CiteTrue vs ZeroGPT

O ZeroGPT tenta responder a «este texto foi escrito por uma IA?». O CiteTrue responde a uma pergunta mais estreita e muito mais verificável: «estas referências existem e dizem o que o texto afirma?» A segunda pergunta tem uma resposta certa que pode verificar abrindo um link; a primeira não.

Porque é que os nossos veredictos se aguentam

A maioria dos verificadores de citações entrega todo o julgamento a um modelo de linguagem e mostra-lhe o que ele diz. Os modelos alucinam — é precisamente o problema que faz esta categoria existir — por isso pomos o modelo no fim, e não no início.

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    1. Analisar, não adivinhar

    Cada referência é separada nas suas partes — autores, título, ano, revista, DOI — por um analisador feito para formatos de citação, e não perguntando a um modelo o que ele acha que é o título.

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    2. Procurá-la nas bases de referência

    A referência analisada é consultada no Crossref e no OpenAlex, e na web aberta quando não tem DOI. O que volta são registos reais com identificadores reais.

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    3. Pontuar a correspondência de forma determinista

    Os registos candidatos são pontuados com uma semelhança de Sørensen-Dice sobre os tokens do título. Um registo só conta como correspondência se a pontuação do título passar de 0,7 e a lista de autores concordar — uma divergência no ano é comunicada como aviso, nunca aceite em silêncio. A mesma referência produz sempre a mesma pontuação.

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    4. Só então perguntar a um modelo

    Um modelo de linguagem só é chamado quando a passagem determinista não encontra nenhuma correspondência autêntica — para ler os candidatos e o texto de origem e decidir se alguma coisa encaixa. É o recurso, não o juiz. É precisamente essa ordem que não deixa entrada a um veredicto alucinado: quando um modelo entra em cena, as provas já estão em cima da mesa.

Na prática: uma referência aqui marcada como autêntica corresponde a um registo real no título e nos autores, e esse registo pode ser aberto. Não é a impressão de um modelo sobre se a citação parece plausível.

Quanto tempo leva a percorrer uma bibliografia

Verificar uma referência significa várias consultas em fontes diferentes. Fazê-las uma de cada vez é o que torna uma ferramenta lenta numa bibliografia longa: nós corremo-las em paralelo e devolvemos os resultados à medida que chegam.

Referências verificadas em paralelo
20 de cada vez na aplicação, 100 pela API
Uma bibliografia de 50 referências
Sai em três vagas de consultas paralelas, não em cinquenta pedidos em fila
Resultados à medida que chegam
Transmitidos referência a referência — lê os primeiros veredictos enquanto os restantes ainda correm
Trabalho em volume
A pilha de teses de um orientador passa pela API com cinco vezes a concorrência da aplicação

Duas tarefas diferentes, comparadas

O que está a ser comparadoCiteTrueZeroGPT
A pergunta a que respondeEstas referências existem e sustentam a afirmação?Este texto parece escrito por uma IA?
A resposta pode ser verificada?Sim — cada veredicto remete para o registo em que se baseiaNão — uma pontuação de probabilidade, sem nada por trás para abrir
Acusações falsasUma verificação falhada indica a referência e o motivo, por isso pode ser discutidaSabe-se que os detetores assinalam escrita humana, sobretudo de quem não é falante nativo
Uso num processo de integridade académicaProvas que pode pôr à frente do autorMuito contestado como prova única
CustoGrátis para 30 por dia, depois a partir de 5,99 $/mêsPlano gratuito com planos pagos
ComodidadeCole a bibliografia; resultados por referênciaCole o texto; uma única pontuação para tudo

Então, qual usar?

Se está a tentar estabelecer se um documento é de confiança, as citações fabricadas são a prova sólida e a pontuação de um detetor não é. Verifique primeiro as referências — essa conclusão aguenta-se numa conversa com o autor; uma pontuação de probabilidade não.

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