Home / Onderzoek & wetenschap / Consensus

Consensus NLP, Inc. (San Francisco, Verenigde Staten)

Consensus

Zoekmachine die eerst peer-reviewed artikelen ophaalt en daarna AI inzet voor een gesynthetiseerd antwoord met citaties. De Consensus Meter laat zien hoe het bewijs zich verhoudt bij een ja/nee-onderzoeksvraag.

3van de 12 vaktools voor onderzoek & wetenschap hebben een sterker AVG-profiel

3 vaktools hebben in onderzoek & wetenschap een sterker AVG-profiel.

AVG: Beperkt
  • Aanbieder gevestigd buiten de EU
  • Publiceert certificering/AVG-waarborgen
Prijsgratis plan (10 Pro-berichten p/m)Pro $12 p/m ($144 p/jr); Deep $45 p/m ($540 p/jr); Team en Enterprise op aanvraag
Gratis proefJa
GevestigdSan Francisco, Verenigde StatenBuiten EU

Wat het doet

Zoeken in meer dan 220 miljoen peer-reviewed artikelen
Consensus Meter: verdeling van bewijs voor en tegen
Deep Search met zoekstrategie en citatienetwerk
Medical mode met klinische richtlijnen en toptijdschriften
Filters voor periode, populatie en studiedesign in gewone taal
Vergelijkingstabellen bouwen en onderzoeks-gaps vinden
API- en MCP-toegang met inbegrepen quota
Sitewide licenties voor universiteitsbibliotheken

Vragen over Consensus

Welk AI-model gebruikt Consensus?
Consensus draait (mede) op ChatGPT, Claude, Gemini. verwerking loopt via OpenAI, Anthropic, Google en Baseten (door Consensus zelf genoemd in het privacybeleid); Consensus stelt gebruikersdata niet voor training te gebruiken en inhoud gepseudonimiseerd door te geven. Let op: alle servers staan in de VS en de AVG wordt in het privacybeleid niet genoemd.
Wat kost Consensus?
gratis plan (10 Pro-berichten p/m); Pro $12 p/m ($144 p/jr); Deep $45 p/m ($540 p/jr); Team en Enterprise op aanvraag. Controleer de actuele prijs op de website van de aanbieder; tarieven wijzigen vaak.
Voor wie is Consensus?
Consensus is gericht op onderzoek & wetenschap. Het sluit aan op werk als literatuur zoeken en verkennen met semantisch zoeken en citatienetwerken, titels, abstracts en full-text screenen voor systematische reviews, data en studiekenmerken uit papers extraheren en samenvatten.
Waar moet ik op letten bij AI in onderzoek & wetenschap?
Gebruik AI nooit als bron: elke verwijzing moet je in het originele artikel kunnen terugvinden, want verzonnen of verkeerd toegeschreven citaties zijn de meest voorkomende fout. Ongepubliceerde data, onderzoeksvoorstellen en peer-reviewmanuscripten zijn vertrouwelijk of bedrijfsgevoelig — zet ze niet in een consumentenaccount zonder verwerkersovereenkomst, en controleer of de aanbieder je invoer bewaart of voor training gebruikt (bij peer review verbieden uitgevers dat meestal expliciet). Werk je met persoonsgegevens van proefpersonen, dan gelden de AVG en je eigen ethische toetsing: dan is lokaal draaien of een EU-gehoste tool met dataminimalisatie de veilige route. Leg tot slot je zoekstrategie en je AI-gebruik vast: tijdschriften en subsidieverstrekkers vragen daar steeds vaker om, en een review moet reproduceerbaar blijven.