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Fünf Quellen: Dubletten, falsche DOI und Rücknahme
Dieses Beispiel verbindet öffentliche Literaturangaben mit absichtlich eingebauten Fehlern. Die Tabelle wird mit der App und gespeicherten, datierten Crossref-Metadaten neu berechnet; spätere Live-Abfragen können andere Nachweise liefern.
Lade das öffentliche Beispiel und starte die lokale Analyse. Es entstehen fünf Einträge, davon zwei in einer Dublettengruppe. Beim fünften fehlen Autoren, Jahr und DOI. Netzabfragen beginnen erst nach Auswahl und Prüfauftrag. BibTeX und ein separates Beispiel mit ungültiger DOI-Syntax stehen zum Download bereit.
| BibTeX | Status | Match |
|---|---|---|
frank1970 | Metadaten stimmen überein | 100% |
frank1970duplicate | Metadaten stimmen überein | 100% |
frank1970typo | Incorrect | 60% |
feng2020 | Metadaten stimmen überein | 100% |
incomplete | Not checked | 30% |
…3946.653 → …3946.63560% → 100%Akzeptiere beim dritten Eintrag nach Prüfung der Nachweise nur das DOI-Feld. Der Wert steigt von 60 auf 100; die Dublettengruppe umfasst danach drei Einträge. Ursprüngliche DOI und angenommene Änderung bleiben erhalten. Nichts wird automatisch gelöscht. Vergleiche corrected-example.bib und corrected-audit.json mit der Eingabe.
Gewichte: DOI 40 %, Titel 30 %, Autoren 15 %, Jahr 10 %, Zeitschrift 5 %. Der Wert wird über vergleichbare Felder normiert und ist keine Wahrscheinlichkeit wissenschaftlicher Richtigkeit. Titel und Untertitel werden gemeinsam verglichen. Fehlende Treffer, Ratenlimits oder Ausfälle lassen einen Eintrag ungeprüft; sie beweisen keine Fälschung.
Crossref · 2026-09-24T23:01:13.882Z · REST API