Elicit vs Semantic Scholar: ອັນໃດດີກວ່າສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ?

ການເລືອກລະຫວ່າງ Elicit ແລະ Semantic Scholar ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງເລັກໆນ້ອຍໆເມື່ອສິ່ງທີ່ຢູ່ໃນຄວາມສ່ຽງແມ່ນເວລາແລະຄຸນນະພາບຂອງການທົບທວນຄືນວັນນະຄະດີຂອງທ່ານ. ທັງສອງໄດ້ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຍ້ອນ AI, ແຕ່ພວກເຂົາປະຕິບັດຫນ້າທີ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ: ຫນຶ່ງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ຊ່ວຍໃນການຈັດຕັ້ງ, ສະຫຼຸບ, ແລະປຽບທຽບ, ໃນຂະນະທີ່ອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນເຄື່ອງຈັກທີ່ຄົ້ນພົບແລະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຮູ້ໃນລະດັບ. ໃນເສັ້ນຕໍ່ໄປນີ້, ທ່ານຈະເຫັນວິທີການນໍາໃຊ້ພວກມັນເພື່ອປົດປ່ອຍທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາຢ່າງເຕັມທີ່ໃນປີ 2025 ໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍໄປຕາມທາງ, ດ້ວຍວິທີການປະຕິບັດແລະກົງໄປກົງມາ. ຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນສໍາລັບສະຖານະການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນລາຍລະອຽດ, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ສັງເກດວ່າ Elicit ແຕ້ມຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນ Semantic Scholar (ຫຼາຍກວ່າ 125 ລ້ານບົດຄວາມ), ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ພວກເຂົາມັກຈະເຮັດໃຫ້ກັນແລະກັນດີກວ່າພວກເຂົາແຂ່ງຂັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າ, ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການຄຸ້ມຄອງ, ການຈັດອັນດັບຜົນໄດ້ຮັບ, ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ, ແລະການກວດສອບຫຼັກຖານທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຂະຫນາດໂດຍອີງຕາມປະເພດຂອງການເຮັດວຽກ. ຖ້າທ່ານເປັນຄົນທີ່ຄິດວ່າ, "ຂ້ອຍຕ້ອງການບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຊ່ວຍປະຢັດຊົ່ວໂມງ", ທ່ານຈະເຫັນວ່າມັນເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະເບິ່ງ Elicit. ເມື່ອໃດທີ່ຈະໃຊ້ແຕ່ລະຄົນແລະວິທີການປະສົມພວກມັນໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄູ່ມືນີ້ກ່ຽວກັບ: Elicit vs Semantic Scholar

Elicit ແລະ Semantic Scholar: ສິ່ງທີ່ແຕ່ລະຄົນເຮັດຕົວຈິງ

Elicit ເປັນຜູ້ຊ່ວຍການຄົ້ນຄວ້າທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ຖືກອອກແບບເພື່ອອັດຕະໂນມັດຂັ້ນຕອນການທົບທວນຄືນທີ່ຫນ້າເບື່ອ: ທ່ານພິມຄໍາຖາມແລະມັນສົ່ງຄືນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການສຶກສາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ມີບົດສະຫຼຸບຂອງພາກ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຕາຕະລາງປຽບທຽບກັບການຄົ້ນພົບ, ວິທີການ, ຂໍ້ຈໍາກັດ, ແລະການອອກແບບການສຶກສາ. ມັນປະສົມປະສານການສົ່ງອອກໄປຫາເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງເຊັ່ນ Zotero ແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການປຸງແຕ່ງ batch ຂອງ PDFs. ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມຈິງທີ່ວ່າ ປ່ຽນການຄົ້ນຫາທີ່ເປີດເປັນຫຼັກຖານທີ່ໃຊ້ໄດ້ ໃນເວລາສັ້ນໆ.

Semantic Scholar, ສໍາລັບສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຕົນ, ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາທາງວິຊາການທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການຄົ້ນພົບແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ມັນສະກັດ metadata ທີ່ສໍາຄັນໂດຍໃຊ້ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ສະແດງການອ້າງອິງອິດທິພົນ, ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຜູ້ຂຽນແລະຫົວຂໍ້, ແລະເພີ່ມການສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດຂອງຈຸດຕົ້ນຕໍ, ຄືກັນກັບການລິເລີ່ມເຊັ່ນ: Google Scholar Labsມັນຍັງກວດພົບແນວໂນ້ມແລະຜູ້ຂຽນທີ່ມີຜົນກະທົບ. ໃນສັ້ນ, ມັນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບ ແຜນທີ່ພູມສັນຖານແລະຊອກຫາວັນນະຄະດີທີ່ມີຄຸນນະພາບ ຢ່າງໄວວາ.

• ທີ່​ດີ​ທີ່​ສຸດ​ຂອງ Elicit​: ຄໍາ​ຖາມ​ໃນ​ພາ​ສາ​ທໍາ​ມະ​ຊາດ​, ການ​ສັງ​ເຄາະ​ພາກ​ສ່ວນ​, matrices ປຽບ​ທຽບ​, ການ​ສະ​ກັດ​ຂໍ້​ມູນ​, ແລະ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ທົບ​ທວນ​ຄືນ​ລະ​ບົບ​ຫຼື thesis​.
• ທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງ Semantic Scholar: ການຄົ້ນພົບອັດສະລິຍະ, ການຕິດຕາມການອ້າງອິງ, ຕົວຊີ້ວັດອິດທິພົນ, ແລະບົດສະຫຼຸບທີ່ສ້າງໂດຍ AI ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງສິ່ງທີ່ຈະອ່ານກ່ອນ.

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນ: ເປັນຫຍັງບາງຄັ້ງພວກມັນເບິ່ງຄືວ່າຈະສົ່ງຄືນ "ສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ"

ຄໍາຖາມທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆແມ່ນວ່າເປັນຫຍັງ Elicit ບາງຄັ້ງກັບຄືນການສຶກສາທີ່ຮູ້ຈັກຫນ້ອຍຫຼືຈາກວາລະສານທີ່ສັງເກດເຫັນຫນ້ອຍ. ຄໍາອະທິບາຍແມ່ນສອງເທົ່າ. ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ລະບົບການຈັດອັນດັບຂອງມັນອາດຈະສະຫນັບສະຫນູນການສຶກສາທີ່ເຫມາະສົມກັບຄໍາຖາມການຄົ້ນຄວ້າ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ອ້າງອີງຫຼາຍທີ່ສຸດ; ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມພ້ອມຂອງບົດເລື່ອງເຕັມທີ່ຈໍາກັດສິ່ງທີ່ສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າມັນບໍ່ສົນໃຈບົດຄວາມທີ່ມີຜົນກະທົບສູງ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະວ່າ ... ບູລິມະສິດຂອງ Elicit ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດທັນທີທັນໃດໃນການຕອບຄໍາຖາມຂອງທ່ານບໍ່ຫຼາຍປານໃດຊື່ສຽງຂອງວາລະສານ.

Semantic Scholar indexes ທັງເນື້ອໃນການເຂົ້າເຖິງເປີດແລະ metadata ບົດຄວາມ paywalled. ໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ຄວາມເຕັມແມ່ນບໍ່ມີຢູ່ສະເຫມີ, ເວທີສະແດງການອ້າງອີງ, ຜູ້ຂຽນທີ່ມີອິດທິພົນ, ແລະຄວາມສໍາພັນກັບຫົວຂໍ້ທີ່ຊ່ວຍປະເມີນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ. ຖ້າທ່ານຮູ້ສຶກວ່າ Elicit ແມ່ນ "ບໍ່ຊັດເຈນ", ເປີດການຄົ້ນຫາດຽວກັນໃນ Semantic Scholar ແລະທົບທວນຄືນສະພາບການອ້າງອີງ: ທ່ານຈະເຫັນໄດ້ຢ່າງໄວວາວ່າການສຶກສານັ້ນເຫມາະສົມກັບຫົວຂໍ້ຕົ້ນຕໍຫຼື ຖ້າຫາກວ່າມັນສະຫນອງມຸມ peripheral ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ.

ເມື່ອໃດທີ່ຈະໃຊ້ເຄື່ອງມືແຕ່ລະຄົນ

ຖ້າທ່ານຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການຂຸດຄົ້ນແລະຕ້ອງການພາບລວມໄວຂອງພາກສະຫນາມ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ Semantic Scholar. ການຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງມັນໂດຍອີງໃສ່ອິດທິພົນແລະຄຸນນະພາບ metadata ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກໍານົດບົດຄວາມ seminal, ຜູ້ຂຽນທີ່ສໍາຄັນ, ແລະແນວໂນ້ມ. ເມື່ອທ່ານໄດ້ກໍານົດຫຼັກ, ຍ້າຍໄປທີ່ Elicit ເພື່ອສ້າງຕາຕະລາງປຽບທຽບ, ສະກັດຕົວແປ, ສະຫຼຸບວິທີການ, ແລະຈັດຫຼັກຖານພ້ອມທີ່ຈະຂຽນ. ປະສົມປະສານນີ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເລັ່ງຂະບວນການເນື່ອງຈາກວ່າ ເຈົ້າຄົ້ນພົບກັບອັນໜຶ່ງ ແລະຈັດລະບົບກັບອີກອັນໜຶ່ງ.

ສໍາລັບການທົບທວນຄືນລະບົບແລະສິ່ງເຫຼົ່ານີ້, Elicit excels ໃນການສ້າງ matrices ສອດຄ່ອງແລະບົດຄັດຫຍໍ້ໃນທົ່ວການສຶກສາ. ສໍາລັບການຄົ້ນຫາແບບເປີດ, ແຜນທີ່ວັນນະຄະດີ, ແລະການຕິດຕາມຫົວຂໍ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, Semantic Scholar ແລະເຄື່ອງມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຊັ່ນ ResearchRabbit ຫຼື Litmaps ສະຫນອງສະພາບລວມທີ່ຈໍາເປັນ. ໂດຍຫລັກການແລ້ວ, ພວກເຂົາຄວນຈະຖືກລວມເຂົ້າກັນ. ຂ້ອຍຕ້ອງການເຄື່ອງມືດຽວສາມາດເຮັດໄດ້ທັງຫມົດແຕ່ກະແສເງິນສົດທີ່ປະຕິບັດດີທີ່ສຸດໃນປີ 2025 ແມ່ນ ຂ້າມເວທີແລະ orchestrated.

ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ແນະນໍາປະສົມປະສານ Elicit ແລະ Semantic Scholar

1. ການຄົ້ນພົບເບື້ອງຕົ້ນໃນ Semantic Scholar: ຄົ້ນຫາໂດຍຄໍາສໍາຄັນ, ການກັ່ນຕອງໂດຍປີ, ແລະທົບທວນການອ້າງອີງທີ່ມີອິດທິພົນ. ຮວບຮວມ 15-30 ບົດຄວາມທີ່ສໍາຄັນແລະກໍານົດຜູ້ຂຽນແລະວາລະສານທີ່ສໍາຄັນ. ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ແລະ​ສູນ​ກາງ​.
2. ຄົ້ນຫາການເຊື່ອມຕໍ່: ໃຊ້ ResearchRabbit ເພື່ອເບິ່ງເຄືອຂ່າຍຂອງຜູ້ຂຽນຮ່ວມແລະຫົວຂໍ້, ແລະເອກະສານທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ເພື່ອເບິ່ງເຫັນວິວັດທະນາການຂອງຄວາມຄິດ. ວິທີນີ້ເຈົ້າຂະຫຍາຍຊຸດຂອງເຈົ້າໂດຍບໍ່ສູນເສຍການສຸມໃສ່ແນວຄວາມຄິດຕົ້ນຕໍ. ສິ່ງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ການສຶກສາຢ່າງແທ້ຈິງ.
3. ການກວດສອບການອ້າງອີງຕາມບໍລິບົດກັບ Scite: ລະບຸວ່າວຽກງານຖືກອ້າງອີງເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນ, ກົງກັນຂ້າມ, ຫຼືພຽງແຕ່ກ່າວເຖິງ. ນີ້ຊ່ວຍປະຢັດເວລາໃຫ້ທ່ານແຍກ "ສິ່ງລົບກວນຈາກອໍານາດ" ແລະໃຫ້ຂໍ້ຄຶດ ສົນທະນາຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍການຕັດສິນທີ່ດີ.
4. ການສັງເຄາະແລະການສະກັດເອົາໃນ ຊັກຊວນສ້າງ​ຄໍາ​ຖາມ​ຄົ້ນ​ຄວ້າ​ຂອງ​ທ່ານ​, ນໍາ​ເຂົ້າ​ບັນ​ຊີ​ລາຍ​ການ​ຂອງ​ບົດ​ຄວາມ​ຂອງ​ທ່ານ​, ແລະ​ສ້າງ​ບົດ​ສະ​ຫຼຸບ​ແລະ​ຕາ​ຕະ​ລາງ​ການ​ປຽບ​ທຽບ​ທີ່​ມີ​ການ​ຄົ້ນ​ພົບ​, ວິ​ທີ​ການ​, ແລະ​ຂໍ້​ຈໍາ​ກັດ​. ສົ່ງອອກໄປ Zotero ແລະກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ. ຫຼັກ​ຖານ​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​.
5. ການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ທັນເວລາດ້ວຍການສອບຖາມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI: ຄວາມສັບສົນຈະໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ອ້າງອີງໃນເວລາຈິງ, ເປັນປະໂຫຍດເພື່ອລຶບລ້າງຄວາມສົງໄສໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ, ແລະຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມສັງເຄາະຫຼັກຖານອ້ອມຮອບຄຳຖາມສະເພາະຈາກແຫຼ່ງທີ່ທົບທວນໂດຍໝູ່ເພື່ອນ, ເຊິ່ງດີເລີດສຳລັບ ກວດສອບສົມມຸດຕິຖານໃນແບບທີ່ວ່ອງໄວ.
6. ການອ່ານແລະສະຫຼຸບເອກະສານ: Scholarcy ສ້າງບົດສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດຂອງແຕ່ລະເອກະສານ, ແລະ SciSpace ຊ່ວຍໃຫ້ມີຄໍາອະທິບາຍ, ຄວາມເຂົ້າໃຈສົມຜົນ, ແລະການຈັດຮູບແບບຫນັງສືໃບລານ. ຖ້າທ່ານຈັດການກັບ PDFs ຂະຫນາດໃຫຍ່, duo ນີ້ເລັ່ງຂະບວນການ. ການອ່ານທີ່ມີປະສິດຕິຜົນ.

ຫນ້າທີ່ສະເພາະທີ່ມີມູນຄ່າຮູ້

ນັກວິຊາການດ້ານຄວາມໝາຍ

• ການສຳຫຼວດບົດຄວາມລະອຽດ: ບົດສະຫຼຸບທີ່ສ້າງໂດຍ AI, ພາກສ່ວນສຳຄັນ ແລະຫົວຂໍ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃຫ້ທ່ານຕັດສິນໃຈວ່າຈະອ່ານອັນໃດກ່ອນ. ເກນມາດຖານທີ່ເປັນວັດຖຸປະສົງ.
• ການໂຕ້ຕອບແລະການອ້າງອິງທີ່ມີອິດທິພົນ: ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການອ້າງອິງທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດແລະຜູ້ຂຽນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນພາກສະຫນາມ, ທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການວາງວຽກແຕ່ລະຄົນພາຍໃນການສົນທະນາທາງວິທະຍາສາດແລະ. calibrate ນ້ໍາຫນັກຂອງທ່ານ.
• ຄໍາຕອບໂດຍກົງ: ບັດທີ່ມີແນວຄວາມຄິດຕົ້ນຕໍຂອງບົດຄວາມທີ່ສະຫຼຸບຜົນການຄົ້ນພົບແລະບົດສະຫຼຸບໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການກວດສອບເບື້ອງຕົ້ນ ໂດຍບໍ່ມີການເປີດ PDF.
• ການຕິດຕາມການອ້າງອິງແລະການອ້າງອິງ: ການນໍາທາງໄວໂດຍຜ່ານການອ້າງອິງແລະບົດຄວາມທີ່ອ້າງເຖິງການເຮັດວຽກເພື່ອຂະຫຍາຍ corpus ໃນລັກສະນະທີ່ຄວບຄຸມແລະ ໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍກະທູ້.

ຊັກຊວນ

• ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສອບຖາມທາງວິທະຍາສາດໃນພາສາທໍາມະຊາດ: ສ້າງຄໍາຖາມຂອງທ່ານແລະໄດ້ຮັບຕາຕະລາງທີ່ມີການສຶກສາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຈຸດປະສົງ, ວິທີການ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສໍາຄັນ, ພ້ອມທີ່ຈະນໍາໃຊ້. ເຮັດວຽກແລະປຽບທຽບ.
• ບົດຄັດຫຍໍ້ ແລະ ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ: ການສັງເຄາະພາກ, ການຊອກຄົ້ນຫາຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຕົວແປ, ແລະ ຂົງເຂດມາດຕະຖານສຳລັບການປຽບທຽບການສຶກສາຢ່າງເປັນລະບົບ ແລະ ໂດຍບໍ່ມີຕາຕະລາງຄູ່ມື.

ຄວາມເຫັນດີເປັນເອກະພາບ

• ການສອບຖາມທາງວິທະຍາສາດ: ການໂຕ້ຕອບໂດຍກົງເພື່ອຖາມຄໍາຖາມແລະຮັບບົດສະຫຼຸບໂດຍອີງໃສ່ເອກະສານທີ່ທົບທວນໂດຍເພື່ອນມິດ, ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ແລະການອ້າງອີງ - ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການ ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​ສໍາ​ຮອງ​ຂໍ້​ມູນ​.
• Consensus Meter: ການສະແດງພາບຂອງພູມສັນຖານຫຼັກຖານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີຄວາມເຫັນດີຫຼືຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບໃນວັນນະຄະດີ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນທີ່ຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນຕໍາແຫນ່ງຂອງທ່ານກັບ. ຂໍ້ມູນຈະແຈ້ງ.
• ຄວາມນິຍົມຂອງບົດຄວາມແລະບົດຄັດຫຍໍ້ກັບ AI: ສັນຍານຂອງຜົນກະທົບແລະການສັງເຄາະຂອງການສຶກສາເພື່ອສືບຕໍ່ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການອ່ານແລະການອ້າງອີງ. ການປັບປຸງເງື່ອນໄຂ.

ນອກເໜືອໄປຈາກຄູ່: ທາງເລືອກ AI ແລະສ່ວນເສີມ

ResearchRabbit

ການຂຸດຄົ້ນສາຍຕາຂອງເຄືອຂ່າຍຂອງບົດຄວາມ, ຜູ້ຂຽນ, ແລະຫົວຂໍ້. ຖ້າທ່ານສະດວກສະບາຍກັບຮູບພາບ, ທ່ານຈະມັກເບິ່ງວ່າໂຮງຮຽນຄວາມຄິດ, ການຮ່ວມມື, ແລະສາຍການສອບຖາມເກີດຂື້ນແນວໃດ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານຕິດຕາມຜູ້ຂຽນຫຼືຫົວຂໍ້ຕ່າງໆແລະໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນເມື່ອມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງໃຫມ່ປະກົດຂຶ້ນ - ທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບ ການ​ເຝົ້າ​ລະ​ວັງ​ພາກ​ສະ​ຫນາມ​.

ເອກະສານທີ່ເຊື່ອມຕໍ່

ແຜນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິວັດທະນາແນວຄວາມຄິດຂອງຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງ. ພວກມັນມີປະໂຫຍດຫຼາຍສໍາລັບການເຂົ້າໃຈ "ຄວາມຄິດມາຈາກໃສ" ແລະວິທີການທາງເລືອກທີ່ກຸ່ມອື່ນໆໄດ້ຄົ້ນຫາ. ທ່ານ​ຈະ​ເຫັນ​ໄດ້​ໂດຍ​ຫຍໍ້​ວ່າ​ການ​ສຶກ​ສາ​ອ້ອມ​ຂ້າງ​ກະ​ດາດ​ສໍາ​ຄັນ​ຂອງ​ທ່ານ​ແລະ​ທີ່​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ກັບ​ມັນ​. ສະພາບການຕັດສິນ.

ວິທະຍາສາດ

ການ​ວິ​ເຄາະ​ການ​ອ້າງ​ອີງ​ຕາມ​ເນື້ອ​ໃນ​: ຈັດ​ປະ​ເພດ​ວ່າ​ວຽກ​ງານ​ທີ່​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​, ກົງ​ກັນ​ຂ້າມ​ກັບ​, ຫຼື​ພຽງ​ແຕ່​ກ່າວ​ເຖິງ​ອື່ນໆ​. ນີ້ປ້ອງກັນການອ້າງອີງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແລະສະຫນອງການໂຕ້ຖຽງເພື່ອຈັດຕໍາແຫນ່ງການປະກອບສ່ວນຂອງທ່ານ. ປະສົມປະສານກັບຜູ້ຈັດການອ້າງອີງແລະຊ່ວຍ ເພື່ອປ້ອງກັນການສົນທະນາ.

Iris.ai

ການສະກັດເອົາຄວາມຮູ້ແລະການທົບທວນອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI. ເຫມາະສົມໃນເວລາທີ່ການຈັດການເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດກວດພົບແນວຄວາມຄິດ, ຕົວແປ, ແລະຄວາມສໍາພັນ. ເລັ່ງໄລຍະການທົບທວນຄືນ. ການ​ອ່ານ​ໃນ​ຄວາມ​ເລິກ​.

ວິຊາການ

ສະຫຼຸບອັດຕະໂນມັດ, ຕາຕະລາງການປະກອບສ່ວນ, ແລະການສະກັດເອົາເອກະສານອ້າງອີງສໍາລັບແຕ່ລະບົດຄວາມ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ດີເລີດສໍາລັບການປ່ຽນຊຸດຂອງ PDF ເຂົ້າໄປໃນບັນທຶກທີ່ຈັດການໄດ້. ລາຍການກວດ.

ແຜນທີ່

ຕາຕະລາງວົງຢືມແລະການຕິດຕາມແນວໂນ້ມ. ຖ້າທ່ານສົນໃຈຢາກຮູ້ວ່າສາຂາວິຊາໃດເປັນຫົວເລື່ອງແລະການສຶກສາໃດທີ່ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ, Litmaps ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດ້ວຍແຜນທີ່ແບບໂຕ້ຕອບແລະລັກສະນະການຮ່ວມມື. ການເຮັດວຽກເປັນທີມ.

AI ທີ່ສັບສົນ

ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາການສົນທະນາຫຼາຍພາສາທີ່ມີການອ້າງອີງທີ່ເຫັນໄດ້ (PubMed, arXiv, ຜູ້ເຜີຍແຜ່ວິທະຍາສາດ). ມັນຕອບສະຫນອງໃນແອສປາໂຍນ, ພາສາອັງກິດ, ແລະອື່ນໆ, ຮັກສາສະພາບການຂອງຄໍາຖາມຂອງທ່ານ, ແລະຊ່ວຍຊີ້ແຈງຄວາມສົງໃສສະເພາະ. ແຫຼ່ງໃນສາຍຕາ.

SciSpace

ຈາກການຄົ້ນຫາໄປຫາການຈັດຮູບແບບ: ຄົ້ນພົບ ແລະປະກອບຄຳອະທິບາຍດ້ວຍ AI, ເຂົ້າໃຈຄະນິດສາດໃນເຈ້ຍໄດ້ດີຂຶ້ນ, ແລະຈັດຮູບແບບໜັງສືໃບລານຕາມຄຳແນະນຳຂອງວາລະສານ. ປະສົມປະສານກັບ repositories ແລະອໍານວຍຄວາມສະດວກ a ການໄຫຼຂອງຫນັງສືໃບລານທີ່ສະອາດ.

ປັນຍາປະດິດ DeepSeek

ການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາຂັ້ນສູງສໍາລັບວຽກງານທີ່ສັບສົນ. ຖ້າທ່ານເຮັດວຽກກັບການສ້າງຂໍ້ຄວາມພິເສດແລະການວິເຄາະ, ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວກັບໂດເມນສະເພາະໃຫ້ປະໂຫຍດພິເສດ. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນການຄົ້ນຄວ້າ.

ເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດໃນໄລຍະເບື້ອງຕົ້ນແລະການສະຫນັບສະຫນູນການຂຽນ

ChatGPT

ການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບການຂຽນແລະການປັບປຸງ, ແຕ່ວ່າມັນບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຈັກຊອກຫາທາງວິຊາການ (ເບິ່ງການສົນທະນາກ່ຽວກັບການຖາມ ChatGPT ໃນຫ້ອງຮຽນ). ບ່ອນທີ່ມັນສະຫວ່າງແທ້ໆແມ່ນເວລາທີ່ທ່ານອັບໂຫລດ PDFs ຂອງທ່ານ (ແມ້ກະທັ້ງໂຟນເດີ) ແລະຂໍໃຫ້ມັນອະທິບາຍວິທີການ, ສະຫຼຸບສ່ວນ, ຫຼືຊີ້ແຈງແນວຄວາມຄິດ. ສໍາລັບການທົບທວນຄືນວັນນະຄະດີ, ໃຊ້ມັນຢູ່ໃນເອກະສານທີ່ທ່ານເລືອກ; ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫຼີກເວັ້ນຄວາມລໍາອຽງແລະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດ. ບົດສະຫຼຸບທີ່ຊື່ສັດຂອງບົດເລື່ອງຂອງເຈົ້າ.

ກະຕືລືລົ້ນ

ຊອກຫາບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍອີງໃສ່ເນື້ອໃນຂອງຂໍ້ຄວາມທີ່ທ່ານໃສ່, PDF ທີ່ທ່ານອັບໂຫລດ, ຫຼື URL ຂອງເອກະສານທາງວິຊາການ. ອີງຕາມເວທີຕົວມັນເອງ, ມັນບໍ່ໄດ້ເກັບຮັກສາເອກະສານທີ່ທ່ານວິເຄາະ, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດຖ້າທ່ານເຮັດວຽກກັບຫນັງສືໃບລານທີ່ບໍ່ໄດ້ເຜີຍແຜ່ຫຼືເຮັດວຽກຢູ່ໃນຄວາມຄືບຫນ້າແລະຕ້ອງການຄວາມລັບທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ.

Chat4data ແລະການເພີ່ມເຕີມທີ່ບໍ່ມີລະຫັດ

Chat4data, ເປັນສ່ວນຂະຫຍາຍຂອງຕົວທ່ອງເວັບ, ອັດຕະໂນມັດການລວບລວມຂໍ້ມູນອ້າງອີງຈາກຫນ້າທີ່ທ່ານກໍາລັງເບິ່ງ. ທ່ານຂໍໃຫ້ມັນ "ເກັບກໍາຫົວຂໍ້, ການປະພັນ, ແລະຈໍານວນຂອງການອ້າງອິງ," ແລະມັນສົ່ງຄືນຕາຕະລາງພ້ອມທີ່ຈະສົ່ງອອກເປັນ CSV ຫຼື Excel, ສາມາດອ່ານລາຍການຈາກ Google Scholar, Dialnet, ຫຼື SciELO ໂດຍບໍ່ມີການອອກຈາກແຖບ. ມັນເປັນວິທີທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ຈະ ປ່ຽນໜ້າເປັນຂໍ້ມູນ.

ຖ້າຫຼັງຈາກນັ້ນທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຂະຫຍາຍການສະກັດເອົາຫຼືກໍານົດຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ, plugin ບໍ່ມີລະຫັດເຊັ່ນ Octoparse ສາມາດເປັນຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ດີ: ມັນເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຈາກເວັບໄຊທ໌ repository ຫຼືຫ້ອງສະຫມຸດດິຈິຕອນທີ່ມີການໂຕ້ຕອບສາຍຕາ. ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບ ໂຄງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນມະຫາຊົນ ໃນສື່ ຫຼືເຄືອຂ່າຍ.

ໂປຣໄຟລ໌ການນຳໃຊ້: ຕົວຢ່າງໄວ

• ນັກສຶກສາປະລິນຍາໂທຫຼືປະລິນຍາເອກໃນການສຶກສາ, ຈິດຕະສາດ, ຫຼືວິທະຍາສາດສັງຄົມ: ຖາມຄໍາຖາມກ່ຽວກັບການເປັນເອກະສັນກັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄໍາຕອບທີ່ມີຫຼັກຖານແລະແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ໃຊ້ Semantic Scholar ເພື່ອກໍານົດບົດຄວາມທີ່ມີອິດທິພົນທີ່ສຸດ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ Elicit ເພື່ອສ້າງຕາຕະລາງປຽບທຽບໂດຍວິທີການ. ຈົບລົງດ້ວຍ Scite ເພື່ອປັບປຸງການອ້າງອີງ ແລະຫຼີກເວັ້ນຄວາມຜິດພາດ. ອະຄະຕິການຢືນຢັນ.
• ການຄົ້ນຄວ້າດ້ານວິຊາການກັບຄະນິດສາດຫຼືລະຫັດ: ອີງໃສ່ SciSpace ເພື່ອເຂົ້າໃຈສົມຜົນ, ຄວາມສັບສົນສໍາລັບຄໍາຕອບທີ່ລວດໄວດ້ວຍການອ້າງອີງທີ່ເຫັນໄດ້, ແລະ Elicit ເພື່ອກໍານົດຕົວແປແລະຜົນໄດ້ຮັບມາດຕະຖານ. ດ້ວຍ Litmaps ທ່ານຈະເຫັນບ່ອນທີ່ທ່າອ່ຽງກໍາລັງມຸ່ງໜ້າໄປ, ແລະດ້ວຍ ResearchRabbit ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຄົ້ນພົບຜູ້ຮ່ວມມືໃຫມ່.
• ເຮັດວຽກມຸ່ງໄປສູ່ການສັງເຄາະຢ່າງໄວວາສໍາລັບການສະເຫນີຫຼືໂຄງການ: Semantic Scholar ເພື່ອຊອກຫາ "ເອກະສານສະມໍ", Scholarcy ເພື່ອສະກັດຈຸດສໍາຄັນຂອງແຕ່ລະຄົນແລະ Elicit ເພື່ອສ້າງ matrix ຫຼັກຖານພ້ອມທີ່ຈະ ຂຽນກອບທິດສະດີ.

ການປຽບທຽບພາກປະຕິບັດ: ສະຫຼຸບຂໍ້ດີ ແລະ ຂໍ້ເສຍ

• Elicit: ຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາສ້າງຕາຕະລາງແລະບົດສະຫຼຸບ, ທີ່ດີເລີດສໍາລັບການທົບທວນຄືນທີ່ມີໂຄງສ້າງ. ມັນສາມາດຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການສຶກສາທີ່ອ້າງອີງຫນ້ອຍລົງຖ້າພວກເຂົາຕອບຄໍາຖາມຂອງເຈົ້າໄດ້ດີຫຼາຍ. ຜູ້ຊະນະໃນເວລາທີ່ຊອກຫາ ການສັງເຄາະອັດຕະໂນມັດ.
• Semantic Scholar: ດີເລີດໃນການຄົ້ນພົບ, ຈັດອັນດັບໂດຍອິດທິພົນ, ແລະສະແດງຄໍາອ້າງອີງທີ່ສໍາຄັນແລະຜູ້ຂຽນ. ທີ່ສົມບູນແບບສໍາລັບການສ້າງ corpus ເບື້ອງຕົ້ນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຊົນນະບົດ.

ເຄື່ອງ​ມື​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ການ​ຂຽນ​ແລະ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ (ການ​ຄັດ​ເລືອກ​ທີ່​ມີ​ລາ​ຄາ​ຊີ້​ບອກ​)

ນອກເຫນືອໄປຈາກ Elicit-Semantic Scholar core ແລະ plugins ຄົ້ນຫາຂອງມັນ, ມັນມີມູນຄ່າການຂຸດຄົ້ນເຄື່ອງມືອື່ນໆທີ່ສຸມໃສ່ການຂຽນ, ການແກ້ໄຂແລະການຈັດຕັ້ງ. ຕົວເລກທີ່ປະຕິບັດຕາມແມ່ນປະມານການລາຍງານໂດຍແຫຼ່ງທີ່ປຶກສາ; ກວດເບິ່ງຫນ້າທີ່ເປັນທາງການຂອງແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນສໍາລັບການປ່ຽນແປງໃດໆ. ເຖິງແມ່ນວ່າ, ພວກເຂົາເຈົ້າຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານກໍານົດທາງເລືອກແລະ ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​.

• Jenni: ຜູ້ຊ່ວຍຂຽນເພື່ອປົດລັອກສະບັບຮ່າງທຳອິດຂອງເຈົ້າ ແລະປັບປຸງຮູບແບບຂອງເຈົ້າ. ແຜນການລວມເອົາແຜນຟຣີທີ່ມີຂອບເຂດຈໍາກັດປະຈໍາວັນແລະແຜນການບໍ່ຈໍາກັດສໍາລັບປະມານ $12 ຕໍ່ເດືອນ, ບວກກັບທາງເລືອກສໍາລັບທີມງານ. ເປັນປະໂຫຍດໃນເວລາທີ່ທ່ານຕ້ອງການ ໂຄງສ້າງ impulse ສ້າງສັນ.
• Paperpal: ຕົວກວດສອບໄວຍາກອນ ແລະຮູບແບບທີ່ເນັ້ນໃສ່ບົດຄວາມທາງວິຊາການ, ດ້ວຍຕົວເລືອກ "Prime" ໃນລາຄາປະມານ $5,7/ເດືອນ ອີງຕາມການທົບທວນ. ມັນສະຫນອງຄວາມຊັດເຈນແລະການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານບັນນາທິການສໍາລັບ ການຈັດສົ່ງຂັດ.
• ປະໂຫຍກ: ເນື້ອຫາ SEO ຮັດກຸມ, ມີແຜນການເລີ່ມຕົ້ນປະມານ $ 45 / ເດືອນສໍາລັບຫນຶ່ງຜູ້ໃຊ້. ຖ້າການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານເຂົ້າໄປໃນ blog ຫຼືເຄື່ອງຈັກຊອກຫາເນື້ອຫາທີ່ດີທີ່ສຸດ, ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານ ສອດຄ່ອງຄໍາຫລັກແລະໂຄງສ້າງ.
• Paperguide: ເຄື່ອງຈັກຊອກຫາທີ່ອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ, ສະເຫນີບົດຄັດຫຍໍ້ແລະການຄົ້ນພົບວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ແຜນການຕັ້ງແຕ່ $12 ຫາ $24 ຕໍ່ເດືອນ, ແລະມີການທົດລອງໃຊ້ຟຣີ. ຫນ້າສົນໃຈສໍາລັບ ການທົບທວນຄືນໄວ.
• Yomu: ຜູ້ອ່ານບົດຄວາມແລະຜູ້ຈັດວາງທີ່ມີຈຸດເດັ່ນ, ຄໍາບັນຍາຍ, ແລະບົດສະຫຼຸບ. ມີການອ້າງອີງເຖິງແຜນການຟຣີ ແລະຈ່າຍ (ເຊັ່ນ: "Pro" ເລີ່ມແຕ່ $11/ເດືອນ) ທີ່ອຳນວຍຄວາມສະດວກ ຄຸ້ມຄອງພູເຂົາຂອງ PDFs.
• SciSpace: ນອກເຫນືອຈາກສິ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາແລ້ວ, ມັນສະຫນອງຊັ້ນຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ແຜນການພື້ນຖານທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າໄປຫາແຜນການທີ່ມີຄຸນສົມບັດການແກ້ໄຂແລະການຮ່ວມມືຫຼາຍຂຶ້ນ. ມັນ​ຊ່ວຍ​ສ້າງ​ຫນັງ​ສື​ໃບ​ລານ​, ຈາກຄວາມຄິດໄປສູ່ການຂົນສົ່ງ.
• CoWriter: ສະຫນັບສະຫນູນການຂຽນສໍາລັບນັກຮຽນທີ່ມີໄວຍາກອນແລະຄໍາແນະນໍາໂຄງສ້າງ; ແຜນການ "Pro" ເລີ່ມຕົ້ນປະມານ $11,99/ເດືອນ ຂຶ້ນໄປ. ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການກໍ່ສ້າງ ຄວາມໝັ້ນໃຈແລະຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ.
• QuillBot: ຮູບແບບການຖອດຂໍ້ຄວາມ ແລະການຂຽນຄືນໃໝ່ດ້ວຍຕົວເລືອກຟຣີ ແລະແຜນການທີ່ຈ່າຍໃຫ້ລາຍງານວ່າເລີ່ມຕົ້ນທີ່ $4,17/ເດືອນສຳລັບທີມ. ເຫມາະສໍາລັບການຫຼີກເວັ້ນການຄ້າງຫ້ອງແລະການປັບ ໂຕນຂອງຂໍ້ຄວາມ.
• ຫຼັກໄວຍາກອນ: ການກວດສອບຄວາມຜິດພາດ ແລະການປັບປຸງຮູບແບບດ້ວຍ "Pro" ແລະແຜນທຸລະກິດຟຣີ. ເຫມາະສໍາລັບການຂັດອີເມລ໌, ບົດຄວາມ, ແລະການຍື່ນສະເຫນີ. ຄຳຕິຊົມແບບສົດໆ.

tricks ປະຕິບັດແລະການປະສົມທີ່ເຮັດວຽກ

• ຖ້າທ່ານກັງວົນກ່ຽວກັບ "ຄວາມມືດ" ຂອງຜົນໄດ້ຮັບບາງຢ່າງໃນ Elicit, ດໍາເນີນການແບບສອບຖາມດຽວກັນໃນ Semantic Scholar, ນໍາໃຊ້ຕົວກອງສໍາລັບຜົນກະທົບແລະວັນທີ, ແລະກັບຄືນໄປຫາ Elicit ດ້ວຍບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ຖືກຈັດໃສ່. ວິທີນີ້ທ່ານຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຂອງວັດສະດຸປ້ອນແລະຮັກສາ ... ຄວາມ​ໄວ​ຂອງ​ການ​ສັງ​ເຄາະ​ໄດ້​.
• ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທາງວິທີການຫຼືປະເມີນຄວາມເຂັ້ມງວດຂອງຜົນການຄົ້ນພົບ, ປຶກສາຫາລືຄວາມເຫັນດີກັບຄໍາຖາມການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານແລະທົບທວນຄືນ "ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມເຫັນດີນໍາ". ມັນເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຄິດໄວກ່ຽວກັບວ່າພາກສະຫນາມແມ່ນ converging ຫຼື diverging, ແລະການສະເຫນີ ວົງຢືມພ້ອມໃຊ້.
• ຖ້າທ່ານເຮັດວຽກກັບວັດສະດຸໃນຫຼາຍພາສາ, Perplexity ໃຫ້ຄໍາຕອບໃນແອສປາໂຍນ, ພາສາອັງກິດ, ແລະອື່ນໆ, ໂດຍມີແຫຼ່ງທີ່ເຫັນໄດ້. ມັນດີເລີດສໍາລັບການຊີ້ແຈງຄວາມສົງໃສໃນຄໍາສັບຫຼືແນວຄວາມຄິດໃນຂະນະທີ່ທ່ານຍັງຢູ່ໃນຂະບວນການ. ກະທູ້ດຽວກັນຂອງການສົນທະນາ.
• ເພື່ອວາງແຜນຜູ້ຂຽນທີ່ມີອິດທິພົນແລະໂຮງຮຽນຄວາມຄິດ, ສະລັບກັນລະຫວ່າງ ResearchRabbit, Connected Papers, ແລະ Litmaps. ວິທີການສາມງ່າມນີ້ຫຼີກລ້ຽງຈຸດຕາບອດແລະເປີດເຜີຍແນວໂນ້ມທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ - ສໍາຄັນຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາ ຫົວຂໍ້ thesis ຫຼືຊ່ອງຫວ່າງ.
• Semantic Scholar ເຮັດວຽກແນວໃດ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນຫນຶ່ງໃນຖານຂໍ້ມູນເຈ້ຍຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ: ຄູ່ມືທີ່ຄົບຖ້ວນ

Elicit ແລະ Semantic Scholar ບໍ່ແມ່ນຄູ່ແຂ່ງ, ແຕ່ເປັນຊິ້ນສ່ວນຂອງປິດສະດຽວກັນ: ຄົນຫນຶ່ງຄົ້ນພົບແລະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ, ອີກອັນຫນຶ່ງສະຫຼຸບ, ປຽບທຽບ, ແລະຈັດຕັ້ງ. ອ້ອມຮອບພວກເຂົາ, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ResearchRabbit, Connected Papers, Scite, Iris.ai, Scholarcy, Litmaps, Perplexity, SciSpace, DeepSeek, ChatGPT, Keenious, Chat4data, Octoparse, Consensus, ແລະສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຂຽນເຊັ່ນ Jenni, Qualpal, Frase, Paperguide, PaperWriter, ແລະການຄົ້ນຄວ້າ Yomu. ຂະບວນການໄວແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ດ້ວຍຂະບວນການເຮັດວຽກລວມ, ເຈົ້າໄປຈາກ "ຂ້ອຍຈະເລີ່ມຕົ້ນຢູ່ໃສ?" ກັບ "ຂ້ອຍມີການບັນຍາຍທີ່ສອດຄ່ອງກັນຂອງຫຼັກຖານ," ແລະວ່າ, ໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ແມ່ນ ຄຳບໍລິສຸດ. ຕອນນີ້ເຈົ້າຮູ້ຫຼາຍກ່ຽວກັບ Elicit vs Semantic Scholar.