रिसर्च के लिए AI: पेपर ढूँढें, तेज़ी से पढ़ें, हर दावा जाँचें

यह कैसे करें

1. 1Consensus से अपना सवाल हाँ-या-ना वाले रूप में पूछें, ताकि दिखे कि सबूत किस तरह बँटे हुए हैं।
2. 2दो से पाँच शुरुआती पेपर चुनें और Citation Graph खोलकर पहले और बाद का काम ढूँढें।
3. 3व्यवस्थित पहली समीक्षा के लिए Consensus में Deep Review या Elicit में Research Report चलाएँ, और पढ़ें कि उसने कौन-से पेपर इस्तेमाल किए।
4. 4जिस भी पेपर का आप हवाला दें, उसे खोलें और वह वाक्य जाँचें जिस पर आप भरोसा कर रहे हैं।

पहले से मौजूद

• Consensus · Citation Graph
• Consensus · Deep review
• Elicit · Research Reports

कॉपी करने के लिए प्रॉम्प्ट

मेरा सवाल: [सवाल]। शामिल करें: [आबादी, डिज़ाइन, साल, भाषा]। बाहर रखें: [मानदंड]।
जो पेपर आपको मिले, उनकी एक तालिका दें: हवाला, डिज़ाइन, सैंपल साइज़, मुख्य नतीजा, और क्या वह हर मानदंड पर खरा उतरता है। जिन पेपरों को आप पूरा नहीं पढ़ पाए, उनकी सूची अलग से दें।

कहाँ गड़बड़ होती है

• हर टूल अपने ही इंडेक्स में खोजता है। जो पेपर एक में नहीं है, वह दूसरे में हो सकता है।
• सारांश असर के आकार (इफ़ेक्ट साइज़) और सावधानियों को दबा देते हैं। जिन पेपरों पर आप भरोसा करते हैं, उनके नतीजे और सीमाएँ पढ़ें।

यह कैसे करें

1. 1खोज से पहले शामिल करने और बाहर रखने के मानदंड लिखें, और तारीख दर्ज करें।
2. 2Elicit में “Systematic Review” चुनें, “Setup” पेज पर अपना सवाल डालें, फिर पेपर जुटाएँ और छाँटें।
3. 350 से 100 एब्स्ट्रैक्ट का एक रैंडम सैंपल खुद छाँटें और अपने फ़ैसलों की तुलना AI के फ़ैसलों से करें।
4. 4अपने तरीकों (methods) वाले हिस्से में मानदंड, टूल, सैंपल का साइज़ और यह बताएँ कि आप कितनी बार सहमत हुए।

पहले से मौजूद

• Elicit · Systematic Reviews

कॉपी करने के लिए प्रॉम्प्ट

नीचे दिए एब्स्ट्रैक्ट को इन मानदंडों के आधार पर छाँटें।
शामिल करें: [आबादी, हस्तक्षेप, डिज़ाइन, साल]। बाहर रखें: [मानदंड]।
हर एब्स्ट्रैक्ट के लिए: शामिल, बाहर या पक्का नहीं; वह मानदंड जिससे फ़ैसला हुआ; और एब्स्ट्रैक्ट का वह वाक्य जिस पर फ़ैसला टिका है। जब एब्स्ट्रैक्ट में यह बात न लिखी हो, तो “पक्का नहीं” जवाब दें।

कहाँ गड़बड़ होती है

• नतीजे देखने के बाद लिखे गए मानदंड उसी ओर झुक जाते हैं जो आपको मिला। उन्हें पहले तय करें।
• “पक्का नहीं” भी एक सही जवाब है। “पक्का नहीं” वाला हर एब्स्ट्रैक्ट खुद पढ़ें।

यह कैसे करें

1. 1PDF को Gemini Notebook की किसी नोटबुक में जोड़ें, या एक बार में एक पेपर के लिए SciSpace में Chat with PDF इस्तेमाल करें।
2. 2इस पेज के प्रॉम्प्ट में दिए तुलना वाले सवाल पूछें।
3. 3जिस भी दावे का आप इस्तेमाल करेंगे, उसका उद्धृत अंश खोलकर देखें।
4. 4पूरे सेट के विषय देखने और जो छूटा है उसे पकड़ने के लिए एक Mind Map बनाएँ।

पहले से मौजूद

• Gemini Notebook · Mind Maps
• SciSpace · Chat with PDF

कॉपी करने के लिए प्रॉम्प्ट

इन सभी स्रोतों में: वे कहाँ असहमत हैं, और क्यों (अलग आबादी, तरीके, माप या साल)?
हर बात के लिए अंश उद्धृत करें और स्रोत व पेज बताएँ।
फिर उन सवालों की सूची दें जिनका जवाब ये स्रोत नहीं देते।

कहाँ गड़बड़ होती है

• जो जवाब दो पेपरों को मिला देता है, वह एक पेपर का नतीजा दूसरे के नाम कर सकता है। उद्धरण से पता चलता है कि कौन-सा किसका है।
• “स्रोतों में नहीं है” एक काम का जवाब है। अगर वह यह कभी नहीं कहता, तो सावधान रहें।

यह कैसे करें

1. 1जाँचें कि आपकी एथिक्स मंज़ूरी और सहमति फ़ॉर्म उस टूल की इजाज़त देते हैं, और अपलोड करने से पहले नाम हटा दें।
2. 2ट्रांसक्राइब करें, फिर जिन अंशों को आप उद्धृत करेंगे, उनकी ट्रांसक्रिप्ट रिकॉर्डिंग से मिलाकर ठीक करें।
3. 3दो-तीन इंटरव्यू की कोडिंग खुद करें और कोडबुक लिखें।
4. 4इस पेज के प्रॉम्प्ट से AI को बाकी इंटरव्यू पर आपकी कोडबुक लागू करने दें, और एक इंटरव्यू पर उसकी कोडिंग की तुलना अपनी कोडिंग से करें।

कॉपी करने के लिए प्रॉम्प्ट

नीचे दिए इंटरव्यू पर यह कोडबुक लागू करें: [परिभाषाओं के साथ कोड]।
हर अंश के लिए: कोड, एक पंक्ति में कारण, और पंक्ति नंबर।
जो अंश किसी कोड में फ़िट नहीं होते, और जो दो कोड में फ़िट होते हैं, उनकी सूची अलग-अलग दें। नए कोड न बनाएँ।

कहाँ गड़बड़ होती है

• ट्रांसक्रिप्ट में झिझक छूट जाती है, और नाम व तकनीकी शब्द गलत सुने जाते हैं। जो भी उद्धरण आप प्रकाशित करें, उसे जाँचें।
• जब कोड अस्पष्ट होते हैं, तो सहमति ज़्यादा दिखती है। प्रतिशत नहीं, असहमतियाँ पढ़ें।

यह कैसे करें

1. 1डेटा खोलने से पहले सवाल और तय किया गया विश्लेषण लिख लें।
2. 2इस पेज के प्रॉम्प्ट से ऐसा कोड माँगें जो ठीक यही करे, और उसे खुद चलाएँ।
3. 3हर कदम के बाद पंक्तियों की संख्या जाँचें।
4. 4हर टेस्ट की मान्यताएँ (assumptions) पूछें और कोई नतीजा बताने से पहले उन्हें जाँचें।

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ऐसा [R या Python] कोड लिखें जो [फ़ाइल] लोड करे, पंक्तियाँ, कॉलम, गायब मान और असामान्य मान बताए, फिर [सवाल] के लिए [तय विश्लेषण] चलाए।
हर कदम पर कमेंट लिखें। कोई और टेस्ट न चलाएँ। सिर्फ़ p-value नहीं, इफ़ेक्ट साइज़ उसके कॉन्फ़िडेंस इंटरवल के साथ बताएँ।

कहाँ गड़बड़ होती है

• “क्या कुछ भी सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है?” पूछेंगे, तो वह कुछ न कुछ ढूँढ ही लेगा। तय प्लान पर टिके रहें।
• जो कोड चल जाता है, ज़रूरी नहीं कि वह सही भी हो। एक नतीजा हाथ से या किसी जाने-माने उदाहरण से मिलाकर जाँचें।

यह कैसे करें

1. 1Elicit में “Routines” खोलें और अपने शामिल करने के मानदंडों के शब्दों में बताएँ कि किस पर नज़र रखनी है।
2. 2साप्ताहिक शेड्यूल चुनें।
3. 3हर हफ़्ते रिपोर्ट पर एक नज़र डालें और काम के पेपर एक पंक्ति के कारण के साथ अपनी पढ़ने की सूची में जोड़ें।
4. 4हर कुछ महीनों में अपनी मुख्य खोज खुद दोबारा चलाएँ; रूटीन से नए शब्द इस्तेमाल करने वाले पेपर छूट सकते हैं।

पहले से मौजूद

• Elicit · Routines

कॉपी करने के लिए प्रॉम्प्ट

हर हफ़्ते [विषय] पर ऐसे नए पेपर खोजें जो [मानदंड]। सिर्फ़ पिछली बार के बाद प्रकाशित पेपर बताएँ: हवाला, एक वाक्य में मुख्य नतीजा, डिज़ाइन और सैंपल साइज़।

कहाँ गड़बड़ होती है

• रूटीन आपकी अनदेखी जगहों को भी दोहराता रहता है। बीच-बीच में शब्द बदलते रहें।
• जिस साप्ताहिक सूची को कोई नहीं पढ़ता, वह बस शोर है। उसे इतना छोटा रखें कि पाँच मिनट में पढ़ी जा सके।