जिस बिंदु को आपको उद्धृत करना है, उसे अपने शब्दों में बताइए, और वास्तविक शोध-पत्र वापस पाएँ: Crossref और Semantic Scholar जैसे विश्वसनीय खुले वैज्ञानिक डेटाबेस से प्राप्त, आपके तर्क में उनके योगदान के आधार पर क्रमित, और सात citation styles में स्वरूपित। यहाँ AI आपकी व्याख्या पढ़ता है और रिकॉर्ड्स को क्रमित करता है; इसे कभी संदर्भ लिखने की अनुमति नहीं है, इसलिए यह कोई संदर्भ गढ़ नहीं सकता।
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
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जिस बात पर आप तर्क दे रहे हैं, अध्ययन कर रहे हैं या परिचय करा रहे हैं, उस पर कम से कम 50 शब्द लिखिए, दावा, जनसंख्या या सामग्री, क्षेत्र की शब्दावली। बताइए कि आपको समर्थन, प्रतिपक्षी साक्ष्य, पृष्ठभूमि या विधियों में से क्या चाहिए, और वर्ष सीमा तथा स्रोत प्रकार निर्धारित कीजिए।
आपकी व्याख्या कई database searches में बदल दी जाती है, जिन्हें सैकड़ों मिलियन रिकॉर्ड्स वाले विश्वसनीय खुले वैज्ञानिक डेटाबेस के विरुद्ध चलाया जाता है। लौटाए गए शोध-पत्र आपके वास्तविक प्रश्न के अनुसार क्रमित किए जाते हैं, और प्रत्येक के साथ यह बताने वाली एक-पंक्ति टिप्पणी होती है कि वह क्या योगदान देता है।
रिकॉर्ड लिंक खोलकर वह सामग्री पढ़िए जिसे आप उद्धृत करने वाले हैं, फिर व्यक्तिगत संदर्भ या पूरी सूची APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE या Vancouver में कॉपी कीजिए, ऐसी italics के साथ जो Word या Google Docs में चिपकाने के बाद भी बनी रहती हैं।
परिणाम Crossref और Semantic Scholar जैसे विश्वसनीय खुले वैज्ञानिक डेटाबेस से प्राप्त किए जाते हैं, कभी उत्पन्न नहीं किए जाते। AI वही क्रमित करता है जो डेटाबेस लौटाते हैं और अपनी ओर से कोई शोध-पत्र जोड़ नहीं सकता, इसलिए गढ़े हुए संदर्भ के लिए यहाँ कोई रास्ता नहीं है।
बताइए कि आपको ऐसे स्रोत चाहिए जो आपके बिंदु का समर्थन करते हों, उसे चुनौती देते हों, पृष्ठभूमि देते हों, या विधियों का वर्णन करते हों। परिणामों पर stance labels और प्रत्येक शोध-पत्र क्या योगदान देता है, इस पर एक-पंक्ति टिप्पणी होती है, इसलिए छँटाई में दोपहर नहीं, कुछ सेकंड लगते हैं।
50 शब्दों का विवरण वह समेटता है जो तीन keywords नहीं समेट सकते, दावा, जनसंख्या, और आपको जिस प्रकार के साक्ष्य की आवश्यकता है। finder कई कोणों से खोज करता है और आपके प्रश्न के विरुद्ध क्रमित करता है, इसलिए यह वे शोध-पत्र सामने लाता है जिन्हें keyword box चूक जाता।
प्रत्येक परिणाम हमारे citation generator के समान engine द्वारा, रिकॉर्ड के अपने metadata से स्वरूपित होता है: सात styles, सही italics, प्रति-पंक्ति copy और पूरी सूची के लिए copy-all।
2026 में reading list पाने का सबसे तेज़ तरीका एक chatbot से पूछना है, और यही invented entries वाली reference list पाने का भी सबसे तेज़ तरीका है। स्रोतों के लिए पूछे गए language model से स्रोतों जैसी संरचना वाला पाठ निकलता है; उनमें से प्रत्येक मौजूद है या नहीं, यह मॉडल स्वयं नहीं जानता। Search engines में उलटी समस्या होती है: हर परिणाम वास्तविक होता है, लेकिन keyword box यह नहीं समझ सकता कि आपको किसी दावे के विरुद्ध साक्ष्य चाहिए, या किसी विशिष्ट जनसंख्या पर अध्ययन चाहिए, या ऐसे methods चाहिए जिन्हें आप अपना सकें। दोनों को सही तरह से जोड़ने का अर्थ है कि हर पक्ष को केवल वही काम दिया जाए जिसमें वह अच्छा है।
इसी तरह यह finder बनाया गया है। language model आपकी व्याख्या पढ़ता है और केवल दो काम करता है: यह database search queries लिखता है, जैसे कोई subject librarian लिख सकता है, और यह उन queries से लौटे records को क्रमित करता है। Retrieval स्वयं Crossref जैसे विश्वसनीय खुले वैज्ञानिक डेटाबेस में होता है, DOI registry, जिसमें publisher-deposited metadata के साथ 160+ million works हैं, और Semantic Scholar, Allen Institute for AI का 200+ million papers का index। क्योंकि model कभी reference नहीं लिखता, hallucination failure बाद में छाँटा नहीं जाता, संरचनात्मक रूप से संभव ही नहीं होता।
50-word की न्यूनतम सीमा डिज़ाइन का दूसरा हिस्सा है। Relevance ranking केवल प्रश्न जितनी ही अच्छी हो सकती है, और आपके बिंदु का आपके क्षेत्र की अपनी terminology में पूरा वर्णन finder को एक साथ कई कोणों से खोजने देता है: मुख्य दावा, mechanism या population, और, जब आप counter-evidence माँगते हैं, critiques। प्रत्येक result पर stance labels paper के title और abstract से आते हैं, इसलिए उन्हें triage समझिए, और जिसे भी आप उद्धृत करना चाहते हैं उसे पढ़िए। Citation आपके पठन के बारे में एक दावा है, सिर्फ paper के अस्तित्व के बारे में नहीं।
जब आपकी सूची तैयार हो जाती है, दो companion tools प्रक्रिया पूरी करते हैं। AI citation checker किसी भी tool की किसी भी reference list को, उसी open databases के विरुद्ध सत्यापित करता है, और citation generator DOI या title lookup से individual sources को format करता है। हमारा hallucinated-citation audit इन तीनों के पीछे की manual checks को समझाता है।
Chatbots संदर्भों को hallucinate करते हैं क्योंकि model उन्हें लिखता है। यहाँ model को उस काम से पूरी तरह दूर रखा गया है।
इस tool में language model के ठीक दो काम हैं: आपकी व्याख्या को database search queries में बदलना, और उन queries से लौटे records को क्रमित करना। इसकी अपनी ओर से कोई शोध-पत्र जोड़ने की क्षमता नहीं है, इसलिए chatbots की hallucinated-citation failure को यहाँ हटाया नहीं गया, डिज़ाइन से बाहर रखा गया है।
Titles, authors, years, venues, DOIs और citation counts Crossref और Semantic Scholar जैसे विश्वसनीय खुले वैज्ञानिक डेटाबेस से ज्यों के त्यों आते हैं। यदि कोई paper उन indexes में नहीं है, तो वह यहाँ नहीं दिख सकता, और result में कुछ भी generated text नहीं है।
हर result उस record से जुड़ता है जहाँ से वह आया है, सबसे पहले DOI, इसलिए source verify करना एक click का काम है। और जब आपकी reference list अंतिम हो जाए, इस site का AI citation checker हर entry को उन्हीं databases के विरुद्ध जाँचकर अंतिम integrity pass देता है।
ProofreaderPro आपके पूरे manuscript को tracked changes के साथ proofread करता है और आपकी citations को छूता भी नहीं: grammar, clarity और academic register, line by line समीक्षा योग्य। शोधकर्ताओं के लिए बनाया गया, आज़माने के लिए मुफ्त।
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