व्यवस्थित समीक्षाओं के लिए · मेटा-विश्लेषण · एमएल डेटासेट
स्थैतिक डेटाबेस खोजना बंद करें। Kateeb AI से मिनटों में 200M+ शोध पत्रों से अपना कस्टम डेटाबेस बनाएं।
कोई क्रेडिट कार्ड नहीं · हमेशा के लिए निःशुल्क टियर · Excel, CSV, और JSON पर निर्यात
100+ भाषाएँ → एक सत्यापित डेटाबेस बाहर
मूल्य निर्धारण
एक क्रेडिट एक पेपर के बराबर होता है। यही पूरा सूत्र है.
आपके स्कीमा के लिए जितनी आवश्यकता हो उतने फ़ील्ड निकालें। एक सौ पेपर आम तौर पर 1,000-2,000 साफ पंक्तियाँ तैयार करते हैं।
→ the Researcher Pro ($79 for 2,000 papers) plan covers this comfortably.
मुक्त
$0
150 कागजात · किसी कार्ड की आवश्यकता नहीं
- 150 क्रेडिट
- कस्टम स्कीमा डिज़ाइन
- Excel, CSV, और JSON निर्यात
- मानक समर्थन
Starter
$29
500 papers · one-time package
- 500 credits (~500 papers)
- Parallel batch queueing
- Discrepancy arbitrator
- DOI / PMID full-text resolver
शोधकर्ता
$79
प्रति माह · 1,000 कागजात
- प्रति माह 1,000 क्रेडिट
- कस्टम स्कीमा डिज़ाइन
- DOI और PMID आयात करें
- मानक समर्थन
विशेषज्ञ
$299
प्रति माह · 10,000 कागजात
- प्रति माह 10,000 क्रेडिट
- समानांतर नौकरी प्रस्तुत करना
- उन्नत विज़ुअलाइज़ेशन
- प्राथमिकता समर्थन
संस्था
चलो बात करते हैं
प्रयोगशालाएँ · विभाग · विश्वविद्यालय
- कस्टम क्रेडिट आवंटन
- ऑन-प्रिमाइस तैनाती
- डीपीए और सुरक्षा समीक्षा
- समर्पित खाता प्रबंधक
प्रत्येक योजना में तीन-पास सटीकता इंजन, पेज-स्तरीय ट्रेसिंग और संरचित निर्यात शामिल हैं।
शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग किया जाता है
यह कैसे काम करता है
पीडीएफ़ के ढेर और प्रकाशन योग्य डेटासेट के बीच तीन चरण।
कागजात खोजें और जोड़ें
200M+ पेपरों में हमारे स्वचालित खोज इंजन का उपयोग करें, या पीडीएफ़ खींचें और DOIs या PMIDs पेस्ट करें।
अपनी स्कीमा का वर्णन करें
आपको जो चाहिए वह स्पष्ट भाषा में कहें। हमारे एआई विशेषज्ञ टाइप किए गए फ़ील्ड और इकाइयों का प्रस्ताव देते हैं; आप सब कुछ संपादित कर सकते हैं.
समीक्षा करें और निर्यात करें
एआई न्यायाधीश असहमति को चिह्नित करता है और कभी भी उन्हें चुपचाप हल नहीं करता है। सत्यापित परिणाम को Excel, CSV, या JSON पर निर्यात करें।
विश्वास पाश
यह सिर्फ निष्कर्षण नहीं है. यह एकत्रित हो जाता है।
स्वतंत्र मॉडल आपके स्रोतों को निकालते हैं और फिर से पढ़ते हैं। जब वे असहमत होते हैं, तो आप स्कीमा को परिष्कृत करते हैं और लूप को फिर से चलाते हैं जब तक कि डेटाबेस ट्रस्ट सीमा को पार नहीं कर लेता।
पेस्ट करें DOIs; पूरा पाठ लाया जाता है और प्रत्येक पंक्ति DOI-लिंक्ड रहती है।
सरल भाषा में; टाइप किए गए फ़ील्ड और नियंत्रित इकाइयाँ बाहर।
प्रत्येक मान पृष्ठ-स्तरीय स्रोत निर्देशांक पर पिन किया गया है।
स्वतंत्र मॉडल स्रोतों को दोबारा पढ़ते हैं और सहमति प्राप्त करते हैं।
जहां न्यायाधीश असहमत थे, वहां परिभाषाएं सख्त करें, फिर दोबारा चलाएं।
पास 3 · एआई जज
0%
90% विश्वास सीमा
running cross-model verification…
✓ विश्वसनीय डेटाबेस · DOI-लिंक्ड · मूल्य-पता लगाया गया
निःशुल्क प्रारंभ करें · 150 पेपरकोई क्रेडिट कार्ड नहीं · 150 कागजात निःशुल्क
शून्य सिंथेटिक डेटा
प्रत्येक संख्या जानती है कि वह कहाँ से आई है।
स्रोत में सटीक अंश का निरीक्षण करने के लिए तालिका में किसी भी मान पर क्लिक करें। यदि कोई पेपर किसी मूल्य की रिपोर्ट नहीं करता है, तो डेटाबेस किसी का आविष्कार करने के बजाय N/A कहता है।
☝ इसे आज़माएं: किसी भी निकाले गए मूल्य का निरीक्षण करें
| अध्ययन करें | Value | |
|---|---|---|
| 1 | नमूना आकार | 418 प्रतिभागी |
| 2 | माध्य अंतर | −5.3 mmHg |
| 3 | 95% विश्वास अंतराल | −7.1 से −3.5 |
click a value → see its source ↗
3.2 प्राथमिक परिणाम
418 यादृच्छिक प्रतिभागियों में से, हस्तक्षेप समूह ने पूर्व-पंजीकृत विश्लेषण योजना के अनुरूप −5.3 mmHg बनाम नियंत्रण (95% CI −7.1 से −3.5; p <0.001) का औसत अंतर दिखाया।
cross-model agreement confirmed
निष्कर्षण के बाद
स्प्रेडशीट तो बस शुरुआत है।
अपने क्षेत्र में रुझान ढूंढें, अपनी पांडुलिपि के लिए आंकड़े बनाएं, और प्रशिक्षण डेटा तैयार करें जिस पर आपके मॉडल भरोसा कर सकें।
निःशुल्क प्रारंभ करें · 150 पेपररुझान, आंकड़े और एमएल निर्यात शामिल हैं
Scientific Data Marketplace · Reusable Schemas · Verified Datasets
Explore, reuse, and publish research data with complete provenance.
Discover ready-to-plot scientific databases extracted from papers with AI Judge cross-validation, reusable domain schemas, and open datasets from global research repositories (DataCite, Zenodo, Dataverse).
marketplace · generative-ai-evaluation-benchmarks
जनरेटिव AI मूल्यांकन और सुरक्षा
तेजी से बढ़ते मूल्यांकन, सुरक्षा, सुरक्षा, हार्डवेयर और स्वायत्त-प्रणाली अनुसंधान।
| 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.mdSci-database के साथ निर्मित
इस्लामिक इंक एटलस: 3,300+ ऐतिहासिक व्यंजन एक जीवित शोध पोर्टल में बदल गए।
एटलस वैज्ञानिक और ऐतिहासिक स्रोतों से निर्मित एक खोजपूर्ण डेटाबेस में पांडुलिपियों, सामग्रियों, व्यंजनों, स्थानों और तारीखों को जोड़ता है।
यह QEERI-Materials पर हमारी अपनी टीम का प्रोजेक्ट है: एक प्रदर्शन, ग्राहक कहानी नहीं। इसे लाइव जज करें।
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प्रश्न वास्तव में शोधकर्ता पूछते हैं
इससे पहले कि आप अपनी समीक्षा पर हम पर भरोसा करें
क्या जर्नल समीक्षक एआई-निकाले गए डेटा को स्वीकार करेंगे?
क्या होता है जब AI से कोई नंबर गलत हो जाता है?
मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरा डेटाबेस सटीक है?
क्या आप मेरे अपलोड पर मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं?
मैं चिकित्सा में नहीं हूँ. यह मेरे लिए है?
क्या मैं पीडीएफ अपलोड किए बिना कागजात आयात कर सकता हूं?
क्रेडिट कैसे काम करते हैं?
आखिर में मुझे क्या मिलेगा?
मानव ज्ञान को एकीकृत करना,
एक समय में एक डेटाबेस.
अपने फ़ोल्डरों में पहले से मौजूद कागजात को एक सत्यापित डेटासेट में बदल दें जिसका आप निरीक्षण, विश्लेषण, प्रकाशन और पुन: उपयोग कर सकते हैं।
अपना डेटाबेस मुफ़्त बनाएं150 कागजात मुफ़्त · कोई क्रेडिट कार्ड नहीं · हर मूल्य का पता लगाया गया