Détecteur de lacunes de recherche
Posez une question de recherche et obtenez une analyse des lacunes construite à partir d'articles présélectionnés. Chaque lacune est cartographiée, mise à l'épreuve par des recherches supplémentaires et notée selon la solidité des preuves.
Utilise plus de crédits
Ask a research question — get an evidence-backed gap analysis.
Fondé sur 200M+ articles évalués par les pairs. Chaque lacune est citée avec sa source.
Vous avez trouvé votre lacune ? Rédigez la revue qui la justifie.
Revue de littérature IA rédige une revue citée de ce que l'on sait déjà, pour montrer pourquoi votre lacune compte.
Qu'est-ce qu'un détecteur de lacunes de recherche ?
Un détecteur de lacunes de recherche est un outil d'IA qui lit les études publiées sur votre question et indique ce qui reste inconnu, peu étudié ou controversé. Le Détecteur de lacunes de recherche de Paperguide présélectionne les articles les plus pertinents, cartographie les zones où les preuves sont abondantes ou rares, et présente chaque lacune avec des citations et une note de preuve.
Ce que contient votre rapport d'analyse des lacunes
Chaque rapport suit la même structure, pour que vous puissiez voir comment chaque lacune a été trouvée et la vérifier.
Synthèse
Les principales lacunes en moins de 200 mots.
Carte de couverture
Une matrice qui indique combien d'articles se trouvent dans chaque combinaison des dimensions qui comptent, pour faire ressortir les zones peu couvertes.
Fiches de lacunes, regroupées par type
Chacune avec la limite des preuves chiffrée, ce que la lacune bloque, une question de recherche à laquelle on peut répondre, une note et une priorité. Chaque lacune reçoit l'une des quatre notes suivantes : Confirmée, Étayée, Provisoire, Comblée.
Preuves négatives
Les recherches lancées pour combler chaque lacune et ce qu'elles ont donné.
Lacunes comblées
Les candidates que les recherches supplémentaires ont réfutées, avec les articles qui les ont comblées.
Programme de recherche
Les études qui combleraient les lacunes les plus prioritaires.
Comment trouver des lacunes de recherche avec l'IA en 4 étapes
- Saisissez votre question ou votre sujet de recherche. Tapez une question comme « TCC numérique contre l'insomnie chez les personnes âgées », ou choisissez un exemple. Conservez les précisions, car elles deviennent les dimensions selon lesquelles vos lacunes sont mesurées.
- L'agent collecte et présélectionne la littérature pertinente. Il lance une recherche large parmi 200M+ articles, puis présélectionne les résultats en fonction de votre sujet. Les revues sont conservées, car leurs sections sur les limites et les travaux futurs énoncent souvent directement des lacunes.
- Il cartographie les preuves et vérifie chaque lacune candidate. Les articles présélectionnés sont répartis sur une carte de couverture selon des dimensions comme la population, le contexte et le critère de jugement. Pour chaque zone vide ou peu couverte, il lance des recherches supplémentaires d'articles qui la combleraient.
- Vous obtenez un rapport d'analyse des lacunes noté. Chaque lacune indique ce qui manque, ce que cela bloque et l'étude qui la comblerait, avec les citations et les recherches qui l'appuient. Les lacunes comblées par les recherches supplémentaires figurent aussi dans le rapport, avec les articles qui les ont comblées.
Les types de lacunes de recherche qu'il détecte
Chaque lacune du rapport est classée dans l'un des six types suivants :
Lacune de connaissances
Une question à laquelle aucune étude n'a encore répondu.
Lacune méthodologique
Les preuves reposent sur un seul plan d'étude, une seule mesure ou une seule approche, par exemple uniquement des enquêtes transversales.
Lacune de population
Des groupes qui n'ont pas été étudiés, comme les personnes âgées ou les patients des pays à faible revenu.
Lacune contextuelle
Des contextes qui n'ont pas été étudiés, comme les soins primaires, les zones rurales ou un pays particulier.
Lacune de mesure
Des critères de jugement mesurés de manière incohérente, uniquement par auto-évaluation, ou pas du tout.
Lacune de contradiction
Des études aux résultats contradictoires, sans explication de cette différence.
À qui s'adresse-t-il ?
Étudiants en mémoire et doctorants qui choisissent un sujet
Exemple : « Que manque-t-il dans la recherche sur les applications d'apprentissage mobile pour les établissements secondaires ruraux ? »
Rédacteurs de demandes de financement qui justifient une proposition
Exemple : « Où se situent les lacunes de preuves sur les programmes d'agents de santé communautaires contre l'hypertension dans les pays à faible revenu ? »
Équipes de synthèse des preuves et HEOR qui cadrent une revue
Exemple : « Quels critères de jugement et quelles populations manquent dans les essais sur les agonistes du GLP-1 chez les adolescents ? »
Auteurs de revues systématiques qui vérifient si une nouvelle revue est nécessaire
Exemple : « Les données sur l'exercice contre la fatigue post-AVC ont-elles assez évolué pour justifier une nouvelle revue ? »
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Questions fréquentes
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