DBIS - Scopus

Scopus ist eine multidisziplinäre Abstract- und Zitationsdatenbank für Forschungsliteratur und hochwertige Internet-Quellen (peer-reviewed). Zur Verfügung stehen verschiedene Tools zur Verfolgung, Analyse und Visualisierung von Forschungsinformationen aus allen Fachgebieten wie z.B. : Naturwissenschaften, Technik, Medizin und Gesundheitswissenschaften Sozialwissenschaften Kunst- und Geisteswissenschaften Scopus liefert zudem die Zitierungen der wissenschaftlichen Artikel (References und Citations), die die Zitationsanalyse ermöglichen (Wer zitiert wen? Wer wird durch wen zitiert?). Die Auswertung erfolgt ab dem Publikationsjahr 1970. Weitere Daten zu Scopus: 93 Millionen Literaturnachweise und Abstracts aus mehr als 23.500 peer-reviewed Zeitschriften, herausgegeben von mehr als 5.000 internationalen Verlagen (Stand: Juni 2020, teilaktualisiert Januar 2024) 44 Millionen Patentschriften und 9,8 Millionen Conference Papers 16 Millionen Autorenprofile tägliche Aktualisierung Abstracts durchsuchbar rückwirkend bis 1970 (teilweise bis 1788) für alle seit 1996 publizierten Artikel zusätzlich zum Abstract auch Literaturverweise, viele davon in verlinkter Form Verlinkung zu Volltext-Artikeln und anderen bibliografischen Quellen laufend erweitertes Angebot an Open-Access- sowie Electronic-Only-Zeitschriften laufend erweitertes Angebot an Book Titles (Stand Dezember 2023: über 330.000) Neben umfangreichen Rechercheoptionen besteht die Möglichkeit, sich eigene Suchprofile zusammenzustellen und von einem Alert-Dienst Gebrauch zu machen (auch als RSS-Feeds möglich). Mit Scopus KI /AI gibt es eine Erweiterung um eine KI Komponente: Scopus AI: erkunde wissenschaftliche Informationen auf neue Art. Diese Komponente steht je nach Lizenzumfang der jeweiligen Einrichtung zur Verfügung:

Lokale Lizenz (Lokale Lizenz)

Formaltyp Online

Campusnetz

Zugangsart	Zugang mit Authentifizierungsmechanismen
Zugangslink	http://www.scopus.com/
Nutzung	für die HTW Dresden lizenziert und im Hochschulnetz mit Browser recherchierbar

Ressourcen-ID

3636

Fachgebiete

Agrar- und Forstwissenschaft, Gartenbau, Ernährung... Allgemeine Naturwissenschaft Allgemeine und fachübergreifende Datenbanken Architektur, Bauingenieur- und Vermessungswesen Biologie, Biotechnologie Chemie und Pharmazie Elektrotechnik, Elektronik, Nachrichtentechnik Energietechnik Geowissenschaften Informatik Medizin Physik Technik Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik Wirtschaftswissenschaften Wissenschaftskunde, Forschung, Hochschul-, Museums...

Datenbanktypen

Aufsatzdatenbank Fachbibliographie

Schlagwörter

Naturwissenschaften

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Scopus AI beruht auf einem Large Language Model (LLM). Im Gegensatz zu anderen LLMs, die im Wesentlichen auf den Inhalten des World Wide Web basieren, besteht die Wissensbasis von Scopus AI aus den Metadaten der Scopus-Datenbank. Die Nutzung der LLM-Technologie ist privat. Das bedeutet, dass kein Datenaustausch stattfindet und der Anbieter Elsevier die Daten nicht einsetzt, um das öffentliche Modell zu trainieren. Details zum Thema Datenschutz finden Sie in der Datenschutzerklärung von Elsevier. Verwenden Sie für Ihre Anfragen keine personenbezogenen Daten, die über die normale Nutzung von Literaturdatenbanken hinausgehen. Wenn Sie sich diesbezüglich unsicher sind oder sonstige Fragen zum Datenschutz bei der Verwendung von Scopus AI haben, wenden Sie sich bitte an die Behördlichen Datenschutzbeauftragten Ihrer Hochschule Hinweis: Obwohl das Ziel von Scopus AI darin besteht, Zusammenfassungen und generative KI-Funktionen auf Grundlage zuverlässiger Scopus-Inhalte bereitzustellen, kann es gelegentlich zu Unstimmigkeiten kommen. Es ist möglich, dass Scopus AI Ergebnisse generiert, die als falsch, irreführend, voreingenommen oder sogar beleidigend angesehen werden können. Scopus AI ist nicht als rechtliche, finanzielle oder medizinische Beratung gedacht. Nutzer*innen sollten sich nicht ausschließlich auf die Ergebnisse von Scopus AI verlassen, ohne unabhängige Recherchen anzustellen.

Anleitung

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Weitere Informationen

Externe Identifier

ZDB	2193487-3

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