Home / Onderzoek & wetenschap / ResearchRabbit
Litmap Limited (Wellington, Nieuw-Zeeland)ResearchRabbit
Visuele literatuurverkenner: vanuit een of meer startartikelen bouwt hij een netwerk van verwante papers, auteurs en citaties op en leert van wat je toevoegt. Gratis te gebruiken en veel genoemd in universiteitsbibliotheken.

8 vaktools hebben in onderzoek & wetenschap een sterker AVG-profiel.
- Geen gepubliceerde waarborgen gevonden
Wat het doet
Zoeken in meer dan 310 miljoen artikelen
LibKey-koppeling voor instellingenVergelijkbaar in onderzoek & wetenschap
ASReview LABgratis (open source)
SciSpacegratis plan
Keeniousgratis plan (3 gesprekken per dag)
Consensusgratis plan (10 Pro-berichten p/m)
CovidenceSingle $339 per jaar (1 review)
Causalyop aanvraag (enterprise, via demo)verwerking loopt volgens het eigen privacybeleid via Databricks en OpenAI; de servers staan in de VS, met standaardcontractbepalingen voor doorgifte vanuit de EU. Er staat geen expliciete belofte dat invoer niet voor training wordt gebruikt — houd ongepubliceerd werk erbuiten. Veel tools bouwen op een groot model van bijvoorbeeld OpenAI of Anthropic. Vraag bij twijfel om de verwerkersovereenkomst: daarin staat waar je gegevens heen gaan.
Vragen over ResearchRabbit
- Welk AI-model gebruikt ResearchRabbit?
- De maker van ResearchRabbit maakt niet openbaar welk AI-model eronder zit. verwerking loopt volgens het eigen privacybeleid via Databricks en OpenAI; de servers staan in de VS, met standaardcontractbepalingen voor doorgifte vanuit de EU. Er staat geen expliciete belofte dat invoer niet voor training wordt gebruikt — houd ongepubliceerd werk erbuiten.
- Wat kost ResearchRabbit?
- gratis (Free Forever); ResearchRabbit+ $10 p/m bij jaarbetaling of $12,50 p/m; instellingslicentie op aanvraag. Controleer de actuele prijs op de website van de aanbieder; tarieven wijzigen vaak.
- Voor wie is ResearchRabbit?
- ResearchRabbit 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.