Was ResearchRabbit ist
ResearchRabbit ist ein Tool zum Entdecken und Organisieren wissenschaftlicher Literatur. Forschende fügen Seed-Papers hinzu, erkunden verwandte Publikationen und Autorinnen oder Autoren, speichern Ergebnisse in Sammlungen und arbeiten durch das Teilen dieser Sammlungen zusammen. RR+ ergänzt Steuerungen für größere Projekte und Signale zur Forschungsintegrität.
Am treffendsten ist es als Entdeckungskarte zu verstehen, nicht als automatischer Literaturreview. Das Produkt hilft bei der Frage: „Was ist mit diesem Paper verbunden?“ Es belegt nicht von selbst, dass jede verbundene Arbeit relevant, methodisch belastbar, aktuell oder für einen formalen Review geeignet ist.
Mit bewusst gewählten Seed-Papers beginnen
Die Qualität der Seeds prägt das Umfeld. Wählen Sie Papers, die unterschiedliche Terminologien, Zeiträume, Methoden, Disziplinen, Regionen, Sprachen und Positionen zur Fragestellung abbilden. Wer nur mit einem bekannten Review oder einer Forschungsgruppe beginnt, kann deren Zitations- und Publikationsverzerrung reproduzieren.
Dokumentieren Sie, warum jeder Seed gewählt wurde. Vergleichen Sie die Ergebnisse von ResearchRabbit mit einer herkömmlichen Suche nach Stichwörtern und Schlagwörtern. Suchen Sie nach aktuellen Arbeiten, die noch keine Zitationen gesammelt haben, nach negativen Ergebnissen, nicht englischsprachigen Papers, Preprints, Korrekturen und Retraktionen.
Der Free-Tarif erlaubt derzeit bis zu 50 Seed-Artikel, RR+ erhöht das Limit für größere Reviews auf 300. Mehr Seeds können die Breite verbessern, aber auch einen unüberschaubaren Graphen erzeugen. Nutzen Sie getrennte Sammlungen für eingeschlossene Papers, Hintergrundliteratur, Methoden, ungeklärte Kandidaten und ausgeschlossene Datensätze.
Sammlungen, Zusammenarbeit und Projekte
ResearchRabbit stellt im Free-Tarif eine unbegrenzte Bibliothek und unbegrenzte Sammlungen sowie das Teilen von Sammlungen bereit. Das kann ein Forschungsteam unterstützen, das einen gemeinsamen Arbeitsbereich zur Entdeckung nutzen möchte, ohne sofort Lizenzen kaufen zu müssen. Legen Sie Benennungen, Tags, Notizen, Duplikate, Einschlussstatus sowie Verantwortlichkeiten für das Hinzufügen und Entfernen von Material fest.
RR+ ergänzt mehrere Projekte und erweiterte Suchsteuerungen. Projekte können unabhängige Fragestellungen trennen und eine Vermischung von Seed-Sets verringern. Bevor Sie sich auf Zusammenarbeit verlassen, testen Sie Einladungen, das Entfernen von Zugriffsrechten, Eigentümerschaft an Sammlungen, Exporte, Kontolöschung sowie den Fall, dass die verantwortliche Person das Team verlässt oder in einen niedrigeren Tarif wechselt.
Notizen und Entscheidungen zu Sammlungen sind Teil der Forschungsdokumentation. Exportieren oder sichern Sie sie in einem Format, das das Team aufbewahren kann. Ein Literaturprozess sollte nicht unreproduzierbar werden, weil sich Abonnement, Konto oder Oberfläche ändern.
Signale und Forschungsintegrität
Die aktuellen Preise für RR+ nennen Signals-Warnungen, die zum Schutz der Forschungsintegrität beitragen sollen. Behandeln Sie eine Warnung als Anlass zur Untersuchung, nicht als abschließendes Urteil. Öffnen Sie die zugrunde liegende Mitteilung, Korrektur, Retraktion oder Bedenkenanzeige und bestimmen Sie, welche Version und welche Aussage betroffen sind.
Das Ausbleiben einer Warnung belegt keine Zuverlässigkeit. Metadaten-Feeds können verzögert oder unvollständig sein, und Qualitätsprobleme führen möglicherweise nie zu einer formellen Mitteilung. Prüfen Sie weiterhin Verlagsseiten, Crossref oder andere zugelassene Quellen, Daten, Versionen und fachbezogene Bewertungskriterien.
Abdeckung und Grenzen systematischer Reviews
ResearchRabbit beschreibt derzeit eine Suche in mehr als 310 Millionen Artikeln. Die Größe eines Index verrät nicht, wie vollständig er ein bestimmtes Fachgebiet, eine Konferenz, eine Sprache, ein Hochschulschriften-Repositorium, ein Register klinischer Studien oder einen Zeitraum abdeckt. Testen Sie einen Benchmark-Satz.
Ein formaler systematischer Review benötigt üblicherweise reproduzierbare Datenbankabfragen, vollständige Datumsangaben, Deduplizierung, Screening durch zwei Personen, Ausschlussgründe, Extraktion, Bias-Bewertung und einen dokumentierten Ablauf. ResearchRabbit kann diesen Prozess durch die Entdeckung über Zitationen ergänzen; es sollte die erforderlichen Datenbanken oder das Protokoll nicht stillschweigend ersetzen.
Speichern Sie Seed-Sets, Suchdaten, Sammlungen, Entscheidungen zu Kandidaten, Exporte und die andernorts verwendeten separaten Abfragen. Wenn ein Ergebnis einer Zitationskarte die eingeschlossene Evidenz verändert, dokumentieren Sie diesen Entdeckungsweg.
Aktuelle Preise
Die Preisseite von ResearchRabbit führt Free derzeit mit 0 US-Dollar dauerhaft auf, einschließlich unbegrenzter Suchen, Bibliothek, Sammlungen, Freigabe und bis zu 50 Seed-Artikeln.
ResearchRabbit+ wird standardmäßig mit 10 US-Dollar pro Monat bei jährlicher Abrechnung oder 12,50 US-Dollar monatlich aufgeführt. Es unterstützt bis zu 300 Seed-Papers, erweiterte Suchsteuerungen, mehrere Projekte, Signals-Warnungen und schnelleren Support. Kaufkraftparitätsrabatte können den effektiven Preis in mehr als 100 Ländern verändern. Die Preise für Institutionen werden individuell vereinbart.
Bestätigen Sie, ob der angezeigte Betrag eine monatliche Zahlung oder ein effektiver monatlicher Preis bei jährlicher Bindung ist. Bewahren Sie Checkout-, Steuer-, Rabatt-, Verlängerungs-, Erstattungs- und Kündigungsbedingungen auf. Berücksichtigen Sie neben dem Abonnement auch die menschliche Arbeit für Screening und Lektüre.
Datenschutz und Datenverantwortung
Die offizielle Zusammenfassung von ResearchRabbit zur Datenverantwortung vom November 2025 besagt, dass die Arbeit den Nutzenden gehört, Artikel und Notizen nicht verkauft oder Dritten offengelegt werden und diese Materialien nicht zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. Sie erklärt, dass Daten zur Bereitstellung des Dienstes, zur Kommunikation und für Analysen genutzt werden.
Die formelle Datenschutzerklärung und die DPA regeln die Details. Die DPA benennt Litmap Limited, sofern zutreffend, als Auftragsverarbeiter und den Kunden als Verantwortlichen. Prüfen Sie Unterauftragsverarbeiter, internationale Übermittlungen, Analysen, Cookies, Aufbewahrung, Löschung, Supportzugriff, Zusammenarbeit und institutionelle Bedingungen.
Eine Artikelzitation kann öffentlich sein, während ein Sammlungsname, eine Notiz, ein Suchweg oder eine unveröffentlichte Hypothese sensibel ist. Verwenden Sie während der Bewertung öffentliche Projekte und beschränken Sie den Zugriff auf geteilte Sammlungen.
Für wen eignet sich ResearchRabbit?
ResearchRabbit gehört auf die engere Auswahl für Forschende, die in Sammlungen und Zitationsumfeldern denken und einen großzügigen kostenlosen Ablauf zur Literaturentdeckung möchten. Besonders gut funktioniert es als Ergänzung zu reproduzierbaren Datenbanksuchen.
Wählen Sie Elicit für strukturierte Extraktion, Berichte und Abläufe für systematische Reviews. Wählen Sie Consensus für fragengeleitete Papersynthese. Wählen Sie Scite für Zitationskontext auf Satzebene und Reference Check. Die Kategorie KI-Recherche und Datenanalyse bietet eine gemeinsame Checkliste zu Recall, Herkunft, Datenschutz und Review.
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