[JP]OpenAlex Academic Paper Search

📌 Was kann OpenAlex Wissenschaftliche Literatursuche erfassen?

Diese Vorlage nutzt die offene API von OpenAlex, um anhand von Schlüsselwörtern Informationen zu wissenschaftlichen Artikeln (Titel, Autoren, Zusammenfassung, Artikel-URL usw.) zu erfassen. Die Daten stammen von OpenAlex, einer offenen wissenschaftlichen Datenbank des Allen Institute mit über 240 Millionen wissenschaftlichen Dokumenten.

💰 Preise

Diese Vorlage berechnet derzeit keine Kosten pro Zeile.

📦 Ausgabe

OpenAlex Wissenschaftliche Literatursuche liefert folgende Felder:

• Titel
• Autoren
• Zusammenfassung
• Artikel-URL
• DOI
• Anzahl der Zitationen
• Anzahl der Referenzen
• Erscheinungsjahr
• Zeitschrift
• Typ
• PDF-Link
• Forschungsgebiet

Beispieldaten:

json

{
  "タイトル": "Deep Residual Learning for Image Recognition",
  "著者": "Kaiming He; Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren; Jian Sun",
  "概要": "Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks…",
  "記事URL": "https://openalex.org/W2194775991",
  "DOI": "https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.90",
  "被引用数": "210000",
  "参考文献数": "34",
  "発表年": "2016",
  "掲載誌": "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
  "種別": "article",
  "PDFリンク": "https://arxiv.org/pdf/1512.03385",
  "研究分野": "Computer Vision; Deep Learning"
}

🎯 Anwendungsfälle

• Aufbau von Artikel-Datensätzen mit Titel, Autoren, Erscheinungsjahr, Zeitschrift und URL.
• Fortlaufende Überwachung von Forschungstrends zu einem bestimmten Thema oder Gebiet.
• Vergleich von Veröffentlichungsmustern zwischen verschiedenen Suchen oder Kategorien.
• Export strukturierter Daten für Forschung oder weiterführende Analysen.

🐙 Warum Octoparse

• Sofort einsatzbereiter OpenAlex-Workflow: Geben Sie Schlüsselwörter ein (bis zu 5.000 pro Durchlauf) und starten Sie die Aufgabe, um strukturierte Daten zu jedem Artikel zu erhalten.
• Nützliche Ergebnisse: Felder wie Titel, Autoren, Zusammenfassung, DOI und Zitationszahl, bereit für Vergleich, Überwachung und Weiterverwendung.
• Kein Proxy, keine Authentifizierung nötig: Nutzt direkt die offene CC0-API mit stabilen, moderaten Ratenlimits.
• Export und Weiterverwendung: Export nach CSV, Excel, JSON, Datenbank oder Cloud, Integration über die Octoparse-API.

{
  "keywords": [
    "keyword1",
    "keyword2"
  ],
  "number_of_papers_per_keyword": "1",
  "email": "name@example.com"
}

[
  {
    "DOI": "https://doi.org/10.5860/choice.33-1577",
    "PDF_URL": "https://doi.org/10.5281/zenodo.11381885",
    "タイトル": "Artificial intelligence: a modern approach",
    "参考文献数": "0",
    "学科": "Cognitive Computing and Networks; Advanced Research in Systems and Signal Processing",
    "採集日時": "2026-09-10 11:56:29",
    "掲載誌": "Choice Reviews Online",
    "検索キーワード": "artificial intelligence",
    "概要": "The long-anticipated revision of this #1 selling book offers the most comprehensive, state of the art introduction to the theory and practice of artificial intelligence for modern applications. Intelligent Agents. Solving Problems by Searching. Informed Search Methods. Game Playing. Agents that Reason Logically. First-order Logic. Building a Knowledge Base. Inference in First-Order Logic. Logical Reasoning Systems. Practical Planning. Planning and Acting. Uncertainty. Probabilistic Reasoning Systems. Making Simple Decisions. Making Complex Decisions. Learning from Observations. Learning with Neural Networks. Reinforcement Learning. Knowledge in Learning. Agents that Communicate. Practical Communication in English. Perception. Robotics. For computer professionals, linguists, and cognitive scientists interested in artificial intelligence.",
    "発表年": "1995",
    "種別": "book-review",
    "著者": "Dr. Anil Kumar; Sivasubramanian Balasubramanian; Dr. Haewon Byeon; Prof. Ganesh Vasudeo Manerkar",
    "被引用数": "22259",
    "記事URL": "https://openalex.org/W2122410182"
  }
]

Sie können die Ausführung planen, Daten exportieren und über die Octoparse OpenAPI/AgentTools API weiterverwenden. Für Zeitplanung und API-Nutzung ist möglicherweise ein kostenpflichtiger Plan erforderlich.

📝 Eingabe

• Schlüsselwörter (bis zu 5.000 pro Durchlauf) (erforderlich): geben Sie eines pro Zeile ein.
• Anzahl der Ergebnisse (optional): maximale Anzahl der abzurufenden Artikel pro Schlüsselwort. Standardmäßig 100, falls leer gelassen.
• E-Mail-Adresse (optional): Bei Eingabe werden Sie Teil des OpenAlex „polite pool“, was die Erfassungsgeschwindigkeit um etwa das 10-Fache erhöht und stabiler macht. Keine Authentifizierung oder Registrierung erforderlich; sofort wirksam.

🚀 So verwenden Sie es

1. Öffnen Sie die Vorlage und wählen Sie „Testen/Starten“.
2. Füllen Sie die oben genannten Eingabefelder aus.
3. Führen Sie die Aufgabe aus.
4. Prüfen Sie die Ausgabezeilen und exportieren oder verarbeiten Sie sie.

⚠️ Einschränkungen

• Felder wie Zusammenfassung, DOI, PDF-Link oder Forschungsgebiet bleiben leer, wenn sie in den Originaldaten nicht vorhanden sind.
• Zu allgemeine Schlüsselwörter (z. B. „it“) funktionieren möglicherweise nicht als gültiger Suchbegriff und liefern keine Ergebnisse. Es wird empfohlen, spezifische Schlüsselwörter zu verwenden.

💡 Tipps

• Testen Sie zunächst mit ein oder wenigen Schlüsselwörtern und prüfen Sie die zurückgegebenen Zeilen, bevor Sie die Anzahl erhöhen.
• Verwenden Sie möglichst spezifische Schlüsselwörter, um irrelevante oder doppelte Datensätze zu reduzieren.
• Sie können die Artikel-URL oder die DOI als Schlüssel zur Deduplizierung verwenden.

❓ FAQ

Q: Werden auch Daten von der Detailseite erfasst?

A: Nein. Es werden die in der Ausgabe angegebenen Suchergebnisfelder erfasst. Wenn Sie tiefergehende Daten benötigen, verwenden Sie eine spezielle Vorlage für Detailseiten.

Q: Kann die Ausführung geplant und exportiert werden?

A: Ja. Geplante Ausführung und Export werden unterstützt. Für die Zeitplanung ist möglicherweise ein kostenpflichtiger Plan erforderlich.

Q: Wie viel kostet es?

A: Derzeit kostenlos, ohne Kosten pro Zeile. Es können die Ressourcenlimits oder der gebuchte Octoparse-Plan gelten.