तथ्य-जांच (Fact Check)
लेखों, आँकड़ों और दावों की ऑनलाइन जाँच
तथ्य-जांच (Fact Check)
लेखों, आँकड़ों और दावों की ऑनलाइन जाँच
सामग्री की झलक
विवरण
किसी भी दावे, निष्कर्ष, आँकड़े या योजना की जाँच AI तथ्य-जांचकर्ता से कराएँ: ऑनलाइन स्रोत-जाँच + पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन + तर्क-श्रृंखला की कमियों का पता लगाना—और अंत में पाएँ एक ऐसी जाँच रिपोर्ट, जिसे सीधे साझा किया जा सके। 【यह क्या करता है】किसी भी दावे को पेस्ट करें, यह Skill अपने आप तीन चरणों में जाँच पूरी करता है: 🔍 विश्लेषण—दावे को「सत्यापित किए जा सकने वाले तथ्य / निकाला गया निष्कर्ष / मूल्य-निर्णय」में बाँटता है, इनके बीच स्पष्ट अंतर रखता है और राय को तथ्य नहीं मानता 🌐 ऑनलाइन स्रोत-जाँच—स्रोत, नमूने, आँकड़ों की परिभाषा, समय और पूरे संदर्भ की एक-एक करके जाँच करता है और कई माध्यमों से क्रॉस-वेरिफ़ाई करता है 🧩 तर्क-श्रृंखला की जाँच—छिपी हुई धारणाओं, सहसंबंध और कारण-कार्य संबंध के भ्रम, छूट गई वैकल्पिक व्याख्याओं तथा उन शर्तों को पहचानता है जिनके तहत निष्कर्ष सही या गलत हो सकता है 【इसे क्यों चुनें】 ✅ पाँच-स्तरीय विश्वसनीयता आकलन: प्रमाणित / मूलतः सही, लेकिन दायरा सीमित करना होगा / विवादित / पर्याप्त प्रमाण नहीं / स्पष्ट रूप से गलत—हर बिंदु के साथ स्रोत लिंक ✅ चार-भाग वाली रिपोर्ट: विश्वसनीय तथ्य और सुधार / तर्क-श्रृंखला की सबसे महत्वपूर्ण कमी / बेहतर प्रमाणों पर आधारित सबसे उचित संस्करण / किस हद तक भरोसा किया जा सकता है ✅ मनगढ़ंत बातें नहीं: अगर जानकारी नहीं मिलती, तो ईमानदारी से「पर्याप्त प्रमाण नहीं」लिखता है;「संभवतः सही」कहकर बात नहीं टालता ✅ रिपोर्ट तैयार रूप में: पाठकों, ग्राहकों या समुदाय के साथ सीधे साझा करें 【किसके लिए उपयुक्त】स्वतंत्र मीडिया और कंटेंट क्रिएटर, निवेशक और विश्लेषक, विद्यार्थी और शोधकर्ता, तथा वे सभी लोग जिन्हें जल्दी तय करना हो कि「क्या इस कथन पर भरोसा किया जा सकता है」। 【कैसे इस्तेमाल करें】जाँच कराने वाला दावा सीधे पेस्ट करें—एक वाक्य से लेकर पूरे अनुच्छेद तक। उदाहरण के लिए,「हाशिमोटो थायरॉइड वाले लोगों में अक्सर ऊर्जा की कमी रहती है」इनपुट करने पर स्रोतों सहित स्तरबद्ध जाँच रिपोर्ट मिलेगी। ⚠️ चिकित्सा, कानूनी, निवेश और अन्य विशेषज्ञ विषयों में यह केवल जानकारी की जाँच के लिए है; कृपया विशेषज्ञ की राय को प्राथमिकता दें।
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सर्च इंजन
प्राकृतिक भाषा में पूछे गए सवालों को ऐसे सार्वजनिक वेब खोज परिणामों में बदलें, जिनके स्रोतों का पता लगाया जा सके। यह जानकारी खोजने, खबरों की पुष्टि करने, पब्लिक अकाउंट के लेख ढूंढने, प्रोग्राम की त्रुटियां सुलझाने और शोधपत्रों, तकनीकी दस्तावेज़ों व ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट खोजने के लिए उपयोगी है। जब किसी विषय पर ताज़ा जानकारी या कई स्रोतों के प्रमाण की आवश्यकता हो, तो यह चीनी और अंतरराष्ट्रीय खोज परिणामों को मिलाकर सार्वजनिक स्रोतों के अलग-अलग प्रकारों को शामिल करता है, जिससे किसी एक खोज इंजन के कारण होने वाली छूटी हुई जानकारी और पक्षपात कम हो सके। संबंधित पृष्ठों का सार देने के साथ-साथ, यह शीर्षक, स्रोत, लिंक और उपलब्ध प्रकाशन तिथि व्यवस्थित करता है, दोहराए गए परिणामों को मिलाता है और अलग-अलग संस्थाओं या वेबसाइटों से मिले स्वतंत्र प्रमाणों में अंतर करता है। महत्वपूर्ण दावों के लिए, परिणाम समर्थन और विरोध में मिलने वाली जानकारी, स्रोतों के बीच मतभेद और प्रमाणों की संख्या व स्रोतों की गुणवत्ता के आधार पर विश्वसनीयता का आकलन दिखाते हैं। इससे आपको स्पष्ट रूप से पता चलता है कि किन बातों की कई स्रोतों से पुष्टि होती है और कौन-सी बातें अभी केवल एक स्रोत पर आधारित हैं या पुष्ट नहीं की जा सकतीं। आप सीधे खोज शब्द या सत्यापन योग्य दावा लिख सकते हैं। चाहें तो क्षेत्र, समय-सीमा, क्षेत्र, भाषा की पसंद या किसी खास वेबसाइट की जानकारी भी जोड़ सकते हैं। अंत में आपको संरचित खोज सारांश, स्रोत सूची, क्रॉस-वेरिफिकेशन परिणाम और सत्यापन योग्य बिंदु मिलेंगे। जिन सामग्री तक पहुंच नहीं है, जिनके लिए लॉगिन आवश्यक है या जिन पर डेटा प्राप्त करने की सीमाएं हैं, उन्हें ईमानदारी से चिह्नित किया जाएगा; वास्तविक स्रोतों की जगह अनुमान नहीं लगाया जाएगा।
पाँच-स्रोत तैयारी परीक्षक
अपने शोध पत्र पर दर्जनों घंटे बिताने से पहले, दस मिनट निकालकर एक संरचित जाँच करें। 【यह स्किल केवल एक काम करती है】 निदान, लिखना नहीं। यह आपको बताता है: विषय टिकाऊ है या नहीं, सामग्री पर्याप्त है या नहीं, क्या कमी है, कहाँ पूरी करनी है, किस क्रम में पूरी करनी है, और फिर आपको एक कार्यान्वयन योग्य पूरक सूची और खोज क्वेरी देता है। यह आपके लिए परिचय, समीक्षा, विधि या चर्चा नहीं लिखेगा। 【चार चरण】 1. विषय निदान: 1A मानविकी और कला / 1B सामाजिक विज्ञान / 2A विज्ञान और इंजीनियरिंग / 2B कृषि, चिकित्सा और जीवन विज्ञान — इन चार श्रेणियों में वर्गीकृत करें, संबंधित नियमात्मक सीमाएँ लोड करें; 2B श्रेणी में नैतिक समीक्षा अनिवार्य रूप से रोकी जाएगी। 2. विषय जाँच: तीन आयामों 'शक्ति·रूप·शब्द' से विषय की जाँच करें, यह निर्धारित करें कि शोध इकाई को परिचालित किया जा सकता है या नहीं, शोध प्रश्न का उत्तर दिया जा सकता है या नहीं, और क्या विषय पहले से ही अत्यधिक उपयोग किया जा चुका है। 3. सामग्री जाँच: अपने पास मौजूद साहित्य को M1/M2… सामग्री पुस्तकालय में दर्ज करें, प्रत्येक आइटम के चार तत्वों (लेखक/वर्ष/शीर्षक/सत्यापन योग्य लोकेटर) की जाँच करें, और वास्तविक कवरेज दर की गणना करें। 4. अंतर सूची और खोज क्वेरी: स्पष्ट करें कि कितने और किस प्रकार के साहित्य की कमी है, कौन सा साक्ष्य लिंक गायब है, और एक खोज क्वेरी प्रदान करें जिसे सीधे डेटाबेस में चिपकाया जा सकता है (कीवर्ड बूलियन संयोजन, समय सीमा, फ़िल्टर मानदंड सहित)। 【इसका उपयोग कब करें】（ट्रिगर शब्द） 「मेरे प्रस्ताव की जाँच करो」「क्या यह विषय किया जा सकता है」「क्या मेरी साहित्य पर्याप्त है」「प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है」「लिखने से पहले पुष्टि करना चाहता हूँ」— जिन्होंने अभी दिशा तय की है और लिखना शुरू नहीं किया है; जिनकी प्रस्ताव रिपोर्ट वापस आ गई है पर समस्या नहीं पता; जिनके पास बहुत सारा साहित्य है पर निश्चित नहीं कि शुरू करने के लिए पर्याप्त है; जो वास्तविक निवेश से पहले यह पुष्टि करना चाहते हैं कि विषय इसके लायक है। 【डिलिवरेबल्स】 एक 'प्रस्ताव जाँच रिपोर्ट' दस्तावेज़ + पाँच-स्रोत तैयारी स्कोरकार्ड (प्रत्येक स्तर में व्यवहारिक मानदंड हैं, न कि अस्पष्ट स्कोरिंग) + पूरक सामग्री प्राथमिकता सूची + खोज क्वेरी + एक संग्रह कोड। संग्रह कोड '学术论文全流程撰写系统 v4.0' के साथ संगत है, जाँच पूरी होने के बाद इसे सीधे चिपकाकर लेखन जारी रख सकते हैं, बिना विषय, विषयवस्तु, या पत्रिका को फिर से बताए। 【स्पष्ट रूप से नहीं करता】 मुख्य पाठ नहीं लिखता, संदर्भ सूची उत्पन्न नहीं करता, लेखक, वर्ष, खंड, अंक, पृष्ठ, या DOI का आविष्कार नहीं करता। ऑनलाइन खोजे गए सभी साहित्य को ⚠️ सत्यापन के लिए चिह्नित किया जाएगा, और आपको उपयोग से पहले स्वयं सत्यापित करना होगा। यह स्किल किसी स्वीकृति या पास होने के परिणाम की गारंटी नहीं देती।
अनुसंधाननवांकुर｜निवेश-थीसिस ऑडिटर
अपनी राय साबित करने में मदद नहीं, उसकी जाँच में मदद। निवेश संबंधी कई निर्णयों में समस्या यह नहीं होती कि डेटा पूरी तरह गलत है, बल्कि यह कि सही डेटा किसी हद से आगे बढ़े हुए निष्कर्ष को समर्थन दे रहा होता है। उदाहरण के लिए: “AI के बहुत से ऑर्डर हैं, इसलिए अगले तीन वर्षों में मुनाफा निश्चित रूप से तेज़ी से बढ़ेगा।” “कंपनी का कारोबार अच्छा है, इसलिए अभी उसका शेयर बहुत सस्ता है।” “ग्राहकों की संख्या लगातार बढ़ रही है, इसलिए नेटवर्क प्रभाव बन चुका है।” “प्रबंधन का कहना है कि तकनीक अग्रणी है और यह वित्तीय रिपोर्ट में भी लिखा है, इसलिए प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त साबित हो चुकी है।” 「नवांकुर｜निवेश-थीसिस ऑडिटर」 आपके सही होने को साबित करने के लिए और कारण नहीं खोजता। यह आपकी निवेश राय को एक ऑडिट की जा सकने वाली Critical Path में तोड़ता है और हर स्तर की जाँच करता है: तथ्य → साक्ष्य → कारण-परिणाम संबंध → छिपी हुई मान्यता → व्यावसायीकरण → आर्थिक परिणाम → मूल्यांकन और पहले स्रोतों को प्राथमिकता देकर खोजते हुए कुछ सचमुच महत्वपूर्ण सवालों के जवाब देता है: कौन-से हिस्से साक्ष्य से पहले ही साबित हो चुके हैं? कौन-से हिस्से केवल उचित अनुमान हैं? कौन-सी आवश्यक कड़ी सबसे कमजोर है? क्या Thesis को सचमुच चुनौती देने वाला कोई विरोधी साक्ष्य है? कौन-सा साक्ष्य निष्कर्ष बदलने की सबसे अधिक संभावना रखता है? अंत में पाँच में से एक आकलन दिया जाता है: SUPPORTED / PARTIALLY SUPPORTED / FRAGILE / BROKEN / INSUFFICIENT DATA निष्कर्ष किसी अस्पष्ट “कुल मिलाकर” पर नहीं, बल्कि विशिष्ट Necessary Claim और साक्ष्य पर आधारित होकर ट्रेस किया जा सकना चाहिए।
जानकारी
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