Open Knowledge Maps

A saída principal é um diagrama em que os círculos representam subáreas e o tamanho acompanha a quantidade de registros de cada uma. Você vê as áreas principais de relance e entra nas que respondem à sua pergunta. Diante de uma lista ordenada, o mapa entrega uma visão geral de um tema e responde outra coisa: o que existe neste campo, não apenas o que casa com minhas palavras.

O sistema de IA agrupa registros por semelhança de metadados, então uma palavra-chave polivalente deixa de devolver um monte misturado. Ao buscar um termo disputado, aparecem grupos separados para cada comunidade que o usa. Escolher a bolha certa custa menos que acrescentar nomes de campo à mão.

Cada bolha recebe até três etiquetas, escolhidas entre os termos frequentes dentro do grupo e raros fora dele. O método é extrativo, o que mantém o vocabulário perto do que os autores escreveram. Quando faltam palavras-chave de assunto, o sistema as deduz do título e do resumo, e por isso algumas etiquetas aparecem no idioma original do artigo.

Os mapas misturam registros pagos e abertos, e os abertos vêm marcados. Muitos desses itens abrem dentro da visualização do mapa, o que poupa uma passagem pelo site da editora. Para quem só quer saber se uma afirmação merece atenção, esse atalho vale mais que um download.

O índice por trás vai além de artigos de periódico: inclui preprints, software, dados de pesquisa e outros formatos, em todas as áreas. Essa amplitude ajuda onde o trabalho importante nunca vira artigo de revista, como em computação ou na coleta de dados sociais. A cobertura depende do provedor escolhido, então BASE e PubMed não devolvem o mesmo conjunto.

Organizações podem contratar o Custom Services para colocar um mapa dentro do próprio catálogo ou repositório, com a opção de limitar os resultados ao acervo local. Redes de bibliotecas na Áustria e na Suíça oferecem o recurso como módulo, e o serviço roda como componente em nuvem. O preço é acertado com cada instituição, sem tabela pública.