Hilfe

Startansicht und Argumentkarte

Die Startansicht nennt die Hauptfrage und führt zu den fünf Teilfragen. Darunter steht die Argumentkarte. Jede Aussage des Reviews ist dort eine Kachel in der Spalte jeder Teilfrage, die sie betrifft. Aussagen ohne Teilfrage stehen in einer eigenen Gruppe darunter, eine leere Spalte zeigt „Noch keine Aussage“.

In einer lokalen Projektkopie nach npm run build zeigt die Karte auch die Entwürfe und die Widerspruchsvermerke. Die veröffentlichte Seite zeigt nur die veröffentlichten Aussagen.

Wissens-Chat

Stellen Sie Fragen an das synthetisierte Wissen des Korpus. Die Antworten werden von Gemini 3 Flash generiert, mit Kontext aus dem Forschungskorpus.

Wichtig: Die Antworten sind zweifach LLM-vermittelt -- einmal durch die Wissensextraktion (Claude Haiku 4.5), einmal durch die Antwortgenerierung (Gemini 3 Flash). Inline-Zitationen (z.B. Zakharova et al. (2024)) sind klickbar und fuehren direkt zum Paper im Korpus zur Verifikation.

Sie benoetigen einen Google AI API Key. Der Key bleibt bis zum Schliessen des Browser-Tabs im Sitzungsspeicher. Eine Frage und die dafuer ausgewaehlten Forschungsdaten werden beim Absenden direkt an die Google API uebertragen.

Wissensnetz

Die zehn Screening-Kategorien als Netz. Ein Knoten ist eine Kategorie, seine Größe folgt der Zahl der Werke mit dieser Kategorie. Eine Linie verbindet zwei Kategorien, die in denselben Werken codiert sind, und wird mit der Zahl dieser Werke dicker. Sie zeigt gemeinsame Codierung und behauptet keine Beziehung zwischen den Kategorien.

Literaturbild

Das Literaturbild ist eine Evidenz- und Lückenkarte. Zeilen und Spalten sind wählbare Dimensionen, nämlich die Screening-Kategorien nach der Einschätzung der Expert:innen, Erscheinungsjahr, Publikationstyp und die Analysefelder, die bisher nur KI-codiert vorliegen und als KI-codiert gekennzeichnet sind. Angeboten wird nur, was mindestens ein Werk trägt. Die Schalter Überblick, Nutzung, Bias-Formen, Umgang mit Bias und Kompetenzen setzen die Karten der Teilfragen. Eine Zelle zählt die Werke, die beide Codes tragen, und sagt nichts über einen Zusammenhang.

Kategorien

Die Kategorien-Ansicht ist eine Landkarte der Screening-Kategorien. Die vier Gegenstand-Kategorien stehen als Zeilen gegen die sechs Perspektive-Kategorien als Spalten. Eine Zelle sagt, dass beide Kategorien im selben Werk kodiert sind, nicht, dass sie zusammenhängen. Vier Schalter über der Karte wählen das Maß, die Überschrift nennt die Werke, auf denen es beruht.

Die Füllung einer Zelle folgt dem Wert, der Wert steht zusätzlich als Zahl in der Zelle, die Legende nennt kleinsten und größten Wert. Die Balken an den Kopfzeilen zeigen den Wert einer Kategorie allein. Ein Klick auf eine Zelle wählt beide Kategorien, ein Klick auf eine Kopfzeile die Kategorie allein, ein zweiter Klick hebt die Auswahl auf. Die Pfeiltasten bewegen sich zwischen den Zellen. Das Detailfeld zeigt die Werke der Auswahl mit ihrer Entscheidung, die Raten beider Seiten und die häufigsten Konzepte. Unter Übereinstimmung stehen die abweichenden Werke vorn, markiert mit H für nur Expert:innen, L für nur LLM und H+L für beide. Die LLM-Begründung eines Werks öffnet sich auf Wunsch. Jedes Werk führt zu seinem Eintrag im Korpus. Maß und Auswahl stehen in der URL.

Korpus

Der Korpus ist die Arbeitsfläche des Reviews. Er zeigt jedes erfasste Werk mit seinem Stand und führt zu den Werken, an denen Arbeit offen ist. Links steht die Filterleiste, in der Mitte der Stand, die aktiven Filter, die Exporte und die Tabelle, rechts das Detail des gewählten Werks.

Stand in zwei Leisten

Die Leiste Screening zählt die Werke als Identifiziert, mit Text, bewertet und eingeschlossen. Die Leiste Auswertung zählt sie als kodiert und in Aussagen. Die beiden Leisten sind getrennt, weil die Stufen nicht ineinander liegen. Der KI-Agent hat in der zweiten Runde auch Werke kodiert, die noch niemand bewertet hat, und Aussagen stützen sich auch auf solche Werke. Deshalb nennt jede Stufe der Auswertung kleiner daneben mit „davon … eingeschlossen“, wie viele ihrer Werke eingeschlossen sind.

Beim Öffnen ist keine Stufe gewählt, die Tabelle zeigt alle Werke. Ein Klick auf eine Stufe filtert die Tabelle, ein zweiter Klick hebt den Filter auf. Auch „davon eingeschlossen“ ist ein Filter. Alle Zahlen berücksichtigen die übrigen Filter.

Arbeitslisten und Filter

Die Arbeitslisten in der Filterleiste führen zu den Lücken, nämlich Werken ohne Volltext, offenen Werken, je Bearbeiterin aufgeteilt, eingeschlossenen Werken ohne Kodierung und eingeschlossenen Werken ohne Aussage. Darunter stehen die Zeitachse der Erscheinungsjahre, die Kategorien und die Filter nach LLM- und Expert:innen-Entscheidung. Die Kategorien zeigen nur, was in der aktuellen Auswahl vorkommt.

Jeder aktive Filter steht als Chip über der Tabelle. Das Kreuz eines Chips hebt diesen Filter auf, „alle aufheben“ hebt alle Filter zugleich auf. Die Sortierung bleibt dabei erhalten.

Die Zeitachse zeigt je Jahr eine Säule, gestapelt nach eingeschlossen, ausgeschlossen und offen, und eine Säule o. J. für Werke ohne Jahr. Der Tooltip nennt die Zahlen. Ein Klick wählt ein Jahr, Umschalt und Klick erweitert die Auswahl zu einem Zeitraum, ein zweiter Klick hebt sie auf.

Tabelle und Export

Die Tabelle ist nach Stand sortiert, die am weitesten gekommenen Werke zuerst. Die Spalte Stand zeigt vier Marken in fester Reihenfolge für Volltext, Screening, Kodierung und Aussagen. Gefüllt heißt erreicht, umrandet heißt nicht erreicht. Die Screening-Marke zeigt + für eingeschlossen, − für ausgeschlossen, ? für unklar und einen gestrichelten Kreis für offen. Der Tooltip jeder Marke nennt ihre Bedeutung. Unter den Marken steht die erreichte Stufe, die Spalte Nächster Schritt nennt den ersten offenen Schritt in der Reihenfolge der Stufen, also Volltext beschaffen, bewerten, entscheiden bei einer unklaren Bewertung, kodieren oder Aussage bilden. Ein ausgeschlossenes Werk hat keinen nächsten Schritt.

Detail eines Werks

Ein Klick auf einen Titel oder Enter auf dem fokussierten Titel öffnet das Detail rechts neben der Tabelle, auf schmalen Bildschirmen darunter. Es nennt den Stand in Worten und bietet „In PRISM öffnen“, bei vorhandenem Volltext „Volltext lesen“ und bei fehlendem Volltext „Beschaffung“, das zur Arbeitsliste ohne Volltext führt. Das gewählte Werk steht in der URL und bleibt beim Neuladen geöffnet. Esc schließt das Detail und führt zur Zeile zurück.

CSV, Markdown und Vault exportieren die aktuelle Auswahl. Die CSV-Datei enthält den Stand je Werk, ihr Dateiname nennt die gewählte Stufe oder Arbeitsliste. Alle Filter stehen in der URL, ein Link öffnet dieselbe Auswahl.

Tastaturkuerzel

/Suche fokussieren
EscDetail schließen
← →Vorheriges oder nächstes Werk bei offenem Detail

Prüfen in PRISM

PRISM öffnet im Modus „Lesen“. Der Umschalter „Lesen | Bearbeiten“ steht oben in der linken Spalte, ältere Links mit ?verify=1 öffnen „Bearbeiten“. Bearbeiten setzt den lokalen Server im eigenen Klon voraus, die veröffentlichte Seite zeigt PRISM nur zum Lesen.

Einrichtung

  1. Klone das Repositorium mit GitHub Desktop in einen kurzen Pfad wie C:\femprompt.
  2. Installiere Python und führe im Klon einmal python -m pip install -r requirements-build.txt aus, wie die README beschreibt.
  3. Starte PRISM mit einem Doppelklick auf start-prism.cmd im Klon. Das Fenster baut die Volltexte, öffnet PRISM im Browser und muss offen bleiben, solange du arbeitest. Bewertungen landen direkt im Klon, einen Ordner wählst du nicht.
  4. Wähle „Bearbeiten“ und dann die Bezeichnung, unter der du zugeteilt bist, Expertin A oder Expertin B. PRISM schreibt ausschließlich docs/data/screening/<Kennung>.json mit der Kennung aus deinem Zuteilungslink.

Arbeiten

Die linke Spalte listet alle Dokumente. Der Statusfilter „Alle | Offen | Erfasst“ und die Kategorie-Chips in den Kategoriefarben grenzen die Liste ein. Die Chips wirken auf die Kategorien der aktuellen Annotation, mehrere Chips kombinieren sich. „Erfasst“ bedeutet, dass eine Expert:innen-Entscheidung aus dem Excel-Workflow oder eine in PRISM gespeicherte Bewertung vorliegt. Alle übrigen Dokumente sind offen. Filter und geöffnetes Dokument stehen in der URL, die Zurück-Taste des Browsers führt zum vorigen Dokument. In der Liste wechseln die Pfeiltasten den Eintrag, die Eingabetaste öffnet ihn. Farbige Punkte am Listeneintrag zeigen die Kategorien der aktuellen Annotation, eine kleine Marke den Stand.

Die offenen Dokumente sind zwischen Expertin A und Expertin B aufgeteilt. Der Filter „Zuteilung“ neben dem Statusfilter zeigt „Alle“ oder nur die Dokumente einer Bearbeiterin und lässt sich mit Status und Kategorien kombinieren. Unter „Erfasst“ entfällt er, weil die Zuteilung nur offene Dokumente betrifft. Unter „Alle“ nennt jeder Listeneintrag die Bearbeiterin. Unter „Offen“ stehen die Dokumente mit Volltext vorn, dann die mit nur einem Abstract, zuletzt die ohne Papertext. Die beiden letzten Gruppen sind im Listeneintrag benannt.

Das Panel „Bewertung“ zeigt die aktuelle Annotation mit einer Herkunftszeile, etwa „Vorbelegt: Expert:innen-Entscheidung“, „Noch keine Bewertung“ oder „Deine Bewertung, gespeichert <Datum>“. Die aus den Kategorien abgeleitete Entscheidung (Include, Exclude, Unclear) steht im Kopf des Panels. Ein Stift daneben heißt nicht gespeichert, ein Haken gespeichert. Beruht die Bewertung nur auf dem Abstract oder auf keinem Papertext, steht das als Warnung darunter. Im Modus „Lesen“ nennt das Panel nur die vergebenen Kategorien. Im Modus „Bearbeiten“ sind alle zehn Kategorien farbige Schalter in den Gruppen Gegenstand und Perspektive. Hat ein Schalter den Fokus oder steht der Mauszeiger darauf, erscheinen darunter die Definition aus dem Codebuch und was nicht zählt. Ein Klick setzt eine Kategorie auf ja oder schaltet sie ab. Die Stufe teilweise erscheint als hellerer Schalter, sobald ein Paper-Beleg an eine leere Kategorie geheftet ist, ein Klick hebt sie auf ja. Für die Bewertung gilt:

Der Papertext beginnt nach einem Verlagsdeckblatt (etwa Taylor & Francis oder ACM) beim ersten Abschnitt des Artikels. Autor:innen- und Affiliationszeilen am Textanfang erscheinen klein und zurückgenommen, Überschriften in Großbuchstaben in normaler Schreibung, und Sonderzeichen, die der Konverter als Glyphencode wie /C15 hinterlassen hat, als Zeichen. Die gespeicherte Textfassung bleibt unverändert.

PRISM zeigt keine KI-Vorbewertung. In PRISM vergibst du die Kategorien und entscheidest über Einschluss oder Ausschluss. Die Analysefelder eingeschlossener Dokumente kodieren ausschließlich KI-Agenten.

Gespeichert wird mit „Speichern“ unten im Panel oder mit Strg+S. Was noch fehlt, steht darüber. Ist die Bewertung noch unvollständig, springt ein Klick auf „Speichern“ zur ersten offenen Stelle. Bei einer vorbelegten oder leeren Bewertung schreibt es deine eigene Bewertung. Nicht gespeicherte Änderungen behält der Browser je Dokument.

Nach der Arbeit committest du in GitHub Desktop deine Datei docs/data/screening/<Kennung>.json mit der Kennung aus deinem Zuteilungslink und pushst sie. Andere geänderte Dateien committest du nicht. PRISM führt keine Git-Aktion aus.