KI-Assistent für Literaturreviews: Vom Protokoll zur publikationsreifen Arbeit

Assistent für Literaturreviews hilft Ihnen, eine Review-Frage in eine publikationsreife Argumentation zu verwandeln, indem Synthese als Methode und nicht als Schreibstil behandelt wird. Während es leicht ist, Fachartikel aufzulisten, bietet dieser AI-Methodologe einen protokollgeleiteten Weg durch Fragestellung, Suchstrategie, Bewertung und thematische Integration — damit die Literatur zu einer Landkarte von Konsens, Widerspruch und Forschungslücken wird.

• ✅ Deckt systematische, Scoping-, narrative, integrative, schnelle, Umbrella- und qualitative Evidenzreviews ab
• ✅ Richtet die Arbeit an PRISMA 2020, Cochrane, GRADE und verwandten Berichtsstandards aus
• ✅ Markiert schwache Evidenz, Widersprüche und Suchlücken, statt sie glattzubügeln
• ✅ Passt Methoden an Fragen aus Biomedizin, STEM, Sozialwissenschaften, Bildungsforschung und Geisteswissenschaften an

Jede forschende Person kann zusammenfassen, was ein Fachartikel sagt. Gutachter:innen, Betreuende und Fachzeitschriften fragen, was das Fachgebiet bedeutet. Um zu verstehen, warum diese Lücke so kostspielig ist, lohnt sich ein Blick darauf, an welchen Stellen Literaturreviews typischerweise ins Stocken geraten.

Schnelle Antwort: Was ist der Assistent für Literaturreviews?

Der Assistent für Literaturreviews ist ein AI-Forschungsmethodologe, der Wissenschaftler:innen von der Review-Frage bis zur publikationsreifen Synthese über akademische Disziplinen hinweg begleitet. Er legt den Schwerpunkt auf Synthese statt Zusammenfassung und hält den Prozess protokollgeleitet.

Zentrale Fähigkeiten:

• Den Review-Typ an Frage, Zeitrahmen und Berichtsstandard anpassen
• Reproduzierbare Suchstrategien, Einschlusskriterien und registrierte Protokolle entwickeln
• Screening, kritische Bewertung und Datenextraktion mit den passenden Werkzeugen begleiten
• Eingeschlossene Studien in Themen, Argumente, Lückenkarten und publikationsreife Prosa überführen

Das Problem: Reviews geraten zwischen Frage und Argument ins Stocken

Ein Literaturreview ist keine Leseliste. Wie das UNC Writing Center festhält, bezeichnet „die Literatur“ das gesamte Schrifttum zu einem Thema — und die Aufgabe besteht darin, diesen Korpus zu interpretieren, nicht ihn zu inventarisieren. Fachzeitschriften und Förderinstitutionen erwarten inzwischen, dass diese Interpretation expliziten Methodenstandards entspricht, unabhängig davon, ob es sich um ein systematisches Review von Interventionen oder eine Scoping-Kartierung eines aufkommenden Forschungsfelds handelt.

Diese Standards sind anspruchsvoller geworden. PRISMA 2020 hat die Leitlinie von 2009 durch aktualisierte Berichtselemente ersetzt, die widerspiegeln, wie Reviews tatsächlich identifiziert, gescreent und synthetisiert werden. Das Cochrane Handbook — derzeit in Version 6.5 — bleibt die Referenz für Interventionsreviews und behandelt die Formulierung von Fragen, Bias, Meta-Analysen und GRADE. Gleichzeitig haben sich systematische Methoden weit über die klinische Medizin hinaus verbreitet und Eingang in Bildungsforschung, Ökologie, Sozialwissenschaften und Politik gefunden.

27 Berichtselemente — PRISMA-2020-Checkliste für systematische Reviews und Meta-Analysen

Doch diesen Standard zu erfüllen, ist weiterhin frustrierend schwierig:

• Der falsche Review-Typ. Teams entscheiden sich standardmäßig für ein „systematisches“ Review, obwohl ein Scoping-, narratives, realistisches oder qualitatives Review besser zu Frage und Evidenz passen würde.
• Nicht reproduzierbare Suchen. Scholar-Suchstrings sind kein Protokoll. Fehlende MeSH-/Emtree-Begriffe, graue Literatur oder Zitationsverknüpfungen verzerren die Zusammenstellung unbemerkt.
• Serielle Zusammenfassungen. Entwürfe schreiten Fachartikel für Fachartikel voran — Autor:in A fand X, Autor:in B fand Y — statt Themen, Mechanismen und umstrittene Behauptungen aufzubauen.
• Bewertungstheater. Qualitätsinstrumente werden in der Methodik genannt und in den Ergebnissen ignoriert, sodass schwache Studien dasselbe Gewicht erhalten wie starke.

Allein das Screening kann ein Team an seine Grenzen bringen. Untersuchungen zu kollaborativen Plattformen für das Screening von Titeln und Abstracts haben im Vergleich zu einer nicht unterstützten manuellen Prüfung Zeiteinsparungen von über 40 % berichtet — anders gesagt: Der nicht unterstützte Prozess ist ein Engpass. AI kann in mehreren Phasen helfen, doch Leitlinien zur Evidenzsynthese aus dem Jahr 2026 behandeln diese Werkzeuge weiterhin als phasenspezifische Assistenzen und nicht als Ersatz für Methoden.

Genau dafür wurde dieser AI-Methodologe entwickelt.

Warum der Assistent für Literaturreviews?

Der Assistent für Literaturreviews ist ein eigenständiger Forschungsmethodologe: Er begleitet den gesamten Lebenszyklus von der Frage bis zum druckfertigen Review. Extraktions-Bots können PICO-Felder aus Abstracts herausziehen. Dieses Produkt wurde für die Entscheidungen entwickelt, die solche Werkzeuge überspringen — welcher Review-Typ durchgeführt werden soll, wie ein Protokoll registriert wird, wie mit Heterogenität umzugehen ist und wie eine Synthese statt eines Katalogs geschrieben wird.

Traditioneller Ansatz	Assistent für Literaturreviews
Zusammenfassungen Fachartikel für Fachartikel	Thematische Synthese, die Konsens, Widerspruch und Lücken kartiert
Informelle Scholar-Suchstrings	Datenbankspezifische Strategien mit Boolescher Logik, kontrolliertem Vokabular und PRESS-konformer Dokumentation
Standardmäßig „Wir sollten ein systematisches Review durchführen“	An Frage und Standard angepasster Typ (PRISMA, PRISMA-ScR, ENTREQ, SWiM, MOOSE)
Bewertung wird genannt und anschließend ignoriert	An das Studiendesign angepasstes Instrument — RoB 2, NOS, CASP, MMAT, AMSTAR 2, GRADE
Monate unbegleiteten Screenings und Überarbeitens	Phasengerechte Begleitung vom Protokoll bis zur Antwort an die Gutachter:innen

Während Plattformen wie Elicit beim Screening und bei der skalierbaren Felderfassung stark sind, spezialisiert sich dieser Methodologe auf Design und Argumentation: die Auswahl des Reviews, die Begründung des Protokolls und die Verbindung von Studien zu einer intellektuellen Forschungslandschaft.

Passender Review-Typ statt passender Vorlage

Viele erste Reviews scheitern, weil die Methode nach Prestige ausgewählt wurde. Ein systematisches Review benötigt eine beantwortbare empirische Frage, eine umfassende Suche und ein doppeltes Screening. Ein Scoping-Review benötigt Breite und eine Kartierung. Ein narratives Review benötigt eine transparente Begründung der Auswahl und eine These. Der Assistent empfiehlt den Typ, der zu Frage, Evidenz und Frist passt — und bindet das Projekt anschließend an die passende Leitlinie, von PRISMA-ScR bis ENTREQ.

Das Protokoll vor der Suche

Ein belastbares Review beginnt mit einem registrierten Protokoll: Fragenrahmen (PICO, SPIDER oder PCC), Einschlusskriterien, Suchplan, Screening-Regeln, Bewertungsansatz, Synthesemethode und Änderungsprotokoll. Der Assistent erstellt an PRISMA-P ausgerichtete Protokolle für PROSPERO oder OSF und behandelt Änderungen nach der Registrierung als dokumentierte Entscheidungen und nicht als heimliche Bearbeitungen.

„Erstelle ein PRISMA-P-Protokoll für ein Scoping-Review zur digitalen psychischen Gesundheit in der Primärversorgung. Verwende PCC, definiere Quellen grauer Literatur und markiere, was in PROSPERO und was in OSF gehört.“

Suchstrategien, die Sie tatsächlich ausführen können

Der Assistent erstellt reproduzierbare Suchstrings für jede Datenbank — PubMed/MEDLINE, Cochrane, PsycINFO, ERIC, IEEE, JSTOR und interdisziplinäre Indizes — mit verschachtelter Boolescher Logik, Trunkierung und kontrolliertem Vokabular. Wenn Embase, CINAHL, Scopus oder Web of Science ein Campus-Abonnement erfordern, erhalten Sie eine ausführbare Strategie statt einer vorgetäuschten Suche. Graue Literatur, Studienregister und die Vorwärts- sowie Rückwärtsverfolgung von Zitationen werden als Schritte zur Bias-Kontrolle und nicht als Extras behandelt.

Eine Bewertung, die die Synthese verändert

Eine kritische Bewertung ist nur dann nützlich, wenn sie beeinflusst, was Sie behaupten. Der Assistent stimmt die Instrumente auf das Studiendesign ab und überträgt die Bewertungen anschließend in die Darstellung: Eine RCT mit hohem Bias-Risiko sollte keinen Absatz über „starke Evidenz“ tragen. Für die Sicherheit der Evidenz kann er GRADE- oder GRADE-CERQual-Bewertungen nach Outcome oder Thema strukturieren.

Synthese statt Zusammenfassung

Der zentrale redaktionelle Schritt ist struktureller Natur. Wenn ein Entwurf nach Studien gegliedert ist, diagnostiziert der Assistent dies und baut ihn nach Thema, Mechanismus, Population oder Intervention neu auf — wobei Widersprüche erklärt und nicht einfach weg-gemittelt werden. Wenn eine Meta-Analyse nicht gerechtfertigt ist, folgt er einer strukturierten narrativen Synthese nach SWiM statt einer Stimmenauszählung.

„Diese zwölf Fachartikel wiederholen immer wieder denselben Befund. Ordne sie in analytische Themen ein, zeige, wo die Definitionen von ‚Engagement‘ auseinandergehen, und liste die Lücken nach Population und Follow-up-Dauer auf.“

So funktioniert es

Der Workflow folgt dem Lebenszyklus eines Reviews und nicht einer Chatbot-Frage-und-Antwort-Schleife. Sie bleiben in einem Projekt; der Methodologe verfolgt Frage, Phase, Kriterien und festgelegte Entscheidungen, während die Arbeit voranschreitet.

Schritt 1: Die Frage formulieren und den Review-Typ auswählen Beschreiben Sie Thema, Zielgruppe, Frist und Zielpublikation. Der Assistent leitet Disziplin und Erfahrungsniveau ab und prüft anschließend kritisch, ob Sie ein systematisches Review, Scoping-Review, eine Meta-Analyse, eine qualitative Evidenzsynthese oder ein anderes Design benötigen. Er widerspricht Ihnen, wenn „systematisch“ bei einer nicht beantwortbaren Frage nur ein unpassendes Prestigeetikett ist.

„Ich möchte Interventionen zum Wohlbefinden von Lehrkräften in K–12 untersuchen. Ich habe vier Monate Zeit und eine Wortbegrenzung für ein narratives Review. Welcher Review-Typ ist vertretbar, und wie sollte ich die Frage formulieren?“

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Schritt 2: Ein Protokoll und eine Suchstrategie festlegen Sobald der Typ feststeht, erhalten Sie Einschlusskriterien, einen Fragenrahmen und Datenbank-spezifische Suchstrings. Gesundheitsfragen erhalten MeSH-bewusste PubMed-Strategien, Bildungsfragen ERIC-Strategien und qualitative Fragen SPIDER-Strategien. Außerdem erhalten Sie eine Prüfung der Suche nach dem PRESS-Prinzip und einen Registrierungsplan.

„Erstelle eine PubMed-Strategie und eine parallele PsycINFO-Strategie für CBT in schulischen Kontexten, für die Altersgruppe 12–18 und den Zeitraum 2010 bis heute. Füge einen Plan für graue Literatur hinzu und vermerke, welche Strings ich selbst in Embase ausführen muss.“

Wenn Sie vor Abschluss des Protokolls noch Kandidatenartikel in offenen Indizes finden müssen, kann der Assistent für akademische Forschung eine Live-Literaturrecherche durchführen, während dieser Methodologe die Einschlusslogik konsistent hält.

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Schritt 3: Screenen, bewerten und extrahieren Als Nächstes folgen Regeln für ein zweistufiges Screening, Entscheidungsprotokolle für Grenzfälle und PRISMA-Flusszahlen. Sie können Titel-und-Abstract-Stapel einfügen, PDFs hochladen und Unterstützung bei der Kalibrierung eines Pilottests mit 20–50 Datensätzen vor dem vollständigen Screening erhalten. Bewertungs- und Extraktionstabellen werden auf Ihre Outcomes und nicht auf eine generische Tabellenkalkulation zugeschnitten.

„Hier sind 40 Titel und Abstracts. Wende meine Einschlusskriterien an, markiere unklare Fälle und entwirf Entscheidungsregeln, damit ein:e zweite:r Gutachter:in zu denselben Entscheidungen käme.“

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Schritt 4: Studienübergreifend synthetisieren Dies ist die Phase, die die meisten Entwürfe nie erreichen. Der Assistent gruppiert Befunde nach Thema, prüft, ob eine Meta-Analyse möglich ist, untersucht Heterogenität und kartiert Lücken nach Methode, Geografie, Population und Theorie. Er hält Sie davon ab, „positive“ gegen „negative“ Studien aufzurechnen, wenn Effektstärken, Stichproben und Definitionen nicht vergleichbar sind.

„Eine Meta-Analyse wirkt verlockend, aber Interventionen und Skalen unterscheiden sich. Begründe eine narrative Synthese, schlage Subgruppen vor und entwirf den Absatz zu den Limitationen, nach dem ein:e Methodengutachter:in fragen wird.“

Wenn die Frage breiter ist als ein formales Review — etwa eine Untersuchung eines Forschungsfelds, eine politische Landschaftsanalyse oder ein Briefing aus mehreren Quellen — kann Deep Research einen zitierfähigen Evidenzbericht zusammenstellen, den Sie anschließend in das Review-Protokoll zurückführen.

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Schritt 5: Nach der Berichtsleitlinie schreiben Struktur statt Chronologie. Der Assistent entwirft Abschnitte, die PRISMA 2020 oder der passenden Leitlinie entsprechen, erstellt Zahlen für das Flussdiagramm, schärft die Darstellung der Forschungslücke und hilft bei der Beantwortung von Gutachter:innenkommentaren, ohne die Methoden stillschweigend zu verändern.

„Schreibe die Ergebnisse so um, dass jeder Unterabschnitt eine durch Studien gestützte Aussage und keine Liste von Abstracts ist. Behalte APA 7 bei und markiere jeden Satz, der die GRADE-Sicherheit übertreibt.“

Testen Sie den AI-Methodologen kostenlos — keine Kreditkarte erforderlich.

Ergebnisse & Anwendungsfälle

📊 Erstes systematisches Review für eine Dissertation

Szenario: Ein:e Doktorand:in im Bereich öffentliche Gesundheit muss ein systematisches Review zu schulbasierten Angstprogrammen vorlegen. Das Komitee erwartet PRISMA-Konformität; die Person hat noch nie ein Protokoll registriert.

Traditioneller Ansatz: Monate ungerichteter Lektüre, eine Suche ausschließlich in Scholar und ein nach Fachartikeln organisierter Kapitelentwurf. Methodengutachter:innen schicken die Arbeit wegen fehlender grauer Literatur, eines fehlenden Plans für doppeltes Screening und einer ergebnislosen Stimmenauszählung zurück.

Assistent für Literaturreviews: Die Person erhält eine PICO-Frage, ein PROSPERO-fertiges Protokoll, PubMed-/PsycINFO-/ERIC-Suchstrings, Pläne für RoB 2 und Newcastle-Ottawa sowie ein Ergebniskapitel, das nach Interventionsform — CBT, Achtsamkeit, Peer-Leitung — gegliedert ist und GRADE-Formulierungen verwendet, die zur Evidenz passen.

• Das Protokoll wird vor der Suche verfasst und nicht nachträglich rekonstruiert
• Heterogenität wird als Befund und nicht als lästiges Problem behandelt
• Lücken werden konkret benannt (LMIC-Kontexte, Follow-up über 12 Monate hinaus) statt mit einem allgemeinen „Weitere Forschung ist erforderlich“ abgehandelt

💼 Scoping-Review eines Fakultätsteams vor einer Förderantragstellung

Szenario: Ein Pflegedozent:innen-Team hat zehn Wochen Zeit, um die Forschung zu AI-Dokumentationswerkzeugen in der Akutversorgung zu kartieren. Es benötigt eine durchsuchbare Kartierung und keine Schätzung der Effektstärke, um einen standortübergreifenden Antrag zu begründen.

Traditioneller Ansatz: Ein überstürztes narratives Review mit 25 bequem auffindbaren Zitationen. Gutachter:innen bezeichnen es als selektiv. Der Abschnitt zur „Bedeutung“ des Förderantrags kann nicht zeigen, was bekannt, unbekannt oder doppelt untersucht ist.

Mit diesem Review-Partner: Das Team führt mithilfe von PCC ein PRISMA-ScR-Scoping-Review durch, erfasst Studiendesigns und Kontexte und erstellt eine Lückenkarte nach Workflow-Phase und Evaluationsmethode. Sobald die Karte stabil ist, kann der Assistent für Forschungsanträge diese Lücken in Ziele, Bedeutung und eine Methodendarstellung überführen, die so bewertet wird, wie Förderinstitutionen Anträge tatsächlich lesen.

• Der Review-Typ entspricht dem Zweck (kartieren, nicht per Meta-Analyse zusammenfassen)
• Einschlussentscheidungen werden für die Mitforschenden dokumentiert
• Der Antrag zitiert eine transparente Evidenzkarte statt einer Gelegenheitsstichprobe

📱 Themen zwischen Besprechungen am Smartphone verfeinern

Szenario: Ein Postdoc ist nach einer Laborbesprechung auf dem Weg nach Hause. Das Team hat 60 eingeschlossene qualitative Studien und einen Ergebnisteil, der noch immer wie eine kommentierte Bibliografie klingt. Das doppelte Screening wurde bereits in Covidence durchgeführt; das verbleibende Problem ist intellektueller und nicht logistischer Natur.

Traditioneller Ansatz: Warten, bis eine Sitzung am Desktop möglich ist, Notizen erneut lesen und hoffen, dass eine Themenstruktur sichtbar wird. Eine weitere Woche geht verloren.

Mobil, im selben Projekt: Der Postdoc fügt drei unausgereifte Themenlisten ein, bittet um eine wechselseitige Übersetzung der Befunde zwischen den Studien und erhält eine präzisere Gruppe analytischer Themen mit Beispielzitaten zur späteren Überprüfung. Die Spracheingabe funktioniert auf iOS und Android mit derselben Historie wie in der Desktop-Sitzung.

• Persistentes Erinnern an Einschlusskriterien und festgelegte methodische Entscheidungen
• Synthesearbeit, für die kein zweiter Bildschirm erforderlich ist
• Rückfrage: „Zeige mir, welche Studien sich verschieben würden, wenn wir ‚Vertrauen in das System‘ von ‚Vertrauen in die behandelnde Person‘ trennen.“

🎯 Geisteswissenschaftliches kritisches Review mit These statt Zeitleiste

Szenario: Eine Literaturwissenschaftlerin benötigt ein kritisches Review zur Affekttheorie in zeitgenössischen Migrationsnarrativen. Eine systematische Suche nach „allen Artikeln“ wäre die falsche Epistemologie; eine chronologische Übersicht würde die Argumentation begraben.

Traditioneller Ansatz: Entweder eine nicht theoretisch fundierte Zusammenfassung oder eine Argumentation, die nie erklärt, wie die Texte ausgewählt wurden.

Der Methodologe: Empfiehlt eine kritische/narrative Hybridform, verlangt eine explizite Begründung des Korpus und organisiert den Entwurf nach konzeptionellen Auseinandersetzungen und nicht nach Erscheinungsjahr — während weiterhin dokumentiert wird, was ausgeschlossen wurde und warum.

• Transparente Auswahl, ohne so zu tun, als handle es sich um ein biomedizinisches systematisches Review
• Eine Synthese, die eine These voranbringt
• Zitationsstil und Konventionen der Publikation werden berücksichtigt (Chicago, MLA oder Hausstil der Fachzeitschrift)

FAQ

Ist der Assistent für Literaturreviews kostenlos?

Ja. Eine kostenlose Stufe umfasst den zentralen Methodologen mit Nutzungslimits. Kostenpflichtige Tarife erhöhen das monatliche Kontingent, wenn Sie umfangreiche Screenings, lange Extraktionstabellen oder vollständige Manuskriptentwürfe bearbeiten. Für den Einstieg ist keine Kreditkarte erforderlich, und die Arbeit wird über Web, iOS und Android hinweg synchronisiert.

Worin unterscheidet er sich von ChatGPT oder einem Extraktionswerkzeug?

Allgemeine Chatmodelle verfassen bereitwillig eine flüssige Zusammenfassung mit erfundenen Zitationen. Extraktionswerkzeuge füllen Tabellen auf Grundlage von Abstracts aus. Der Assistent für Literaturreviews wurde als Methodologe entwickelt: Er wählt den Review-Typ aus, besteht auf Protokollen, entwickelt datenbankspezifische Suchen, stimmt Bewertungsinstrumente auf das Studiendesign ab und wandelt serielle Zusammenfassungen in eine Synthese um. Er erfindet keine Fachartikel, DOIs oder „abgeschlossenen“ Datenbanksuchen, die er nicht abfragen kann.

Kann er eine Meta-Analyse für mich durchführen?

Er kann die Auswahl von Effektstärken, Heterogenität (I², Q, Prädiktionsintervalle), Modellauswahl, Sensitivitätsanalysen und Prüfungen auf Publikationsbias begleiten und Ihnen helfen, Ergebnisse aus R, RevMan oder Stata zu interpretieren. Er sagt Ihnen auch, wann eine Meta-Analyse der falsche Schritt ist und wann eine narrative Synthese nach SWiM die methodisch ehrliche Lösung darstellt. Er ersetzt weder Ihre Statistiksoftware noch Ihre Verantwortung für die Zahlen.

Funktioniert der Assistent für Literaturreviews auf Mobilgeräten?

Ja. Web, iOS und Android bieten denselben vollständigen Funktionsumfang, einschließlich Spracheingabe und synchronisiertem Projektgedächtnis. Screening-Entscheidungen, Themenlisten und Protokolltexte können auf einem Smartphone verfeinert werden; umfangreiche PDF-Markierungen sind auf einem Laptop weiterhin einfacher, aber das Projekt wird beim Gerätewechsel nicht zurückgesetzt.

Kann er PubMed, Scopus und Web of Science direkt durchsuchen?

Er kann Suchen in offenen Quellen und auf bestimmte Websites beschränkten Indizes ausführen und überprüfen und erstellt vollständige Strategien für abonnementpflichtige Datenbanken. Viele Quellen für systematische Reviews (Embase, CINAHL, Scopus, Web of Science) erfordern institutionellen Zugang, daher werden diese Strings so gekennzeichnet, dass Sie sie selbst ausführen können. Kostenpflichtige Volltexte können nicht ausgelesen werden; laden Sie das PDF hoch, wenn Sie eine detaillierte Lektüre benötigen.

Wie zuverlässig ist die methodologische Beratung?

Etablierte Methoden — PRISMA 2020, Cochrane-Verfahren, CASP, AMSTAR 2, GRADE — werden als Standards und nicht als optionale Ausschmückung behandelt. Empirische Aussagen zu bestimmten Fachartikeln werden gesucht und zitiert; wenn eine Suche dünn ausfällt, sagt der Assistent das. Für systematische Reviews mit zwei Gutachter:innen unterstützt er die Kalibrierung und Konfliktprotokolle, gibt jedoch nicht vor, ein zweiter unabhängiger Mensch zu sein.

Fazit

Literaturreviews scheitern an vorhersehbaren Stellen: am falschen Design, einer nicht reproduzierbaren Suche, einer Bewertung, die die Ergebnisse nie beeinflusst, und einer Prosa, die Studien auflistet, statt ein Forschungsfeld zu interpretieren. PRISMA, Cochrane und verwandte Leitlinien existieren, weil diese Fehlerquellen häufig sind — und weil Leser:innen einer Synthese nicht vertrauen können, die sie nicht nachvollziehen können.

Ein AI-Assistent für Literaturreviews ist nur dann nützlich, wenn er in erster Linie ein Methodologe ist. Das bedeutet: Protokoll vor Suche, Synthese vor Zusammenfassung und intellektuelle Ehrlichkeit im Umgang mit Widersprüchen, Heterogenität und den Datenbanken, die Sie weiterhin selbst durchsuchen müssen.

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Für Entwickler:innen: Der Assistent für Literaturreviews ist programmgesteuert über die Jenova API verfügbar — integrieren Sie protokollgeleitete Unterstützung für Literaturreviews und Evidenzsynthese mit einem einzigen API-Aufruf in Ihre Anwendung. Vollständige Dokumentation →