Open Knowledge Maps

Open Knowledge Maps est une plateforme gratuite de découverte de littérature scientifique visuelle basée sur l’IA. Elle génère des cartes de connaissances interactives en regroupant les documents pertinents par thème, pour aider les utilisateurs à explorer rapidement la structure globale d’un domaine de recherche.

Sa fonction principale est la visualisation des connaissances pilotée par l’IA. Après que l’utilisateur saisit un sujet de recherche, la plateforme récupère les documents à partir de bases de données académiques reliées et analyse automatiquement pour générer une carte visuelle regroupée par thèmes, montrant clairement les thèmes centraux et les liens entre les documents.

Selon le site, Open Knowledge Maps est une plateforme opérée par une organisation à but non lucratif et est actuellement accessible gratuitement pour les utilisateurs.

Actuellement, il prend en charge principalement deux bases de données académiques: PubMed (sciences de la vie) et BASE (multidisciplinaire). Les utilisateurs peuvent choisir la source de données avant la recherche.

La carte de connaissances générée permet de regrouper visuellement les documents d’un sujet de recherche par similarité. Elle aide les utilisateurs à saisir rapidement l’ensemble du domaine, à identifier les sous-domaines et les documents clés, et à améliorer considérablement l’efficacité de la revue de littérature.

Sur la carte générée, la plateforme met en évidence en priorité les publications en accès ouvert, permettant aux utilisateurs de localiser directement et d’accéder gratuitement au texte intégral, en accord avec sa mission en faveur de la science ouverte.

Elle s’adresse aux chercheurs, universitaires, étudiants, enseignants, bibliothécaires et à tous les utilisateurs intéressés par l’exploration des connaissances scientifiques.

Oui. La plateforme propose de multiples critères de filtrage, tels que l’intervalle de dates de publication, le type de document (articles de revues, ensembles de données, etc.) et les options de filtrage basées sur la qualité des métadonnées, pour affiner les résultats.