Analizador de Brechas de Literatura

Detección brechas 9 agentes + geo-análisis

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Detección brechas 9 agentes + geo-análisis

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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 junto con 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 publicación. Paso 2 pasos (Geometría de brechas + Análisis profundo) Subagente 9 (6 de detección + 3 de 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_a, pertenece_a, compone_con, depende_de Calibración de umbral por disciplina — ciencias sociales (0,60), ingeniería (0,70), predeterminado (0,65) Conjunto de reglas para elementos incluidos o excluidos (5+5) Selección basada en puntuación de confianza — umbral del 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 el número de resúmenes

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Investigación

Buscador de temas y brechas

Propone temas de investigación originales y viables, así como brechas, a partir de tu área de interés y tus conocimientos de la bibliografía; ofrece un borrador de pregunta de investigación y una nota de viabilidad para cada propuesta. Para quién es: estudiantes de posgrado e investigadores que buscan un tema para una tesis o un artículo.

4Gratis

Investigación

Redactor bibliométrico

Convierte los datos numéricos brutos obtenidos de los resultados de VOSviewer o 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. Utiliza un tono académico que explica hacia dónde se dirige la literatura, en lugar de repetir los datos brutos, y evita afirmaciones causales especulativas. Adecuado para investigadores que redactan una tesis o un artículo y necesitan una sección de análisis bibliométrico, pero tienen dificultades para traducir los datos brutos a un lenguaje académico. Uso: pega directamente tu lista de clústeres o palabras clave de VOSviewer, o la tabla 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.

7Gratis

Investigación

Redactor de metaanálisis

Genera un texto completo de Métodos, Resultados y 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 erróneamente el valor de I², incluida su explicación como «porcentaje de la varianza», y evita el lenguaje causal excesivo (utiliza expresiones prudentes como «los hallazgos son coherentes con...» en lugar de «la evidencia demuestra que»). Al final, también ofrece al menos 3 preguntas que podría plantear un revisor, junto con frases para responderlas. Adecuado para: investigadores que redactan un artículo de metaanálisis y quieren reforzar 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 disponer ya de los resultados de R/RevMan/CMA); solo convierte e interpreta tus resultados en texto académico.

4Gratis