Escribe. Revisa. Responde. Navegue por la revisión por pares con confianza.
Fukurō AI Peer Review utiliza agentes de IA especializados para identificar debilidades en los manuscritos, evaluar las respuestas a los revisores y comparar las versiones originales y revisadas.
“…an a-priori power analysis indicated n = 42 would suffice for the primary contrast…”
The reported sample size (n = 38) falls short of the preregistered power analysis target.
The headline interaction may be underpowered, which weakens the paper's central claim.
Suggested action: Report an updated power analysis or justify the deviation in the Methods section.
Weak example: Our results demonstrate that the intervention causes a lasting improvement.
Stronger example: Our results are consistent with a short-term improvement; the design cannot establish durability.
“Table 3 reports accuracies for all conditions across the five folds.”
Table 3 lacks confidence intervals, so readers cannot judge the stability of the reported effects.
Suggested action: Add 95% CIs over folds for every condition in Table 3.
The limitations paragraph conflates generalization across scanners with generalization across tasks.
Post-Check Analysis
3 reviewers
February 14, 2026
1. Detailed Analysis
Reviewer 1
✓Fully addressed — Comment 1.1, multiple-comparison correction: Holm-Bonferroni is now applied in Section 3.2.
⚠Partially addressed — Comment 1.2, sample-size justification added, but the post-hoc power analysis is still missing.
✗Not addressed — Comment 2.1, no discussion of the scanner site confound raised by Reviewer 2.
2. Adequacy Assessment
Seven of nine reviewer comments are fully resolved. Prioritize the power analysis and the site confound before resubmission; both are addressable within the current dataset.
Attention-based transfer learning in fMRI decoding
CompletedAPA 7Life sciences18 pagesRecent advances in neuroimaging have enabled increasingly fine-grained decoding of cognitive states.The data suggests that treatment effects was consistent across cohortsThe data suggest that treatment effects were consistent across cohorts, motivating a closer look at cross-site transfer.
We trained the decoder on Site A and evaluated on Site B without fine-tuning. Performance degradation being observed primarily in deeper cortical regions, consistent with prior reports of scanner-specific noise profiles.
Your text
The data suggests that treatment effects was consistent across cohorts.
Suggested
The data suggest that treatment effects were consistent across cohorts.
"Data" is plural in scientific writing, and "effects" requires a plural verb.
APA 7 §4.12
Deje de perder tiempo en Revisiones interminables
Enviar. Esperar. Revisar. Reenviar. La publicación académica es esencial, pero el proceso puede ser lento, selectivo y difícil de navegar. Identificar las debilidades evitables antes del envío puede ayudar a los investigadores a afrontar la revisión por pares con un manuscrito más sólido.
Antes de enviar
¿Qué es un revisor por pares con IA y debería usarlo?
Un revisor por pares con IA lee un manuscrito académico completo y devuelve comentarios estructurados, al estilo de un revisor, antes de que usted lo envíe. Úselo cuando una primera lectura escéptica todavía pueda cambiar el borrador. Supervisores, coautores y revisores de la revista siguen en el proceso.
Qué hace en la prácticaEvalúa la contribución, los métodos, los resultados, el argumento, la estructura, las citas, las limitaciones y las conclusiones según los criterios que suelen aplicar los revisores. Cada hallazgo se localiza, se explica y se clasifica por severidad. Usted decide qué aplicar. La herramienta no escribe el artículo ni sustituye a un revisor humano. No puede garantizar la aceptación.
Úselo cuando
- Su artículo tiene un borrador completo que puede revisarse en busca de problemas con los métodos, la estructura o afirmaciones sin respaldo, y usted tiene tiempo para revisarlo.
- Quiere una revisión inicial antes de enviar el artículo a su supervisor o de someterlo a revisión por pares.
- Ya tiene comentarios de revisores y necesita comprobar si su respuesta y el artículo revisado abordan esos comentarios.
- Está aprendiendo qué buscan los revisores y quiere comentarios específicos que pueda evaluar, no una reescritura del artículo.
Espere si
- Necesita decidir si su contribución es novedosa en su área de investigación. Juzgar la originalidad requiere expertos que conozcan la literatura de esa área.
- No tiene permiso para enviar el artículo a un análisis con IA, o no ha comprobado las normas de la revista sobre el uso y la revelación de IA.
Agente de IA interactivo
Analice y refine sus revisiones en un chat en tiempo real
No recorra un informe largo en solitario. Abra el chat sobre su revisión por pares para hacer preguntas de seguimiento, priorizar qué corregir y planear cambios concretos en el manuscrito antes de enviarlo.
- Preguntas con contextoEl agente conoce el texto exacto de su manuscrito y los hallazgos de la revisión, así que las preguntas de seguimiento permanecen ancladas en su artículo.
- Priorice lo importantePregunte qué problemas tienen más probabilidad de bloquear la aceptación y obtenga un orden claro de revisiones.
- Guía de revisiónConvierta hallazgos ordenados por severidad en ediciones concretas para Métodos, Resultados y Limitaciones antes del siguiente borrador.
¿Cuál es el problema más fuerte de Métodos en esta revisión y cómo debería corregir el manuscrito?
El hallazgo de Métodos con mayor severidad en su revisión es:
“n = 42 pacientes de un único centro terciario”
El tamaño de muestra no tiene potencia suficiente para el efecto reclamado, y el diseño unicéntrico limita la validez externa.
Es probable que soliciten una revisión mayor si no se refuerzan la validación y las limitaciones.
Revisión sugerida
Añada una justificación de potencia en la Sección 4.2, destaque más los resultados de la validación cruzada de 10 pliegues y amplíe Limitaciones (página 12) para declarar explícitamente la restricción unicéntrica.
Para quién
Hecho para quienes escriben los artículos
Para profesores
Dale a cada estudiante una primera lectura consistente de estructura, metodología y citas, para que tu tiempo se vaya a la ciencia.
Saber más →
Para investigadores
Detecta huecos de metodología, problemas de citas y debilidades estructurales antes de enviar, sin esperar semanas a un colega.
Saber más →
Para estudiantes
Consigue una revisión rigurosa de tu capítulo o manuscrito antes de que tu tutor responda, y sabrás exactamente qué corregir.
Saber más →Preguntas Frecuentes
Contáctanos →¿Qué hace Fukurō AI Peer Review?
Fukurō AI Peer Review analiza manuscritos académicos completos y proporciona comentarios estructurados con estilo de revisor antes del envío. Puede ayudarle a identificar debilidades en áreas como la contribución de la investigación, la metodología, el diseño experimental, los resultados, la argumentación, la estructura, las citas, las limitaciones y las conclusiones. Fukurō AI Peer Review también admite el análisis de respuestas a revisores y la comparación entre las versiones original y revisada del manuscrito.
¿Para quién es Fukurō AI Peer Review?
Fukurō AI Peer Review está diseñado para investigadores, estudiantes de posgrado, profesores, grupos de investigación y autores académicos que desean evaluar un manuscrito antes de enviarlo o mejorarlo durante la revisión. Puede apoyar tanto a investigadores experimentados como a autores que aún están aprendiendo cómo se evalúan los artículos académicos.
¿Fukurō AI Peer Review escribe mi artículo?
No. Fukurō AI Peer Review no escribe ni reescribe su manuscrito. Analiza el contenido que usted proporciona, identifica posibles problemas y explica qué puede necesitar reconsiderar o mejorar. Usted sigue siendo responsable de decidir si aplica cada hallazgo y de realizar todos los cambios en el manuscrito. Sus herramientas de réplica pueden ayudarle a analizar los comentarios de los revisores, organizar su respuesta e identificar inquietudes que no se hayan abordado por completo.
¿Fukurō AI Peer Review reemplaza a un supervisor o revisor humano?
No. Fukurō AI Peer Review está diseñado para apoyar, no reemplazar, a supervisores, editores, coautores o revisores por pares humanos. Sus hallazgos pueden ser incompletos o inadecuados para una disciplina o estudio en particular. Debe evaluar cada recomendación y consultar a un experto calificado cuando sea necesario.
¿Puede Fukurō AI Peer Review garantizar que mi artículo sea aceptado?
No. Las decisiones de aceptación dependen de muchos factores, incluidos la calidad científica, la novedad, el alcance de la revista, el juicio de los revisores, las prioridades editoriales y la competencia entre los envíos. Fukurō AI Peer Review le ayuda a identificar posibles debilidades antes del envío, pero no puede garantizar la aceptación, publicación o un resultado de revisión en particular.
¿Cómo analiza Fukurō AI Peer Review mi manuscrito?
Fukurō AI Peer Review examina el manuscrito mediante procesos de revisión especializados que cubren todas las dimensiones de calidad académica. Evalúa diferentes partes del artículo, consolida los hallazgos relacionados, identifica las inquietudes de mayor prioridad y presenta los resultados en un informe estructurado.
¿Cuánto tiempo toma una revisión?
La mayoría de las revisiones se completan en unos pocos minutos, aunque el tiempo de procesamiento puede variar según la longitud del manuscrito, la complejidad del archivo, la demanda del sistema y el tipo de análisis seleccionado.
¿Qué cubre la revisión de lenguaje en comparación con la revisión por pares?
La revisión por pares evalúa argumento, metodología, estructura y contribución según los criterios que los revisores aplican antes de la aceptación. La revisión de lenguaje trabaja línea por línea en la prosa: gramática y mecánica, claridad y concisión, consistencia terminológica entre secciones y convenciones de lenguaje del campo. Use la revisión por pares para preparar el envío. Use la revisión de lenguaje cuando quiera pulir la escritura sin cambiar lo que el artículo argumenta.
¿Puedo hacer preguntas sobre los comentarios?
Sí. Puede examinar los hallazgos individuales y utilizar las funciones de revisión interactiva para comprender mejor el problema, su ubicación en el manuscrito y por qué puede importar. Aún debe verificar la explicación y usar su propio juicio académico antes de cambiar el artículo.
¿Puede Fukurō AI Peer Review ayudar después de que reciba los comentarios de los revisores?
Sí. Fukurō AI Peer Review puede analizar los comentarios de los revisores y sus respuestas propuestas para ayudar a identificar: • Solicitudes que no han sido completamente respondidas • Inquietudes implícitas dentro del comentario de un revisor • Afirmaciones que requieren pruebas más sólidas • Cambios prometidos que pueden necesitar aparecer en el manuscrito • Posibles problemas con la claridad o el tono de la respuesta Usted sigue siendo responsable de preparar y verificar la réplica final.
¿Can Fukurō AI Peer Review comparar mis manuscritos original y revisado?
Sí. Fukurō AI Peer Review puede comparar versiones de manuscritos para ayudar a identificar qué cambió y si parecen haberse implementado revisiones importantes. Esto puede ser útil al preparar un resumen de revisión o verificar si los cambios prometidos en una respuesta a los revisores se reflejan en el manuscrito revisado.
¿Qué tipos de archivos puedo cargar?
Fukurō AI Peer Review admite los formatos de archivo de manuscrito que se muestran en la interfaz de carga. Para obtener los mejores resultados, use un archivo claramente formateado con texto seleccionable en lugar de páginas escaneadas.
¿El uso de Fukurō AI Peer Review constituye plagio?
El uso de comentarios analíticos no constituye, por sí mismo, plagio. Usted sigue siendo responsable de la originalidad, precisión, atribución y autoría de su trabajo. También debe seguir las políticas de uso de IA y divulgación de su institución, revista, conferencia o editorial.
¿Se utiliza mi manuscrito para entrenar modelos de IA?
Fukurō AI Peer Review no utiliza su manuscrito, el texto extraído, los comentarios de revisión ni las conversaciones para entrenar sus propios modelos. Su contenido puede ser procesado por los terceros proveedores de IA requeridos para realizar el análisis. Información adicional sobre estos proveedores y sus términos de procesamiento de datos está disponible en la Política de Privacidad.
¿Puedo cargar el manuscrito de otra persona?
Debe cargar un manuscrito solo cuando tenga permiso y autoridad para procesarlo. No cargue artículos confidenciales recibidos como revisor de revistas o conferencias, ni manuscritos pertenecientes a estudiantes, colegas o colaboradores sin su autorización.
¿Qué sucede si Fukurō AI Peer Review identifica un problema con el que no estoy de acuerdo?
No necesita aceptar cada hallazgo. Fukurō AI Peer Review proporciona posibles inquietudes para que usted las evalúe. Puede determinar que un hallazgo es irrelevante, específico de la disciplina, ya abordado o basado en una interpretación incorrecta. El juicio académico final siempre permanece con usted.
¿Se elimina la información de identificación de mi manuscrito?
Fukurō AI Peer Review intenta eliminar automáticamente los nombres de los autores y las direcciones de correo electrónico detectadas en la sección de información del autor cerca del principio del manuscrito. Esta es una anonimización limitada y no garantiza que se elimine toda la información de identificación. Aún se pueden procesar nombres, afiliaciones, agradecimientos, metadatos y detalles de identificación en otras partes del documento. Para un envío de doble ciego, debe anonimizar manualmente el manuscrito completo y sus metadatos de archivo antes de cargarlo.
¿Se almacenará mi manuscrito?
Los archivos cargados y el texto del manuscrito extraído se retienen temporalmente para proporcionar el análisis y se eliminan automáticamente de los sistemas activos de Fukurō AI Peer Review dentro de los tres días posteriores a la creación de la revisión. Los comentarios estructurados de la revisión siguen estando disponibles en su cuenta hasta que elimine la revisión, el proyecto o la cuenta. Para obtener información completa sobre el procesamiento, los proveedores de IA, la retención y la seguridad, consulte la página de Privacidad y Seguridad.
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