulan bir PDF okuyucudur; metin içi bir atıfa tıklandığında atıfta bulunulan makale hakkında bir bilgi kartı açılır.

Araştırmanın sayfasında ayrıca "Kütüphaneye Kaydet" ve "Uyarı Oluştur" butonları da yer alıyordu. Bu testte, her ikisi de hesabı değiştirdiği için bu özellikler kullanılmadı.

Semantic Scholar Kimler İçindir?

Konu kelimeleri belirlendikten sonra araştırmanın okuma aşamasına hitap eder. En çok şu üç okuyucu grubu fayda sağlar:

• Literatür taramasının ortasındaki doktora öğrencisi - anahtar bir makalenin sadece ne kadar sıklıkta atıf aldığını değil, sonraki çalışmaların bu makalenin sonuçlarına nasıl atıfta bulunduğunu görmesi gerekenler.

• Makale taslağını gözden geçiren araştırmacı - atıfta bulunulan bir klinik araştırmanın yayınlanmasından bu yana nasıl tanımlandığını kontrol etmek isteyenler.

• Danışman hocası bir iddianın nereden geldiğini soran yüksek lisans öğrencisi - aramanın anahtar kelimelerle yapılması şartıyla.

Bu bir yazım aracı değildir. Makaleleri bulur ve açıklar, atıf yapma işlemi ise başka bir yerde gerçekleşir.

Arama testi

Test iddiası, bu araç incelemelerinde kullanılan CRISPR paragrafından alındı: "LNP ile iletilen bir CRISPR tedavisinin insandaki ilk sistemik klinik araştırması, tek bir infüzyondan sonra yüksek dozda serum transtiretininde ortalama yüzde 87'lik bir düşüş bildirdi."

Cümle, bütün halde girildiğinde

Semantic Scholar arama kutusuna yazılıp çalıştırıldığında, cümle "Üzgünüz, bunun için sonuç bulunamadı" satırıyla birlikte "Hiçbir Makale Bulunamadı" başlıklı bir sayfa getirdi ve cümle aynen tekrarlandı. Sondaki noktayı kaldırıp tekrar çalıştırmak da aynı sayfayı verdi.

Klinik araştırma cümlesi arama kutusuna girildikten sonra Semantic Scholar

Google Scholar ise nokta dahil aynı cümleyi aldı ve NEJM raporu 1. sırada olmak üzere yaklaşık 254 sonuç döndürdü. Taslağından bir iddiayı kopyalayarak çalışan bir öğrenci için en önemli fark budur.

Bunun yerine üç anahtar kelime

"CRISPR transthyretin amyloidosis" araması yaklaşık 7.930 sonuç döndürdü ve ilki, 26 Haziran 2021 tarihli, 1.239 atıf alan ve yazar satırının altında bir TLDR (Özet) bulunan klinik araştırma raporuydu.

"CRISPR transthyretin amyloidosis" araması için ilk sonuç ve özeti (TLDR)

Sonuçların üzerindeki filtre çubuğu Çalışma Alanları, Tarih Aralığı, PDF Var, Yazar ve Dergiler & Konferanslar seçeneklerini sunuyor. Araştırma zaten ilk sırada olduğu için bunlara gerek kalmadı.

Aynı başlığa sahip ikinci bir kayıt

O sayfadaki 10. sonuç, araştırmanın tam başlığını, aynı dergiyi ve 28 Ekim 2021 tarihini taşıyordu ve kendi adına 83 atıf almıştı. DOI numarası, PubMed'in yazarların klinik araştırmayla ilgili mektuplara verdiği 2 sayfalık yanıt olarak listelediği NEJMc2114592 ile biterken, klinik araştırma raporununki NEJMoa2107454 ile bitiyor.

Yanlış olanı kaydeden bir öğrenci, klinik araştırma yerine bir yanıta atıfta bulunmuş olur. Google Scholar da tam cümle için 4. sırada araştırmanın başlığına sahip ikinci bir kayıt listeledi, dolayısıyla bu kontrol her iki motor için de geçerlidir.

<ProTip title="🧾 Kaydetmeden önce DOI numaralarını karşılaştırın:" description="İki sonuç aynı başlığı paylaştığında, her ikisini de açın ve DOI numaralarını karşılaştırın. Burada asıl araştırma NEJMoa2107454 ile, mektuplara verilen yanıt ise NEJMc2114592 ile bitiyordu" />

Gösterilenlere ne kadar güvenmeli?

Özet (TLDR) sayıları dışarıda bırakıyor

Araştırmanın üzerindeki özet şöyledir: "Polinöropatili kalıtsal ATTR amiloidozu olan küçük bir hasta grubunda, NTLA-2001 uygulaması yalnızca hafif yan etkilerle ilişkilendirilmiş ve TTR'nin hedeflenmiş nakavtı yoluyla serum TTR protein konsantrasyonlarında düşüşlere yol açmıştır."

Bu, özetin (abstract) sonuç cümlesidir, kelimesi kelimesine alınmıştır. Herhangi bir doz veya yüzde içermediğinden taslaktaki %87'yi doğrulayamaz.

Rakamlar ise sadece bir tık uzakta. "Genişlet" (Expand) seçeneği, sonuçlar bölümünde 28. günde kilogram başına 0,1 mg'da %52 ve kilogram başına 0,3 mg'da %87 oranlarını veren özeti açar ve bu da PubMed kaydıyla eşleşir.

<ProTip title="📑 Alıntı yapmadan önce özeti açın:" description="Bu araştırmada özet (TLDR) sonucu belirtti ancak rakam vermedi. Genişlet'e tıklayın ve özetin sonuçlar bölümünden istediğiniz sayıyı alın" />

Atıf sayıları motorlar arasında farklılık gösteriyor

Semantic Scholar araştırma için 1.239 atıf gösterdi. Google Scholar ise aynı akşam aynı makale için "Alıntılanma sayısı: 2180" gösterdi.

Bu nedenle bir atıf sayısını belirtirken hangi motordan alındığını yazın ve bunu yalnızca o motordaki diğer sayılarla karşılaştırın.

Alıntı Yap butonu dikkat istiyor

Alıntı Yap iletişim kutusu BibTeX, MLA, APA ve Chicago formatlarının yanı sıra BibTeX ve EndNote dışa aktarma seçeneklerini sunuyor. APA sekmesi araştırma için şunu üretti:

Araştırma için Semantic Scholar Alıntı Yap iletişim kutusunun APA sekmesi

Cilt 385, sayı 6, sayfa 493 ila 502'yi veren PubMed kaydıyla karşılaştırıldığında, bu girdinin dört sorunu var:

• Cilt, sayı veya sayfa yok - giriş dergi adında bitiyor.

• DOI yok - Purdue OWL, APA 7'nin mevcut olduğunda bir DOI içerdiğini belirtiyor ve bu araştırmanın bir DOI'si var.

• 26 yazarın tamamı listelenmiş - APA 7, ilk 19 yazarı, ardından üç noktayı ve son yazarı listeler; hem Purdue OWL hem de APA'da çoklu yazar atıf kılavuzu bunu bu şekilde belirtir.

• Dergi büyük-küçük harf düzeni - dergi adı "The New England journal of medicine" olarak görünüyor.

MLA sekmesi, sayfa numaraları olan bir makale için sayfa yok anlamına gelen "n. pag." ile bitti. BibTeX girişi ise cilt, sayfa veya DOI alanına sahip değildi ve URL'sini Semantic Scholar API'sine yönlendiriyordu.

Google Scholar'ın aynı makale için APA versiyonu cilt 385, sayı 6 ve 493-502 sayfalarıyla daha yakındı. 6 yazarı listeledikten sonra son yazardan önce üç nokta ve bir ampersand (&) koymuştu ve onun da DOI'si yoktu.

<ProTip title="🧩 Kaynağı PubMed ile karşılaştırın:" description="Makaleyi PubMed'de açın ve cilt, sayı, sayfa ve DOI bilgilerini kopyalayıp girdiye ekleyin. Alıntı Yap iletişim kutusu bu araştırma için bu dört bilgiyi de dışarıda bıraktı" />

Semantic Scholar nerede fark yaratıyor?

Türe göre sıralanmış bir atıf paneli

Araştırmanın sayfası toplamda 1.239 atıf gösteriyor ve bunlardan bazılarını türlerine göre ayırıyor. Son Derece Etkili Atıflar 55, Arka Plan Atıfları 209, Yöntem Atıfları 43 ve Sonuç Atıfları 4 olarak görünüyor.

Semantic Scholar'daki araştırma sayfasındaki atıf paneli

Google Scholar ise tek bir atıf sayısı veriyordu. Bir literatür taraması için Sonuç atıfları listesi, araştırmanın sonuçlarına atıfta bulunan makalelere hızlıca ulaşmanın pratik bir yoludur.

Alıntılar, atıfta bulunan makalenin ne söylediğini gösterir

Atıfları Sonuç Atıfları olarak filtrelemek geriye 4 makale bıraktı ve her birinde "Son Derece Etkili" rozeti vardı. Global Cardiology Science and Practice'deki 2023 tarihli bir makalenin alıntılarını açmak, atıfta bulunan cümlenin kendisini gösterdi.

Atıfta bulunan bir makale ve "Şu sonuçlara atıfta bulunur" etiketli alıntısı

Cümle şöyle: "Bu araştırmada TTR seviyelerinde %90'ın üzerindeki düşüşler, çalışmanın daha önce bildirilen polinöropati kolunda kullanılanlardan daha yüksek dozlarla elde edilmiştir; ancak önemli bir yan etki görülmemiştir." Bu, her iki makaleyi de açmadan önce araştırmanın nasıl kullanıldığını gösterir ki bunu düz bir atıf sayısı yapamaz.

<ProTip title="🧭 Atıfları Sonuçlara göre filtreleyin:" description="Önemli bir makalede, Atıf Türünü Sonuç Atıfları olarak ayarlayın ve ardından alıntıları açın. Her biri, sonraki bir makalenin onun sonuçlarına atıfta bulunduğu cümleyi gösterir" />

Okuyucu içindeki atıf kartları

Araştırma raporunun kendisi yalnızca nejm.org ve PubMed üzerinden açılıyordu, okuyucu bağlantısı yoktu. 2023 tarihli makalenin ise bir okuyucu bağlantısı vardı ve Semantic Reader'da açıldı.

Semantic Reader'da 40 nolu atıfa tıklandığında, atıfta bulunulan araştırma için bir kart açıldı

40 numaralı atıfa tıklandığında, NEJM araştırması için başlık, yazarlar, dergi, tarih ve TLDR'nin yanı sıra araştırmanın atıf ve son derece etkili sayılarıyla aynı olan 1.239 ve 55 yazan rozetlerin bulunduğu bir kart açıldı.

Semantic Scholar'ın ücreti ne kadar?

Hiçbir şey. Semantic Scholar'ın ücretli bir planı yoktur ve SSS sayfası burayı ücretsiz bir araç olarak tanımlar, bu nedenle onu tercih etme nedeni fiyattan ziyade bu incelemedeki görevlerde gösterdiği başarıdır.

Ekim 2026 fiyatlandırması, 4 Ekim tarihinde semanticscholar.org/faq ve jenni.ai/pricing adreslerinden alınmıştır.

Alternatiflerine karşı Semantic Scholar

Google Scholar - bu testte, bir iddiayı girip kaynağına ulaşmak için daha iyi bir seçimdir. Google Scholar kılavuzu, tırnak işaretleri ve OR gibi arama operatörlerini kapsar.

Elicit - Elicit, aynı gün "Makale bul" isteği olarak aynı cümleyi aldı ve NEJM raporunu 3 satırlı bir tablonun ilk sırasına koydu. Bu denemede, Semantic Scholar'ın hiçbir şey döndürmediği iddiadan kaynağı bulmayı başardı.

Jenni - sürecin diğer ucunda, yani taslak aşamasında çalışır. Alıntı Yap butonu imleç konumunda bir makale araması açar ve tek bir tıklama ile metin içi atıfı ve kaynakçayı birlikte kaydeder.

1 Ekim'deki bir testte, aynı araştırma için APA girdisi ilk 19 yazarı, üç noktayı ve son yazarı, ardından cilt 385, sayı 6, sayfa 493 ila 502'yi ve DOI'yi listeledi.

Aramaya başlık yazıldığında Jenni, aynı başlığa sahip 2022 tarihli bir yeniden basımı NEJM raporunun üzerinde sıraladı, bu nedenle DOI kontrolü burada da geçerlidir.

Semantic Scholar'da bulunan makaleler DOI aracılığıyla veya Zotero ve Mendeley içe aktarımı ile Jenni'ye aktarılabilir. Jenni vs ChatGPT karşılaştırması, bir robota karşı benzer bir "araştırmayı bulma" testi gerçekleştirdi ve tıbbi araştırma veri tabanları kılavuzu klinik çalışmalar için başka nerede arama yapılacağını listeliyor.

Teziniz için Semantic Scholar kullanmalı mısınız?

Evet, Google Scholar'ın yerine değil, onunla birlikte kullanmalısınız. Bu testte Google Scholar iddiayı kaynağına kadar takip etti, Semantic Scholar ise araştırmanın sonuçlarına kimlerin atıfta bulunduğunu ve ne söylediklerini gösterdi.

Her iki motorun Alıntı Yap butonundan alınan bir atıfı doğrudan kabul etmeyin. DOI'yi, cildi ve sayfaları PubMed kaydıyla karşılaştırın ve kaynağın, cümlenin iddia ettiği şeyi söylediğini doğrulayın; tıpkı yanlış bir iddianın arkasındaki gerçek bir kaynağın açıkladığı gibi.

<CTA title="Makaleye atıf yapın ve kaynakçanın tamamını alın" description="Jenni bu araştırmayı cildi, sayısı, sayfaları ve DOI'si ile kaydetti; üstelik stil seçici 10.000'den fazla atıf stiline ulaşıyor" buttonLabel="Yazmaya Ücretsiz Başlayın" link="https://app.jenni.ai/register" />

Yazım aşaması için ise tezinizi Jenni'de taslak haline getirin; burada atıflar ve kaynakça listesi bölümlerle aynı dosyada yer alır ve İddia Güveni özelliği her bir iddiayı yayınlanmış kaynaklara göre inceler.