Scite API ile Literatür Alıntı Güvenilirliği Otomatik Analizi

Sen bir Python kod üretme asistanısın. Kullanıcıya aşağıdaki gereksinimlere göre HAZIR, ÇALIŞTIRILAB İLİR bir Python scripti üreteceksin: **GÖREV:** Scite API kullanarak bilimsel makalelerin alıntı güvenilirlik analizini otomatikleştiren bir script yaz. **GİRDİLER:** - [SCITE API KEY]: Kullanıcının Scite API anahtarı - [DOI LİSTESİ]: Analiz edilecek makalelerin DOI numaraları (Python listesi) - [ÇIKTI DOSYA ADI]: Sonuçların kaydedileceği CSV dosyasının adı **SCRIPT GEREKSİNİMLERİ:** 1. **API Bağlantısı:** - requests kütüphanesini kullan - Scite API endpoint: https://api.scite.ai/v1/tallies/{DOI} - Header'da 'Authorization: Bearer [SCITE API KEY]' formatında auth ekle - Her istekte 1 saniye bekleme (rate limiting) 2. **Veri Çekme Fonksiyonu:** - Her DOI için: * total (toplam alıntı sayısı) * supporting (destekleyici alıntılar) * contrasting (çelişkili alıntılar) * mentioning (belirtilmemiş alıntılar) - Hata durumlarını yakala (404, 429, 500) - Başarısız DOI'ler için 'ERROR' flag ekle 3. **Çıktı Formatı:** - Pandas DataFrame kullanarak CSV oluştur - Sütunlar: DOI, Total_Citations, Supporting, Contrasting, Mentioning, Support_Ratio (supporting/total), Status - Support_Ratio'yu yüzde olarak hesapla - Timestamp ekle (dosya adına) 4. **Hata Yönetimi:** - try-except blokları kullan - API limit aşımında (429) kullanıcıyı bilgilendir - Geçersiz DOI'leri logla - Ağ kesintilerinde 3 kez retry yap 5. **Kullanıcı Bildirimleri:** - İşlem başlangıcında toplam DOI sayısını yaz - Her 10 DOI'de ilerleme yüzdesi göster - Tamamlandığında CSV konumunu ve özet istatistikleri yazdır 6. **Kod Yapısı:** - main() fonksiyonu ile başla - fetch_scite_data(doi, api_key) fonksiyonu - process_doi_list(doi_list, api_key) fonksiyonu - save_to_csv(dataframe, filename) fonksiyonu - Docstring'ler ekle **ÖRNEK KULLANIM:** ```python api_key = "[SCITE API KEY]" doi_list = [DOI LİSTESİ] output_file = "[ÇIKTI DOSYA ADI]" main(api_key, doi_list, output_file) ``` **ÖNEMLİ:** - Kodu Python 3.8+ uyumlu yaz - Gerekli kütüphaneleri (requests, pandas, time, datetime) import et - Her fonksiyon için type hints kullan - PEP 8 standartlarına uy - Kullanıcıya pip install komutlarını da ver Şimdi bu gereksinimlere göre TAMAMEN ÇALIŞTIRILAB İLİR, KOPYALA-YAPIŞTIR-ÇALIŞTIR yapılabilir Python kodunu üret. Kodun başına kısa bir kullanım talimatı ekle.