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Analyseur de lacunes recherche

Analyseur de lacunes recherche

Analyse de lacunes par 9 agents + géométrie

Créé par
AAbdulehad
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Description

Détecte, classe et justifie les lacunes de la littérature selon 9 dimensions en utilisant la similarité sémantique et l'analyse de la géométrie des lacunes. Transforme une question de recherche ainsi que 10 à 50 résumés en un rapport académique structuré avec des scores de confiance, une matrice de géométrie des lacunes, un graphe de relations, des stratégies de comblement et des modèles de phrases prêts à publier. Étape : 2 étapes (Géométrie des lacunes + Analyse approfondie) Sous-agent : 9 (6 détection + 3 synthèse) Point de contrôle : Adaptatif — 1 pour ≤20 résumés, 2 pour >20 résumés Langue : Anglais Composants du framework de la compétence : La métaphore du pont — la formulation mathématique X ≠ Y mais X ≈ Y Géométrie des lacunes à 4 régions (Redondance / Zone de lacune / Lacune cachée / Non pertinent) Architecture à 9 sous-agents — Contexte, Méthode, Variable, Théorie, Temps, Résultat, Lacune sémantique, Lacune de composition, Lacune de dépendance Graphe de relations — similar_to, belong_to, compose_with, depend_on Calibration du seuil par discipline — sciences sociales (0,60), ingénierie (0,70), par défaut (0,65) Ensemble de règles pour les éléments à inclure ou exclure (5+5) Sélection basée sur le score de confiance — seuil de 70% et plus, maximum de 3 lacunes Exemple de texte prêt à publier — clairement marqué comme généré par IA Point de contrôle adaptatif — mécanisme d'approbation qui s'ajuste automatiquement en fonction du nombre de résumés

Compétences associées

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Trouver sujets et lacunes

Propose des sujets de recherche originaux et réalisables ainsi que des lacunes dans votre domaine d’intérêt et la littérature connue, puis fournit une ébauche de question de recherche et une note sur la faisabilité pour chacun. Pour qui : les étudiants de troisième cycle et les chercheurs à la recherche d’un sujet de thèse ou d’article.

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4Gratuit
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Rédacteur bibliométrique

Convertit les données brutes obtenues à partir des sorties de VOSviewer ou de Biblioshiny (Bibliometrix/R) — fréquences des mots-clés, grappes du réseau de citations, évolution annuelle des publications, répartition par pays, établissement ou revue — en un texte académique interprété, prêt à publier. Adopte un ton universitaire qui décrit l’évolution de la littérature plutôt que de répéter les chiffres bruts, et évite les affirmations causales spéculatives. Convient aux chercheurs qui rédigent une thèse ou un article et ont besoin d’une section d’analyse bibliométrique, mais peinent à traduire les données brutes en langage académique. Utilisation : collez directement votre liste de grappes ou de mots-clés issue de VOSviewer, ou votre tableau récapitulatif Biblioshiny ; l’outil donne un nom thématique aux grappes de mots-clés, les interprète et évalue le réseau de citations ainsi que les collaborations entre pays.

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7Gratuit
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Rapport de méta-analyse

Produit un texte complet pour les sections Méthodes, Résultats et Limites, conforme à PRISMA 2020 et au Cochrane Handbook, à partir de vos statistiques de méta-analyse (taille d’effet combinée, I², Q, tau², indicateurs de biais de publication). N’interprète jamais mal la valeur de I², notamment son explication en « pourcentage de variance » ; évite les formulations causales excessives et privilégie des tournures prudentes comme « les résultats concordent avec… » plutôt que « les données démontrent que ». À la fin, propose également au moins 3 questions qu’un relecteur pourrait poser, accompagnées de phrases pour y répondre. Convient aux chercheurs qui rédigent un article de méta-analyse et souhaitent renforcer la section Méthodes avant de le soumettre à une revue. Ce que l’outil ne fait pas : il n’effectue pas de calculs statistiques à partir de données brutes (vous devez déjà disposer de vos résultats R/RevMan/CMA) ; il convertit et interprète uniquement vos résultats sous forme de texte académique.

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