Describe el punto que necesitas citar, con tus propias palabras, y recibe artículos reales: recuperados de bases de datos científicas abiertas de confianza como Crossref y Semantic Scholar, ordenados según lo bien que respaldan tu argumento y formateados en siete estilos de cita. La IA aquí lee tu descripción y clasifica los registros; nunca tiene permiso para escribir una referencia, así que no puede inventar una.
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
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Escribe al menos 50 palabras sobre lo que estás argumentando, estudiando o introduciendo: la afirmación, la población o el material, la terminología del campo. Añade si necesitas respaldo, contraevidencia, contexto o métodos, y establece el rango de años y el tipo de fuente.
Tu descripción se convierte en varias búsquedas en bases de datos, ejecutadas en bases de datos científicas abiertas de confianza que abarcan cientos de millones de registros. Los artículos devueltos se ordenan según tu pregunta real, y cada uno incluye una nota de una línea sobre lo que aporta.
Sigue los enlaces de los registros para leer lo que planeas citar, y luego copia referencias individuales o la lista completa en APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE o Vancouver, con cursivas que se conservan al pegarlas en Word o Google Docs.
Los resultados se recuperan de bases de datos científicas abiertas de confianza como Crossref y Semantic Scholar, nunca se generan. La IA clasifica lo que devuelven las bases de datos y no puede añadir un artículo propio, así que una referencia inventada no tiene manera de entrar en tu lista.
Indica si necesitas fuentes que respalden tu punto, lo cuestionen, aporten contexto o describan métodos. Los resultados llevan etiquetas de postura y una nota de una línea sobre lo que aporta cada artículo, así que la selección lleva segundos en lugar de una tarde.
Una descripción de 50 palabras aporta lo que tres palabras clave no pueden: la afirmación, la población, el tipo de evidencia que necesitas. El buscador explora desde varios ángulos y clasifica frente a tu pregunta, que es cómo saca a la luz artículos que un cuadro de palabras clave pasaría por alto.
Cada resultado se formatea a partir de los metadatos del propio registro mediante el mismo motor que usa nuestro generador de citas: siete estilos, cursivas correctas, copia por fila y copiar todo para la lista completa.
La forma más rápida de obtener una lista de lectura en 2026 es pedirla a un chatbot, y también es la forma más rápida de obtener una lista de referencias con entradas inventadas. Un modelo de lenguaje al que se le piden fuentes escribe texto con apariencia de fuentes; si cada una existe, eso es algo que el propio modelo no sabe. Los buscadores tienen el problema opuesto: todo resultado es real, pero un cuadro de palabras clave no puede entender que necesitas evidencia en contra de una afirmación, o estudios sobre una población concreta, o métodos que puedas reutilizar. Combinar ambos correctamente significa dar a cada uno solo la tarea que sabe hacer bien.
Así está construido este buscador. El modelo de lenguaje lee tu descripción y hace solo dos cosas: escribe las consultas de búsqueda en bases de datos que escribiría un bibliotecario temático, y clasifica los registros que devuelven esas búsquedas. La recuperación propiamente dicha ocurre en bases de datos científicas abiertas de confianza como Crossref, el registro DOI con metadatos aportados por las editoriales para 160+ millones de trabajos, y Semantic Scholar, el índice de 200+ millones de artículos del Allen Institute for AI. Como el modelo nunca escribe una referencia, el fallo de alucinación no se filtra después del hecho, sino que resulta estructuralmente imposible.
El mínimo de 50 palabras es la otra mitad del diseño. La clasificación de relevancia es tan buena como la pregunta, y una descripción completa de tu punto, con la terminología propia de tu campo, permite al buscador explorar varios ángulos a la vez: la afirmación central, el mecanismo o la población, y, cuando pides contraevidencia, las críticas. Las etiquetas de postura de cada resultado provienen del título y el resumen del artículo, así que tómalas como una ayuda de selección, y lee cualquier cosa que pienses citar. Una cita es una afirmación sobre tu lectura, no solo sobre la existencia del artículo.
Cuando tu lista está reunida, dos herramientas complementarias cierran el ciclo. La verificador de citas con IA comprueba cualquier lista de referencias, de cualquier herramienta, frente a las mismas bases de datos abiertas, y el generador de citas da formato a fuentes individuales a partir de un DOI o una búsqueda por título. Nuestro auditoría de citas alucinadas explica las comprobaciones manuales detrás de las tres.
Los chatbots alucinan referencias porque el modelo las escribe. Aquí se mantiene al modelo completamente al margen de esa tarea.
El modelo de lenguaje de esta herramienta tiene exactamente dos tareas: convertir tu descripción en consultas de búsqueda en bases de datos, y clasificar los registros que devuelven esas búsquedas. No tiene forma de añadir un artículo propio, así que el fallo de citas alucinadas de los chatbots está excluido por diseño, no filtrado después.
Los títulos, autores, años, revistas, DOI y recuentos de citas proceden literalmente de bases de datos científicas abiertas de confianza como Crossref y Semantic Scholar. Si un artículo no está en esos índices, no puede aparecer aquí, y nada de un resultado es texto generado.
Cada resultado enlaza con el registro del que procede, DOI primero, así que verificar una fuente está a un clic. Y cuando tu lista de referencias esté finalizada, el verificador de citas con IA de este sitio comprueba cada entrada frente a las mismas bases de datos como un control final de integridad.
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