Murat Sakal
Mapeador de Resultados Bloom
Classifica seus resultados de aprendizagem de acordo com os níveis da taxonomia de Bloom, corrige verbos não mensuráveis (como "saber" e "entender") e sugere um método de avaliação adequado para cada resultado. Faz a classificação com base na verdadeira demanda cognitiva do resultado, e não no significado superficial do verbo. Indicado para: professores que desenvolvem currículos e cursos e comissões de desenvolvimento de programas.
Banco GIFT + Auditoria Bloom
Gera um banco completo de questões no formato GIFT a partir do seu tema e dos resultados de aprendizagem, incluindo questões de múltipla escolha, verdadeiro ou falso, associação, resposta curta e preenchimento de lacunas. Etiqueta o nível da taxonomia de Bloom de cada questão e, caso as questões estejam concentradas principalmente nos níveis inferiores (Lembrar/Compreender), relata isso claramente e sugere questões adicionais que avaliem habilidades de pensamento de ordem superior. Indicado para: responsáveis por avaliação e coordenadores de departamento que desejam verificar a qualidade de bancos de questões para provas.
Criador de Plano Semanal
A partir do tema e da duração da aula informados, gera um plano de aula semanal estruturado, com objetivos de aprendizagem mensuráveis escritos com verbos da taxonomia de Bloom, um fluxo de aula com cronograma e uma sugestão de elemento de avaliação. Os objetivos de aprendizagem e as atividades são sempre alinhados entre si. Indicado para: docentes universitários e instrutores que elaboram cursos ou programas de treinamento.
Gerador de questões GIFT
A partir do tema e do conteúdo fornecidos, gera um banco de questões de múltipla escolha no formato GIFT, pronto para ser carregado diretamente na tela "Banco de questões > Importar" do Moodle. Marca a alternativa correta, cria distratores plausíveis relacionados ao tema e evita erros de sintaxe do GIFT. Para quem é indicado: professores que lecionam no Moodle e coordenadores educacionais que preparam bancos de questões para provas.
Relatório estatístico
Produz uma seção de Resultados completa a partir dos seus resultados de estatística descritiva e inferencial, incluindo os testes de pressupostos. Se detectar uma violação da normalidade ou da homogeneidade das variâncias, recomenda o teste alternativo não paramétrico em vez de ocultá-la. Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções que revisores de periódicos costumam apresentar (por exemplo, "testes de pressupostos não relatados", "tamanho do efeito não informado" e "nenhuma correção para comparações múltiplas aplicada") e fornece uma frase de defesa para cada uma. Para quem é: pesquisadores que trabalham com métodos quantitativos e desejam mais rigor na apresentação estatística antes da submissão a um periódico.
Redator de Testes entre Grupos
Produz um texto de Resultados pronto para manuscrito e em conformidade com a APA 7, a partir dos resultados de testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Usa o formato correto de apresentação estatística (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta o tamanho do efeito com base nos parâmetros de Cohen. Lembra você de informar um método de correção para comparações múltiplas quando três ou mais grupos são comparados. Para quem é: pesquisadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Redator de Estatísticas
Converte os resultados das estatísticas descritivas do usuário (média±DP ou mediana(IIQ), n(%)) em um parágrafo acadêmico de “Características dos participantes”, pronto para inserir no manuscrito, além de uma tabela formatada da Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva correta (média±DP ou mediana(IIQ)) com base no status de normalidade e nunca mistura as duas. Para quem é: estudantes de pós-graduação e acadêmicos que realizam pesquisas quantitativas e querem escrever a seção “Participantes” do manuscrito com rapidez e precisão.
Relatório + Réplica
Gera uma seção completa de Resultados a partir das suas análises estatísticas descritivas e inferenciais, incluindo testes de pressupostos. Se detectar violações de normalidade ou homogeneidade de variâncias, recomenda um teste não paramétrico alternativo, sem ocultar o problema. Além disso, identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de periódicos (por exemplo, "testes de pressupostos não relatados", "tamanho do efeito não informado" e "correção para comparações múltiplas não realizada") e oferece uma frase de defesa para cada uma. Para quem é indicado: pesquisadores que trabalham com métodos de pesquisa quantitativa e buscam maior solidez no relato estatístico antes de submeter um artigo a um periódico.
Redator de Testes entre Grupos
Gere um texto de Resultados pronto para artigos e compatível com a APA 7 a partir dos resultados dos seus testes t, ANOVA ou qui-quadrado. Usa o formato correto de relato estatístico (t(df)=..., p=..., d=...) e interpreta o tamanho do efeito segundo os critérios de Cohen. Quando são comparados três ou mais grupos, lembra que é necessário indicar a correção para comparações múltiplas. Indicado para pesquisadores e estudantes de pós-graduação que realizam estudos experimentais ou comparativos.
Redator de Estatística Descritiva
Transforma os resultados de estatística descritiva do usuário (média±DP ou mediana (IIQ), n(%)) em um parágrafo acadêmico de "Características dos participantes", pronto para ser inserido diretamente no artigo, e em uma tabela no formato de Tabela 1. Seleciona a estatística descritiva correta de acordo com a normalidade (média±DP vs. mediana (IIQ)) e nunca as mistura. Indicado para: estudantes de pós-graduação e acadêmicos que realizam pesquisas quantitativas e desejam redigir de forma rápida e precisa a seção "Participantes" do artigo.
Entropy-TOPSIS-ML + Objeções
Produz um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos resultados de ponderação por entropia + classificação TOPSIS + classificador de ML (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression etc.). Classifica corretamente a interpretação da AUC (critérios de Hosmer & Lemeshow) e, se a diferença de desempenho entre treino e teste for grande, declara explicitamente o risco de overfitting. Também antecipa pelo menos 4 objeções que revisores de periódicos costumam fazer (por exemplo, "como o desequilíbrio entre classes foi tratado" e "nenhum conjunto de validação externa foi usado") e sugere uma frase de resposta para cada uma. Indicado para pesquisadores que trabalham com informática em saúde, previsão de risco clínico ou metodologia híbrida MCDM-ML e desejam maior robustez metodológica antes da submissão a um periódico.
Redator de Análise TOPSIS
Produz um texto completo, pronto para manuscrito, das seções de Métodos + Resultados a partir das saídas da sua análise TOPSIS (matriz de decisão normalizada, distâncias às soluções ideais positiva e negativa e coeficientes de proximidade). Fornece uma tabela de classificação e interpreta em quais critérios as melhores e piores alternativas se destacaram ou ficaram aquém. Indicado para pesquisadores que trabalham com problemas de classificação multicritério, como seleção de fornecedores, comparação de produtos/serviços ou apoio à decisão clínica.
Redator de Pesos AHP
Converte os resultados da matriz de comparação par a par do AHP (Processo de Hierarquia Analítica), incluindo os pesos dos critérios e a razão de consistência, em uma seção acadêmica de “Ponderação dos Critérios” pronta para inserir diretamente em um manuscrito. Se a razão de consistência (CR) exceder 0,10, isso será declarado de forma transparente, sem ser ocultado. Indicado para pesquisadores que usam métodos MCDM, como TOPSIS/VIKOR, e determinam pesos de critérios com AHP, além de estudantes de pós-graduação.
Entropia-TOPSIS-ML + Réplica
Gera um relatório completo de Métodos + Resultados a partir dos resultados da ponderação por entropia, da classificação TOPSIS e de classificadores de ML (XGBoost, Random Forest, Regressão Logística etc.). Classifica corretamente a interpretação da AUC segundo os critérios de Hosmer & Lemeshow e indica claramente o risco de overfitting quando a diferença entre o desempenho de treinamento e de teste é grande. Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentes de pareceristas de revistas (por exemplo, "como o desequilíbrio entre classes foi tratado" e "não foi utilizado um conjunto de validação externa") e oferece uma frase de defesa para cada uma. Indicado para pesquisadores que trabalham com informática em saúde, previsão de risco clínico ou metodologias híbridas de MCDA-ML e buscam fortalecer a metodologia antes de submeter um artigo a uma revista.
Relatório de Análise TOPSIS
Gera, a partir dos resultados da análise TOPSIS (matriz de decisão normalizada, distâncias até as soluções ideais positiva e negativa e coeficientes de proximidade), um texto completo de Métodos + Resultados, pronto para um artigo. Apresenta uma tabela de classificação e interpreta em quais critérios a melhor e a pior alternativa se destacam. Indicado para pesquisadores que trabalham com problemas de classificação multicritério, como seleção de fornecedores, comparação de produtos ou serviços e apoio à decisão clínica.
Pesos de Critérios AHP
Transforma os resultados da matriz de comparações pareadas do AHP (Processo de Hierarquia Analítica) — pesos dos critérios e razão de consistência — em uma seção acadêmica de “Ponderação de Critérios” pronta para ser inserida diretamente em um artigo. Se a razão de consistência (CR) exceder 0,10, isso será indicado claramente, sem ser ocultado. Indicado para pesquisadores e estudantes de pós-graduação que trabalham com métodos de apoio à decisão multicritério, como TOPSIS/VIKOR, e determinam pesos de critérios usando AHP.
Relatório PLS-SEM + Objeções
Produz um relatório completo do Modelo de Mensuração + Modelo Estrutural a partir dos resultados da sua análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q², SRMR). Aplica corretamente o limiar de HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin) e evita linguagem causal. Também identifica previamente pelo menos 4 objeções que revisores de periódicos levantam com frequência (por exemplo, "por que PLS em vez de CB-SEM?" e "nenhum controle de CMB foi relatado?") e sugere uma frase de defesa para cada uma. Indicado para pesquisadores de negócios e ciências sociais que usam PLS-SEM em modelagem de equações estruturais e buscam rigor metodológico antes da submissão a periódicos.
Validade e Confiabilidade
Produz um texto completo, pronto para manuscrito, para as seções de Métodos + Resultados a partir dos resultados da sua análise EFA ou CFA (KMO, teste de Bartlett, cargas fatoriais, índices de ajuste, alfa de Cronbach/CR/AVE). Classifica corretamente os limiares dos índices de ajuste (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 etc.) e relata problemas de validade, como AVE<0.50, sem ocultá-los. Indicado para acadêmicos e estudantes de pós-graduação que realizam estudos de desenvolvimento ou adaptação de escalas.
Redator de Alfa de Cronbach
Converte as estatísticas de confiabilidade que você informar (alfa de Cronbach, número de itens e subescalas) em um parágrafo acadêmico de “Análise de Confiabilidade”, pronto para inserir diretamente no seu manuscrito. Fornece uma tabela de aceitabilidade por subescala e, se detectar um alfa baixo (<.60), informa isso abertamente em vez de ocultá-lo. Indicado para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que usam escalas e querem redigir a seção de método com rapidez e correção.
Motor de relatório PLS-SEM
Gera um relatório completo do Modelo de Mensuração + Modelo Estrutural a partir dos resultados da sua análise PLS-SEM (cargas externas, CR/AVE, validade discriminante por HTMT, coeficientes de caminho, R²/f²/Q² e SRMR). Aplica corretamente o limiar do HTMT e a interpretação de R² (critérios de Cohen/Chin), evitando linguagem de causalidade. Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentes de pareceristas de periódicos (por exemplo, “por que o PLS foi escolhido em vez do CB-SEM” e “não foi realizado o controle de CMB”) e oferece uma frase de defesa para cada uma. Indicado para: pesquisadores de negócios e ciências sociais que realizam modelagem de equações estruturais com PLS-SEM e buscam fortalecer a metodologia antes de submeter um artigo a um periódico.
Validade e Confiabilidade
Gera um texto completo, pronto para artigo, para as seções de Método + Resultados a partir dos resultados de análises EFA ou CFA (KMO, teste de Bartlett, cargas fatoriais, índices de ajuste, alfa de Cronbach/CR/AVE). Classifica corretamente os valores de corte dos índices de ajuste (CFI/TLI≥.90, RMSEA≤.08 etc.) e relata, sem ocultar, problemas de validade como AVE<0.50. Indicado para: acadêmicos e estudantes de pós-graduação que realizam estudos de desenvolvimento ou adaptação de escalas.
Redator do Alfa de Cronbach
Converte as estatísticas de confiabilidade inseridas pelo usuário (alfa de Cronbach, número de itens e subdimensões) em um parágrafo acadêmico de “Análise de Confiabilidade” pronto para ser incluído diretamente em um artigo. Apresenta uma tabela de aceitabilidade por subdimensão e, se detectar um alfa baixo (<.60), informa isso de forma clara e transparente. Indicado para: estudantes de pós-graduação e pesquisadores que utilizam escalas e desejam redigir com rapidez e precisão a seção de métodos de suas dissertações ou artigos.
Redator de Relatório CONSORT
A partir dos dados do seu ensaio clínico randomizado (RCT) — método de randomização, status do cegamento, análise de poder, números do fluxograma CONSORT (triados/randomizados/alocados/analisados) e abordagem de análise ITT/PP —, produz um rascunho completo de Resumo + Métodos + Resultados, em conformidade com todos os 25 itens do CONSORT 2010. Nunca confunde ITT/PP; verifica a consistência dos números do fluxograma (randomizados ≥ alocados ≥ acompanhados ≥ analisados). Também identifica previamente pelo menos 4 objeções frequentemente levantadas por revisores de periódicos (por exemplo, “por que não foi apresentada uma análise ITT?”, “o sucesso do cegamento foi testado?” e “houve troca de desfechos?”) e sugere uma frase de resposta para cada uma. Desenvolvido para pesquisadores clínicos das áreas de medicina, enfermagem e farmácia que realizam RCTs e desejam garantir robustez metodológica antes da submissão a um periódico. O que ele não faz: não realiza análises estatísticas nem gera dados — apenas converte resultados que você já tem em um relatório no padrão CONSORT.
Redator de Métodos STROBE
Com base no desenho do seu estudo transversal, de coorte ou caso-controle, ao inserir o método de seleção dos participantes, as variáveis, a justificativa do tamanho da amostra e os métodos estatísticos, a ferramenta produz um rascunho completo das seções de Métodos e Resultados, com referência implícita a todos os 22 itens do checklist STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). Ela também fornece, ao final, uma tabela de correspondência que mostra qual parágrafo corresponde a cada item do STROBE — pronta para responder à solicitação de uma revista para “preencher o checklist STROBE”. Evita linguagem causal (usa “está associado a” em vez de “causa” em estudos observacionais) e discute explicitamente as fontes de viés/confusão. Indicada para acadêmicos que atuam em epidemiologia, saúde pública e pesquisa clínica.
Relato de Dados Ausentes
Ao informar o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com os dados ausentes (exclusão por lista, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de valores discrepantes (escore Z, IQR, Mahalanobis), este Skill produz um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos dados" do seu manuscrito. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar exclusão por lista em um padrão MNAR), ele a declara explicitamente. Indicado para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que realizam análises de dados de pesquisas ou clínicas e querem redigir a seção de pré-processamento dos dados de forma rápida e correta.
Auditoria de Dados de Escalas
Esta habilidade verifica sistematicamente os dados brutos de questionários coletados em um estudo de desenvolvimento de escala quanto a dados ausentes, observações atípicas, respostas descuidadas (straightlining, longstring e respostas aleatórias), distorções na distribuição dos itens e pré-requisitos de confiabilidade e fatorabilidade. Ela não produz os resultados finais de EFA/CFA; apresenta uma decisão baseada em evidências de "go/no-go" sobre a preparação dos dados para as etapas seguintes da análise e recomenda uma divisão estratificada da amostra (EFA/CFA split). Todos os cálculos são realizados por meio da execução de código real (Python: pandas, scipy, factor_analyzer, pingouin); nenhum número é inventado.
Redator de Meta-Análises
Gera um texto completo de Métodos + Resultados + Limitações, em conformidade com o PRISMA 2020 e o Cochrane Handbook, a partir das estatísticas da sua meta-análise (tamanho de efeito combinado, I², Q, tau² e indicadores de viés de publicação). Nunca interpreta incorretamente o valor de I² (inclusive quando apresentado como “porcentagem da variância”) e evita linguagem causal exagerada, usando formulações cautelosas como “os achados são consistentes com...” em vez de “as evidências demonstram que”. Ao final, também oferece pelo menos 3 perguntas que um revisor poderia fazer, acompanhadas de frases para fundamentar as respostas. Indicado para: pesquisadores que estejam redigindo um artigo de meta-análise e queiram fortalecer a seção de métodos antes da submissão a um periódico. O que não faz: não realiza cálculos estatísticos a partir de dados brutos (você já precisa ter os resultados do R/RevMan/CMA) — apenas converte e interpreta seus resultados em texto acadêmico.
Redator Bibliométrico
Converte os números brutos obtidos nas saídas do VOSviewer ou do Biblioshiny (Bibliometrix/R) — frequências de palavras-chave, agrupamentos de redes de citações, tendências anuais de publicação e distribuição por país, instituição ou periódico — em texto acadêmico interpretado e pronto para publicação. Usa um tom acadêmico que narra os rumos da literatura, em vez de apenas repetir os números brutos, e evita afirmações causais especulativas. Indicado para: pesquisadores que estão escrevendo uma tese ou artigo e precisam de uma seção de análise bibliométrica, mas têm dificuldade para transformar dados brutos em linguagem acadêmica. Como usar: cole diretamente sua lista de agrupamentos e palavras-chave do VOSviewer ou a tabela-resumo do Biblioshiny; a skill nomeia e interpreta tematicamente os agrupamentos de palavras-chave, além de avaliar a rede de citações e o padrão de colaboração entre países.
Redator de Fluxo PRISMA 2020
Gera o texto de um diagrama de fluxo compatível com o PRISMA 2020 e um parágrafo de protocolo para pesquisadores que realizam revisões sistemáticas. Ao inserir as contagens da triagem nas bases de dados (identificação → triagem → elegibilidade → incluídos), verifica a consistência dos números e produz um texto capaz de responder à pergunta do revisor: "por que seu diagrama de fluxo perde tantos registros?" Também converte seus critérios de inclusão/exclusão em uma tabela no formato PICO/PECO. Indicado para: estudantes de pós-graduação, acadêmicos e verificações preliminares de editores de periódicos para artigos de revisão sistemática/metanálise. Se detectar uma inconsistência numérica (por exemplo, incluídos > elegibilidade), informa isso explicitamente em vez de corrigi-la silenciosamente.
Relator CONSORT 2010 Completo
Gera um rascunho completo de Resumo + Métodos + Resultados, em conformidade com os 25 itens do CONSORT 2010, a partir dos dados do seu estudo randomizado controlado (RCT) — incluindo método de randomização, status do cegamento, análise de poder, números do fluxo CONSORT (screened/randomized/allocated/analyzed) e abordagem analítica ITT/PP. Nunca confunde ITT com PP e verifica a consistência dos números do diagrama de fluxo (randomized ≥ allocated ≥ followed-up ≥ analyzed). Também identifica antecipadamente pelo menos 4 objeções frequentes de revisores de periódicos, como "por que a análise ITT não foi relatada", "o sucesso do cegamento foi testado?" e "houve troca de desfecho?", sugerindo uma frase de defesa para cada uma. Foi desenvolvido para pesquisadores clínicos e acadêmicos que realizam RCTs nas áreas de medicina, enfermagem e farmácia e buscam solidez metodológica antes da submissão a um periódico.
Triagem de Dados de Escala
"É acionado quando os dados brutos de desenvolvimento de uma escala (Excel/CSV), coletados por uma empresa profissional de pesquisa, precisam ser avaliados quanto à qualidade psicométrica antes de prosseguir para a EFA/CFA ou para as análises finais de confiabilidade. Avalia de forma abrangente dados faltantes, outliers, respostas descuidadas (careless responding), viés de resposta, qualidade dos itens e adequação da amostra, produzindo uma decisão de Go/No-Go; não altera os dados, apenas apresenta um relatório de diagnóstico/auditoria."
Redator de Métodos STROBE
De acordo com o desenho do seu estudo — transversal, de coorte ou caso-controle —, ao informar o método de seleção dos participantes, as variáveis, a justificativa do tamanho da amostra e os métodos estatísticos, você recebe um rascunho completo de Métodos e Resultados, com referência implícita aos 22 itens do checklist STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology). Ao final, também é apresentada uma tabela de mapeamento que mostra qual parágrafo atende a qual item do STROBE — uma resposta pronta à solicitação "preencha o checklist STROBE" durante a submissão a periódicos. Evita linguagem de causalidade (por se tratar de um estudo observacional, usa "está associado a", e não "causa") e discute explicitamente as fontes de viés e confundimento. É adequado para acadêmicos que atuam em epidemiologia, saúde pública e pesquisa clínica.
Dados Ausentes e Outliers
Informe o tamanho da amostra, a proporção e o padrão de dados ausentes (MCAR/MAR/MNAR), o método usado para lidar com dados ausentes (listwise deletion, imputação múltipla etc.) e o método de detecção de outliers (escore Z, IQR, Mahalanobis) para gerar um parágrafo acadêmico que pode ser inserido diretamente na seção "Pré-processamento dos Dados" do seu artigo. Se houver uma contradição metodológica entre o método escolhido e o padrão de dados ausentes (por exemplo, usar listwise deletion em um padrão MNAR), isso será indicado claramente. É ideal para estudantes de pós-graduação e pesquisadores que analisam dados de questionários ou clínicos e querem redigir a seção de pré-processamento de dados com rapidez e precisão.
Relatório de Meta-análise
Produz um texto completo de Métodos + Resultados + Limitações a partir das suas estatísticas de meta-análise (tamanho de efeito combinado, I², Q, tau² e indicadores de viés de publicação), em conformidade com o PRISMA 2020 e o manual Cochrane. Nunca interpreta o valor de I² de forma incorreta (incluindo o percentual de variância explicado) e evita linguagem causal exagerada, usando expressões cautelosas como “os achados são consistentes com...” em vez de “as evidências demonstram que...”. Ao final, também apresenta pelo menos 3 possíveis perguntas que um revisor pode fazer, com frases para respondê-las. É adequado para pesquisadores que escrevem artigos de meta-análise e querem fortalecer a seção de métodos antes da submissão a uma revista. O que não faz: não calcula estatísticas a partir de dados brutos (você já precisa ter calculado os resultados no R/RevMan/CMA); apenas transforma os resultados em texto acadêmico e os interpreta.
Redator Bibliométrico
Transforma os números brutos obtidos das saídas do VOSviewer ou do Biblioshiny (Bibliometrix/R) — como frequências de palavras-chave, clusters de redes de citações, tendências anuais de publicação e distribuições por país, instituição ou periódico — em um texto interpretado e pronto para publicação acadêmica. Em vez de apenas repetir os números, usa um tom acadêmico para explicar como a literatura está evoluindo, evitando alegações especulativas de causalidade. É indicado para pesquisadores que escrevem teses ou artigos e precisam preparar uma seção de análise bibliométrica, mas têm dificuldade para converter dados brutos em linguagem acadêmica. Como usar: cole diretamente a lista de clusters/palavras-chave exportada do VOSviewer ou a tabela-resumo do Biblioshiny; o Skill nomeará e interpretará tematicamente os clusters de palavras-chave e avaliará a rede de citações e os padrões de colaboração entre países.
Gerador de Fluxograma PRISMA
Gera, para pesquisadores que realizam revisões sistemáticas, o texto do fluxograma e um parágrafo de protocolo em conformidade com a lista de verificação PRISMA 2020. Ao inserir os números das buscas nas bases de dados (identificação → triagem → elegibilidade → incluídos), verifica a consistência dos valores e produz um texto defensável para responder à pergunta do revisor: “por que seu fluxograma apresenta tantas perdas?”. Também transforma seus critérios de inclusão e exclusão em uma tabela no formato PICO/PECO. Esta skill é adequada para estudantes de pós-graduação que escrevem revisões sistemáticas/meta-análises, acadêmicos e uma verificação preliminar por editores de periódicos. Se detectar uma inconsistência numérica (por exemplo, incluídos > elegibilidade), ela a informa claramente, sem corrigi-la silenciosamente.