Czasopismo źródłowe

Nature Medicine

Rok publikacji: 2026 · ISSN: 1078-8956 · Sprawdź ten rekord w DOI-checker (JSON) → · Endpoint grafu JSON →

primary_research A clinically validated framework for auditing AI chatbot behavior in mental health in Nature Medicine

PSYCHOTERAPIA.NO / BIBLIOGRAFIA · REKORD ŹRÓDŁOWY

A clinically validated framework for auditing AI chatbot behavior in mental health interactions

Nature Medicine · 2026 · Tom 32 (10) : 3730-3740

Veith Weilnhammer, Kevin YC Hou, Lennart Luettgau, Christopher Summerfield, Raymond Dolan, Matthew M. Nour

Metadane lokalne PubMed / MEDLINE (MeSH: 4) IWBP niewystarczające dane DOI 10.1038/s41591-026-04577-2 PMID 42567928

Źródło: SRC-AI-SAFETY-2026-08 · kanoniczny adres karty: /bibliografia/source.php?id=SRC-AI-SAFETY-2026-08

Synteza kontekstu badawczego

Opracowanie polskojęzyczne oraz dostęp do abstraktu źródłowego

PROWENIENCJA: PUBMED / MEDLINE TDM
Autorskie polskie podsumowanie kontekstu badawczego:
Recenzowana publikacja naukowa „A clinically validated framework for auditing AI chatbot behavior in mental health interactions” opublikowane na łamach czasopisma „Nature Medicine” (2026). Główne deskryptory indeksacyjne (MeSH / słowa kluczowe autorów) przypisane do publikacji obejmują: Mental Health, Artificial Intelligence, Humans, Communication. Poniżej prezentujemy jawny graf powiązań bibliograficznych, kontrolowaną taksonomię NLM MeSH oraz wskaźniki współwystępowania pojęć wyliczone na podstawie lokalnej analizy danych (Text & Data Mining).
Przeczytaj oryginalny abstrakt na PubMed (PMID 42567928) → Otwórz publikację u wydawcy (DOI: 10.1038/s41591-026-04577-2) →

Nota prawna (Prawo autorskie i TDM): Zgodnie z wytycznymi NLM/PubMed pełny tekst angielskiego abstraktu jest wyświetlany bezpośrednio wyłącznie dla artykułów z jawną otwartą licencją Creative Commons (CC-BY). W pozostałych przypadkach lokalny plik XML z PubMed służy wyłącznie do wewnętrznej analizy statystycznej i ekstrakcji pojęć (Text & Data Mining, art. 3–4 dyrektywy DSM UE), a powyżej prezentujemy nasze autorskie polskie omówienie kontekstu badawczego oraz bezpośredni odsyłacz do rekordu w bazie PubMed.

Jawny graf kontekstu publikacji (1-stopniowy)

Graf powiązań: Publikacja → Autorzy → Czasopismo → MeSH / Słowa kluczowe → Strony → Podobne prace

Wizualizacja SVG wygenerowana deterministycznie z jawnych krawędzi (15 relacji). Kliknij dowolny węzeł na grafie, aby przejść do profilu autora, czasopisma, tematu lub podobnej publikacji.

Pobierz JSON grafu (API) → Surowy plik SVG (pubmed_graph.py) →
Graf powiązań semantycznych: PMID 42567928 Nature Medicine · relacja: published_in · źródło: pubmed_meta · status: approvedNature Medicine Artificial Intelligence [D001185] (Główny temat MeSH) · relacja: about_mesh · źródło: pubmed_mesh · status: approvedArtificial Intelligence Communication [D003142] (MeSH) · relacja: about_mesh · źródło: pubmed_mesh · status: approvedCommunication Humans [D006801] (MeSH) · relacja: about_mesh · źródło: pubmed_mesh · status: approvedHumans Mental Health [D008603] (Główny temat MeSH) · relacja: about_mesh · źródło: pubmed_mesh · status: approvedMental Health Chatbot może być pomocny — i jednocześnie wzmacniać ryzyko. Nowe badanie pokazuje dlaczego [PUBLISHED] · relacja: uses_source · źródło: local_claim · status: approvedChatbot może być pomocny — i jedn… Generative AI mental health chatbots: a scoping review of intervention design and user experience (Podobieństwo: 36%) · relacja: similar_to · źródło: local_hybrid_similarity · status: candidateGenerative AI mental health chatb… The Future of Artificial Intelligence and Emerging Technologies in Mental Health: Prospects, Challenges, and a Roadmap for Personalized Treatment (Podobieństwo: 53%) · relacja: similar_to · źródło: local_hybrid_similarity · status: candidateThe Future of Artificial Intellig… The effects of artificial intelligence-based chatbots on mental health: A systematic review and three-level meta-analysis (Podobieństwo: 58%) · relacja: similar_to · źródło: local_hybrid_similarity · status: candidateThe effects of artificial intelli… Christopher Summerfield · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedChristopher Summerfield Kevin YC Hou · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedKevin YC Hou Lennart Luettgau · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedLennart Luettgau Matthew M. Nour · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedMatthew M. Nour Raymond Dolan · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedRaymond Dolan Veith Weilnhammer (ORCID: 0000-0002-3332-0006) · relacja: author_of · źródło: pubmed_meta · status: approvedVeith Weilnhammer PMID 42567928 A clinically validated framework for auditing AI chatbot behavior in mental health interactions Publikacja centralna Autor (pubmed_meta / katalog) Czasopismo (published_in) Deskryptor MeSH (pubmed_mesh) Słowo kluczowe autora (PubMed) Strona serwisu (uses_source) Podobny rekord (candidate) Linia ciągła = krawędź zatwierdzona (approved: PubMed MeSH / metadane / opublikowana strona) · Linia przerywana = kandydat (candidate: podobieństwo hybrydowe / szkic)

Uwaga metodologiczna: Relacja w grafie odzwierciedla strukturę metadanych i współwystępowania, a nie związek przyczynowy. Krawędzie z linii ciągłej mają status approved (potwierdzone w PubMed/MEDLINE lub opublikowanych artykułach), natomiast linia przerywana oznacza status candidate (podobieństwo hybrydowe lub nieopublikowany szkic).

Taksonomia i analiza leksykalna

Deskryptory MeSH (PubMed), słowa kluczowe autorów oraz kandydaci długiego ogona (Long-Tail)

Zachowujemy ścisły rozdział pomiędzy oficjalnymi deskryptorami NLM MeSH i słowami kluczowymi autorów (status approved) a frazami wyliczonymi lokalnie z tytułu i analizy TDM (status candidate).

1. Deskryptory medyczne MeSH® (U.S. National Library of Medicine — PubMed)

Humans MeSH UI: D006801 · waga: 0.55
pubmed_mesh · approved
Mental Health ★ Główny temat MeSH UI: D008603 · waga: 1.00
pubmed_mesh · approved
Artificial Intelligence ★ Główny temat MeSH UI: D001185 · waga: 1.00
pubmed_mesh · approved
Communication MeSH UI: D003142 · waga: 0.55
pubmed_mesh · approved

Nota atrybucyjna NLM / MeSH®: MeSH® (Medical Subject Headings) jest zastrzeżonym znakiem towarowym U.S. National Library of Medicine (NLM), National Institutes of Health (NIH). Dane indeksacyjne MEDLINE/PubMed pochodzą z zasobów NLM (domena publiczna USA, 17 U.S.C. § 105). NLM nie afiliuje ani nie autoryzuje niniejszego serwisu.

2. Oficjalne słowa kluczowe autorów (PubMed KeywordList)

Brak osobnej listy słów kluczowych autora w rekordzie PubMed.

3. Wyekstrahowani kandydaci fraz i słów kluczowych (N-gramy 1–3 z tytułu i abstraktu)

Poniższe frazy są wyliczane algorytmicznie (z promowaniem fraz obecnych w tytule ×2,2) i mają status candidate — nie są prezentowane jako oficjalne słowa kluczowe autora w Schema.org.

Rekomendacje oparte na cechach wspólnych

Publikacje powiązane semantycznie w katalogu (Matching hybrydowy)

Wynik łączy 3 jawne sygnały: dopasowanie słów z tytułu i abstraktu (50%), wspólne pojęcia kliniczne/MeSH (35%) oraz wspólne czasopismo lub autorów (15%). Przy każdej pracy podajemy dokładny powód dopasowania.

local_hybrid_similarity · candidate

Analiza w całym korpusie (N = 950 publikacji)

Współwystępowanie pojęć w katalogu — współczynnik \(\text{Lift}(A,B) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)P(B)}\)

Nie liczymy sztucznych korelacji na poziomie pojedynczego artykułu. Poniższa tabela bada w całym katalogu (950 źródeł), jak często tematy obecne w tej publikacji współwystępują ze sobą. Wartość Lift > 1 oznacza, że dwa pojęcia pojawiają się razem częściej, niż wynikałoby to z niezależnego przypadku (jest to korelacja opisowa korpusu, nie dowód przyczynowy).

Pojęcie A Pojęcie B Wystąpienia A / B Wspólne publikacje \(|A \cap B|\) \(\text{Lift}(A,B)\) Interpretacja opisowa w korpusie
Guilt / Wina Metacognition / MIT 3 / 1 1 (0.11%) 316.67× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd Guilt / Wina 15 / 3 3 (0.32%) 63.33× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd Metacognition / MIT 15 / 1 1 (0.11%) 63.33× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Metacognition / MIT Group Therapy / Grupowa 1 / 37 1 (0.11%) 25.68× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Metacognition / MIT CBT / Cognitive Therapy 1 / 66 1 (0.11%) 14.39× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Guilt / Wina Group Therapy / Grupowa 3 / 37 1 (0.11%) 8.56× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Guilt / Wina CBT / Cognitive Therapy 3 / 66 1 (0.11%) 4.80× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Shame / Wstyd Group Therapy / Grupowa 15 / 37 2 (0.21%) 3.42× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Borderline (BPD) Guilt / Wina 349 / 3 3 (0.32%) 2.72× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Borderline (BPD) Metacognition / MIT 349 / 1 1 (0.11%) 2.72× Współwystępuje częściej niż losowo (Lift > 1)
Bibliografia załącznikowa publikacji — prace cytowane przez autorów (61 pozycji)

Wykaz prac cytowanych wewnątrz artykułu (relacja cites → Publication), pobrany ze zweryfikowanych metadanych PubMed / Crossref:

  1. (WHO, 2025); https://www.who.int/publications/i/item/9789240114487
    pubmed_reference_list
  2. Liu, W. et al. Global burden and trends of major mental disorders in individuals under 24 years of age from 1990 to 2021, with projections to 2050: Insights from the Global Burden of Disease Study 2021. , 1635801 (2025).
    pubmed_reference_list
  3. Shelmerdine, S. C. et al. AI chatbots and the loneliness crisis. , r2509 (2025).
    pubmed_reference_list
  4. McCain, M. et al. How people use Claude for support, advice, and companionship. https://www.anthropic.com/news/how-people-use-claude-for-support-advice-and-companionship (2025).
    pubmed_reference_list
  5. Costa-Gomez, B. et al. It’s about time: the Copilot usage report 2025. https://microsoft.ai/news/its-about-time-the-copilot-usage-report-2025/ (2025).
    pubmed_reference_list
  6. Li, H. et al. Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being. , 236 (2023).
    pubmed_reference_list
  7. Habicht, J. et al. Closing the accessibility gap to mental health treatment with a personalized self-referral chatbot. , 595–602 (2024).
    pubmed_reference_list
  8. Maples, B. et al. Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots. , 4 (2024).
    pubmed_reference_list
  9. Grabb, D. et al. Risks from language models for automated mental healthcare: ethics and structure for implementation. Preprint at https://arxiv.org/abs/2406.11852v2 (2024).
    pubmed_reference_list
  10. Morrin, H. et al. Delusions by design? How everyday AIs might be fuelling psychosis (and what can be done about it). Preprint at https://osf.io/preprints/psyarxiv/cmy7n_v6 (2025).
    pubmed_reference_list
  11. Perlis, R. H. et al. Generative AI use and depressive symptoms among US adults. , e2554820 (2026).
    pubmed_reference_list
  12. De Freitas, J. et al. The health risks of generative AI-based wellness apps. , 1269–1275 (2024).
    pubmed_reference_list
  13. Protecting the well-being of our users. https://www.anthropic.com/news/protecting-well-being-of-users (2025).
    pubmed_reference_list
  14. Pan, J. et al. COMPASS-GH is a consensus roadmap for defining standards for safe, accurate and equitable AI in general health queries. , 162–163 (2026).
    pubmed_reference_list
  15. Dohnány, S. et al. Technological folie à deux: feedback loops between AI chatbots and mental health. , 336–345 (2026).
    pubmed_reference_list
  16. Sobowale, K. et al. Evaluating generative AI psychotherapy chatbots used by youth: cross-sectional study. , e79838 (2025).
    pubmed_reference_list
  17. Belli, L. et al. VERA-MH concept paper. Preprint at https://arxiv.org/abs/2510.15297v4 (2025).
    pubmed_reference_list
  18. Arnaiz-Rodriguez, A. et al. Between help and harm: an evaluation of mental health crisis handling by LLMs. , e88435 (2026).
    pubmed_reference_list
  19. Pombal, J. et al. MindEval: benchmarking language models on multi-turn mental health support. Preprint at https://arxiv.org/abs/2511.18491v3 (2025).
    pubmed_reference_list
  20. Yeung, J. A. et al. The psychogenic machine: simulating AI psychosis, delusion reinforcement and harm enablement in large language models. Preprint at https://arxiv.org/abs/2509.10970v2 (2025).
    pubmed_reference_list
  21. Luo, H. et al. DialogGuard: multi-agent psychosocial safety evaluation of sensitive LLM responses. Preprint at https://arxiv.org/abs/2512.02282v1 (2025).
    pubmed_reference_list
  22. Golden, A. et al. The framework for AI tool assessment in mental health (FAITA - mental health): a scale for evaluating AI-powered mental health tools. , 444–445 (2024).
    pubmed_reference_list
  23. Hong, J. et al. Measuring sycophancy of language models in multi-turn dialogues. Preprint at https://arxiv.org/abs/2505.23840v4 (2025).
    pubmed_reference_list
  24. Laban, P. et al. LLMs get lost in multi-turn conversation. Preprint at https://arxiv.org/abs/2505.06120v1 (2025).
    pubmed_reference_list
  25. Li, Y. et al. CounselBench: a large-scale expert evaluation and adversarial benchmarking of large language models in mental health question answering. Preprint at https://arxiv.org/abs/2506.08584v4 (2025).
    pubmed_reference_list
  26. Badawi, A. et al. When can we trust LLMs in mental health? Large-scale benchmarks for reliable LLM evaluation. Preprint at https://arxiv.org/abs/2510.19032v1 (2025).
    pubmed_reference_list
  27. Ott, S. et al. Mapping global dynamics of benchmark creation and saturation in artificial intelligence. , 6793 (2022).
    pubmed_reference_list
  28. Stamatis, C. A. et al. Beyond simulations: what 20,000 real conversations reveal about mental health AI safety. Preprint at https://arxiv.org/abs/2601.17003v1 (2026).
    pubmed_reference_list
  29. Strengthening ChatGPT’s responses in sensitive conversations. https://openai.com/index/strengthening-chatgpt-responses-in-sensitive-conversations/ (2025).
    pubmed_reference_list
  30. Samvelyan, M. et al. Rainbow teaming: open-ended generation of diverse adversarial prompts. Preprint at https://arxiv.org/abs/2402.16822v3 (2024).
    pubmed_reference_list
  31. Phang, J. et al. Investigating affective use and emotional well-being on ChatGPT. Preprint at https://arxiv.org/abs/2504.03888v1 (2025).
    pubmed_reference_list
  32. Kirk, H. R. et al. The benefits, risks and bounds of personalizing the alignment of large language models to individuals. , 383–392 (2024).
    pubmed_reference_list
  33. Cheng, M. et al. Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. , eaec8352 (2026).
    pubmed_reference_list
  34. Inspect AI: framework for large language model evaluations. https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_ai (2024).
    pubmed_reference_list
  35. Gupta, I. et al. Bloom: an open source tool for automated behavioral evaluations. https://alignment.anthropic.com/2025/bloom-auto-evals/ (2025).
    pubmed_reference_list
  36. Fronsdal, K. et al. Petri: an open-source auditing tool to accelerate AI safety research. https://www.anthropic.com/research/petri-open-source-auditing (2025).
    pubmed_reference_list
  37. Perlis, R. H. et al. STELLA: safety testing engine for large language assistants. Preprint at 10.64898/2025.12.11.25342078 (2025). DOI: 10.64898/2025.12.11.25342078
    pubmed_reference_list
  38. Kotov, R. et al. A paradigm shift in psychiatric classification: the hierarchical taxonomy of psychopathology (HiTOP). , 24–25 (2018).
    pubmed_reference_list
  39. Beck, A. T. The evolution of the cognitive model of depression and its neurobiological correlates. , 969–977 (2008).
    pubmed_reference_list
  40. Salkovskis, P. M. Understanding and treating obsessive-compulsive disorder. , S29–S52 (1999).
    pubmed_reference_list
  41. Johnson, S. L. Mania and dysregulation in goal pursuit: a review. , 241–262 (2005).
    pubmed_reference_list
  42. Mikulincer, M. et al. Attachment orientations and emotion regulation. , 6–10 (2019).
    pubmed_reference_list
  43. Harvey, A. et al. (Oxford Univ. Press, 2004).
    pubmed_reference_list
  44. Zhang, C. et al. CPsyCoun: a report-based multi-turn dialogue reconstruction and evaluation framework for Chinese psychological counseling. Preprint at https://arxiv.org/abs/2405.16433v3 (2024).
    pubmed_reference_list
  45. Moore, J. et al. Expressing stigma and inappropriate responses prevents LLMs from safely replacing mental health providers. In (eds Wortman Vaughan, J. et al.) 599–627 (Association for Computing Machinery, 2025).
    pubmed_reference_list
  46. Siddals, S. et al. ‘It happened to be the perfect thing’: experiences of generative AI chatbots for mental health. , 48 (2024).
    pubmed_reference_list
  47. Fang, C. M. et al. How AI and human behaviors shape psychosocial effects of extended chatbot use: a longitudinal randomized controlled study. Preprint at https://arxiv.org/abs/2503.17473v2 (2025).
    pubmed_reference_list
  48. Qiu, J. et al. EmoAgent: assessing and safeguarding human-AI interaction for mental health safety. Preprint at https://arxiv.org/abs/2504.09689v3 (2025).
    pubmed_reference_list
  49. Sharma, M. et al. Who’s in charge? Disempowerment patterns in real-world LLM usage. Preprint at https://arxiv.org/abs/2601.19062v1 (2026).
    pubmed_reference_list
  50. Lawrence, H. R. et al. The opportunities and risks of large language models in mental health. , e59479 (2024).
    pubmed_reference_list
  51. Rousmaniere, T. et al. Large language models as mental health providers. , 7–9 (2025).
    pubmed_reference_list
  52. Glickman, M. et al. How human–AI feedback loops alter human perceptual, emotional and social judgements. , 345–359 (2025).
    pubmed_reference_list
  53. Ibrahim, L. et al. Training language models to be warm can reduce accuracy and increase sycophancy. , 1159–1165 (2026).
    pubmed_reference_list
  54. Betley, J. et al. Training large language models on narrow tasks can lead to broad misalignment. , 584–589 (2026).
    pubmed_reference_list
  55. Chen, R. et al. Persona vectors: monitoring and controlling character traits in language models. Preprint at https://arxiv.org/abs/2507.21509v3 (2025).
    pubmed_reference_list
  56. Kumar, A. et al. When large language models are reliable for judging empathic communication. , 173–185 (2026).
    pubmed_reference_list
  57. Zheng, L. et al. Judging LLM-as-a-judge with MT-bench and chatbot arena. Preprint at https://arxiv.org/abs/2306.05685v4 (2023).
    pubmed_reference_list
  58. Zhang, M. et al. Preference learning unlocks LLMs’ psycho-counseling skills. Preprint at https://arxiv.org/abs/2502.19731v2 (2025).
    pubmed_reference_list
  59. Omar, M. et al. New model, old risks: sociodemographic bias and adversarial hallucinations vulnerability in GPT-5. , 282 (2026).
    pubmed_reference_list
  60. Park, J. S. et al. LLM agents grounded in self-reports enable general-purpose simulation of individuals. Preprint at https://arxiv.org/abs/2411.10109v3 (2024).
    pubmed_reference_list
  61. Weilnhammer, V. et al. SIM-VAIL: Zenodo release. 10.5281/zenodo.21208170 (2026). DOI: 10.5281/zenodo.21208170
    pubmed_reference_list

Metadane

Rok
2026
Czasopismo
Nature Medicine
Pochodzenie
lokalny katalog źródeł
Data publikacji online
2026-08-07
ISSN czasopisma
1078-8956
Tom
32
Numer
10
Strony
3730-3740
Status dostępu
Nieustalone
PMCID
Nieustalone

Identyfikatory

  • DOI: 10.1038/s41591-026-04577-2
  • PMID: 42567928

Autorzy

  1. Veith WeilnhammerAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
  2. Kevin YC HouAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
  3. Lennart LuettgauAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
  4. Christopher SummerfieldAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
  5. Raymond DolanAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.
  6. Matthew M. NourAutorstwo odczytane z lokalnego katalogu.

Sprawdzenie identyfikatora (Studio ReferenceVerifier & DOI-Checker)

DOI: 10.1038/s41591-026-04577-2 · PMID: 42567928

Sprawdź status w bazie Studio ReferenceVerifierOtwórz live JSON w DOI-Checker (Crossref + OpenAlex) →

Format DOI jest poprawny lokalnie. Karta odczytuje wynik z lokalnej bazy studio/reference_verification/verify_queue.db i nie wykonuje synchronicznych requestów podczas ładowania strony.

Dopasowania identyfikatorów i duplikatów w katalogu

Dokładne dopasowania identyfikatorów

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Kandydaci do ręcznej kontroli

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Konflikty

Nie znaleziono dopasowań w tej grupie.

Podobieństwo nie scala rekordów i nie potwierdza tożsamości publikacji.

Wykorzystanie publikacji w opracowaniach serwisu (1 stron)

Zakres: jawne relacje claims[].source_ids[] powiązane z publikacją.

Chatbot może być pomocny — i jednocześnie wzmacniać ryzyko. Nowe badanie pokazuje dlaczego

Status: PUBLISHED · relacja: EXPLICIT_SOURCE_LINK

  • FACT — Badanie objęło 810 symulowanych rozmów, 30 profili użytkowników i 9 chatbotów.
  • FACT — Ryzyko zależało od podatności użytkownika i intencji rozmowy.
  • FACT — Wyniki wskazywały na narastanie zachowań budzących zastrzeżenia wraz z kolejnymi turami rozmowy.
  • UNCERTAINTY — Badanie nie mierzyło częstości szkód w realnej populacji pacjentów.
  • FACT — Badanie objęło 810 symulowanych rozmów, 30 profili użytkowników i 9 chatbotów.
  • FACT — Ryzyko zależało od podatności użytkownika i intencji rozmowy.
  • FACT — Wyniki wskazywały na narastanie zachowań budzących zastrzeżenia wraz z kolejnymi turami rozmowy.
  • UNCERTAINTY — Badanie nie mierzyło częstości szkód w realnej populacji pacjentów.
Metodologia i składowe IWBP (Indeks Widoczności Bibliograficznej)

Indeks widoczności bibliograficznej

IWBP: niewystarczające dane

Widoczność w określonym korpusie danych, nie ocena jakości naukowej, siły dowodów ani jakości czasopisma.

—/ 10 Pokrycie wag: 30%

E · E

50%

Brak wartości znormalizowanej

Źródło: OpenAlex snapshot · zakres: No compatible versioned snapshot found

NOT_TESTED: no imputing.

B · B

30%

1,00

Źródło: lokalny katalog źródeł claims[].source_ids[] · zakres: Jawne lokalne użycie potwierdzone rejestrem claims/source_ids

F is provisional for this corpus snapshot.

D · D

20%

Brak wartości znormalizowanej

Źródło: L0-to-L1 registry · zakres: No confirmed registry found

NOT_TESTED: L2 is excluded.

Formuła obliczeniowa

IWBP = 10 × (0,50E + 0,30B + 0,20D)

IWBP: niewystarczające dane. Brak danych nie jest traktowany jako zero.

Dostępne: B · brakujące: E, D, identity · data: 2026-10-18T00:00:00Z

Interpretacja dla tej publikacji

W korpusie wykryto 1 unikalnych stron i 8 powiązań.

Brak danych nie jest traktowany jako zero.

Więcej o metodologii katalogu →
Mapa kontroli i proweniencji publikacji (4 wykonanych kontroli)

Proweniencja i kontrola

Mapa kontroli i pochodzenia publikacji

Pokazujemy wyłącznie kontrole zapisane w lokalnych read modelach. Brak integracji lub brak uruchomienia nie jest wynikiem pozytywnym.

4Wykonane
3Pozytywne
0Problemy
1Częściowe
4Nieuruchomione / zablokowane
Rekord źródłowy→Identyfikatory→Metadane→Kontrole→Wynik i ograniczenia
Bibliografia2 kontroli
Format DOIKontrola zakończona pozytywnie (PASS)

Format DOI rozpoznany lokalnie.

Kontrola techniczna · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Format nie potwierdza istnienia ani zgodności publikacji.

Podobne rekordyKontrola zakończona pozytywnie (PASS)

Dokładne: 0, kandydaci: 0, konflikty: 0.

Kontrola tożsamości · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Wynik nie scala rekordów i nie zastępuje kontroli człowieka.

Weryfikator identyfikatorów (ReferenceVerifier)1 kontroli
Weryfikacja metadanych zewnętrznychZablokowane (BLOCKED)

Brak zapisanego wyniku weryfikatora.

Weryfikacja metadanych · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Karta nie uruchamia zewnętrznego dostawcy podczas renderowania.

Przeglad1 kontroli
Lokalne wykorzystanieKontrola zakończona pozytywnie (PASS)

Zarejestrowano 1 stron z jawnym powiązaniem source.

Relacja publikacji z treścią · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: EXPLICIT_SOURCE_LINK oznacza relację nawigacyjną, nie dowód wsparcia claimu.

IWBP3 kontroli
Składowa EZablokowane (BLOCKED)

Brak zatwierdzonego snapshotu OpenAlex.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Nie można obliczyć zasięgu zewnętrznego.

Składowa BKontrola częściowa (PARTIAL)

Wykryto 1 stron lokalnego użycia.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Brak zatwierdzonego mianownika rodzin zasobów.

Składowa DBrak integracji (NO_INTEGRATION)

Brak rejestru relacji L0 → L1.

Interpretacja bibliograficzna · źródło odczytu: lokalna kontrola odczytowa

Ograniczenie: Nie oznacza braku relacji; oznacza brak integracji odczytowej.

Warstwa naukowa / RAG1 kontroli
Dowód wsparcia twierdzeniaBrak integracji (NO_INTEGRATION)

Brak potwierdzonej integracji tej warstwy z kartą.

Kontrola dowodów · źródło odczytu: lokalny katalog źródeł

Ograniczenie: Nie można stwierdzić, że publikacja potwierdza twierdzenie.

Mapa nie dowodzi, że publikacja wspiera powiązane twierdzenia. EXPLICIT_SOURCE_LINK oznacza tylko jawne powiązanie źródła, a REVIEW_REQUIRED oznacza „wymaga przeglądu” i nie potwierdza publicznej dostępności strony.

Słownik oznaczeń technicznych
claim
Twierdzenie lub fragment treści, z którym powiązano publikację.
source_id
Stały identyfikator publikacji w katalogu źródeł.
EXPLICIT_SOURCE_LINK
Jawne powiązanie publikacji ze stroną; nie jest automatycznym dowodem wsparcia twierdzenia.
REVIEW_REQUIRED
Strona wymaga przeglądu i nie jest prezentowana jako publicznie opublikowana.
read-only
Warstwa tylko odczytu; nie zmienia źródeł ani nie uruchamia providerów.