Research RRL Summarizer

Der Research RRL Summarizer verarbeitet Referenzmetadaten (Titel, Autoren, Jahr, DOI/URL) und optionale Volltexte (PDFs oder Textblöcke), um prägnante, strukturierte Zusammenfassungen verwandter Literaturübersichten (RRL) zu erzeugen. Er extrahiert pro Referenz zentrale Befunde, übliche Methoden und dokumentierte Lücken und bietet eine bereichsübergreifende Synthese, die Konvergenzen und Abweichungen offenlegt und so das Entwerfen und Planen unterstützt.
Konzeptionell nutzt er NLP-Stufen: Dokumenten-Parsing, Relevanzbewertung von Sätzen, Named-Entity-Recognition für Studiendesign, Messungen, Populationen und Ergebnisse, sowie Clusterbildung zur Gruppierung ähnlicher Themen. Eine Aggregationsschicht fasst die Einzelsichten zu einer einheitlichen Synthese zusammen und erhält Quellenangaben für Nachverfolgbarkeit und Auditierbarkeit.
Zielgruppe: Forscher, die RRL-Abschnitte verfassen; Doktorandinnen und Doktoranden; Forschungsteams für schnelle Evidenzkartierung. Typische Anwendungsfälle sind Scoping-Reviews, Förderanträge und Methodikplanung, bei denen konsistente Zusammenfassungen und schnelle Iterationen Zeit sparen. Besonderer Mehrwert: strukturierte Exporte (JSON/CSV), Themenkennzeichnungen, Aktualitätsgewichtung und Vertrauensbewertung; skalierbar über Dutzende Referenzen; unterstützt Standardzitierweisen und Terminologielokalisierung. Ausgaben umfassen pro-Paper-Zusammenfassungen mit Kontext, Befunden, Methoden und Einschränkungen sowie eine cross-paper Synthese. Zitationen bleiben nachvollziehbar. Arbeitsabläufe: Ausgaben dienen als Entwurfskapitel, Literaturkarten und Evidenztabellen für Förderanträge. Das Tool betont Reproduzierbarkeit, unterstützt Versionierung von Eingaben und liefert Metadaten für Auditpfade und Peer-Reviews.