Spark

浏览时查找文章的开放版本，访问格式化的引文，并探索您最喜欢的作者引用的作品。

Spark 旨在为您浏览文章、书籍和印刷品等学术内容提供帮助。它可以帮助您做三件事：引用、阅读和探索。
- 引用：Spark 允许您从八种主要的引文样式中进行选择，并且只需单击一个按钮，即可为您提供格式化的引文，您可以将其粘贴到任何您喜欢的地方。当您时间紧迫且只需要一份看起来整洁的参考资料时，这就是您的救星！
- 阅读：Spark 在幕后工作，识别您正在查看的学术内容的开放获取或其他免费版本。如果它找到匹配项，您将能够直接访问可免费访问的副本（例如，如果您尝试阅读的内容位于付费专区后面）。
- 探索：Spark 还能够查看您浏览的学术内容引用的学术项目。通过单击“浏览”按钮，您将能够在屏幕上浏览并轻松打开它们。如果您正在寻找灵感或想要探索某个主题，这是一个很棒的功能。

为什么使用 Spark？
- 因为它很简单：Spark 使用起来非常简单，如果您对默认设置感到满意，那么几乎没有学习曲线！以上描述就是您需要的所有教程。
- 因为它是开放的：Spark 是开源的，可以在 GitHub 上下载、编辑和重用 - 通过大量的评论，您可以完全理解它的工作原理。
- 因为它是免费的：Spark 是作为个人项目构建的。它是免费的、可定制的，旨在让您的生活更轻松。

Spark 是如何工作的？
当您浏览互联网时，Spark 会查找页面上或其 HTML 代码中显示的 DOI（或数字对象标识符）。它们用于通过可公开访问的 API 查询四个数据库，并且您只需向您发送此过程的结果。 Spark 的运作得益于各个组织和倡议出色的数据收集和管理工作：CORE、Crosscite、OpenCitations 和 Unpaywall。这些人是真正的 MVP。

如您所知，Spark 收集的任何信息都会保留在您的浏览器中。选项菜单中的电子邮件地址和 API 密钥是管理 API 请求所必需的，并且仅用于这些目的。不会收集任何其他信息或将其发送给第三方。