Rayyan

Rayyan 是一个基于网络的研究协作平台，旨在简化学术研究人员的系统综述和文献筛选流程。该应用程序由研究人员专门为研究人员开发，提供了一个全面的解决方案，用于管理引文、组织参考文献以及在整个研究工作流程中对研究纳入和排除做出系统决策。

该平台提供了一个直观的界面，可以有效地筛选文章和参考文献，无论是单独工作还是作为协作团队的一部分。 Rayyan 的核心功能使用户能够以各种受支持的文件格式从多个外部数据库上传参考文献，然后系统地评估每个引文的相关性和适用性。该应用程序会自动检测并删除搜索结果中的重复文章，从而简化重复数据删除过程并减少初始数据管理阶段的手动工作。

Rayyan 的一个关键功能是其人工智能驱动的五星级相关性排名系统，该系统从审稿人决策模式中学习，并应用该学习来预测其他文章满足纳入标准的概率。这种智能自动化可以根据审查过程中已做出的决策来识别最有可能相关的文章，从而有助于加快筛选过程。审稿人可以为文章分配标签和标记，添加详细注释，并记录纳入或排除决定的原因，创建透明且可追踪的选择过程记录，从而增强系统审评方法的严谨性。

Rayyan 通过基于角色的访问控制支持协作研究，允许将团队成员分配为审阅者、协作者或查看者，并具有相应级别的权限和职责。这种结构可以保护审查数据的完整性，同时使多个利益相关者能够为筛选和评估过程做出贡献。该平台提供审核进度的详细跟踪，显示审核和排除的记录数量以及每个决定的原因。

该应用程序既作为网络平台又作为移动应用程序运行，具有离线功能，允许研究人员在没有互联网连接的情况下继续工作。这种灵活性使得在各种环境和环境下工作的研究人员都可以使用它。 Rayyan 的免费版本允许用户同时管理最多三个活跃的评论，并可以选择升级以获得额外的容量，从而使具有不同项目需求和预算限制的研究人员可以使用它。

Rayyan 特别适合进行系统评价、范围界定评价和其他需要标准化筛选流程、清晰的决策标准记录和协作团队协调的文献综述项目。其自动化功能、协作工具和透明跟踪机制的结合解决了证据合成和文献综述方法方面的关键挑战。

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网站： rayyan.ai

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