Literaturlücken-Matrix-Analysator
9-agent gap detection engine powered & gap-geometry analysis
Literaturlücken-Matrix-Analysator
9-agent gap detection engine powered & gap-geometry analysis
Beschreibung
Erkennt, klassifiziert und begründet Forschungslücken in 9 Dimensionen mittels semantischer Ähnlichkeit und Lückengeometrie-Analyse. Verwandelt eine Forschungsfrage plus 10–50 Abstracts in einen strukturierten akademischen Bericht mit Konfidenzwerten, Lückengeometrie-Matrix, Beziehungsdiagramm, Füllstrategien und publikationsreifen Satzvorlagen. Schritt: 2-stufig (Lückengeometrie + Tiefenanalyse) Unter-Agenten: 9 (6 Erkennung + 3 Synthese) Kontrollpunkt: Adaptiv – 1 für ≤20 Zusammenfassungen, 2 für >20 Zusammenfassungen Sprache: Englisch Framework-Komponenten des Skills: Die Brückenmetapher – die mathematische Formulierung X ≠ Y aber X ≈ Y 4-Regionen-Lückengeometrie (Redundanz / Lückenbereich / versteckte Lücke / irrelevant) 9-Unter-Agenten-Architektur – Kontext, Methode, Variable, Theorie, Zeit, Befund, Semantische Lücke, Kompositionslücke, Abhängigkeitslücke Beziehungsdiagramm – ähnlich_zu, gehört_zu, komponiert_mit, abhängig_von Schwellenwertkalibrierung nach Disziplin – Sozialwissenschaften (0,60), Ingenieurwesen (0,70), Standard (0,65) Satz von Regeln für einzuschließende oder auszuschließende Elemente (5+5) Auswahl basierend auf Konfidenzwert – Schwelle von 70 %+, maximal 3 Lücken Beispieltext zur Veröffentlichung – deutlich als KI-generiert gekennzeichnet Adaptiver Kontrollpunkt – Genehmigungsmechanismus, der sich automatisch an die Anzahl der Zusammenfassungen anpasst
Einblicke
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Ähnliche Fähigkeiten
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Forschungsthemen & Lücken
Schlägt auf Grundlage deines Interessengebiets und deiner Literaturkenntnisse originelle und umsetzbare Forschungsthemen sowie Forschungslücken vor. Für jedes Thema werden ein Entwurf für eine Forschungsfrage und eine Einschätzung der Machbarkeit bereitgestellt. Für wen: Studierende im Aufbaustudium und Forschende, die ein Thema für eine Abschlussarbeit oder einen Artikel suchen.
Bibliometrie-Texter
Wandelt rohe Zahlen aus VOSviewer- oder Biblioshiny-Ausgaben (Bibliometrix/R) – darunter Keyword-Häufigkeiten, Cluster in Zitationsnetzwerken, jährliche Publikationstrends sowie die Verteilung nach Ländern, Institutionen und Zeitschriften – in publikationsreifen, interpretierten akademischen Text um. Verwendet einen akademischen Ton, der beschreibt, wohin sich die Literatur entwickelt, statt rohe Zahlen zu wiederholen, und vermeidet spekulative Kausalbehauptungen. Geeignet für: Forschende, die eine bibliometrische Analyse für eine Abschlussarbeit oder einen wissenschaftlichen Artikel verfassen und Schwierigkeiten haben, Rohdaten in akademische Sprache zu übertragen. Anwendung: Füge deine Cluster-/Keyword-Liste aus VOSviewer oder deine Biblioshiny-Zusammenfassungstabelle direkt ein. Der Skill benennt und interpretiert die Keyword-Cluster thematisch und bewertet das Zitationsnetzwerk sowie die Kooperationsmuster zwischen Ländern.
Kritische Schreib-Pipeline
Von einer vagen Idee zu einem verifizierbaren, argumentativen Aufsatz mit nachprüfbaren Belegketten – ein KI-Schreibsystem, das die gesamte Pipeline von Themenauswahl, Verfassen, Zitieren bis zum Export abdeckt und sowohl Chinesisch als auch Englisch unterstützt. Optimiert mit AFP 3.1: fünfstufige verschachtelte Architektur, Core B 9-dimensionale quantitative Prüfung, adaptive Schrittweite, Ratschen-Versionsverwaltung, sitzungsübergreifende Zustandspersistenz und Materialverifikations-Downgrade-Strategie.
