Scite

什么是 Scite AI

Scite AI 是一款面向科研与知识工作者的学术引文智能分析工具，其核心价值在于不只统计引用次数，而是呈现每条引用出现的原始语境，并将其归类为支持性、相反性或中性提及，从而帮助用户更准确地理解论文主张在学界中受到的证据支撑与质疑。借助覆盖超过十二亿条智能引文的数据与结构化标注，用户可快速发现关键研究、专家观点与学术共识或争议，提升文献检索与证据评估效率。工具支持按领域、年份、期刊等条件筛选，提供引文网络、趋势与影响路径等可视化，帮助开展系统综述、研究设计与选刊决策。Scite AI 还通过提醒、报告与团队协作能力，辅助机构与个人持续跟踪前沿进展与研究可靠性。

Scite AI主要功能

• 智能引文分类：将引文按支持性、相反性与中性提及自动归类，直观判断一项研究主张的证据强弱与方向。
• 引文上下文呈现：直接展示引用所在段落与句子，保留语境与措辞，避免“只看次数不看内容”的误判。
• 高精度学术检索：按主题、作者、期刊、时间范围与研究领域多维过滤，快速定位权威证据与关键研究。
• 引文网络与趋势：可视化论文间的被引关系与影响路径，洞察议题演化、核心论文与潜在空白。
• 证据监控与提醒：对重点论文或主题设定追踪，自动推送新引用与证据变化，降低信息遗漏。
• 报告与导出：生成可共享的引文证据报告，支持导出引用与分析结果，便于复核与归档。
• 团队与机构支持：提供面向图书馆与研究团队的管理面板、用量统计与权限配置，便于组织级应用。
• 平台集成与接口：以应用编程接口与插件形式接入现有科研工作流与知识平台，衔接检索、阅读与写作环节。

Scite AI适用人群

适合从事文献综述、研究设计与证据评估的研究生与科研人员；负责情报搜集与资源配置的图书馆与科研管理者；希望提升稿件把关能力的期刊编辑与审稿人；进行医学循证评估、药物研发、标准制定与政策研究的专业团队；以及需要追踪技术脉络、评估研究可靠性的企业研发与咨询人员。

Scite AI使用步骤

1. 注册并完善个人或机构账户，设置研究领域与关注主题。
2. 通过关键词、作者或论文标题检索目标文献，应用年份、学科、期刊等过滤条件。
3. 打开论文页面，查看每条被引语句的上下文与证据分类，识别支持性与相反性证据的来源与强度。
4. 使用引文网络与趋势视图，定位关键节点论文与影响路径，发现共识与争议焦点。
5. 将重要结果加入收藏或创建项目，生成引文证据报告并导出，便于团队协作与复核。
6. 为重点论文或主题开启提醒，持续获取新增引用与证据变化，跟踪研究进展。
7. 如需与现有工具集成，可通过应用编程接口或插件接入既有的检索、笔记与写作流程。

Scite AI行业案例

在医学与生命科学中，研究团队利用 Scite AI 对疗效与安全性证据进行分类，快速甄别支持性与相反性研究，提升系统综述与循证评估的质量。在期刊编辑与审稿流程中，编辑部通过引文上下文核对关键论断的来源，降低误引与过度外推风险。在高校图书馆的学科服务中，情报馆员为师生提供议题综述报告与证据地图，帮助定位高影响力论文与研究空白。企业研发与咨询团队则通过追踪技术路线与关键专利相关文献的证据走向，辅助竞争情报与研发决策。

Scite AI收费模式

通常提供个人订阅、团队与机构授权，以及面向产品与平台的应用编程接口使用方案。一般可试用基础功能，进阶能力（如更高检索配额、批量导出、团队管理与接口调用等）需通过付费方案开通。具体功能边界、用量与价格以官方订阅页面与合同为准，教育与科研机构常见批量授权与优惠政策。

Scite AI优点和缺点

Scite AI热门问题

• 问题 1: 与传统引用次数相比，Scite AI 的智能引文有何不同？

  传统指标只计数量，无法反映引用语境与态度。Scite AI 展示引用原文片段，并将其分类为支持性、相反性或中性提及，帮助判断主张是否被证实或受到质疑。

• 问题 2: 数据来源是否覆盖多学科？

  工具聚合了大规模跨学科期刊与预印本来源，形成超过十二亿条智能引文，适用于理工医、人文社科等多领域的证据检索与比较。

• 问题 3: 证据分类的准确性如何保障？

  分类依赖模型与规则的结合，并通过持续迭代与人工校验改进。对于关键结论，建议结合原文方法与多篇来源进行交叉验证。

• 问题 4: 是否支持与现有科研流程集成？

  支持通过应用编程接口与插件接入检索、阅读、写作与项目管理工具，亦提供报告与导出以便归档和共享。

• 问题 5: 是否适合系统综述与循证研究？

  适合。凭借引文上下文与证据方向过滤，可快速筛查支持性与相反性研究，减少遗漏，提高综述与证据综合的透明度与可重复性。