体系的なレビュー、メタ分析、ML データセット用

静的データベースの検索はやめましょう。Kateeb AI を使用して、2億件以上の論文から数分で独自のカスタムデータベースを構築できます。

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100 以上の言語を搭載 → 1 つの検証済みデータベースを搭載

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1 単位は論文 1 枚に相当します。それが全体の公式です。

スキーマに必要な数のフィールドを抽出します。通常、100 枚の用紙から 1,000 ～ 2,000 のきれいな行が生成されます。

あなたのプロジェクトには何本の論文がありますか?

960論文

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すべてのプランには、3 パス精度エンジン、ページレベルのトレース、構造化エクスポートが含まれています。

の研究者によって使用されています。

仕組み

PDF の山と公開可能なデータセットの間には 3 つのステップがあります。

ステップ01

論文の検索と追加

2 億以上の論文に対して自動検索エンジンを使用するか、PDF をドラッグして DOI または PMID を貼り付けます。

ステップ02

スキーマを説明してください

必要なことをわかりやすい言葉で伝えます。当社の AI エキスパートは、型付きフィールドと単位を提案します。すべてを編集できます。

サンプルサイズオッズ比ゼーベック係数 (μV/K)成長方法+ 自分のフィールド

ステップ03

レビューとエクスポート

AI 裁判官は意見の相違にフラグを立て、黙って解決することはありません。検証結果を Excel、CSV、または JSON にエクスポートします。

信頼ループ

ただ抽出するだけではありません。それは収束します。

独立したモデルがソースを抽出して再読み込みします。一致しない場合は、スキーマを調整し、データベースが信頼しきい値を超えるまでループを再度実行します。

01書類をダウンロードする

DOI を貼り付けます。全文が取得され、すべての行が DOI でリンクされたままになります。

02スキーマの生成

平易な言葉で；入力されたフィールドと制御されたユニットがアウトになります。

03データベースを構築する

すべての値はページレベルのソース座標に固定されます。

04AI裁判官

独立したモデルはソースを再読み込みし、一致したスコアを作成します。

↻調整して再実行します

裁判官が同意しなかった部分の定義を厳密にして、再度実行します。

パス3・AIジャッジ

90% の信頼しきい値

running cross-model verification…

✓ 信頼できるデータベース · DOI リンク · 値トレース

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合成データゼロ

すべての数字は、その数字がどこから来たのかを知っています。

テーブル内の任意の値をクリックして、ソース内の正確な部分を検査します。論文が値を報告していない場合、データベースは値を発明する代わりに N/A と表示します。

☝ 試してみましょう: 抽出された値を検査します

抽出 · hypertension_rct_007.pdf

	勉強	Value
1	サンプルサイズ	参加者 418 名
2	平均差	−5.3 mmHg
3	95% 信頼区間	−7.1〜−3.5

click a value → see its source ↗

出典 · ページ 6 · 結果

3.2 主な結果

418 人の無作為化参加者のうち、介入群は対照群と比較して -5.3 mmHg の平均差を示し (95% CI -7.1 ～ -3.5; p < 0.001)、事前に登録された分析計画と一致しました。

cross-model agreement confirmed

Cross-model agreementInspired by duplicate extraction workflows, providing an automated quality-control signal.

Coordinate-anchoredThe audit trail attaches straight to your PRISMA supplementary materials.

Abstention by designEmpty stays empty. No generative fill or plausible inventions.

抽出後

スプレッドシートは始まりにすぎません。

分野全体の傾向を見つけ、原稿の図を作成し、モデルが信頼できるトレーニングデータを生成します。

文献全体の関係を探るフィールドをフィルター処理し、単位を比較し、出版用の傾向グラフを PNG または SVG としてエクスポートします。illustrative data · export PNG / SVG

FAIR-Aligned ExportExport your database with persistent identifiers (DOI), reference files (RIS / BibTeX), and structured schema definitions (CSV / JSON) conforming to FAIR data principles.

Open Standard FormatsDirect export to CSV and JSON formatted for immediate analysis in Python, R (meta), Stata, or spreadsheet tools with zero lock-in.

Source ProvenanceEvery extracted data point preserves source paper titles, DOIs, and extraction metadata for complete auditability and replication.

無料で始める・論文150枚トレンド、数値、ML エクスポートが含まれる

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).

FREE VERIFIED DATABASEAI JUDGE™ CHECKED

Version 1.0 · Static Release

marketplace · generative-ai-evaluation-benchmarks

生成 AI の評価と安全性

急速に進む評価、安全性、セキュリティ、ハードウェア、自律システムの研究。

DOI Coverage100% (73 of 73)

AI Cross-Validation27% (20 papers)

AI Agreement93.4% (8 Resolved)

LicenceCC BY 4.0

7 Research Opportunities:

生成 AI の評価と安全性AI-エージェントの信頼性とツールの使用科学的発見のための AIサイバーセキュリティと IoT の脆弱性量子コンピューティング、センシング、材料ロボット工学と自律システム半導体およびエッジ AI

model_namestringmodel_versionstringbenchmark_namestringtask_typeenumevaluation_scorenumbersafety_dimensionenumevaluation_languagestringdoistring

Sample Extracted Evidence Row (Provenance-Grounded)

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

Every dataset version includes: source_doi, validation_summary.csv, data_dictionary.csv, manifest.json (SHA-256), README.md

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Sci-database で構築

イスラムインクアトラス: 3,300 以上の歴史的なレシピが生きた研究ポータルに変わりました。

アトラスは、科学的および歴史的な情報源から構築された 1 つの探索可能なデータベースに写本、材料、レシピ、場所、日付を結び付けます。

これはQEERI-Materials における私たち自身のチームのプロジェクトであり、顧客事例ではなくデモンストレーションです。ライブで判断してください。

ライブアトラスを探索する

The Islamic Ink Atlas: Geographical & Temporal Visualization of ink and pigment recipes across time and space

研究者が実際に尋ねる質問

レビューを信頼する前に

ジャーナルの査読者はAIが抽出したデータを受け入れますか?

はい、抽出が監査可能な場合は可能です。独立したモデルは各値を抽出して比較しますが、ページ座標の強調表示により、2 番目のレビュー担当者は再入力するのではなく検証できます。エクスポートされた監査証跡は、各セルをその DOI、ページ、およびソースの位置にリンクします。

AI が数値を間違えるとどうなるでしょうか?

値が分析に到達する前に、不一致のフラグが立てられます。ソース領域の横にある候補を見て決定します。プラットフォームはモデルの不一致を黙って解決することはありません。

自分のデータベースが正確であることをどうやって確認できますか?

AI ジャッジは、独立して再読されたソースに対する一致度を測定します。フィールド定義と単位を調整し、検証された一致スコアが 90% を超えるまで再実行します。すべての値は手作業で監査可能です。

私のアップロードでモデルをトレーニングしますか?

いいえ。PDF と抽出されたデータがモデルのトレーニングに使用されることはありません。アップロードは転送中も保存中も暗号化され、論文やプロジェクトはいつでも削除できます。

私は医学をやっていません。これは私のためですか？

はい。アクティブなユースケースには、材料科学、物理学、天文学、気候、教育、サイバーセキュリティ、歯科、医学などがあります。フィールドを定義できれば、エンジンはフィールドを抽出できます。

PDF をアップロードせずに論文をインポートできますか?

はい。 DOI または PMID を貼り付けると、プラットフォームが利用可能なレコードを取得します。インポートした論文とアップロードした論文を同じプロジェクト内で混在させることができます。

クレジットはどのように機能しますか?

スキーマに含まれるフィールドの数に関係なく、1 単位で 1 つの論文が処理されます。プランは主に毎月の用紙許容量とサポートレベルによって異なります。

最後に何が得られるでしょうか？

R、Stata、RevMan、視覚化、または機械学習に対応した構造化された Excel、CSV、または JSON データセットに加え、すべての値をソースページに結び付ける監査証跡。

Seebeck coefficient (µV/K)odds ratioredshift zsample size (N)thermal conductivity (W/mK)95% confidence intervalpeak magnitudegrowth temperature (°C)p-valuezT figure of merithost galaxyadverse events ratebinding affinity (Kd)hazard ratio (HR)IC50 (nM)carbon sequestration (t/ha)optical chiralitymean squared error (MSE)lattice parameter (Å)transcriptome coverageF1 benchmark scoreactivation energy (eV)orbital period (days)exoplanet radius (R⊕)cross-entropy losswater-use efficiency (kg/m³)durable solution statusrelative risk (RR)equilibrium constant (Keq)radio flux density (mJy)standardized mean differencedielectric permittivitysoil organic carbon (%)carrier mobility (cm²/Vs)intervention effect sizepathogen resistance geneGibbs free energy (ΔG)pore diameter (nm)extraction confidence (%)Seebeck coefficient (µV/K)odds ratioredshift zsample size (N)thermal conductivity (W/mK)95% confidence intervalpeak magnitudegrowth temperature (°C)p-valuezT figure of merithost galaxyadverse events ratebinding affinity (Kd)hazard ratio (HR)IC50 (nM)carbon sequestration (t/ha)optical chiralitymean squared error (MSE)lattice parameter (Å)transcriptome coverageF1 benchmark scoreactivation energy (eV)orbital period (days)exoplanet radius (R⊕)cross-entropy losswater-use efficiency (kg/m³)durable solution statusrelative risk (RR)equilibrium constant (Keq)radio flux density (mJy)standardized mean differencedielectric permittivitysoil organic carbon (%)carrier mobility (cm²/Vs)intervention effect sizepathogen resistance geneGibbs free energy (ΔG)pore diameter (nm)extraction confidence (%)

sea-level rise projectionCronbach’s reliability αmean difference (MD)CRISPR off-target editsbandgap energy (eV)participant cohort (N)climate scenario SSP5-8.5photoluminescence peak (nm)dosage regimen (mg/kg)carrier concentration (cm⁻³)study methodologysupernova discovery dateelimination half-life (t½)Gini inequality indexquantum yield (%)superconductivity Tc (K)gene set enrichment (NES)observed heterozygosityV-Dem democracy indexparty polarization scoreisobaric heat capacity (Cp)standard enthalpy (ΔH°)mass-to-charge ratio (m/z)XRF pigment profileelastic shear modulus (GPa)belowground root biomassShannon-Wiener diversityspectral resolution (R)power conversion efficiencyBayesian credible intervalgrain crystallite sizecitation network centralitypaleoclimatic δ18O proxymagnetic susceptibilitytherapeutic window ratiosurface roughness (Ra)turnover frequency (TOF)Mamluk script classificationsource page DOIsea-level rise projectionCronbach’s reliability αmean difference (MD)CRISPR off-target editsbandgap energy (eV)participant cohort (N)climate scenario SSP5-8.5photoluminescence peak (nm)dosage regimen (mg/kg)carrier concentration (cm⁻³)study methodologysupernova discovery dateelimination half-life (t½)Gini inequality indexquantum yield (%)superconductivity Tc (K)gene set enrichment (NES)observed heterozygosityV-Dem democracy indexparty polarization scoreisobaric heat capacity (Cp)standard enthalpy (ΔH°)mass-to-charge ratio (m/z)XRF pigment profileelastic shear modulus (GPa)belowground root biomassShannon-Wiener diversityspectral resolution (R)power conversion efficiencyBayesian credible intervalgrain crystallite sizecitation network centralitypaleoclimatic δ18O proxymagnetic susceptibilitytherapeutic window ratiosurface roughness (Ra)turnover frequency (TOF)Mamluk script classificationsource page DOI

人類の知識を統合し、
一度に 1 つのデータベース。

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