CiteTrue frente a ZeroGPT
ZeroGPT intenta responder a «¿escribió esto una IA?». CiteTrue responde a una pregunta más estrecha y mucho más comprobable: «¿existen estas referencias y dicen lo que el texto afirma?». La segunda pregunta tiene una respuesta correcta que puedes verificar abriendo un enlace; la primera no.
Por qué nuestros veredictos se sostienen
Casi todos los verificadores de citas dejan todo el juicio en manos de un modelo de lenguaje y te enseñan lo que dice. Los modelos alucinan —ese es justamente el problema que esta categoría existe para resolver—, así que nosotros ponemos el modelo al final, no al principio.
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1. Analizar, no adivinar
Cada referencia se descompone en sus partes —autores, título, año, revista, DOI— mediante un analizador hecho para formatos de cita, no preguntándole a un modelo qué cree que es el título.
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2. Buscarla en las fuentes autorizadas
La referencia analizada se consulta en Crossref y OpenAlex, y en la web abierta cuando no tiene DOI. Lo que vuelve son registros reales con identificadores reales.
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3. Puntuar la coincidencia de forma determinista
Los registros candidatos se puntúan con una similitud de Sørensen-Dice sobre los tokens del título. Un registro cuenta como coincidencia solo si la puntuación del título supera 0,7 y la lista de autores concuerda; una discrepancia de año se informa como aviso, nunca se acepta en silencio. La misma referencia produce siempre la misma puntuación.
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4. Solo entonces, preguntar a un modelo
Se llama a un modelo de lenguaje únicamente cuando la pasada determinista no encuentra ninguna coincidencia auténtica, para leer los candidatos y el texto de origen y decidir si algo encaja. Es el recurso, no el juez. Ese orden es justo lo que impide que entre un veredicto alucinado: cuando interviene un modelo, las pruebas ya están sobre la mesa.
La consecuencia práctica: una referencia marcada aquí como auténtica coincide con un registro real en título y autores, y ese registro puedes abrirlo. No es la impresión de un modelo sobre si la cita parece plausible.
Cuánto tarda en pasar una bibliografía
Comprobar una referencia implica varias búsquedas en fuentes distintas. Hacerlas de una en una es lo que vuelve lenta a una herramienta con una bibliografía larga: nosotros las lanzamos en paralelo y devolvemos los resultados según llegan.
- Referencias comprobadas en paralelo
- 20 a la vez en la aplicación, 100 por la API
- Una bibliografía de 50 referencias
- Sale en tres oleadas de búsquedas paralelas, no como cincuenta consultas en cola
- Resultados según van llegando
- Transmitidos referencia a referencia: lees los primeros veredictos mientras el resto sigue en marcha
- Trabajo en volumen
- La pila de tesis de un director pasa por la API con cinco veces la concurrencia de la aplicación
Dos trabajos distintos, comparados
| Qué estás comparando | CiteTrue | ZeroGPT |
|---|---|---|
| La pregunta que responde | ¿Existen estas referencias y sostienen la afirmación? | ¿Parece este texto escrito por una IA? |
| ¿Se puede comprobar la respuesta? | Sí: cada veredicto enlaza con el registro en el que se basa | No: una puntuación de probabilidad, sin nada detrás que abrir |
| Acusaciones falsas | Una comprobación fallida nombra la referencia y el motivo, así que se puede discutir | Se sabe que los detectores señalan escritura humana, sobre todo de quienes no son hablantes nativos |
| Uso en un caso de integridad académica | Pruebas que puedes poner delante del autor | Muy discutido como prueba única |
| Coste | Gratis para 30 al día, luego desde 5,99 $/mes | Plan gratuito con planes de pago |
| Comodidad | Pega la bibliografía; resultados por referencia | Pega el texto; una única puntuación para todo |
Entonces, ¿cuál usar?
Si intentas establecer si un documento es fiable, las citas inventadas son la prueba dura y la puntuación de un detector no lo es. Comprueba primero las referencias: ese hallazgo se sostiene en una conversación con el autor; una puntuación de probabilidad, no.
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