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Fünf Literaturangaben: Dopplungen, falsche DOI und Rücknahme
Des Beispiel verbindet öffentliche Einträge mit absichtlich eingebauten Fehlern. Die Tabelle entsteht mit der App und gespeicherten Crossref-Metadaten samt Abrufdatum. Spätere Abfragen können andere Belege liefern.
Lad des öffentliche Beispiel und start die lokale Prüfung. Es gibt fünf Einträge; zwei gehören zur selben Dopplungsgruppe. Beim fünften fehlen Autoren, Jahr und DOI. Eine Netzabfrage erfolgt bei der angeforderten Prüfung ausgewählter Einträge. BibTeX und ein eigenes Beispiel mit ungültiger DOI-Schreibweise stehen zum Herunterladen bereit.
| BibTeX | Status | Übereinstimmen |
|---|---|---|
frank1970 | Metadaten stimmen überein | 100% |
frank1970duplicate | Metadaten stimmen überein | 100% |
frank1970typo | Falsch | 60% |
feng2020 | Metadaten stimmen überein | 100% |
incomplete | Nicht überprüft | 30% |
…3946.653 → …3946.63560% → 100%Schau beim dritten Eintrag die Belege an und übernimm nur die DOI. Die Bewertung steigt von 60 auf 100; zur Dopplungsgruppe gehören dann drei Einträge. Ursprüngliche DOI und angenommene Änderung bleiben erhalten. Nix wird automatisch gelöscht. Vergleich corrected-example.bib und corrected-audit.json mit dem Original.
Gewichte: DOI 40%, Titel 30%, Autoren 15%, Jahr 10%, Zeitschrift 5%. Die Bewertung wird auf vergleichbare Felder normiert und ist keine Wahrscheinlichkeit wissenschaftlicher Richtigkeit. Titel und Untertitel werden zusammen verglichen. Fehlende Ergebnisse oder ein Ausfall beim Anbieter beweisen keine erfundene Literaturangabe.
Crossref · 2026-09-24T23:01:13.882Z · REST API