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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

About

Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

@univ-lehavre/atlas-citation

v2.4.0

Published

OpenAlex citation graph data mining library with DuckDB, ML embeddings, and string grouping

Readme

@univ-lehavre/atlas-citation

Bibliothèque de curation OpenAlex pour recherche d'auteurs et récupération de publications.

Le package expose la recherche d'auteurs, la récupération d'articles par auteur ou par identifiants de travaux, la lecture de configuration d'environnement et les erreurs métier associées. Il sert de couche fonctionnelle au CLI OpenAlex qui guide la sélection des formes de nom, affiliations et publications.

Usage

import { Effect } from "effect";
import {
  searchAuthors,
  retrieve_articles,
  retrieve_articles_given_work_ids,
} from "@univ-lehavre/atlas-citation";

const authors = await Effect.runPromise(searchAuthors("Dupont Jean"));
const works = await Effect.runPromise(
  retrieve_articles(
    ["https://openalex.org/A123456789"],
    ["https://openalex.org/I4210166736"],
  ),
);

Pour un usage interactif en terminal, voir @univ-lehavre/atlas-citation-cli dans cli/citation.

Configuration

Requires a .env file:

OPENALEX_API_URL=https://api.openalex.org
PER_PAGE=25
OPENALEX_API_KEY=          # optional

Validateur du contrat de données (manifest)

Le package expose aussi le validateur du contrat producteur↔consommateur du pipeline DataOps. Le pipeline (Python, dataops/) produit un manifest.json à côté du mart Parquet servi ; avant de lire, un consommateur (chargement d'index, atlas-api) valide ce manifest. La forme du contrat (Manifest, MANIFEST_SCHEMA_VERSION) vit dans @univ-lehavre/atlas-citation-typesmiroir exact du producteur Python (ADR 0029).

import { Effect } from "effect";
import { validateManifest, verifyPart } from "@univ-lehavre/atlas-citation";

// 1) Valide la FORME + REFUSE une schema_version inconnue (pas de best-effort).
const manifest = await Effect.runPromise(validateManifest(jsonFromS3));

// 2) Pour chaque part, vérifie l'intégrité AVANT de lire (octets fournis par l'appelant).
for (const part of manifest.parts) {
  const bytes = await readObject(part.key); // lecture S3/disque côté consommateur
  await Effect.runPromise(verifyPart(bytes, part.sha256));
}

Échecs (ManifestError) : schema_version inconnue, manifest mal formé, sha256 divergent. Le validateur est pur (aucune I/O S3) : l'appelant fournit les octets.

Index PostgreSQL/pgvector (étape 4.1)

Le package fournit l'accès à l'index d'exploration PostgreSQL/pgvector — dérivé du mart servi (jamais l'autorité du contrat, donc régénérable). Module Effect src/pg/ : connexion via postgres enveloppé dans Effect.tryPromise (même patron que le module DuckDB), un runner de migrations raw-SQL idempotent, et la DSN construite depuis l'environnement (jamais de secret en dur — variables POSTGRES_* du Secret cluster pg-role-pgvector).

import { Effect } from "effect";
import {
  dsn_from_env,
  pg_connect,
  read_migrations,
  migrate,
  pg_close,
} from "@univ-lehavre/atlas-citation";

await Effect.runPromise(
  Effect.gen(function* () {
    const sql = yield* pg_connect(yield* dsn_from_env());
    yield* migrate(sql, yield* read_migrations()); // idempotent
    yield* pg_close(sql);
  }),
);

Schéma (migrations/) : extension vector (nom SQL vector, pas pgvector), table pairs (paires + cross_citations, source = mart servi) et table researchers (embedding vector(384) + index HNSW cosinus, source = embeddings all-MiniLM-L6-v2 réutilisés). Métadonnées de partition (dt, run) pour le chargement et la purge par partition (étapes 4.2–4.4). L'extension et la dimension 384 sont vérifiées en hermétique contre un PostgreSQL+pgvector épinglé par digest (ADR 0057).

Recherche plein-texte lexicale (FTS, étape 4.2)

researchers porte aussi une colonne fts tsvector (index GIN, migration 0002) pour la recherche par mots-clés, en complément du vecteur sémantique. Le document lexical d'un chercheur est construit à partir de ses labels de topics/mots-clés (researcher-profiles, même source et même clé researcherId que les vecteurs) — load_researcher_fts(sql, dt, run, documents) peuple la colonne (to_tsvector, upsert par partition sans écraser l'embedding), search_researchers_fts(sql, dt, run, query) interroge (fts @@ to_tsquery, classé par ts_rank).

Périmètre assumé : recherche par chercheur (topics/mots-clés), pas par titre d'œuvre — le mart servi ne porte pas de titre (la recherche par titre est différée). Comme le chargement des vecteurs (4.3), cette source vient de researcher-profiles et n'est pas couverte par un manifest.json servi : l'invariant « valider le contrat avant chargement » (3.6) ne s'applique pas à ce chemin.

Recherche sémantique kNN (vecteurs, étape 4.3)

load_researcher_vectors(sql, dt, run, vectors) peuple researchers.embedding (vector(384)) à partir des embeddings all-MiniLM-L6-v2 déjà produits par researcher-profiles ({ researcherId, vector: Float32Array }) — aucun nouveau modèle, aucun GPU, un vecteur par chercheur. Le Float32Array est sérialisé au format texte pgvector ([f1,f2,…]) ; l'upsert par partition n'écrase pas le fts posé par 4.2 (symétrique du loader FTS). Une dimension ≠ 384 est rejetée tôt (avant l'upsert). search_researchers_knn(sql, dt, run, query, limit) interroge l'index HNSW (distance cosinus <=>), du plus proche au plus lointain.

Internals

src/fetch/

| Export | Description | | ---------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | | searchAuthors(name) | Searches OpenAlex authors by display name | | retrieve_articles(authorIds, institutionIds) | Fetches articles for given authors and institutions | | retrieve_articles_given_work_ids(workIds) | Fetches articles by OpenAlex work IDs |

src/group/

Utilitaires internes de similarité pour regrouper des chaînes d'affiliation:

| Export | Description | | ------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | | groupBySimilarity(strings, threshold) | Groups strings by Levenshtein similarity | | groupBySimilarityWithScore(strings, threshold) | Same, with per-group similarity score | | groupByNGramSimilarity(strings, threshold) | Groups strings by n-gram (bigram/trigram) Jaccard similarity | | normalizeString(input, options) | Normalizes a string (diacritics, punctuation, case) |