Metodolojimiz
Delphi yönteminin 75 yılını çoklu model yapay zeka uzlaşısıyla birleştiren sistematik bir yaklaşım — şeffaf, tekrarlanabilir ve araştırmacılar için oluşturulmuş.
Delphi Yöntemi
Delphi yöntemi 1963 yılında RAND Corporation'da Dalkey ve Helmer tarafından geliştirildi. 75 yılı aşkın bir süredir bağımsız uzmanlar arasında güvenilir bir uzlaşı sağlamak için 10.000'den fazla yayınlanmış çalışmada kullanıldı.
Delph-AI, kanıtlanmış bu metodolojiyi yapay zeka destekli sistematik derleme taramasına uyarlar. Büyük dil modellerini (LLM) uzman paneline taşıdık — aynı titizlik, daha hızlı sonuçlar ve kontrol her zaman sizde.
yayınlanmış çalışma
Dalkey & Helmer, RAND Corporation, 1963
Tarama İşlem Hattı (Pipeline)
Sistematik derleme metodolojisindeki en iyi uygulamaları yansıtan altı adımlı bir süreç
Veri Alımı
PubMed, Scopus, Web of Science veya herhangi bir veritabanından referansları içe aktarın. Kaynaklar arasında otomatik veri tekilleştirme.
Kriter Tanımı
Hariç tutma ve karakterizasyon kriterlerini sade bir dille belirleyin. Yapay zeka asistanı, PICO çerçevelerini (framework) kullanarak bunları geliştirmenize yardımcı olur.
Bağımsız Değerlendirme
Birden fazla yapay zeka modeli, her bir kaydı her kritere göre bağımsız olarak değerlendirir — ardından her anlaşmazlık için bir uzlaşı paneli gerçekleştirir.
Uzlaşı Hesaplaması
Uyum oranı, tüm modeller arasındaki uzlaşıyı ölçer. Anlaşmazlıklar, insan incelemesi için belirsiz vakaları ortaya çıkarır.
Kısa Liste (Shortlist) Oluşturma
Tam denetim iziyle uyum oranına göre sıralanmış kanıt listenizi alın — her model, her oy, her neden.
Versiyon Kontrolü
Taramayı yeniden çalıştırmadan yeni listeler oluşturmak için hangi kriterlerin hariç tutma kriteri olduğunu değiştirin. Her versiyon değiştirilemez, karşılaştırılabilir ve denetlenebilirdir.
Her Adımda Şeffaflık
Her tarama, yapay zeka karar sürecine tam görünürlük içerir — AB Yapay Zeka Yasası Madde 50 şeffaflık ilkelerine uygun olarak oluşturulmuştur
40 Yapay Zeka Modeli, 8 Sağlayıcı
GPT-4o'dan Gemini Pro'ya, Claude'a kadar — her model bağımsız olarak değerlendirir. Her kaydı hangi modellerin incelediğini, nasıl oy verdiklerini ve nedenini görürsünüz.
Uyum Oranı
Uzlaşı varsayılmaz, sayısallaştırılır (ölçülür). Seçilen tüm modeller arasındaki uyum oranı dahil edilmeyi belirler — hiçbir model tek başına karar vermez.
Tam Tekrarlanabilirlik
Tekrarlanabilirlik için oluşturulmuştur: sabit tohumlar ve sıfır sıcaklık aracılığıyla tutarlılığın maksimize edilmesi. Tam denetim izi — her versiyon değiştirilemez ve denetlenebilirdir. Kara kutu yok.
İnsan Her Zaman Karar Verir
Yapay zeka önceliklendirir ve gerekçelendirir. Son söz araştırmacınındır. Delph-AI, yargınızı güçlendiren bir araçtır — asla onun yerini almaz.
Çalışırken görün
İlk taramanıza bugün başlayın. Kriterlerinizi belirleyin, yapay zeka panelinizi seçin ve uzlaşıyı inceleyin.
Ücretsiz kaydolun ve denememizle 500'e kadar kaydı tarayın.