Entendiendo los Resultados de Verificación
Una guía de cómo funciona la verificación, cada resultado de Assessment (Authentic, Authentic with Notice, Unsure, Inauthentic con/sin reemplazos, Invalid, Error, Exceeded), las puntuaciones de confianza y la barra de estadísticas en la parte superior de la lista de resultados.
Cómo funciona la verificación
Cada cita pasa por el mismo proceso, que se detiene en cuanto se encuentra la cita. No hay ningún modo que elegir: cada cita verificada es un resultado definitivo.
Cómo funciona
- Analiza cada cita en título / autores / año / DOI / URL, etc.
- Primero busca en bases de datos académicas y empareja por metadatos exactos.
- Si con eso no se resuelve, la verificación continúa con más fuentes de datos y más análisis.
- La mayoría de las citas cuestan 1 crédito. Las complicadas, que necesitan más fuentes de datos y más análisis, pueden costar hasta 5.
- Si te quedas sin créditos a mitad de una verificación, las citas que ya están en curso se terminan igualmente; el exceso se descuenta en el próximo restablecimiento de créditos.
Ejemplo: una cita complicada que solo se encontró con más fuentes de datos y más análisis:
[8] World Health Organization. (2023). World health statistics 2023: Monitoring health for the SDGs. WHO.
World health statistics 2023: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals
World Health Organization
Esta cita era complicada y necesitó más fuentes de datos y más análisis.
Puntuaciones de Confianza
Las citas que se resuelven en un veredicto (Authentic o Unsure) incluyen una puntuación de confianza que indica qué tan cerca coincide el artículo encontrado con la cita.
Coincidencia confirmada — cita encontrada y completamente verificada.
Se halló un candidato pero no se pudo confirmar del todo — se recomienda revisión manual.
No se encontró ninguna publicación coincidente — probablemente fabricada o mal escrita.
Estadísticas Resumidas
En la parte superior de la lista de resultados, una barra de estadísticas muestra el recuento total de citas más puntos de color para cada estado que requiere atención. Las referencias Authentic no llevan punto — su veredicto ya queda claro por el icono de la tarjeta.
Authentic (Encontrada)
La cita fue encontrada y coincide en bases de datos académicas con alta confianza.
[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar (2017). Attention is all you need.
A Vaswani, N Shazeer, N Parmar
Qué significa esto:
- La fuente existe en bases de datos académicas
- Los nombres de autores, título y año coinciden con los registros
- Puedes hacer clic para ver la fuente original
Authentic with Notice (Encontrada con Discrepancias)
Se encontró el artículo, pero un campo (año/autores/URL) no coincide — la cita puede estar ligeramente equivocada.
[2] Piketty, T. (2016). Capital in the twenty-first century. Harvard University Press.
Capital in the twenty-first century
T Piketty
- La fuente indica 2014; tú citaste 2016. Suele deberse a una edición distinta o a la fecha de publicación anticipada en línea, no necesariamente a un error; comprueba qué versión usaste.
Unsure (Requiere Revisión)
La cita fue encontrada pero algunos detalles no coinciden exactamente. Se recomienda verificación manual.
[3] Smith, J. (2019). The role of attention in transformer networks. Journal of ML Research.
Attention mechanisms in transformer architectures: a review
J Smith, L Wong
Esta cita era complicada y necesitó más fuentes de datos y más análisis.
Se encontró un artículo con un título muy similar, pero la lista de autores tiene un nombre adicional (L Wong) — posiblemente una colisión de nombres o una revisión diferente sobre el mismo tema. Se recomienda confirmación manual contra el original.
Los agentes de IA no siempre son 100% correctos. Si un resultado parece incorrecto, inténtelo de nuevo.
Razones comunes:
- Diferencias menores en el formato del nombre del autor
- Discrepancia en año o número de volumen
- El título tiene ligeras variaciones del original
Inauthentic (No Encontrada)
No se encontró ninguna publicación coincidente ni en las bases de datos académicas ni en las fuentes de datos adicionales. Es muy probable que la cita sea fabricada, alucinada o mal escrita. Desde aquí puedes buscar reemplazos plausibles: los candidatos permanecen ocultos tras un botón, así los créditos solo se gastan cuando los solicites.
[4] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press
Esta cita era complicada y necesitó más fuentes de datos y más análisis.
Se buscó en múltiples bases de datos académicas con varias combinaciones de palabras clave + autor + editorial — sin coincidencias. Tanto el nombre del autor como el título parecen muy irregulares, lo que sugiere una cita fabricada alucinada por IA o mal escrita.
Los agentes de IA no siempre son 100% correctos. Si un resultado parece incorrecto, inténtelo de nuevo.
Posibles causas:
- La cita puede ser fabricada o generada por IA
- Errores ortográficos en nombres de autores o título
- La fuente no está indexada en bases de datos académicas
- Publicación muy reciente aún no indexada
Inauthentic (No Encontrada, con Reemplazos Sugeridos)
Cuando una cita no existe en el mundo real, CiteTrue busca artículos que puedan coincidir con su significado intencionado — para que el resultado no sea un callejón sin salida.
[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press
Esta cita era complicada y necesitó más fuentes de datos y más análisis.
La cita original no coincidió con ningún artículo real (probablemente fabricada). Según el contexto de la cita (palabras clave como Plzvktic Manifolds / Bzfrxk Lattices), los siguientes artículos relacionados pueden ser lo que pretendías citar.
Los agentes de IA no siempre son 100% correctos. Si un resultado parece incorrecto, inténtelo de nuevo.
Invalid (No es una Cita)
El texto no es una cita — el verificador no buscará. Usa Find en su lugar.
See chapter 3 for more details on the methodology.
Error (Verificación Fallida)
El verificador o una fuente de datos falló de forma transitoria — reintentar suele resolverlo.
[6] Garcia, M. (2021). Neural network optimization techniques. ACM Computing Surveys.
Servidor ocupado, por favor intente más tarde.
Exceeded (Créditos Agotados)
Tu saldo de créditos se agotó antes de procesar esta referencia — recarga para verificar.
[7] Brown, K., Davis, R. (2022). Large-scale language model evaluation. NeurIPS.
Mantenido por el equipo de CiteTrue · Última actualización: