Para revisiones sistemáticas · metanálisis · conjuntos de datos de ML
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Sin tarjeta de crédito · nivel gratuito para siempre · exporta a Excel, CSV y JSON
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Precios
Un crédito equivale a un trabajo. Esa es toda la fórmula.
Extraiga tantos campos como requiera su esquema. Cien papeles suelen producir entre 1.000 y 2.000 filas limpias.
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Institución
Hablemos
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- Asignación de crédito personalizada
- Implementación local
- DPA y revisión de seguridad
- Administrador de cuentas dedicado
Cada plan incluye el motor de precisión de tres pasos, seguimiento a nivel de página y exportaciones estructuradas.
Utilizado por investigadores de
Cómo funciona
Tres pasos entre una pila de archivos PDF y un conjunto de datos publicable.
Buscar y agregar artículos
Utilice nuestro motor de búsqueda automatizado en más de 200 millones de artículos o arrastre archivos PDF y pegue DOIs o PMIDs.
Describe tu esquema
Diga lo que necesite en un lenguaje sencillo. Nuestro experto en IA propone campos y unidades tipificados; puedes editar todo.
Revisar y exportar
El juez de IA señala los desacuerdos y nunca los resuelve silenciosamente. Exporte el resultado verificado a Excel, CSV o JSON.
El bucle de confianza
No solo extrae. Converge.
Los modelos independientes extraen y releen sus fuentes. Cuando no están de acuerdo, usted refina el esquema y ejecuta el ciclo nuevamente hasta que la base de datos cruza el umbral de confianza.
Pegar DOIs; Se recuperan los textos completos y cada fila permanece vinculada DOI.
Lenguaje sencillo en; campos mecanografiados y unidades controladas.
Cada valor se fija a las coordenadas de origen a nivel de página.
Los modelos independientes vuelven a leer las fuentes y califican el acuerdo.
Ajuste las definiciones en las que el juez no estuvo de acuerdo y luego ejecute nuevamente.
Pasa 3 · Juez de IA
0%
Umbral de confianza del 90 %
running cross-model verification…
✓ Base de datos confiable · DOI vinculada · valor rastreado
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Cero datos sintéticos
Cada número sabe de dónde viene.
Haga clic en cualquier valor de la tabla para inspeccionar el pasaje exacto en el origen. Si un artículo no informa un valor, la base de datos dice N/A en lugar de inventar uno.
☝ Pruébelo: inspeccione cualquier valor extraído
| Estudio | Value | |
|---|---|---|
| 1 | Tamaño de muestra | 418 participantes |
| 2 | Diferencia de medias | −5,3 mmHg |
| 3 | Intervalo de confianza del 95 % | −7,1 a −3,5 |
click a value → see its source ↗
3.2 Resultado primario
De los 418 participantes asignados al azar, el grupo de intervención mostró una diferencia media de −5,3 mmHg versus el control (IC del 95 %: −7,1 a −3,5; p < 0,001), consistente con el plan de análisis registrado previamente.
cross-model agreement confirmed
Después de la extracción
La hoja de cálculo es solo el comienzo.
Encuentre tendencias en su campo, cree figuras para su manuscrito y produzca datos de entrenamiento en los que sus modelos puedan confiar.
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| model_name | model_version | benchmark_name | task_type | evaluation_score | safety_dimension | evaluation_language | doi |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Llama-3-70B-Instruct | v1.0 | MMLU-Pro | Reasoning | 68.4 | Truthfulness | English | 10.48550/arXiv.2407.21783 |
source_doi, validation_summary.csv, data_dictionary.csv, manifest.json (SHA-256), README.mdConstruido con Sci-database
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Preguntas que realmente hacen los investigadores
Antes de confiarnos su reseña
¿Los revisores de revistas aceptarán datos extraídos por IA?
¿Qué sucede cuando la IA se equivoca en un número?
¿Cómo sé que mi base de datos es precisa?
¿Entrenan modelos en mis cargas?
No estoy en medicina. ¿Esto es para mí?
¿Puedo importar documentos sin cargar archivos PDF?
¿Cómo funcionan los créditos?
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