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 comparado | CiteTrue | ZeroGPT |
|---|---|---|
| A pergunta a que responde | Estas 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 baseia | Não — uma pontuação de probabilidade, sem nada por trás para abrir |
| Acusações falsas | Uma verificação falhada indica a referência e o motivo, por isso pode ser discutida | Sabe-se que os detetores assinalam escrita humana, sobretudo de quem não é falante nativo |
| Uso num processo de integridade académica | Provas que pode pôr à frente do autor | Muito contestado como prova única |
| Custo | Grátis para 30 por dia, depois a partir de 5,99 $/mês | Plano gratuito com planos pagos |
| Comodidade | Cole a bibliografia; resultados por referência | Cole 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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