Literaturlücken-Matrix-Analysator
9-agent gap detection engine powered & gap-geometry analysis
Literaturlücken-Matrix-Analysator
9-agent gap detection engine powered & gap-geometry analysis
Einblicke
Beschreibung
Erkennt, klassifiziert und begründet Forschungslücken in 9 Dimensionen mittels semantischer Ähnlichkeit und Lückengeometrie-Analyse. Verwandelt eine Forschungsfrage plus 10–50 Abstracts in einen strukturierten akademischen Bericht mit Konfidenzwerten, Lückengeometrie-Matrix, Beziehungsdiagramm, Füllstrategien und publikationsreifen Satzvorlagen. Schritt: 2-stufig (Lückengeometrie + Tiefenanalyse) Unter-Agenten: 9 (6 Erkennung + 3 Synthese) Kontrollpunkt: Adaptiv – 1 für ≤20 Zusammenfassungen, 2 für >20 Zusammenfassungen Sprache: Englisch Framework-Komponenten des Skills: Die Brückenmetapher – die mathematische Formulierung X ≠ Y aber X ≈ Y 4-Regionen-Lückengeometrie (Redundanz / Lückenbereich / versteckte Lücke / irrelevant) 9-Unter-Agenten-Architektur – Kontext, Methode, Variable, Theorie, Zeit, Befund, Semantische Lücke, Kompositionslücke, Abhängigkeitslücke Beziehungsdiagramm – ähnlich_zu, gehört_zu, komponiert_mit, abhängig_von Schwellenwertkalibrierung nach Disziplin – Sozialwissenschaften (0,60), Ingenieurwesen (0,70), Standard (0,65) Satz von Regeln für einzuschließende oder auszuschließende Elemente (5+5) Auswahl basierend auf Konfidenzwert – Schwelle von 70 %+, maximal 3 Lücken Beispieltext zur Veröffentlichung – deutlich als KI-generiert gekennzeichnet Adaptiver Kontrollpunkt – Genehmigungsmechanismus, der sich automatisch an die Anzahl der Zusammenfassungen anpasst
Ähnliche Fähigkeiten
Alle anzeigenForschungsthemen & Lücken
Schlägt originelle, umsetzbare Forschungsthemen und Forschungslücken aus Ihrem Interessengebiet und auf Grundlage Ihrer Literaturkenntnisse vor; liefert für jedes Thema einen Entwurf für eine Forschungsfrage und eine Einschätzung der Machbarkeit. Für wen: Studierende im Graduiertenstudium und Forschende, die ein Thema für ihre Abschlussarbeit oder einen Artikel suchen.
Bibliometrie-Schreibassistent
Wandelt die Rohdaten aus VOSviewer oder Biblioshiny (Bibliometrix/R) – etwa Keyword-Häufigkeiten, Zitationsnetzwerk-Cluster, jährliche Publikationstrends sowie die Verteilung nach Ländern, Institutionen und Zeitschriften – in publikationsreifen, interpretierten wissenschaftlichen Text um. Verwendet einen akademischen Ton, der beschreibt, in welche Richtung sich die Literatur entwickelt, anstatt Rohdaten lediglich zu wiederholen, und vermeidet spekulative Kausalbehauptungen. Geeignet für Forschende, die eine bibliometrische Analyse für eine Abschlussarbeit oder einen wissenschaftlichen Artikel verfassen und Schwierigkeiten haben, Rohdaten in eine akademische Sprache zu übertragen. Anwendung: Füge deine Cluster-/Keyword-Liste aus VOSviewer oder deine Biblioshiny-Zusammenfassungstabelle direkt ein. Der Skill benennt und interpretiert die Keyword-Cluster thematisch und bewertet das Zitationsnetzwerk sowie das Muster der Länderkooperationen.
Meta-Analysebericht
Erstellt aus Ihren Meta-Analyse-Statistiken (gepoolte Effektstärke, I², Q, tau², Indikatoren für Publikationsbias) einen vollständigen Text zu Methoden, Ergebnissen und Limitationen gemäß PRISMA 2020 und dem Cochrane-Handbuch. Der I²-Wert wird niemals falsch interpretiert, auch nicht im Sinne des „Varianzanteils“. Überzogene Kausalaussagen werden vermieden; stattdessen wird vorsichtig formuliert, etwa „Die Ergebnisse stehen im Einklang mit ...“ statt „Die Evidenz zeigt, dass ...“. Am Ende werden außerdem mindestens drei Fragen angeboten, die ein Reviewer stellen könnte, zusammen mit Formulierungen für die Verteidigung. Geeignet für: Forschende, die ein Meta-Analyse-Manuskript verfassen und den Methodenteil vor der Einreichung bei einer Fachzeitschrift stärken möchten. Was es nicht tut: Es führt keine statistischen Berechnungen anhand von Rohdaten durch (Ihre R-, RevMan- oder CMA-Ausgabe muss bereits vorliegen) – es wandelt Ihre Ergebnisse lediglich in wissenschaftlichen Text um und interpretiert sie.
Informationen
- Version
- v2
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