研究ノートブックのために良いソースの一覧を組み立てるには、たいてい、ブラウザのタブを5つ開き、Google Scholar、PubMed、Semantic Scholarで検索し、要旨を一つずつ吟味し、それから各論文を手作業でGemini Notebookに追加することになります。遅く、文脈の切り替えだらけの作業です。

🔍 AI diagnostic accuracy
Racial disparities in AI diagnostic accuracy
Obermeyer et al. · Nature Medicine · 2024 · 847 citations
Open Access
査読済みの論文をパネルで見つけ、現在のノートブックに追加します。

Notebook OSのAcademic Searchは、この流れをサイドパネルの中に凝縮します。査読済みの論文を検索し、要旨を読み、最良の結果をノートブックに追加できます——研究の文脈を離れることなく。

効果的な検索の仕方

Academic SearchはSemantic Scholarを動力とし、Semantic Scholarが混んでいたりレート制限されたりしているときの控えとしてOpenAlexを使います。どちらもキーワード検索のエンジンです——だからコツは、それらが期待する形で検索することです。文全体や質問ではなく、テーマを表すキーワードで。

ですから、「集中治療室での臨床判断を支援するために、AIはどのように使われていますか?」のような自然言語の質問ではなく、中心となるキーワードで検索します:large language models clinical decision support intensive care。

これらのエンジンの実際の動きから導かれる、知っておくと役立つルールをいくつか。

  • 言葉は略さず書く。索引は略語を確実には展開しないので、ICUに頼るよりintensive care unitで検索しましょう——完全なキーワードが最も正確な結果を返します。
  • ブール演算子とワイルドカードは無視される。AND、OR、*は、あなたの期待どおりには振る舞いません——ただし引用符で囲んだフレーズ、たとえば"clinical decision support"は、完全一致として尊重されます。
  • 大文字小文字は関係ない。検索は大文字と小文字を区別しないので、気にする必要はありません。

キーワードが具体的であるほど、結果の集合は絞られます。広い語は絞り込むべき多くを返し、精密な語は、より小さく質の高い一覧を返します。

Abstract preview
論文をノートブックに取り込む前に、パネルで要旨を読みましょう。

結果を吟味する

各結果には、タイトル、著者、発表年、ジャーナルまたは会議、被引用数が表示されます。論文を追加する前に、パネルで要旨のプレビューを読みましょう。自問してみてください。

  • これは、私が理解しようとしていることに直接関係するか?
  • 十分に新しいか、それとも、もっと新しい研究がありそうか?
  • 被引用数は意味を持つか?(多くの引用 = 影響力がある。新しい論文は引用が少なくても重要でありうる)

無料プラン vs. Proの上限

無料プランでは、1か月に最大10回のAcademic Searchができます。各検索は複数の結果を返しうるので、一回一回を最大限に活かせるよう、クエリを慎重に計画しましょう。

Proでは、Academic Searchは無制限です。探索的な検索をし、次々と深掘りし、クエリ数を気にせず大きなソースのライブラリを組み立てられます。

体系的にソースの一覧を組み立てる

ノートブックのソースの一覧を組み立てる、役立つやり方はこうです。

  1. まず主要テーマについて広いクエリから始め、全体像をつかむ
  2. 被引用の多い、基礎となる論文を2〜3本追加する
  3. 2つ目の、より狭いクエリを、あなた特有の研究の切り口で走らせる
  4. 最近の論文(直近2〜3年)を3〜5本追加する
  5. 3つ目のクエリを、方法論や特定の下位の問いに絞って走らせる
  6. あなた特有の切り口を扱う論文があれば追加する

1つのノートブックに8〜12本の良いソースがあれば、Studio Recipesは、しっかりした文献レビュー、比較分析、学習ガイドを生成するのに十分な素材を持ちます。

論文を追加したあと

論文がノートブックに入ったら、Gemini Notebookを開いて質問を始めましょう。Academic Searchは「見つける」部分を担いました。Gemini Notebookが「統合する」部分を担います。Studio Recipesを使って、集めたソースを構造化された出力に変えましょう——文献レビュー、比較表、学習ガイド、プレゼンなどに。