Fundierte Antworten auf wissenschaftliche Fragen zu finden, erfordert meist die mühsame Sichtung widersprüchlicher Studien. Im August 2026 erweiterte Consensus seine wissenschaftliche Suchmaschine um das Consensus-Meter über 200 Millionen begutachteten Fachartikeln (Peer-Reviewed).
Durch die Kombination aus Vektorsuche und akademischen Sprachmodellen quantifiziert Consensus den wissenschaftlichen Konsens in klaren Prozentwerten.
Consensus-Meter: Quantifizierung wissenschaftlicher Übereinstimmung
Auf Fragen in natürlicher Sprache analysiert das System relevante Studien und ermittelt den Konsens:
- Prozentuale Aufschlüsselung: Zeigt präzise an, ob Studien mit „Ja“, „Nein“ oder „Gemischt/Möglich“ antworten.
- Methodische Filter: Filterung nach randomisierten kontrollierten Studien (RCT), Meta-Analysen und Journal-Rankings (SJR-Quartile).
- Extraktive Kernaussagen: Zeigt pro Studie den zentralen empirischen Ergebnissatz direkt aus dem Originaltext.
Studien-Qualitätsabzeichen und Metadaten
- Stichprobengröße und Design: Kennzeichnet Humanstudien, Stichprobenumfänge ((N=500)) und Doppelblind-Verfahren.
- Zitationsmetriken: Zeigt die wissenschaftliche Bedeutung und Zitationsrate der Publikation.
| Kriterium | Traditionelle Datenbanken (z. B. PubMed) | Wissenschaftliche Suche Consensus |
|---|---|---|
| Suchlogik | Komplexe Boolesche Operatoren | Fragen in natürlicher Sprache |
| Ergebnisdarstellung | Unstrukturierte Abstract-Listen | Quantifizierter Konsens & Kernaussagen |
| Methodikprüfung | Manuelle Durchsicht von Methodenteilen | Automatische Abzeichen für Studiendesigns |
Fazit: Das Consensus-Meter macht aus Fachliteratur-Recherchen ein transparentes, evidenzbasiertes Analysewerkzeug.
Weitere Informationen finden Sie auf Consensus.