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por causa de citações de IA falsas.

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Cruzadas com Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef, arXiv e PubMed
A FAZER
Corrigir referências quebradas no cap. 3 😬
Citação de IA falsa
[Chen et al., 2022]
não aparece na Nature Methods vol. 19.
Detector de IA● Humano
2 parágrafos sinalizados para revisão
Pontuação de Integridade
94
/ 100
Pronta para entregar ✓
Evite falsificações de IA

Não confie em citações de IA

Citações geradas por IA frequentemente trocam autores, datas e periódicos, ou até inventam fontes por completo.

O Problema
O ChatGPT gera citações falsas convincentes
Referências

Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.

Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.

Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.

Pergunte qualquer coisa
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O ChatGPT pode cometer erros. Verifique informações importantes.

Essas citações parecem legítimas, mas serão reais?

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A Solução
O Check My Thesis sinaliza falsificações e alucinações de IA

Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.

Falsa

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.

Válida

Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.

Falsa

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.

Válida

Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.

Falsa

3 de 5 citações eram alucinadas!

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Mais popular

Detecte cada citação alucinada

Envie seu trabalho e cruzamos cada referência com cinco bases de dados acadêmicas. Alucinada, desatualizada ou apenas mal formatada, sinalizamos tudo.

  • Cruzadas com Semantic Scholar, OpenAlex, CrossRef, arXiv e PubMed
  • Preprints mapeados para as versões publicadas
  • Exporte BibTeX corrigido com um clique
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Relatório de Citações: thesis-draft.pdf
Pontuação de Integridade
87/ 100
12
Verificada
5
Desatualizada
3
Não encontrada
1
Efficient Training Methods for Deep Neural Networks
Smith et al. (2023) · Nature Comp. Sci.
Verificada
2
A Framework for Multilingual Text Classification
Chen et al. (2022) · ACL
Verificada
3
Optimizing Large-Scale Distributed Computing
Johnson et al. (2021) · AAAI
Verificada
4
On the Convergence of Stochastic Gradient Methods
Johnson Mueller et al. (2020) · arXiv preprint
Desatualizada
5
Recent Advances in Natural Language Understanding
Garcia & Lee (2024) · —
Não encontrada
Detecção de IA

Saiba exatamente quais frases foram sinalizadas

Nosso detector de IA por frase destaca exatamente onde aparece texto gerado por IA, sem porcentagens vagas, apenas um retorno preciso e acionável.

  • Detecção por frase de padrões do ChatGPT, Claude e Gemini
  • Destaque com código de cores: humano, misto e IA
  • Pontuação de confiança por parágrafo
Experimente o detector de IA
Detecção de IA: chapter-3.pdf
78%
Humano
Humano
Misto
IA

A arquitetura transformer remodelou de forma fundamental como abordamos tarefas de sequência para sequência no processamento de linguagem natural. Desde Smith et al. (2023), os mecanismos de autoatenção substituíram a recorrência como paradigma dominante.

Trabalhos recentes mostraram que escalar os parâmetros do modelo gera melhorias consistentes no desempenho em benchmarks de uma ampla gama de tarefas. Além disso, a implementação de mecanismos de atenção permite que os modelos capturem dependências de longo alcance com eficiência e precisão sem precedentes.

No entanto, permanecem desafios significativos para lidar com viés, alucinação e fundamentação factual nas saídas dos modelos.

Formatador de BibTeX
Disponível
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/ 01
Verificador de citações
Cada [ref] é buscada, aberta e lida. Dizemos se o artigo existe, se a citação corresponde e se o número da página é real.
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Detector de IA (de verdade)
Pontuação por frase que não se limita a sinalizar palavras como “delve”. Ajustado com 120 mil artigos acadêmicos.
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BibTeX, corrigido.
Preprints desatualizados são mapeados para as versões publicadas. Exporte um .bib limpo com um clique, chega de limpeza manual.
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Seu rascunho continua sendo seu
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PERGUNTAS FREQUENTES

Perguntas frequentes

O Grammarly não verifica citações. O Turnitin só informa sobre similaridade. Nós realmente lemos cada referência do seu trabalho e dizemos se ela existe, se corresponde à sua afirmação e se não é uma alucinação de IA, além da detecção de IA por frase. Um envio, por menos do que um café.
Não. Seu rascunho é seu. Não armazenamos PDFs depois que seu relatório é gerado, e nada é adicionado a nenhuma base de dados. Rode quantas vezes quiser antes de entregar.
Nosso modelo é ajustado especificamente para textos acadêmicos e avaliado com mais de 120 mil trabalhos de estudantes. Mostramos uma pontuação de confiança por parágrafo, não uma porcentagem vermelha assustadora feita para causar pânico.
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