Analizador de Matriz de Brecha
Análisis de brechas con 9 agentes y geometría
Analizador de Matriz de Brecha
Análisis de brechas con 9 agentes y geometría
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Descripción
Detecta, clasifica y justifica brechas en la literatura en 9 dimensiones mediante similitud semántica y análisis de geometría de brechas. Transforma una pregunta de investigación más 10–50 resúmenes en un informe académico estructurado con puntuaciones de confianza, matriz de geometría de brechas, gráfico de relaciones, estrategias de llenado y plantillas de oraciones listas para publicar. Paso 2 pasos (Geometría de brechas + Análisis profundo) Subagente 9 (6 detección + 3 síntesis) Punto de control Adaptativo — 1 para ≤20 resúmenes, 2 para >20 resúmenes Idioma Inglés Componentes del marco de la habilidad: La metáfora del puente — la formulación matemática X ≠ Y pero X ≈ Y Geometría de brechas de 4 regiones (Redundancia / Región de brecha / Brecha oculta / Irrelevante) Arquitectura de 9 subagentes — Contexto, Método, Variable, Teoría, Tiempo, Hallazgo, Brecha semántica, Brecha de composición, Brecha de dependencia Gráfico de relaciones — similar_to, belong_to, compose_with, depend_on Calibración de umbral por disciplina — ciencias sociales (0.60), ingeniería (0.70), predeterminado (0.65) Conjunto de reglas para elementos a incluir o excluir (5+5) Selección basada en puntuación de confianza — umbral de 70%+, máximo de 3 brechas Texto de muestra listo para publicación — claramente marcado como generado por IA Punto de control adaptativo — mecanismo de aprobación que se ajusta automáticamente según la cantidad de resúmenes
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InvestigaciónBuscador de temas y vacíos
Sugiere temas de investigación originales y viables, así como vacíos en tu área de interés y en la literatura que conoces; ofrece un borrador de pregunta de investigación y una nota de viabilidad para cada uno. Para quién es: estudiantes de posgrado e investigadores que buscan un tema para tesis o artículo.
InvestigaciónRedactor bibliométrico
Convierte los datos sin procesar que obtienes de VOSviewer o de los resultados de Biblioshiny (Bibliometrix/R) —frecuencias de palabras clave, clústeres de redes de citas, tendencias anuales de publicación y distribución por país, institución o revista— en texto académico interpretado y listo para publicar. Usa un tono académico que narra hacia dónde avanza la literatura en lugar de repetir cifras sin procesar, y evita afirmaciones causales especulativas. Es ideal para investigadores que redactan una tesis o un artículo y necesitan una sección de análisis bibliométrico, pero tienen dificultades para traducir los datos sin procesar al lenguaje académico. Uso: pega directamente tu lista de clústeres o palabras clave de VOSviewer, o la tabla de resumen de Biblioshiny; la Skill asigna nombres temáticos e interpreta los clústeres de palabras clave, y evalúa la red de citas y el patrón de colaboración entre países.
InvestigaciónRedactor de metaanálisis
Produce un texto completo de Métodos + Resultados + Limitaciones, conforme a PRISMA 2020 y al Cochrane Handbook, a partir de las estadísticas de tu metaanálisis (tamaño del efecto combinado, I², Q, tau² e indicadores de sesgo de publicación). Nunca interpreta incorrectamente el valor de I², incluido el enfoque del «porcentaje de varianza», y evita el lenguaje causal exagerado: usa expresiones cautelosas como «los hallazgos son consistentes con...» en lugar de «la evidencia demuestra que». Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que podría hacer un revisor, junto con oraciones para responderlas. Ideal para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren fortalecer la sección de métodos antes de enviarlo a una revista. Lo que no hace: no realiza cálculos estadísticos a partir de datos sin procesar (debes contar ya con los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.
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