Elicit

O que é Elicit?

O Elicit é um assistente de pesquisa com IA construído em torno de uma única premissa: o estrangulamento da ciência contemporânea não está em gerar ideias, mas em ler as provas que já existem. Onde um chatbot generalista responde a uma pergunta de investigação com aquilo que absorveu durante o treino, o Elicit faz algo mais estreito e bastante mais auditável: pesquisa num corpus de literatura académica claramente delimitado, retira os artigos que realmente dizem respeito à sua pergunta e dispõe o respetivo conteúdo como uma tabela que pode inspecionar coluna a coluna. O produto dirige-se a quem tem de defender as suas fontes: autores de revisões sistemáticas, equipas de síntese de evidência, analistas regulamentares e de avaliação de tecnologias de saúde, investigadores da indústria farmacêutica e de dispositivos médicos, técnicos de análise de políticas públicas e os doutorandos que sustentam por baixo todo o ingrato trabalho de triagem.

A empresa que o desenvolve tem uma genealogia invulgar. O Elicit nasceu dentro da Ought, uma organização de investigação sem fins lucrativos, e tornou-se uma sociedade de benefício público independente em setembro de 2023, em simultâneo com uma ronda semente de 9 milhões de dólares liderada pela Fifty Years, com participação de investidores-anjo como Jeff Dean, cientista-chefe da Google, e Tom Preston-Werner, cofundador do GitHub. Em fevereiro de 2025 seguiu-se uma série A de 22 milhões de dólares com uma avaliação de 100 milhões, co-liderada pela Spark Capital e pela Footwork. Essa origem importa para perceber o comportamento do produto: a tese fundadora da Ought era supervisionar o processo do raciocínio automático e não apenas verificar as suas conclusões, e a insistência do Elicit em mostrar a frase por detrás de cada afirmação é essa mesma tese traduzida em interface.

Face aos vizinhos da mesma categoria, o Elicit situa-se do lado dos dados estruturados. Ferramentas como o Consensus estão otimizadas para ler rapidamente o estado da evidência sobre uma pergunta fechada; o Semantic Scholar é uma camada de descoberta sobre um grafo de citações. O centro de gravidade do Elicit é a extração: transformar uma pilha de PDF em linhas e colunas que se podem filtrar, ordenar, exportar para CSV e despejar diretamente numa análise. É também nesse terreno que se concentra a evidência independente sobre o seu desempenho e onde residem as suas limitações reais.

Funcionalidades principais

• Extração de dados estruturados para tabelas: é a capacidade em torno da qual todo o produto foi construído, e a empresa chama-lhe sem rodeios um dos seus superpoderes, incluindo a extração a partir de tabelas e figuras — onde, nas suas próprias palavras, se encontram na verdade a maioria dos desfechos clínicos. Define as colunas que quer (dimensão da amostra, intervenção, medida de resultado, direção do efeito, fonte de financiamento) e o Elicit preenche-as em todos os artigos do seu conjunto. Suporta campos quantitativos e qualitativos, e cada célula transporta a citação ou figura que a justifica.
• Pesquisa semântica em cerca de 138 milhões de artigos: o corpus agrega Semantic Scholar, OpenAlex e PubMed, desduplicado e limpo de registos incompletos até cerca de 138 milhões, com o ClinicalTrials.gov disponível como corpus separado abrangendo mais de 545 000 ensaios registados. A recuperação não é correspondência de palavras-chave. O Elicit ordena o corpus por semelhança semântica com modelos de embedding próprios que ponderam ainda o número de citações e a atualidade, retém os 1 000 melhores artigos e volta a priorizá-los com modelos de linguagem antes de lhe mostrar entre quatro e mil, conforme o plano e o fluxo de trabalho.
• Citações ao nível da frase: cada afirmação gerada pela IA fica ligada à frase ou figura exata do artigo de origem, e não meramente ao artigo no seu todo. A empresa faz o contraste de forma explícita: as outras ferramentas apenas remetem para as referências e obrigam-no a ler o artigo inteiro para descobrir de onde vem uma resposta — e por vezes a informação nem sequer consta da fonte citada. É a decisão de desenho com maior alcance no produto, porque converte a verificação de tarefa de investigação num simples relance.
• Fluxo de revisão sistemática auditável: o Elicit cobre todo o arco, do apuramento do protocolo à síntese, passando por pesquisa, triagem e extração. A triagem escala até 40 000 artigos no plano empresarial, e cada decisão de inclusão ou exclusão transporta o motivo de exclusão, pontuações por critério e citações de apoio, o que a empresa apresenta como auditável segundo a PRISMA. A dupla revisão pode juntar duas pessoas com assistência de IA, ou usar a IA como segundo revisor.
• Relatórios de investigação até 200 artigos: o fluxo de relatórios sintetiza evidência de até 200 fontes numa revisão de literatura com mais de dez páginas, com cada afirmação sustentada por citações ao nível da frase e uma secção de métodos com diagramas de fluxo PRISMA, tabelas-resumo dos artigos e a estratégia de pesquisa utilizada. Os modelos integrados podem ser personalizados por organização.
• Biblioteca e alertas: os artigos encontrados são guardados e organizados para reutilização entre projetos, e uma pesquisa guardada pode converter-se em alerta que sinaliza novas publicações — o mecanismo por detrás daquilo a que o Elicit chama revisões vivas, em que uma revisão concluída se atualiza em vez de ser refeita.
• Traga os seus documentos e assinaturas: pode carregar os seus próprios PDF para extrações à medida e ligar assinaturas institucionais de revistas para alargar o acesso ao texto integral para além do subconjunto em acesso aberto.

Casos de uso

1. Revisões sistemáticas e síntese de evidência: uma revisão sistemática convencional feita por uma equipa de cinco pessoas arrasta-se por meses, dominada pelo trabalho de triagem e extração. As equipas usam o Elicit para correr a triagem sobre milhares de registos com critérios sugeridos automaticamente e editáveis, e depois extraem campos estruturados para uma tabela analisável. O que torna o resultado defensável não é a rapidez, mas o rasto auditável: motivos de exclusão, pontuações por critério e citações de apoio são precisamente o que se escreve numa secção de métodos.
2. Pesquisas exploratórias antes de fixar um protocolo: definir um protocolo de revisão antes de saber que literatura existe é um problema do ovo e da galinha. Como a recuperação do Elicit é semântica e invulgarmente precisa, encaixa muito bem no reconhecimento rápido: verificar se uma pergunta já foi estudada, como foi operacionalizada e onde estão os desacordos, antes de investir numa estratégia de pesquisa completa.
3. Trabalho de evidência em farmacêutica, dispositivos médicos e ATS: o trabalho regulamentar e de avaliação de tecnologias de saúde exige montar repetidamente tabelas de evidência comparáveis entre ensaios — desfechos por braço, eventos adversos, sobrevivência livre de progressão. A extração a partir de tabelas e figuras visa exatamente isso, e a empresa aponta utilizadores industriais que a aplicaram a uma revisão orientada para políticas públicas.
4. Notas de política e revisões rápidas com prazo apertado: quando uma decisão precisa de uma base de evidência em dias e não em meses, a extração automática somada à verificação humana dos pontos assinalados torna viável uma revisão exploratória rápida sobre uma centena larga de estudos. Um metodologista citado pela empresa descreve exatamente esse tipo de trabalho: uma revisão exploratória rápida de mais de cem estudos, concluída num único dia.
5. Revisões de literatura em doutoramento e preparação de exames: os doutorandos usam-no para cartografar um campo — localizar os trabalhos fundadores, seguir como um constructo foi medido ao longo dos estudos e construir a tabela comparativa que sustenta um capítulo de revisão. O resultado estruturado é claramente mais útil do que uma lista de ligações, embora, como se explica adiante, não deva ser o único método de pesquisa.
6. Vigilância contínua de uma área de investigação: combinar pesquisas guardadas com alertas transforma uma revisão pontual num fluxo monitorizado, de modo que uma equipa responsável por uma área terapêutica ou um domínio tecnológico saiba das publicações relevantes sem manter manualmente alertas de bases de dados.

Como usar Elicit

1. Crie uma conta em elicit.com. O plano gratuito Basic pode ser usado de imediato e dá pesquisa, resumos e diálogo com artigos sem limite, pelo que consegue avaliar a qualidade da recuperação no seu próprio tema antes de pagar seja o que for.
2. Formule a sua pergunta de investigação em linguagem natural em vez de uma cadeia booleana. Como a ordenação do Elicit é semântica, uma pergunta bem especificada («a TCC online iguala a TCC presencial no tratamento da depressão em adultos?») supera largamente um amontoado de palavras-chave. Se a pergunta for demasiado ampla, o Elicit sugere frequentemente formas de a afinar.
3. Percorra os artigos devolvidos e aplique critérios de triagem em linguagem natural para restringir o conjunto. Leia os motivos de exclusão que o Elicit apresenta: é aí que deteta um critério interpretado de forma diferente da que pretendia.
4. Defina as suas colunas de extração. Comece por um punhado de campos concretos e factuais, inspecione a citação de apoio em cada célula antes de acrescentar mais colunas; acertar nas definições de coluna em vinte artigos sai incomparavelmente mais barato do que descobrir um equívoco em quatrocentos.
5. Verifique os valores extraídos face às fontes, dando prioridade às colunas interpretativas sobre as factuais. Exporte a tabela resultante para CSV ou XLSX para análise, ou gere um relatório de investigação se precisar de síntese narrativa com secção de métodos.
6. Guarde a pesquisa como alerta se o tema estiver em curso, e mantenha os artigos na sua biblioteca para que o trabalho de triagem possa ser reaproveitado no projeto seguinte.

Dicas & boas práticas

• Não use o Elicit como único método de pesquisa numa revisão exaustiva. A evidência independente sobre este ponto é inequívoca e está detalhada mais abaixo; complemente com pesquisas tradicionais na PubMed, Embase, Web of Science ou nas bases especializadas da sua área.
• Separe as colunas factuais das interpretativas e trate-as de modo diferente. A extração é fiável para coisas como o número de participantes e as medidas reportadas, e bastante menos fiável para tudo o que exija julgar o que um estudo significa. Verifique manualmente as colunas interpretativas; controle por amostragem as factuais.
• Use o Elicit como segundo revisor e não como extrator único. Um estudo de conceito publicado concluiu que, onde o Elicit e um revisor humano concordavam, a exatidão era de 100 % — o que faz do desacordo, e não da extração em si, o sinal útil. Extrair em paralelo e conciliar apenas os conflitos é mais rápido e mais exato do que qualquer das partes isoladamente.
• Confirme que o Elicit tem mesmo o texto integral antes de confiar num campo que dependa dele. Sem acesso ao texto integral, recua para o título e o resumo, produzindo silenciosamente extrações mais superficiais em vez de um erro. Instalar a extensão de navegador e ligar assinaturas institucionais altera materialmente o que a ferramenta consegue ver.
• Registe a sua pesquisa como pesquisa por palavras-chave quando for exigida reprodutibilidade. As pesquisas conversacionais e semânticas não são diretamente reproduzíveis, o que pesa assim que uma secção de métodos tenha de poder ser repetida por um leitor.
• Comece estreito e depois alargue. Como a recuperação é precisa mas não exaustiva, correr várias formulações diferentes da mesma pergunta faz emergir artigos que um único enunciado deixa passar.
• Leia a citação, não apenas o valor. A citação de apoio é toda a razão de ser deste desenho de citação; uma célula cuja citação não sustenta manifestamente o valor é a via mais rápida para apanhar um erro de extração.

Para quem é Elicit?

• Autores de revisões sistemáticas e especialistas em síntese de evidência: o público principal, aquele em torno do qual o fluxo de triagem e extração foi explicitamente desenhado, incluindo decisões auditáveis segundo a PRISMA e dupla revisão.
• Investigadores farmacêuticos, de biotecnologia e de dispositivos médicos: equipas que montam tabelas de evidência de ensaios em que os desfechos por braço e os dados de eventos adversos têm de sair de tabelas e figuras, e não apenas de resumos.
• Analistas de avaliação de tecnologias de saúde e de assuntos regulamentares: utilizadores obrigados a produzir bases de evidência defensáveis sob requisitos metodológicos estruturados e pressão de prazos.
• Investigadores de políticas públicas e analistas governamentais: quem redige notas baseadas em evidência com calendários comprimidos, onde uma revisão exploratória rápida é a alternativa realista a não fazer revisão nenhuma.
• Doutorandos e investigadores de pós-graduação: estudantes que constroem capítulos de revisão de literatura, cartografam como os constructos foram operacionalizados e preparam exames de síntese.
• Bibliotecários académicos e pessoal de apoio à investigação: profissionais encarregados de avaliar e ensinar ferramentas de investigação com IA, vários dos quais publicaram avaliações institucionais independentes do Elicit.
• Equipas empresariais de I&D e de inteligência competitiva: utilizadores industriais que aplicam a síntese de evidência fora do meio académico, direção de expansão que a própria empresa assinalou.
• Clínicos e investigadores clínicos: utilizadores que precisam de localizar e comparar evidência de ensaios, com o ClinicalTrials.gov pesquisável como corpus distinto do índice de artigos.

Plataformas

• Aplicação web: a interface principal e completa, acessível por navegador em elicit.com sem instalação.
• Extensão de navegador: serve para alargar o acesso ao texto integral aproveitando as assinaturas de revistas que já possui, o que amplia sensivelmente o que o Elicit consegue ler para além do acesso aberto.
• API REST: disponível a partir do plano Pro, com acesso ilimitado no empresarial. A interface documentada modela sessões de agente de investigação e devolve artefactos interativos — tabelas, prosa, apresentações e figuras — sendo as tabelas descarregáveis em CSV ou XLSX e a prosa em Markdown, através de URL pré-assinados de curta duração.
• Integração com gestores de referências: importação e exportação com o Zotero, e ligação ao EndNote e ao Mendeley, para que os artigos encontrados fluam para o fluxo bibliográfico que já utiliza.
• Não são anunciadas aplicações nativas móveis ou de ambiente de trabalho no sítio oficial; o produto é entregue através do navegador (a verificar no sítio oficial, caso existam clientes mais recentes).

Preços e planos

O Elicit oferece um plano gratuito genuinamente utilizável. O Basic não custa nada e disponibiliza pesquisa ilimitada em todo o corpus, resumos de artigos ilimitados, diálogo ilimitado com artigos quando há texto integral, visibilidade das fontes das respostas e importação a partir do Zotero, limitando apenas a utilização do Research Agent e dos relatórios de investigação. Para avaliar se a qualidade da recuperação serve a sua área, isto chega para formar um juízo fundamentado sem gastar nada.

Os planos pagos distinguem-se pelo volume de trabalho de investigação que permitem e não por quais botões são desbloqueados, uma estrutura invulgarmente honesta para um produto de investigação. O Pro custa 49 dólares por mês, ou 588 dólares por ano com uma poupança declarada de 35 %, e acrescenta utilização padrão do agente, dos relatórios e dos fluxos de revisão sistemática, triagem até 5 000 artigos, vinte colunas de tabela, extração a partir de 135 fontes de dados, dez alertas personalizados, extrações à medida de artigos carregados e acesso à API. O Scale custa 169 dólares por mês, ou 2 028 dólares por ano com uma poupança declarada de 39 %, e oferece cinco vezes a dotação de utilização do Pro, mais extração a partir de figuras, edição em direto e colaboração em tempo real, 200 fontes de dados, trinta colunas e um painel de administração com acompanhamento de utilização e gestão de lugares. O Enterprise tem preço à medida e acrescenta triagem de 40 000 artigos, quarenta colunas, alertas e acesso à API ilimitados, SSO e SAML, autenticação de dois fatores, analítica de utilizadores, integrações personalizadas e uma equipa dedicada de sucesso do cliente. As condições exatas e os preços em vigor devem ser confirmados na página oficial de preços.

Alternativas

• Consensus: também um motor de pesquisa com IA sobre literatura revista por pares, mas otimizado para ler rapidamente o equilíbrio da evidência numa pergunta focada, mais do que para construir tabelas de extração; melhor quando se quer um veredicto rápido, mais fraco quando são precisas colunas estruturadas.
• Semantic Scholar: ferramenta gratuita de descoberta académica e grafo de citações do Allen Institute for AI — e, de forma assinalável, um dos corpora de que o próprio Elicit se alimenta. Excelente para encontrar e seguir artigos, mas não faz extração estruturada nem triagem.
• Software clássico de revisão sistemática (Covidence, Rayyan, DistillerSR): criado de propósito para gerir o processo de revisão com rigor metodológico estabelecido e fluxos de equipa consolidados, mas com extração assistida por IA mais limitada; na prática é usado a par de uma camada de extração com IA e não em vez dela.
• Bases bibliográficas tradicionais (PubMed, Embase, Web of Science, Scopus): menos concorrentes do que complemento necessário — fornecem a pesquisa booleana exaustiva e reproduzível que, segundo a evidência independente, a pesquisa semântica com IA ainda não substitui.
• Assistentes de IA generalistas com modo de investigação: convenientes para orientação e resumo, mas sem um corpus académico delimitado nem ancoragem das fontes ao nível da frase, o que os desqualifica onde a exatidão das citações tem de ser verificável.

Limitações & considerações

• A sensibilidade da pesquisa é substancialmente inferior ao que os testes do fornecedor sugerem, e esta é a coisa mais importante a saber sobre a ferramenta. A avaliação publicada pelo próprio Elicit, feita sobre 994 revisões Cochrane em acesso aberto, reporta 96,9 % de sensibilidade na triagem de resumos e 99,5 % de recuperação ao nível do artigo na fase de texto integral. Contudo, Lau e Golder, na Cochrane Evidence Synthesis and Methods em 2025, verificaram que a sensibilidade de pesquisa do Elicit foi em média de 39,5 % em quatro revisões de caso, contra 94,5 % nas pesquisas originais. Em termos simples: usado sozinho, falhou a maioria dos estudos que uma pesquisa tradicional encontrou. O mesmo estudo apurou que a precisão do Elicit foi em média de 41,8 %, muito acima dos 7,55 % das pesquisas originais — ou seja, o que é devolvido vem bastante menos entulhado de resultados irrelevantes. A leitura honesta é esta: instrumento excelente para recuperação exploratória precisa e insuficiente para recuperação exaustiva. Os autores concluíram que o Elicit não é atualmente suficientemente sensível para substituir a pesquisa tradicional, notando ao mesmo tempo que o produto melhora continuamente e merece novas avaliações.
• A exatidão da extração degrada-se em material desconhecido e é mais fraca precisamente onde é preciso discernimento. Um estudo de viabilidade abrangendo ciências do ambiente e da vida concluiu que o Elicit pode complementar, mas não substituir, os extratores humanos, depois de constatar que a proporção de variáveis a atingir o limiar de exatidão caiu de 78 % durante o desenvolvimento das instruções para 69 % quando aplicadas a estudos novos, nunca vistos. Um estudo de conceito de 2025 na Social Science Computer Review comparou o Elicit com revisores humanos em 43 estudos e 602 pontos de dados, medindo 81,4 % de exatidão para o Elicit contra 86,7 % para os humanos — uma diferença sem significância estatística, o que constitui por si só um resultado verdadeiramente sólido. Mas a parte útil é a desagregação: a concordância chegou a 81,4 % no número de participantes, mas caiu para 34,8 % nos resultados principais e para 16,3 % nos constructos de interesse. O mesmo estudo observou que o Elicit por vezes extraía de estudos citados em vez da fonte primária. Os campos factuais são globalmente de confiança com verificações por amostragem; os interpretativos não o são e têm de ser verificados.
• A reprodutibilidade é imperfeita tanto na pesquisa como na extração. Correr instruções idênticas em contas diferentes reproduziu exatamente 90 % dos valores extraídos, mas apenas 46 % das citações de apoio e 30 % das narrativas de raciocínio — ou seja, a resposta é geralmente estável enquanto a sua justificação muitas vezes não é. Em separado, a avaliação da biblioteca da Universidade Deakin nota que as pesquisas conversacionais não são diretamente reproduzíveis e carecem atualmente da transparência exigida para o reporte de uma revisão sistemática. Onde uma secção de métodos tenha de ser replicável, use a pesquisa por palavras-chave e documente-a como tal.
• O teto prático não é a dimensão do corpus, mas o acesso ao texto integral. A análise de texto integral funciona quando um artigo está em acesso aberto, ou quando dispõe da extensão de navegador do Elicit em conjunto com a sua própria assinatura da revista; caso contrário, o Elicit lê apenas o título e o resumo. Em áreas onde a literatura de referência está atrás de barreiras de pagamento, isto limita discretamente a profundidade da extração sem o anunciar.
• A cobertura tem arestas duras, fáceis de não notar. Livros, teses e publicações não académicas são excluídos à partida, e a própria documentação do Elicit avisa que a literatura cinzenta e alguns relatórios de ensaios clínicos têm taxas de recuperação mais baixas em pesquisas automatizadas, com lacunas regionais que incluem publicações em chinês. Os utilizadores das humanidades e das ciências sociais reportam repetidamente uma cobertura mais fina do que em ciência, tecnologia e medicina. A avaliação da Deakin assinala ainda um risco de enviesamento linguístico anglófono e a ausência de funcionalidade formal de apreciação crítica — o Elicit extrai o que um estudo reporta, mas não lhe diz se o estudo era bom.
• A questão das alucinações não está encerrada, apenas contida. Kyle Wiggers, da TechCrunch, ao cobrir a ronda semente em setembro de 2023, questionou se o problema de fundo das alucinações teria sequer sido resolvido, invocando o Galactica da Meta — um modelo de linguagem científico retirado ao fim de três dias por fabricar citações. A citação ao nível da frase é uma mitigação séria porque torna a fabricação visível em vez de a impedir, mas o ónus de conferir continua a recair sobre quem lê. Os profissionais de síntese de evidência advertem repetidamente que a ferramenta não é suficientemente fiável para meta-investigação formal sem verificação manual na fase de triagem.
• Os números do fornecedor devem ser lidos com as ressalvas que ele próprio junta. Há que reconhecê-lo: o Elicit publica as ressalvas ao lado dos números. A extração foi medida apenas em estudos de acesso aberto, a pesquisa semântica foi avaliada sem o fluxo completo que junta palavras-chave e semântica, a amostra da triagem de texto integral era pequena e as perguntas de extração foram reconstruídas a posteriori em vez de retiradas dos protocolos originais. Os casos de cliente citados no sítio — por exemplo, a VDI/VDE a reportar que o Elicit extraiu corretamente 1 502 de 1 511 pontos de dados numa revisão sistemática que informou a política educativa alemã — são resultados transmitidos pelo fornecedor e obtidos em condições favoráveis, não avaliações independentes.
• Os números publicados não batem certo entre si. A página inicial anuncia mais de 125 milhões de artigos, ao passo que a página de preços e o centro de ajuda indicam ambos 138 milhões, e o número de utilizadores surge como dois milhões, cinco milhões e 400 000 por mês consoante o local. O número de 138 milhões é o mais bem documentado, por ser o único acompanhado de uma explicação sobre como são desduplicados os registos sobrepostos das três bases de origem. Os valores de utilizadores medem provavelmente coisas diferentes — registos acumulados face a ativos mensais — mas o sítio não o esclarece.

FAQ

Q1. O Elicit é gratuito?

Sim, existe um plano Basic gratuito que inclui pesquisa ilimitada em todo o corpus, resumos de artigos ilimitados, diálogo ilimitado com artigos e importação a partir do Zotero, limitando a utilização do Research Agent e dos relatórios. Os planos pagos começam nos 49 dólares por mês com o Pro; consulte a página oficial de preços para as condições em vigor.

Q2. Em que difere o Elicit do Consensus ou do Semantic Scholar?

Os três pesquisam literatura académica, mas os seus resultados diferem. O Consensus está otimizado para ler rapidamente o equilíbrio da evidência numa pergunta focada, o Semantic Scholar é uma ferramenta de descoberta e grafo de citações, e a capacidade distintiva do Elicit é extrair dados estruturados dos artigos para tabelas personalizáveis — incluindo a partir de tabelas e figuras — com cada valor ligado a uma citação de apoio.

Q3. Posso apoiar-me apenas no Elicit para a pesquisa de uma revisão sistemática?

Não. Um estudo independente de 2025 na Cochrane Evidence Synthesis and Methods mediu uma sensibilidade média de pesquisa de 39,5 % para o Elicit contra 94,5 % nas pesquisas das revisões originais, concluindo que não é atualmente suficientemente sensível para substituir a pesquisa tradicional. Use-o como complemento das pesquisas convencionais em bases de dados, onde a sua elevada precisão o torna valioso no trabalho preliminar e exploratório.

Q4. Qual a exatidão da extração de dados do Elicit?

Depende muito do que estiver a extrair. Um estudo de 2025 mediu 81,4 % de exatidão global contra 86,7 % de revisores humanos — estatisticamente indistinguíveis — mas a concordância era de 81,4 % no número de participantes e apenas 16,3 % nos constructos de interesse. Os campos factuais são globalmente fiáveis; os interpretativos exigem verificação manual.

Q5. O Elicit inventa citações?

A sua mitigação central é a citação ao nível da frase: cada afirmação gerada pela IA fica ancorada à frase ou figura exata da fonte, pelo que uma afirmação sem suporte se torna visível em vez de ficar escondida. Isso reduz substancialmente o risco face aos chatbots generalistas, mas não dispensa a leitura da citação de apoio; os investigadores independentes continuam a aconselhar verificação manual para a síntese formal de evidência.

Q6. O Elicit consegue ler artigos pagos?

Parcialmente. Indexa artigos em acesso aberto e por assinatura, mas a análise de texto integral requer ou um artigo em acesso aberto, ou a extensão de navegador do Elicit combinada com a sua própria assinatura. Sem acesso ao texto integral, o Elicit trabalha apenas a partir do título e do resumo.

Q7. Que fontes é que o Elicit pesquisa?

Cerca de 138 milhões de artigos agregados a partir do Semantic Scholar, OpenAlex e PubMed após desduplicação e remoção de registos incompletos, mais de 545 000 ensaios no ClinicalTrials.gov como corpus separado. Livros, teses e publicações não académicas não são incluídos.

Q8. O Elicit tem API?

Sim, o acesso à API está incluído a partir do plano Pro e é ilimitado no empresarial. A interface documentada abrange sessões de agente de investigação e devolve artefactos, incluindo tabelas descarregáveis em CSV ou XLSX e prosa em Markdown.

Q9. É possível colaborar em equipa no Elicit?

A edição em direto e a colaboração em tempo real estão disponíveis a partir do plano Scale, que acrescenta também um painel de administração com acompanhamento de utilização e gestão de lugares. O Enterprise acrescenta SSO e SAML, autenticação de dois fatores e analítica de utilizadores.

Q10. O Elicit serve para humanidades e ciências sociais?

É utilizável, mas mais fraco aí. O corpus cobre em princípio todas as disciplinas, mas os utilizadores reportam de forma consistente uma cobertura mais fina nas humanidades e ciências sociais do que em ciência, tecnologia e medicina, e uma avaliação bibliotecária independente aponta um risco de enviesamento linguístico anglófono.