Descrivi il punto che devi citare, con parole tue, e ricevi articoli reali: recuperati da database scientifici aperti e affidabili come Crossref e Semantic Scholar, ordinati in base a quanto sostengono il tuo argomento e formattati in sette stili di citazione. L'AI qui legge la tua descrizione e classifica i record; non è mai autorizzata a scrivere una reference, quindi non può inventarla.
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
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Scrivi almeno 50 parole su ciò che stai argomentando, studiando o introducendo: l'affermazione, la popolazione o il materiale, la terminologia del campo. Indica se ti serve supporto, evidenza contraria, contesto o metodi, e imposta l'intervallo di anni e il tipo di fonte.
La tua descrizione diventa diverse ricerche nel database, eseguite su database scientifici aperti e affidabili che coprono centinaia di milioni di record. Gli articoli restituiti vengono ordinati in base alla tua domanda reale, ciascuno con una nota in una riga su ciò che apporta.
Segui i link ai record per leggere ciò che intendi citare, poi copia le singole reference o l'intero elenco in APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE o Vancouver, con corsivi che restano intatti dopo l'incolla in Word o Google Docs.
I risultati vengono recuperati da database scientifici aperti e affidabili come Crossref e Semantic Scholar, mai generati. L'AI ordina ciò che i database restituiscono e non può aggiungere un articolo proprio, quindi una reference inventata non ha modo di entrare nel tuo elenco.
Indica se ti servono fonti che sostengano il tuo punto, lo contestino, forniscano contesto o descrivano metodi. I risultati riportano etichette di orientamento e una nota in una riga su ciò che ciascun articolo apporta, così la selezione richiede secondi invece di un pomeriggio.
Una descrizione di 50 parole porta ciò che tre parole chiave non possono portare: l'affermazione, la popolazione, il tipo di evidenza che ti serve. Il finder cerca da diverse angolazioni e ordina rispetto alla tua domanda, ed è così che fa emergere articoli che una casella di ricerca per parole chiave non vedrebbe.
Ogni risultato è formattato dai metadati del record con lo stesso motore del nostro citation generator: sette stili, corsivi corretti, copia per riga e copia di tutto per l'elenco completo.
Il modo più rapido per ottenere una reading list nel 2026 è chiedere a un chatbot, ed è anche il modo più rapido per ritrovarsi con un elenco di reference che contiene voci inventate. Un language model a cui si chiedono fonti scrive testo che ha la forma delle fonti; se ciascuna esista davvero è qualcosa che il modello stesso non sa. I motori di ricerca hanno il problema opposto: ogni risultato è reale, ma una casella per parole chiave non può capire che ti servono evidenze contro un'affermazione, o studi su una popolazione specifica, o metodi da cui prendere spunto. Combinare bene le due cose significa assegnare a ciascun lato solo il compito in cui è efficace.
È così che è costruito questo finder. Il language model legge la tua descrizione e fa solo due cose: scrive le query di ricerca nel database che scriverebbe un bibliotecario disciplinare, e ordina i record restituiti da quelle ricerche. Il recupero avviene nei database scientifici aperti e affidabili come Crossref, il registro DOI con metadati depositati dagli editori per 160+ million di opere, e Semantic Scholar, l'indice di 200+ million di articoli dell'Allen Institute for AI. Poiché il modello non scrive mai una reference, il problema delle hallucination non viene filtrato dopo, è reso strutturalmente impossibile.
Il minimo di 50 parole è l'altra metà del progetto. La pertinenza del ranking dipende solo dalla qualità della domanda, e una descrizione completa del tuo punto, nella terminologia del tuo campo, consente al finder di cercare da più angolazioni contemporaneamente: l'affermazione centrale, il meccanismo o la popolazione e, quando chiedi evidenze contrarie, le critiche. Le etichette di orientamento su ogni risultato derivano dal titolo e dall'abstract dell'articolo, quindi usale come strumento di selezione iniziale e leggi tutto ciò che intendi citare. Una citation è un'affermazione sulla tua lettura, non solo sull'esistenza del paper.
Quando il tuo elenco è assemblato, due strumenti complementari chiudono il cerchio. L'AI citation checker verifica qualsiasi elenco di reference, da qualunque strumento, rispetto agli stessi database aperti, e il citation generator formatta singole fonti a partire da un DOI o da una ricerca per titolo. Il nostro hallucinated-citation audit spiega i controlli manuali alla base di tutti e tre.
I chatbot allucinano reference perché è il modello a scriverle. Qui il modello è tenuto completamente lontano da quel compito.
Il language model in questo strumento ha esattamente due compiti: trasformare la tua descrizione in query di ricerca nel database e ordinare i record restituiti da quelle ricerche. Non ha modo di aggiungere un articolo proprio, quindi il problema delle hallucination dei chatbot è eliminato alla radice, non filtrato dopo.
Titoli, autori, anni, sedi di pubblicazione, DOI e conteggi di citazioni provengono testualmente da database scientifici aperti e affidabili come Crossref e Semantic Scholar. Se un paper non è in quegli indici, non può comparire qui, e nulla in un risultato è testo generato.
Ogni risultato rimanda al record da cui proviene, prima il DOI, così verificare una fonte richiede un clic. E quando il tuo elenco di reference è definitivo, l'AI citation checker su questo sito verifica ogni voce rispetto agli stessi database come controllo finale di integrità.
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