CiteTrue vs ZeroGPT
ZeroGPT prova a rispondere a «questo testo è stato scritto da un’IA?». CiteTrue risponde a una domanda più ristretta e molto più verificabile: «questi riferimenti esistono, e dicono quello che il testo sostiene?» La seconda domanda ha una risposta giusta che puoi verificare aprendo un link; la prima no.
Perché i nostri verdetti reggono
Quasi tutti i verificatori di citazioni affidano l’intero giudizio a un modello linguistico e ti mostrano quello che dice. I modelli allucinano — è esattamente il problema per cui questa categoria esiste — perciò noi mettiamo il modello per ultimo, non per primo.
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1. Analizzare, non indovinare
Ogni riferimento viene scomposto nelle sue parti — autori, titolo, anno, rivista, DOI — da un parser costruito per i formati di citazione, non chiedendo a un modello che cosa pensa sia il titolo.
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2. Cercarlo negli archivi autorevoli
Il riferimento analizzato viene interrogato su Crossref e OpenAlex, e sul web aperto quando non ha un DOI. Quello che torna sono record reali con identificatori reali.
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3. Valutare la corrispondenza in modo deterministico
I record candidati ricevono un punteggio di similarità Sørensen-Dice sui token del titolo. Un record vale come corrispondenza solo se il punteggio del titolo supera 0,7 e la lista degli autori concorda — una discrepanza sull’anno viene segnalata come avviso, mai accettata in silenzio. Lo stesso riferimento produce sempre lo stesso punteggio.
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4. Solo a quel punto, interpellare un modello
Un modello linguistico viene chiamato solo quando il passaggio deterministico non trova alcuna corrispondenza autentica — per leggere i candidati e il testo di partenza e decidere se qualcosa combacia. È l’ultima risorsa, non il giudice. È proprio quest’ordine a togliere ogni via d’ingresso a un verdetto allucinato: quando entra in gioco un modello, le prove sono già sul tavolo.
In pratica: un riferimento qui indicato come autentico corrisponde a un record reale per titolo e autori, e quel record puoi aprirlo. Non è l’impressione di un modello su quanto la citazione sembri plausibile.
Quanto ci mette a passare una bibliografia
Controllare un riferimento significa più ricerche su fonti diverse. Farle una alla volta è ciò che rende lento uno strumento su una bibliografia lunga: noi le eseguiamo in parallelo e restituiamo i risultati man mano.
- Riferimenti controllati in parallelo
- 20 alla volta nell’app, 100 tramite API
- Una bibliografia da 50 riferimenti
- Parte come tre ondate di ricerche parallele, non come cinquanta richieste in coda
- Risultati man mano che arrivano
- Trasmessi riferimento per riferimento — leggi i primi verdetti mentre gli altri sono ancora in corso
- Lavoro in blocco
- La pila di tesi di un relatore passa dall’API con una concorrenza cinque volte quella dell’app
Due lavori diversi, a confronto
| Che cosa stai confrontando | CiteTrue | ZeroGPT |
|---|---|---|
| La domanda a cui risponde | Questi riferimenti esistono, e sostengono l’affermazione? | Questo testo sembra scritto da un’IA? |
| La risposta si può verificare? | Sì — ogni verdetto rimanda al record su cui si basa | No — un punteggio di probabilità, senza niente dietro da aprire |
| False accuse | Un controllo fallito indica il riferimento e il motivo, quindi ci si può discutere | È noto che i rilevatori segnalano anche scrittura umana, soprattutto di chi non è madrelingua |
| Uso in un procedimento di integrità | Prove che puoi mettere davanti all’autore | Ampiamente contestato come prova unica |
| Costo | Gratis per 30 al giorno, poi da 5,99 $/mese | Piano gratuito con piani a pagamento |
| Comodità | Incolla la bibliografia; risultati per ogni riferimento | Incolla il testo; un punteggio unico per il tutto |
Quindi quale conviene usare?
Se stai cercando di stabilire se un documento è affidabile, le citazioni inventate sono la prova solida, il punteggio di un rilevatore no. Controlla prima i riferimenti — quel dato regge in una conversazione con l’autore, un punteggio di probabilità no.
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