検証結果の理解

検証の仕組み、Assessment の各判定結果(Authentic、Authentic with Notice、Unsure、Inauthentic(置き換え候補あり/なし)、Invalid、Error、Exceeded)、信頼度スコア、結果リスト上部の統計バーをガイドします。

検証の仕組み

すべての引用は同じパイプラインで検証され、見つかった時点で終了します。モードを選ぶ必要はありません — 検証が完了した引用はすべて最終結果です。

仕組み

  • 各引用をタイトル/著者/年/DOI/URL などにパースします。
  • まず学術データベースを検索し、メタデータの完全一致でマッチします。
  • そこで判定できない場合は、より多くのデータソースと、より多くの分析で検証を続けます。
  • ほとんどの引用は 1 クレジットです。より多くのデータソースと、より多くの分析が必要な厄介な引用は、最大 5 クレジットかかります。
  • 検証の途中でクレジットが足りなくなっても、処理中の引用は最後まで検証されます。超過分は次回のクレジットリセット時に差し引かれます。

例:より多くのデータソースと、より多くの分析を使ってようやく見つかった厄介な引用:

[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

2023

World Health Organization

この引用は厄介なケースだったため、より多くのデータソースと、より多くの分析を使用しました。

信頼性: 100%
タイトル著者年
-3 クレジット

信頼度スコア

判定(Authentic または Unsure)に至った引用には、一致した論文が引用とどの程度一致しているかを示す信頼度スコアが含まれます。

100%
Authentic

確認済みの一致 — 引用が見つかり完全に検証されました。

50–80%
Unsure

候補は見つかりましたが完全には確認できませんでした — 手動確認をお勧めします。

0%
Inauthentic

一致する文献が見つかりませんでした — 捏造または入力ミスの可能性があります。

サマリー統計

結果リストの上部の統計バーには、引用の合計数に加え、注意が必要な各ステータスごとに色付きのドットが表示されます。Authentic の参照にはドットが付きません — カードのアイコンから既に判定が明らかだからです。

total: 4
1
1
1
Unsure — 見つかりましたが相違があります
Inauthentic — 一致する文献が見つかりませんでした
Error / Invalid — 検証が失敗、または実行を拒否しました

Authentic(見つかった)

引用は学術データベースで高い信頼度で見つかり、一致しました。

[1] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar (2017). Attention is all you need.

2017

A Vaswani, N Shazeer, N Parmar

引用数:120000
信頼性: 100%
タイトル著者年
-1 クレジット

これの意味:

  • ソースは学術データベースに存在します
  • 著者名、タイトル、年がレコードと一致します
  • クリックして元のソースを表示できます

Authentic with Notice(相違ありで見つかった)

論文は見つかりましたが、フィールド(年/著者/URL)が一致しません — 引用がわずかに誤っている可能性があります。

[2] Piketty, T. (2016). Capital in the twenty-first century. Harvard University Press.

Capital in the twenty-first century

2014

T Piketty

引用数:26000
信頼性: 100%
タイトル著者年
  • 出典では 2014 年、引用は 2016 年です。版の違いやオンライン先行公開日であることが多く、必ずしも誤りではありません。使用した版をご確認ください。
-1 クレジット

Unsure(要確認)

引用は見つかりましたが、一部の詳細が正確に一致しません。手動確認をお勧めします。

[3] Smith, J. (2019). The role of attention in transformer networks. Journal of ML Research.

Attention mechanisms in transformer architectures: a review

2019

J Smith, L Wong

この引用は厄介なケースだったため、より多くのデータソースと、より多くの分析を使用しました。

不確実信頼性: 60%
タイトル著者年

タイトルが非常に近い論文が見つかりましたが、著者リストに余分な名前(L Wong)があります — 名前の衝突か、同じトピックに関する別のレビューの可能性があります。原本との手動確認をお勧めします。

AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。

-5 クレジット

一般的な理由:

  • 著者名のフォーマットの軽微な違い
  • 年または巻号の不一致
  • タイトルが元のものと若干異なる

Inauthentic(見つからず)

学術データベースでも追加のデータソースでも、一致する文献は見つかりませんでした。引用は捏造、ハルシネーション、または入力ミスである可能性が極めて高いです。ここから妥当な置き換え候補を検索できます — 候補はボタンの後ろに隠されており、要求したときだけクレジットが消費されます。

[4] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press

この引用は厄介なケースだったため、より多くのデータソースと、より多くの分析を使用しました。

見つかりません検索可能なデータソースに一致する記録なし

様々なキーワード+著者+出版社の組み合わせで複数の学術データベースを検索しましたが、一致するものはありませんでした。著者名とタイトルの両方が非常に不規則に見え、AI によるハルシネーション、または入力ミスの捏造引用の可能性が高いです。

AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。

-5 クレジット

考えられる原因:

  • 引用が捏造または AI 生成の可能性があります
  • 著者名またはタイトルのスペルミス
  • ソースが学術データベースでインデックスされていない
  • まだインデックスされていない非常に新しい出版物

Inauthentic(見つからず、置き換え候補あり)

現実世界で引用が見つからないとき、CiteTrue は意図された意味に妥当に合致する論文を検索します — 結果がただの行き止まりにならないように。

[5] Akqdp, Z. (2020). Trnsfrmrs of Plzvktic Manifolds in Bzfrxk Lattices. Nature Press

推奨される代替:
1.
Benchmarking Citation Verification Tools
J Chen, M Kaplan2024
2.
A Survey of AI-Assisted Academic Writing Tools
R Patel, S Nguyen2023

この引用は厄介なケースだったため、より多くのデータソースと、より多くの分析を使用しました。

見つかりません検索可能なデータソースに一致する記録なし

元の引用は実在する論文と一致しませんでした(捏造の可能性が高い)。引用の文脈(Plzvktic Manifolds / Bzfrxk Lattices などのキーワード)に基づき、以下の関連論文が引用しようとしたものである可能性があります。

AIエージェントは常に100%正確とは限りません。結果がおかしいと感じたら、もう一度お試しください。

-10 クレジット

Invalid(引用ではない)

テキストが引用ではありません — 検証は検索しません。代わりに Find を使用してください。

See chapter 3 for more details on the methodology.

この入力は有効な引用文献ではないようです。引用情報を入力しているかご確認ください。
無効
タイトル著者年
-1 クレジット

Error(検証失敗)

検証またはデータソースが一時的に失敗しました — 通常はリトライで解決します。

[6] Garcia, M. (2021). Neural network optimization techniques. ACM Computing Surveys.

サーバーが混雑しています。後でもう一度お試しください。

エラー
タイトル著者年
-1 クレジット

Exceeded(クレジット切れ)

この参照が実行される前にクレジット残高が切れました — 検証するにはチャージしてください。

[7] Brown, K., Davis, R. (2022). Large-scale language model evaluation. NeurIPS.

クレジットが不足しています — クレジット購入またはプランアップグレード
タイトル著者年
-0 クレジット

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