Rayyan

Rayyan は、学術研究者の体系的レビューと文献スクリーニングのプロセスを合理化するために設計された、Web ベースの研究コラボレーション プラットフォームです。研究者によって研究者向けに特別に開発されたこのアプリケーションは、引用の管理、参考文献の整理、研究ワークフロー全体で研究の包含と除外に関する体系的な決定を行うための包括的なソリューションを提供します。

このプラットフォームは、個人で作業する場合でも、共同作業チームの一員として作業する場合でも、論文や参考文献を効率的にスクリーニングするための直感的なインターフェイスを提供します。 Rayyan のコア機能により、ユーザーはサポートされているさまざまなファイル形式で複数の外部データベースから参考文献をアップロードし、各引用の関連性と適合性を体系的に評価できます。このアプリケーションは、重複した記事を自動的に検出して検索結果から削除し、重複排除プロセスを合理化し、初期データ管理段階での手動作業を軽減します。

Rayyan の重要な機能は、AI を活用した 5 つ星の関連性ランキング システムです。このシステムは査読者の決定パターンから学習し、その学習を適用して追加の記事が掲載基準を満たす確率を予測します。このインテリジェントな自動化は、レビュー中にすでに行われた決定に基づいて関連性が最も高い記事を特定することにより、スクリーニング プロセスを加速するのに役立ちます。査読者は、論文にラベルとタグを割り当て、詳細なメモを追加し、包含または除外の決定理由を文書化することで、体系的レビューの方法論的な厳密性を強化する透明で追跡可能な選択プロセスの記録を作成できます。

Rayyan は、役割ベースのアクセス制御を通じて共同研究をサポートし、チーム メンバーを、対応するレベルの権限と責任を持つレビュー担当者、共同作業者、または閲覧者として割り当てることができます。この構造により、レビュー データの整合性が保護されると同時に、複数の関係者がスクリーニングと評価のプロセスに貢献できるようになります。このプラットフォームは、レビューの進行状況を詳細に追跡し、レビューおよび除外されたレコードの数と各決定の理由を示します。

このアプリケーションは、Web プラットフォームとモバイル アプリケーションの両方として動作し、研究者がインターネット接続なしで作業を継続できるオフライン機能を備えています。この柔軟性により、さまざまな設定や状況で作業する研究者が利用できるようになります。 Rayyan の無料版では、ユーザーは最大 3 つのアクティブなレビューを同時に管理でき、容量を追加するためにアップグレードするオプションもあり、さまざまなプロジェクトのニーズや予算の制約を持つ研究者が利用できるようになります。

Rayyan は、標準化されたスクリーニングプロセス、意思決定基準の明確な文書化、協力的なチームの調整を必要とする体系的レビュー、スコーピングレビュー、およびその他の文献レビュープロジェクトの実施に特に適しています。自動化機能、共同ツール、透過的な追跡メカニズムを組み合わせることで、証拠の統合と文献レビューの方法論における重要な課題に対処します。

この説明はAI（人工知能）によって生成されました。AIは間違いを犯すことがあります。重要な情報を確認してください。

ウェブサイト： rayyan.ai

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