Comparación de Textos de Papelera API

La API de comparación de textos de Papermill es una herramienta que identifica similitudes entre trabajos y productos anteriores. Si bien puede alertar a los usuarios sobre posibles casos de mala conducta, su salida no debe considerarse evidencia. En cambio, sirve como una herramienta útil para identificar posibles instancias de plagio u otras formas de mala conducta.

Acerca de la API:

La API de Comparación de Textos de Papermill es una herramienta diseñada para ayudar a detectar casos de posible mala conducta en la publicación académica. Compara los artículos enviados con una base de datos de artículos enviados previamente, conocida como "productos-papermill", para identificar similitudes y alertar a los usuarios sobre posibles instancias de plagio u otras formas de mala conducta.

Una nota importante es que la salida de esta API no debe considerarse como evidencia de mala conducta. En cambio, sirve como una herramienta útil para señalar problemas potenciales que requieren una investigación más profunda.

La API toma los metadatos del artículo como entrada y clasifica los artículos en tres categorías: roja, naranja y verde. Una clasificación "roja" significa que el artículo de consulta es muy similar a trabajos anteriores de papermill, mientras que una clasificación "naranja" indica que hay algún grado de similitud. Una clasificación "verde" significa que no se conocen trabajos pasados de papermill similares.

La API de Comparación de Textos de Papermill puede ser utilizada por editores académicos, universidades y otras organizaciones para ayudar a garantizar la integridad de sus publicaciones de investigación. Al identificar posibles instancias de mala conducta desde el principio, la API puede ayudar a prevenir que problemas como el plagio pasen desapercibidos.

Vale la pena señalar que la API debe usarse como una herramienta dentro de un conjunto más amplio de medidas para garantizar la integridad de las publicaciones académicas. Aunque la API puede ayudar a detectar problemas potenciales, no puede reemplazar la necesidad de una revisión por pares exhaustiva y otras formas de control de calidad.

En general, la API de Comparación de Textos de Papermill es una herramienta valiosa para editores académicos, investigadores y otros interesados en la comunidad académica. Al proporcionar alertas para envíos potencialmente problemáticos, la API puede ayudar a garantizar la integridad y calidad de las publicaciones de investigación.

 

¿Qué recibe esta API y qué proporciona su API (entrada/salida)?

Envía cualquier texto que desees analizar.

La API de Comparación de Textos de Papermill toma los metadatos del artículo como entrada y clasifica los artículos en 'rojo', 'naranja' y 'verde'.

'rojo' significa que hay trabajos anteriores de papermill que son muy similares al artículo de consulta.
'naranja' significa que hay trabajos anteriores de papermill que son un poco similares.
'verde' significa que no se conocen trabajos anteriores de papermill similares. 

 

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de esta API?

  1. Editores Académicos: Los editores académicos pueden usar la API de Comparación de Textos de Papermill para verificar similitudes entre los trabajos enviados y las obras publicadas anteriormente en su base de datos. La API puede ayudar a los editores a identificar casos de plagio y otras formas de mala conducta.

  2. Universidades: Las universidades pueden usar la API para verificar similitudes entre trabajos de estudiantes y envíos anteriores en sus propias bases de datos, así como en bases de datos externas como las que utilizan los editores académicos.

  3. Institutos de Investigación: Los institutos de investigación pueden usar la API para verificar similitudes entre propuestas de investigación y obras publicadas anteriormente. Esto puede ayudar a garantizar que las propuestas de investigación sean originales y no simplemente una repetición de trabajos publicados previamente.

  4. Editores de Revistas: Los editores de revistas pueden usar la API para verificar similitudes entre trabajos enviados y obras publicadas anteriormente en sus revistas. Esto puede ayudar a asegurar que la revista publique solo investigación original.

  5. Financiadores de Investigación: Los financiadores de investigación pueden usar la API para verificar similitudes entre propuestas de investigación y obras publicadas anteriormente. Esto puede ayudar a garantizar que los fondos de la subvención no se utilicen para repetir trabajos publicados anteriormente y que se utilicen para investigación original.

 

¿Existen limitaciones en sus planes?

Además de las limitaciones en las llamadas a la API por mes, existe una limitación de:

- 10 solicitudes por día en el Plan Básico.

Documentación de la API

Endpoints


La API de Comparación de Textos de Papermill es un sistema que te alerta cuando un artículo es similar a productos anteriores de papermill. Como tal, la salida de esta API no debe considerarse como 'evidencia' de mala conducta. En cambio, la salida es una alerta que puede ayudarte a encontrar casos de mala conducta.

El PTC toma los metadatos del artículo como entrada y clasifica los artículos en 'rojo', 'naranja' y 'verde'.

'rojo' significa que hay artículos anteriores de papermill que son muy similares al artículo de consulta.
'naranja' significa que hay artículos anteriores de papermill que son un poco similares.
'verde' significa que no se conocen artículos anteriores de papermill similares.

El propósito de este método es solo mostrar la probabilidad de que un artículo provenga de un papermill y actualmente está limitado a casos en ciencias biomédicas donde los papermills ya han producido grandes cantidades de artículos similares.



                                                                            
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Publicación de Documentos - Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud [Requerido] Json
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                            "{\"message\": [{\"id\": \"retracted_article_id2\", \"title\": \"Silencing circANKRD36 protects H9c2 cells against lipopolysaccharide-induced injury via up-regulating miR-138\", \"abstract\": \"Background: Myocarditis refers to the inflammatory process that affects the muscle tissue of the heart. Persistent myocardial inflammation promotes myocardial cell damage, which ultimately leads to heart failure or death. Therefore, we aimed to explore the functional impacts of circANKRD36 on myocarditis. Methods: H9c2 cells were pre-treated with lipopolysaccharide (LPS). Viability and apoptosis were evaluated utilizing CCK-8 assay and flow cytometry. Inflammatory cytokines mRNA expression and production were assessed by qRT-PCR and ELISA. Western blot was utilized to distinguish apoptosis and inflammatory related factors expression. Sequentially, the above mentioned parameters were reassessed when overexpressed miR-138. Results: LPS declined viability and as well as raised apoptosis and inflammatory injury in H9c2 cells. Silencing circular RNA ANKRD36 (si-circANKRD36) alleviated apoptosis and inflammatory injury induced by LPS. MiR-138 expression was suppressed by LPS and elevated by si-circANKRD36. Increase of viability and inflammatory injury induced by si-circANKRD36 was alleviated by down-regulation of miR-138. Eventually, si-circANKRD36 inhibited p38MAPK/NF-\\u03baB pathway which activated by LPS via up-regulating miR-138. Conclusion: Si-circANKRD36 exerted its anti-apoptosis and anti-inflammatory function under the condition of LPS in H9c2 cells through p38MAPK/NF-\\u03baB pathway and up-regulation of miR-138.\", \"message\": {\"status\": \"red\", \"message\": \"This article is highly similar to other papers which are believed to have originated from paper-mills. This does not necessarily mean that this paper originated in a paper-mill. We recommend taking special care to check that this paper meets your criteria for consideration before peer-review.\"}}], \"status_code\": 200}"
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Publicación de Documentos - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1915/comparaci%c3%b3n+de+textos+de+papelera+api/1621/publicaci%c3%b3n+de+documentos' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

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}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Comparación de Textos de Papelera API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Comparación de Textos de Papelera API FAQs

The API returns a classification of the submitted article based on its similarity to past papermill papers. The classifications are 'red' (high similarity), 'orange' (some similarity), and 'green' (no known similar papers). Additionally, it provides metadata about similar articles, including titles and abstracts.

The key fields in the response data include 'id' (identifier of the similar article), 'title' (title of the similar article), and 'abstract' (summary of the similar article). These fields help users understand the context of the similarities.

The response data is structured as a JSON object containing a 'message' array. Each entry in the array represents a similar article, with fields for 'id', 'title', and 'abstract', allowing users to easily parse and utilize the information.

The API provides information on the similarity of submitted articles to previously published works, including classifications of similarity and details about articles that are similar. This helps users identify potential misconduct.

The API compares submitted articles against a database of previously submitted papers, known as "papermill-products." This database includes works primarily in biomedical science, where papermills have produced numerous similar papers.

Users can customize their requests by providing specific article metadata as input. This metadata may include the title, authors, and abstract of the article being analyzed, allowing for tailored comparisons against the database.

Typical use cases include academic publishers checking submitted papers for originality, universities verifying student submissions, and research funders ensuring grant proposals are unique. These applications help maintain the integrity of academic work.

Users can utilize the returned data by analyzing the classification and reviewing the details of similar articles. A 'red' classification may prompt further investigation, while 'green' indicates originality, aiding in decision-making for publication or funding.

General FAQs

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