CiteTrue vs. Google Scholar
Google Scholar ist der Ort, an dem die meisten eine verdächtige Quellenangabe von Hand prüfen, und für eine einzelne Angabe ist das eine völlig taugliche Methode. Sie hört auf, eine Methode zu sein, sobald es vierzig sind.
Warum unsere Urteile Bestand haben
Die meisten Zitationsprüfer überlassen das gesamte Urteil einem Sprachmodell und zeigen Ihnen, was es sagt. Modelle halluzinieren — genau dafür gibt es diese Produktkategorie überhaupt. Deshalb steht das Modell bei uns am Ende, nicht am Anfang.
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1. Parsen statt raten
Jede Quellenangabe wird in ihre Bestandteile zerlegt — Autoren, Titel, Jahr, Zeitschrift, DOI — und zwar von einem Parser für Zitationsformate, nicht dadurch, dass ein Modell gefragt wird, was es für den Titel hält.
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2. In den maßgeblichen Datenbanken nachschlagen
Die geparste Angabe wird gegen Crossref und OpenAlex abgefragt, und gegen das offene Web, wenn keine DOI vorliegt. Zurück kommen echte Datensätze mit echten Identifikatoren.
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3. Die Übereinstimmung deterministisch bewerten
Kandidatensätze werden über eine Sørensen-Dice-Ähnlichkeit der Titel-Tokens bewertet. Ein Datensatz gilt nur dann als Treffer, wenn der Titelwert über 0,7 liegt und die Autorenliste übereinstimmt — eine abweichende Jahreszahl wird als Hinweis gemeldet, niemals stillschweigend akzeptiert. Dieselbe Angabe ergibt immer denselben Wert.
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4. Und erst dann ein Modell fragen
Ein Sprachmodell wird nur aufgerufen, wenn der deterministische Durchlauf keinen echten Treffer findet — um die Kandidaten und den Quelltext zu lesen und zu entscheiden, ob etwas passt. Es ist der Notnagel, nicht der Richter. Genau diese Reihenfolge lässt einem halluzinierten Urteil keinen Einlass: Wenn ein Modell ins Spiel kommt, liegen die Belege bereits auf dem Tisch.
Praktisch heißt das: Eine hier als echt markierte Quelle stimmt bei Titel und Autoren mit einem realen Datensatz überein, und Sie können diesen Datensatz öffnen. Es ist nicht der Eindruck eines Modells, ob die Angabe plausibel aussieht.
Wie schnell ein Literaturverzeichnis durchläuft
Eine Quellenangabe zu prüfen bedeutet mehrere Abfragen in verschiedenen Quellen. Das nacheinander zu tun, macht ein Tool bei langen Verzeichnissen langsam — wir lassen die Abfragen parallel laufen und streamen die Ergebnisse zurück.
- Quellenangaben parallel geprüft
- 20 gleichzeitig in der App, 100 über die API
- Ein Literaturverzeichnis mit 50 Einträgen
- Läuft als drei Wellen paralleler Abfragen, nicht als fünfzig Anfragen in einer Warteschlange
- Ergebnisse, sobald sie eintreffen
- Pro Quellenangabe gestreamt — Sie lesen die ersten Urteile, während der Rest noch läuft
- Massenverarbeitung
- Der Stapel Abschlussarbeiten einer Betreuerin läuft über die API mit der fünffachen Parallelität der App
Zwei verschiedene Aufgaben im Vergleich
| Was verglichen wird | CiteTrue | Google Scholar |
|---|---|---|
| Wofür es gebaut ist | Eine vorhandene Liste von Quellenangaben prüfen | Literatur finden, die man noch nicht hat |
| 40 Quellenangaben prüfen | Einmal einfügen, ein paar Minuten, ein Bericht zum Behalten | 40 Suchen von Hand und 40 Ermessensentscheidungen |
| Stützt die Quelle die Aussage? | Deep Verify liest die Quelle und beantwortet genau diese Frage | Sie lesen sie und entscheiden |
| Erkennung erfundener Quellenangaben | Ausdrückliches Urteil je Angabe, mit den Belegen | Das Ausbleiben von Treffern — was Sie selbst deuten müssen |
| Kosten | Kostenlos für 30 am Tag, danach ab 5,99 $/Monat | Kostenlos |
| Bequemlichkeit | Das ganze Literaturverzeichnis auf einmal, dazu Erweiterung, App und API | Eine Abfrage nach der anderen, in einem Browser-Tab |
Also, welches nehmen?
Google Scholar ist der bessere Ort, um einen Aufsatz zu finden; CiteTrue der bessere, um vierzig davon auf einmal zu prüfen. Die meisten nutzen am Ende beides — Scholar beim Schreiben, CiteTrue vor der Einreichung.
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