Para revisões sistemáticas · meta-análises · conjuntos de dados de ML
Pare de pesquisar em bancos estáticos. Crie seu próprio banco de dados personalizado a partir de 200M+ de artigos em minutos com Kateeb AI.
Sem cartão de crédito · nível gratuito para sempre · exporta para Excel, CSV e JSON
Entrada de mais de 100 idiomas → saída de um banco de dados verificado
Preços
Um crédito equivale a um artigo. Essa é toda a fórmula.
Extraia quantos campos seu esquema exigir. Cem artigos normalmente produzem de 1.000 a 2.000 linhas limpas.
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150 papéis · não é necessário cartão
- 150 créditos
- Design de esquema personalizado
- Exportação de Excel, CSV e JSON
- Suporte padrão
Starter
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500 papers · one-time package
- 500 credits (~500 papers)
- Parallel batch queueing
- Discrepancy arbitrator
- DOI / PMID full-text resolver
Pesquisador
$79
por mês · 1.000 artigos
- 1.000 créditos por mês
- Design de esquema personalizado
- Importação de DOI e PMID
- Suporte padrão
Especialista
$299
por mês · 10,000 artigos
- 10,000 créditos por mês
- Envio de trabalho paralelo
- Visualização avançada
- Suporte prioritário
Instituição
Vamos conversar
laboratórios · departamentos · universidades
- Alocação de crédito personalizada
- Implantação local
- DPA e análise de segurança
- Gerente de conta dedicado
Cada plano inclui o mecanismo de precisão de três passagens, rastreamento em nível de página e exportações estruturadas.
Usado por pesquisadores da
Como funciona
Três etapas entre uma pilha de PDFs e um conjunto de dados publicável.
Pesquisar e adicionar artigos
Use nosso mecanismo de pesquisa automatizado em mais de 200 milhões de artigos ou arraste PDFs e cole DOIs ou PMIDs.
Descreva seu esquema
Diga o que você precisa em linguagem simples. Nosso AI Expert propõe campos e unidades digitadas; você pode editar tudo.
Revisar e exportar
O Juiz de IA sinaliza divergências e nunca as resolve silenciosamente. Exporte o resultado verificado para Excel, CSV ou JSON.
O ciclo de confiança
Ele não apenas extrai. Ele converge.
Modelos independentes extraem e relêem suas fontes. Quando eles discordam, você refina o esquema e executa o loop novamente até que o banco de dados ultrapasse o limite de confiança.
Colar DOIs; textos completos são buscados e cada linha permanece vinculada a DOI.
Linguagem simples em; campos digitados e unidades controladas.
Cada valor é fixado nas coordenadas de origem no nível da página.
Modelos independentes relêem as fontes e pontuam a concordância.
Aperte as definições onde o Juiz discordou e execute novamente.
Aprovação 3 · Juiz de IA
0%
Limite de confiança de 90%
running cross-model verification…
✓ Banco de dados confiável · vinculado a DOI · rastreado por valor
Comece gratuitamente · 150 artigosSem cartão de crédito · 150 papéis grátis
Zero dados sintéticos
Cada número sabe de onde veio.
Clique em qualquer valor na tabela para inspecionar a passagem exata na fonte. Se um artigo não relatar um valor, o banco de dados indicará N/A em vez de inventar um.
☝ Experimente: inspecione qualquer valor extraído
| Estudo | Value | |
|---|---|---|
| 1 | Tamanho da amostra | 418 participantes |
| 2 | Diferença média | −5,3 mmHg |
| 3 | Intervalo de confiança de 95% | −7,1 a −3,5 |
click a value → see its source ↗
3.2 Resultado primário
Dos 418 participantes randomizados, o grupo de intervenção apresentou uma diferença média de −5,3 mmHg versus controle (IC 95% −7,1 a −3,5; p < 0,001), consistente com o plano de análise pré-registrado.
cross-model agreement confirmed
Após a extração
A planilha é apenas o começo.
Encontre tendências em sua área, crie números para seu manuscrito e produza dados de treinamento em que seus modelos possam confiar.
Comece gratuitamente · 150 artigosTendências, números e exportações de ML incluídas
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).
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Avaliação e segurança generativa do AI
Avaliação rápida, segurança, proteção, hardware e pesquisa de sistemas autônomos.
| 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.mdConstruído com Sci-database
O Atlas da Tinta Islâmica: mais de 3.300 receitas históricas transformadas em um portal de pesquisa vivo.
O atlas conecta manuscritos, ingredientes, receitas, lugares e datas em um banco de dados explorável construído a partir de fontes científicas e históricas.
Este é o projeto da nossa equipe em QEERI-Materials: uma demonstração, não uma história de cliente. Julgue ao vivo.
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Perguntas que os pesquisadores realmente fazem
Antes de confiar sua avaliação a nós
Os revisores de periódicos aceitarão dados extraídos de IA?
O que acontece quando a IA erra um número?
Como posso saber se meu banco de dados está preciso?
Vocês treinam modelos em meus uploads?
Não estou na medicina. Isso é para mim?
Posso importar documentos sem carregar PDFs?
Como funcionam os créditos?
O que recebo no final?
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Transforme os documentos que já estão em suas pastas em um conjunto de dados verificado que você pode inspecionar, analisar, publicar e reutilizar.
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