학술 문헌 검토를 수행하고 연구 논문을 작성하는 과정은 참고문헌 수집과 본문 집필 사이의 단절로 인해 작업 흐름이 끊기기 쉽다. 연구자들은 일반적으로 여러 서지 관리 프로그램을 통해 대량의 PDF와 서지 레코드를 수집하지만, 저널에 투고할 때는 본문 인용을 수작업으로 옮겨 적고, 누락된 인용 페이지를 찾아 헤매며, 참고문헌 목록을 처음부터 다시 정리하는 번거로운 과정을 겪는다. Jenni AI는 전용 연구 라이브러리(Research Library)와 에디터 내장형 인용 관리 시스템(Citation Management System)을 긴밀하게 결합하여 이러한 간극을 해소한다. 이 플랫폼은 문헌 관리와 원고 작성을 분리된 단계로 다루지 않고, 연구자가 가져온 학술 문헌에 AI 글쓰기 어시스턴트를 직접 연동함으로써 본문 인용을 실시간으로 서식화하고 10,000개 이상의 학술 인용 스타일에 맞춰 참고문헌 목록을 자동으로 동기화한다.
문헌 관리와 근거 기반 원고 작성의 학술적 과제
학술 논문 작성에는 철저한 근거 제시와 엄밀성이 요구된다. 모든 실증적 주장, 이론적 논제, 비교 통계 수치는 검증 가능한 출처를 가리켜야 한다. 그러나 기존의 학술 작업 방식에서는 연구자가 PDF 뷰어, Zotero나 EndNote 같은 독립형 서지 관리 프로그램, 그리고 워드 프로세서 사이를 끊임없이 오가야만 했다. 이러한 분절된 환경은 다음과 같은 지속적인 문제를 유발한다:
- 참조 표기 분실 및 인용 유실: 여러 차례에 걸쳐 원고를 수정하는 과정에서 저자들은 각괄호 임시 표시나 임시 저자-연도 표기를 삽입하곤 하는데, 이는 원본 서지 레코드와의 연결이 쉽게 끊어진다.
- 범용 AI의 환각(Hallucination) 위험: 범용 대형 언어 모델은 연구자의 개인 문서 보관함에 직접 접근할 수 없기 때문에, 인용 출처를 요구받으면 존재하지 않는 논문 제목, DOI, 가짜 공저자 관계를 빈번하게 지어낸다.
- 스타일 변환에 따른 과도한 작업 부담: APA나 Harvard 같은 저자-연도 형식을 IEEE나 Vancouver 같은 번호 체계 형식으로 전환할 때, 본문 내 인용 표기를 일일이 수정하고 논문 말미의 참고문헌 목록을 전면 재구성하는 데 막대한 시간이 소모된다.
- 출처 검증의 병목 현상: 피어 리뷰 심사 의견에 답변하거나 직접 인용문을 확인할 때, 데스크톱 여러 폴더에 흩어져 있는 수백 페이지 분량의 방대한 PDF 문서들을 일일이 수작업으로 대조해야 한다.
Jenni AI는 문서 에디터 바로 옆에 색인화된 연구 데이터베이스를 배치함으로써 이러한 구조적 문제를 해결한다. 1차 출처 문서를 가져와 구조화된 서지 메타데이터를 추출하고, 본문 내 인용 표기와 참고문헌 목록 간의 양방향 연결을 유지함으로써, 연구자는 완전한 학술적 추적 가능성을 유지하면서도 막힘없이 글을 써 내려갈 수 있다.
Jenni AI 연구 라이브러리로 참고문헌 가져오기
Jenni AI의 연구 라이브러리(Research Library)는 학술 자료를 체계적으로 관리하는 중앙 집중식 개인 저장소 역할을 한다. 집필 전이나 작성 도중에 연구자는 기존의 연구 습관에 맞춘 다양한 가져오기 경로를 통해 라이브러리를 구축할 수 있다.
직접 PDF 업로드 및 서지 메타데이터 자동 추출
연구자는 PDF 파일을 라이브러리 패널에 직접 끌어다 놓거나 플랫폼 인터페이스를 통해 업로드할 수 있다. 업로드 즉시 Jenni AI는 자동 추출 알고리즘을 실행하여 핵심 서지 속성을 파악한다:
- 논문 제목 및 학술지 출판 상세 정보
- 저자 목록 및 소속 연구 기관
- 출판 연도, 권(Volume) 및 호(Issue) 번호
- 디지털 객체 식별자(DOI) 및 논문 초록
스캔된 고문헌, 역사적 자료, 도표가 많은 출판물의 경우, Jenni AI는 본문 텍스트, 수학 공식, 표 전반에 걸쳐 광학 문자 인식(OCR)을 수행한다. 색인이 완료되면 문서 전문을 검색할 수 있으며 플랫폼의 AI 독해 및 분석 도구에서도 직접 활용할 수 있다. 계정 등급에 따라 업로드 한도가 달라진다: 무료 계정은 최대 10개의 PDF(파일당 최대 25MB 및 150페이지)를 지원하며, Plus 및 Pro 구독은 파일당 최대 100MB, 500~1,000페이지 한도 내에서 무제한 문서 업로드를 제공한다.
서지 관리 프로그램 연동: Zotero 및 Mendeley
외부 서지 관리 프로그램에 이미 방대한 라이브러리를 구축해 둔 연구자는 문서를 수작업으로 다시 업로드할 필요가 없다. Jenni AI는 계정 설정을 통해 Zotero 및 Mendeley와의 직접 연동을 지원한다:
- 'Connections(연결)' 설정으로 이동하거나 라이브러리 업로드 메뉴에서 서지 관리 프로그램 가져오기 옵션을 선택한다.
- Zotero 또는 Mendeley 계정에 대한 안전한 클라우드 접근 권한을 승인한다.
- 가져올 특정 개인 폴더나 공유 그룹 라이브러리 컬렉션을 선택한다.
가져오기가 진행되는 동안 서지 레코드와 첨부된 PDF 파일이 Jenni 라이브러리로 직접 전송된다. 이 동기화는 실시간 양방향 동기화가 아닌 스냅샷 가져오기 방식으로 작동하므로, 외부 도구에서 수행한 수정으로 인해 Jenni AI의 데이터가 의도치 않게 덮어쓰여질 위험이 없다. 연구자는 필요할 때마다 언제든지 다시 가져오기를 실행하여 새로 추가된 문헌을 반영할 수 있다.
BibTeX 및 RIS 파일을 통한 대량 가져오기
LaTeX 생태계, EndNote 또는 기관 리포지토리를 사용하는 연구팀을 위해 Jenni AI는 표준 .bib(BibTeX) 및 .ris(Research Information Systems) 파일을 통한 대량 메타데이터 가져오기를 지원한다. 라이브러리 생성 메뉴에서 파일을 업로드하기만 하면 구조화된 서지 레코드가 프로젝트 작업 공간에 즉시 채워져 본문 인용에 바로 활용할 수 있다.
영구 식별자 자동 해석: DOI, PMID, PMCID
웹에서 새로 발표된 논문을 확인할 때 연구자에게 주어진 정보가 DOI, PubMed ID(PMID), PubMed Central ID(PMCID) 또는 arXiv 식별자뿐인 경우가 많다. 이 식별자나 해당 URL을 Jenni AI 검색창에 붙여넣으면 시스템이 학술 상호참조 데이터베이스를 조회하여 완전한 서지 레코드를 자동으로 해석 및 생성한다. 오픈 액세스 버전이 존재하는 경우, Jenni AI는 PDF 전문까지 자동으로 다운로드하여 첨부함으로써 인용 풀과 대화형 연구 어시스턴트 모두에 통합한다.
라이브러리 문헌의 구조화, 검색 및 메타데이터 검증
논문을 수집하는 것은 연구 과정의 전반부에 불과하며, 출처를 어떻게 정리하고 검증하느냐에 따라 집필 중 근거 문헌을 얼마나 신속하게 불러올 수 있는지가 결정된다.
프로젝트 전용 컬렉션 및 계층적 폴더 구조
복잡한 연구 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위해 연구자는 라이브러리 사이드바 내에 전용 컬렉션과 하위 폴더를 생성할 수 있다:
- 폴더 중첩 구조: 논문 목차를 반영하는 다계층 폴더 구조 구축(예: '서론 / 이론적 배경', '연구 방법론 / 기준 모델', '논의 / 비교 데이터').
- 다중 컬렉션 소속: 하나의 핵심 논문을 중복 저장하거나 검색 결과를 어지럽히지 않고 여러 컬렉션에 동시에 배정 가능.
- 컨텍스트 고정(Context Pinning): 특정 문서 작성을 시작할 때, 하나의 컬렉션이나 주요 핵심 논문 그룹을 고정하여 글쓰기 환경이 해당 문헌을 인용 탐색 및 자동 완성 추천의 최우선 순위로 참조하도록 지정.
전문(Full-Text) 검색 및 고급 필터링
라이브러리에는 논문 제목과 저자명뿐만 아니라 초록과 PDF 본문 전체를 탐색하는 통합 검색 엔진이 탑재되어 있다. 연구자는 세부 필터링 조건을 활용하여 필요한 문헌을 신속하게 찾아낼 수 있다:
- PDF 보유 여부: 색인이 완료된 전체 문서와 메타데이터만 포함된 참조 카드를 구분.
- 출판 연도 범위: 최근 5년 이내로 검색을 제한하거나 특정 과거 연도 구간을 직접 설정.
- 피인용 지수(Impact Factor) 기준: 저널의 권위도 지표를 기준으로 필터링(예: 임팩트 팩터 > 0.25, > 3 또는 > 10).
- 오픈 액세스 여부: 자유롭게 배포 및 열람 가능한 논문만 빠르게 추출.
- 문헌 유형: 동료 심사 학술지 논문, 학술대회 발표 논문집, 도서 챕터, 워킹 페이퍼, 학위 논문, 기술 데이터셋 등 35개 이상의 세부 분류별로 레코드 정렬.
기여도 역할 지정 및 메타데이터 검증
정확한 인용을 위해서는 저자의 역할 구분이 명확해야 한다. Jenni AI에서는 라이브러리의 문헌 카드를 열어 자동 추출된 서지 정보를 직접 검증하고 수정할 수 있다. 'Contributor Role(기여도 역할)' 선택기를 통해 저자 외에도 '편집자(Editor)', '번역가(Translator)', '편찬자(Compiler)', '감독(Director)', '인터뷰 대상자(Interviewee)' 등의 구체적 역할을 부여할 수 있다. 이러한 역할 구분은 생성되는 인용 텍스트에 직접 반영되어 엄격한 학술지 편집 지침을 완벽히 준수할 수 있게 돕는다.
중복 문헌 자동 감지 및 병합
Zotero 폴더 연동, 개별 PDF 업로드, DOI 검색 등 여러 경로로 문헌을 들여오다 보면 중복 레코드가 발생할 수 있다. Jenni AI의 식별자 매칭 엔진은 라이브러리를 상시 감사하여 중복 그룹이 감지되면 알림 배너를 표시한다. 중복 해결 콘솔에서 연구자는 여러 레코드를 나란히 비교한 후 유지할 항목에서 'Keep(유지)'을 클릭하기만 하면 불필요한 레코드를 즉시 정리하는 동시에 본문에 이미 삽입된 모든 인용 링크를 안전하게 보존할 수 있다.
원고 작성 중 본문 내 인용 생성
Jenni AI는 인용 삽입 기능을 문서 편집 영역에 직접 내장하여, 외부 참고문헌 창을 확인하느라 글쓰기의 흐름이 끊어지는 일이 없도록 지원한다.
인라인 @ 단축키 및 빠른 삽입
문장을 작성하는 도중 @ 키를 누르면 커서 위치에 문맥 인용 검색 팝업창이 즉시 나타난다. 검색창에 저자명, 키워드, 논문 제목 또는 DOI를 입력하고 원하는 문헌을 선택하면 형식이 갖춰진 본문 인용 표기가 즉각 삽입되며 해당 문서의 참고문헌 목록에 자동으로 등록된다. 상단 기본 툴바의 Cite 아이콘을 클릭해도 동일한 검색 창을 열 수 있다.
텍스트 드래그 후 인용(Highlight and Cite)
작성된 초안을 검토하다 보면 특정 서술에 추가적인 문헌적 근거가 필요한 경우가 있다. 문장이나 단락을 드래그하여 선택하면 문맥 플로팅 툴바가 나타난다. 여기서 Cite를 클릭하면 인용 검색 관리자가 실행되며 연구자의 개인 라이브러리와 외부 학술 데이터베이스에서 관련성 높은 문헌 후보를 보여준다. 저자는 논문 초록, 피인용 수, 저널 지표를 확인한 후 인용 여부를 확정할 수 있다.
'Find Papers' 문헌 탐색 사이드바
본격적인 문헌 조사가 필요할 때 저자는 전용 Find Papers 사이드바를 열 수 있다. 이 패널은 능동적인 연구 파트너 역할을 수행한다:
- 문서의 제목과 현재 작성 중인 섹션 제목을 분석하여 적절한 검색 쿼리를 자동으로 제안.
- 관련도순, 최신 출판순, 학술 피인용 횟수순 정렬 지원.
- 검색된 문헌을 클릭 한 번으로 작성 중인 초안에 바로 삽입하며, 인용된 웹 문헌을 사용자의 영구 Jenni 라이브러리에 자동으로 저장.
원본 DOI 문자열의 스마트 인용 붙여넣기
출판사 웹사이트 등에서 복사한 순수 DOI 문자열(예: 10.1016/j.biotechadv.2011.08.021)을 문서 편집창에 직접 붙여넣으면 Jenni AI가 패턴을 인식하여 스마트 작업 메뉴를 띄운다:
- 인용으로 붙여넣기(Paste as Citation): 식별자를 조회하여 커서 위치에 형식화된 본문 인용 표기를 삽입하고 참고문헌 목록에 항목을 추가.
- 링크로 붙여넣기(Paste as Link): 출판사 논문 상세 페이지로 연결되는 클릭 가능한 표준 하이퍼링크 삽입.
- 텍스트로 붙여넣기(Paste as Text): 일반 텍스트 형태로 문자열을 그대로 유지.
본문 내 인용 형태: 괄호형 인용과 서술형 인용
학술 스타일 규정에 따라 문장 구조에 적합한 인용 문법을 적용해야 한다. Jenni AI는 본문 내 인용의 대표적인 변형 방식을 기본 토글로 지원한다:
- 괄호형 인용(Parenthetical Citations): 문장 내에 연구자 이름을 직접 언급하지 않고 연구 결과를 요약할 때 절이나 문장 끝에 배치(예:
(Martinez & Chen, 2024)). - 서술형 인용(Narrative Citations): 연구자의 견해나 주장을 서술할 때 문장 주어나 주류 구조에 자연스럽게 녹여내는 형태(예:
Martinez and Chen (2024) demonstrated that...). - 복합 및 다중 문헌 병렬 인용(Compound and Grouped Citations): 여러 연구가 동일한 결론을 뒷받침할 때 Jenni AI는 복수의 출처를 단일 괄호 구역으로 묶어주며(예:
(Adams, 2021; Baker & Davis, 2023)), 선택된 스타일에 맞춰 연도순 또는 알파벳순 규칙에 따라 자동 정렬. - 세부 페이지 지정(Pinpoint Page Locators): 이미 삽입된 본문 인용 표기를 클릭하면 위치 지정 창이 열려 정확한 페이지 번호나 범위를 입력할 수 있으며
(Smith, 2020, p. 45)또는(Smith, 2020, pp. 112–118)과 같은 표준 표기가 생성된다. 또한 문맥에 따른 접두사(see also등)나 접미사(emphasis added등)도 추가할 수 있다.
지원되는 학술 인용 스타일 및 실시간 참고문헌 목록 생성
Jenni AI 인용 엔진의 핵심적인 강점은 기본 서지 데이터와 시각적 스타일 서식을 철저히 분리하여 처리한다는 점이다. 이러한 구조 덕분에 저자는 클릭 한 번으로 문서 전체의 인용 스타일 규정을 즉시 전환할 수 있다.
주요 학술 스타일 및 Zotero CSL 저장소
Jenni AI는 5가지 핵심 인용 표준을 기본적으로 빠르게 전환할 수 있도록 제공한다:
- APA 제7판: 심리학, 교육학, 사회과학 분야에서 널리 활용되는 대표적인 저자-연도 표기법.
- MLA 제9판: 문학, 언어학, 인문학 전반에서 기본적으로 선호하는 저자-페이지 표기법.
- Chicago 제17판: 자연과학을 위한 저자-연도(Author-Date) 형식과 역사학 및 예술 분야를 위한 각주-참고문헌(Notes-Bibliography) 형식을 모두 지원.
- IEEE: 각괄호 번호 순차 표기법으로, 전기전자공학, 컴퓨터과학, 응용물리학 분야의 필수 표준.
- Harvard: 영국, 호주 및 유럽 학술 기관 전반에서 널리 요구되는 저자-연도 표기 규정.
이러한 핵심 스타일 외에도 Jenni AI는 Zotero Citation Style Language(CSL) 저장소를 완벽히 통합하여 10,000개 이상의 저널별·기관별 고유 스타일을 지원한다. Nature, The Lancet, PLOS ONE, BMJ, Physical Review Letters 등 전문 학술지에 투고하는 연구자는 인용 설정 대화상자에서 저널명을 검색하기만 하면 해당 저널의 엄격한 구두점, 대소문자 표기 및 약어 규칙을 즉시 적용할 수 있다.
동적 참고문헌 목록 및 섹션 제목 자동 맞춤
본문에서 인용이 추가, 수정 또는 삭제됨에 따라 Jenni AI는 문서 말미의 참고문헌 섹션을 실시간으로 지속해서 재생성한다. 또한 선택한 인용 표준의 관례에 맞춰 참고문헌 섹션의 제목도 자동으로 조정된다:
| 인용 스타일 체계 | 기본 섹션 제목 | 본문 인용 표기 문법 | 참고문헌 정렬 규칙 |
|---|---|---|---|
| APA 제7판 | References | (Author, Year) | 제1저자 성(Surname) 기준 알파벳순 |
| MLA 제9판 | Works Cited | (Author Page) | 제1저자 성 기준 알파벳순 |
| Chicago 제17판 (각주-문헌표) | Bibliography | 위첨자 번호 / 각주·미주 | 참고문헌 목록 내 알파벳순 |
| Chicago 제17판 (저자-연도) | References | (Author Year) | 제1저자 성 기준 알파벳순 |
| IEEE | References | [1] | 본문 등장 순서에 따른 일련번호순 |
| Harvard | References | (Author, Year) | 제1저자 성 기준 알파벳순 |
| Vancouver | References | (1) 또는 [1] | 본문 등장 순서에 따른 일련번호순 |
참고문헌 엔진이 문서 구조 내의 인용 발생 위치를 상시 추적하므로, 본문에서 인용 표기를 삭제하면 참고문헌 목록에서도 해당 문헌이 자동으로 제외된다. 반대로 해당 문장을 복원하면 정해진 알파벳순이나 일련번호 순서에 맞춰 해당 레코드가 즉시 다시 복구된다.
참고문헌 목록 내보내기 및 LaTeX 호환성
동료 심사 제출이나 공동 연구자 검토를 위해 최종 원고를 정리할 때 연구자는 다양한 형식으로 인용 데이터를 내보낼 수 있다:
- 서식 있는 텍스트(Rich Text) 복사: 내어쓰기(Hanging Indent), 기울임꼴, 권호 서식이 완벽하게 적용된 참고문헌 목록을 클릭 한 번으로 복사하여 외부 워드 프로세서에 바로 붙여넣기 가능.
- BibTeX 내보내기(
.bib): 인용된 모든 레코드를 포함하는 깔끔한 BibTeX 코드를 생성하여 다운로드할 수 있으며, Overleaf, TeXShop 또는 로컬 LaTeX 환경에서 원활하게 컴파일 가능.
비교 분석: Jenni AI vs. 기존 서지 관리 도구 vs. 범용 대형 언어 모델
학술 연구 워크플로 내에서 Jenni AI의 위치를 이해하면 기존 소프트웨어와 병행하여 최적의 시너지를 내는 방법을 파악할 수 있다:
| 비교 항목 / 작업 흐름 | Jenni AI 연구 및 집필 환경 | 독립형 서지 관리 도구 (Zotero / Mendeley) | 범용 AI 챗봇 (ChatGPT / Claude) |
|---|---|---|---|
| 핵심 운영 초점 | 학술 문헌 탐색, 논문 집필, 실시간 인용 삽입의 일체형 환경 | 오프라인 서지 분류, PDF 태깅 및 기관 라이브러리 보관 | 대화형 아이디어 도출, 일반 텍스트 작성 및 광범위한 코딩 |
| 본문 내 인용 삽입 방식 | 작성 중 인라인 @ 단축키 및 문맥 툴바를 통한 즉각 삽입 | Word/Docs 플러그인을 통해 팝업창을 호출해야 하므로 흐름 단절 | 수동 텍스트 프롬프트에 의존하며 원고 문서와의 자체 연동 불가 |
| 근거 문헌 검증 구조 | 검증된 PDF 및 동료 심사 데이터베이스 레코드로 엄격히 한정 | 메타데이터 색인 및 저장에 국한되며 생성형 집필 기능 부재 | 순수 통계적 확률 추론에 의존하며 개인 문서에 대한 접지 없음 |
| 인용 출처 환각 위험 | 원천 차단; 모든 인용 표기가 DOI를 포함한 실제 레코드에 결속 | 없음; 사용자가 직접 입력하고 수집한 레코드를 충실히 반영 | 매우 높음; 가짜 논문 제목이나 허위 DOI를 빈번히 생성 |
| 지원 인용 스타일 범위 | 5개 기본 표준 + 10,000개 이상의 검색 가능한 CSL 저널 스타일 | 풍부한 CSL 저장소를 완벽히 지원 | 불안정; 대략적인 형식을 흉내 내지만 세부 구두점 오류 빈발 |
| 참고문헌 목록 유지관리 | 본문 인용 표기의 삽입 및 삭제에 맞춰 밀리초 단위로 자동 동기화 | 워드 프로세서 플러그인에서 수동으로 일괄 새로고침을 실행해야 함 | 정적 텍스트 생성에 불과하여 본문 수정 시 수작업으로 재작성 필요 |
| PDF 전문과의 상호작용 | 에디터 내장형 PDF 뷰어 탑재, OCR 및 문맥 기반 AI 종합 분석 지원 | 강력한 로컬 데스크톱 뷰어, 수동 하이라이트 및 주석 메모 기능 제공 | 대화마다 파일을 새로 업로드해야 하며 컨텍스트 길이 제한 존재 |
| LaTeX / BibTeX 상호운용성 | 자체 .bib 파일 가져오기 및 원클릭 .bib 참고문헌 내보내기 지원 | 완벽한 BibTeX 내보내기, 인용 키 관리 및 Better BibTeX 플러그인 지원 | 원시 텍스트 마크다운 출력만 가능하며 자동화된 서지 DB 내보내기 불가 |
Jenni AI를 활용하는 학술 연구자를 위한 권장 실무 가이드
연구 효율성을 극대화하고 논문의 학술적 엄밀성을 보장하기 위해 연구자는 집필 과정에서 다음과 같은 실무 습관을 유지하는 것이 좋다:
본격적인 집필에 앞서 문서 인용 스타일을 먼저 설정할 것
Jenni AI는 작업 도중 언제라도 인용 스타일을 자유롭게 변환할 수 있지만, 목표하는 스타일을 초기에 설정해 두면 문체와 서술 방식을 해당 스타일에 맞게 정착시킬 수 있다. APA나 Harvard와 같은 저자-연도 형식은 연구자를 문장의 주어로 삼는 서술형 인용에 적합한 반면, IEEE와 같은 번호 체계 형식은 간결한 각괄호 인용 번호와 함께 직접적인 실증적 사실을 진술하는 문체에 더 어울린다.
수작업 입력보다 DOI 및 직접 PDF 업로드를 우선할 것
연구 라이브러리를 채울 때는 논문 제목과 저자명을 일일이 손으로 입력하기보다는 완성된 PDF 파일을 직접 업로드하거나 검증된 DOI로 검색하여 추가하는 방식이 바람직하다. 원본 PDF 전체를 가져오면 Jenni AI의 OCR과 의미 기반 검색 엔진이 원본 논문의 연구 방법론과 데이터 수치를 정확히 파악할 수 있어, AI 자동 완성 및 대화 기능이 실제 원문 정보에 단단히 기반을 두게 되므로 연구 결과의 왜곡을 방지할 수 있다.
엄격한 피어 리뷰 투고를 준비할 때는 프리프린트 문헌을 필터링할 것
기본 설정 상태에서 Jenni AI의 인용 탐색 도구는 최신 과학 연구 동향을 빠르게 파악할 수 있도록 워킹 페이퍼와 프리프린트(사전 출판 논문)까지 검색 대상에 포함한다. 그러나 심사 기준이 엄격한 동료 심사 저널에 제출할 논문을 작성할 때는 'Document Settings(문서 설정)'로 이동하여 Include Preprints(프리프린트 포함) 옵션을 비활성화하는 것이 안전하다. 이렇게 하면 추천 인용 문헌과 검색 결과가 공식 출판된 피어 리뷰 논문으로 엄격히 제한된다.
구체적인 사실 주장 및 직접 인용문에는 세부 페이지를 명시할 것
연구 전반의 흐름을 조망하는 개괄적 문헌 언급에서는 논문 전체를 인용하는 것만으로도 충분하지만, 직접 인용문, 특정 수학적 모델, 논란의 여지가 있는 실증적 통계 수치를 언급할 때는 구체적인 페이지 위치 표기가 필수적이다. 본문 인용 표기를 삽입한 직후 마우스로 클릭하여 정확한 페이지 번호나 단락 번호를 기입해야 한다. 그래야 심사위원이 방대한 분량의 저널에서 원문을 찾아 헤매지 않고 즉시 근거를 대조할 수 있다.
최종 원고를 내보내기 전에 메타데이터 카드를 반드시 점검할 것
자동화된 메타데이터 추출 알고리즘은 복잡한 저널 권두 정보에서 저자 표기 순서, 특수 발음 구별 기호(Diacritics), 저널 별책 부록 번호 등을 잘못 판독할 가능성이 있다. 최종 원고를 내보내거나 프로젝트 .bib 파일을 다운로드하기 전에 라이브러리 패널에서 인용된 문헌들의 서지 정보를 잠시 점검하는 것이 좋다. 라이브러리 메타데이터 카드에서 저자 성씨나 출판 연도를 하나 수정하면 본문에 삽입된 모든 인용 표기와 최종 참고문헌 목록에 즉각 연쇄적으로 반영된다.