VerdictPal
Beitreten
VerdictPal · Redaktions-Desk · Stand 16. Okt. 2026VerdictPal
Vergleich · Direktvergleich

ASReview LAB vs Elicit: Preise, Datenschutz & Funktionen

Zwei Dossiers nebeneinander: Fit, Kosten, Privacy und die Fehlermodi, die die Wahl wirklich ändern.
ToolsModelle

Vergleich · Tool A / Tool B·Direkt-Vergleich

ASReview LABvsElicit

Diese Tools gehören zu verschiedenen Sets (Systematische Reviews vs Recherche-Assistent). Welche du wählst, hängt deshalb vor allem von deiner Aufgabe ab. ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Elicit gewinnt bei Geschwindigkeit. Für den kanonischen Workflow nimm Elicit. Nutze ASReview LAB, wenn dessen Nische oben klar gewinnt.

ASReview LAB · Ø
67
gewinnt 9 von 16
Elicit · Ø
65
gewinnt 7 von 16
Unterschiedliche Felder
14
von 16 Dossierzeilen
Belege
22
Quellen + Benchmark-Notizen

Geprüft 2026-10-12 · ASReview LAB·Geprüft 2026-10-13 · Elicit

Dossierfelder

Sechzehn Felder, nebeneinander.

Nr.FeldASReview LABElicit
01Status · Redaktionelle QualitätsstufeLightweightFlagship
02Redaktionelle Passung · Score von 0–10070 / 10059 / 100
03KategorieSystematische ReviewsRecherche-Assistent
04Primäre OberflächeLokale AppProsumer-SaaS
05Modalitäten
  • Text
  • Daten
  • Text
  • Daten
06Rolle in einem StackLokales Active-Learning-Screening für systematische ReviewsPapierentdeckung, Evidenztabellen-Extraktion und Systematic-Review-Unterstützung
07Geeignet für
  • Promovierende und Bibliotheksmitarbeitende, die Tausende Titel und Abstracts anhand festgelegter Einschlusskriterien prüfen
  • Reviews, bei denen die Methode nachvollziehbar und die Literaturdaten auf dem eigenen Rechner oder Hochschulserver bleiben sollen
  • Studierende ohne Lizenzbudget, die Python installieren können oder Unterstützung beim eigenen Serverbetrieb haben
  • Methodenprojekte, die Active-Learning-Modelle an einem vollständig bewerteten Datensatz vergleichen
  • Erstellung strukturierter Evidenztabellen über viele Paper hinweg
  • Frühphasen-Systematic-Review-Screening und Extraktionsworkflows
  • Forschende, die zitierte Zusammenfassungen plus spaltenbasierte Extraktion brauchen, nicht nur eine Chatbot-Antwort
  • Policy-, Pharma-, Medtech- und akademische Teams, die satzgenaue Zitationen, Methodenspuren im PRISMA-Stil und prüfbare Extraktion schätzen
08Vermeiden, wenn
  • Du brauchst Volltextprüfung, Datenextraktion, Bewertung des Verzerrungsrisikos und PRISMA-Bericht in einer einzigen Plattform
  • Du kannst weder Python noch Docker installieren und hast keinen Zugang zu einer Hochschulinstallation
  • Niemand im Review-Team kann eine Abbruchregel begründen und dokumentieren
  • Du erwartest, dass das Tool Studien findet, die deine Datenbanksuche gar nicht erfasst hat
  • Du brauchst ein günstiges Tool für gelegentliche Suche statt eines teuren Forschungsworkflows
  • Deine Review-Daten, hochgeladenen PDFs oder unveröffentlichten Dokumente dürfen die lokale Infrastruktur ohne DPA nicht verlassen
  • Du erwartest Ergebnisse auf PRISMA-Niveau ohne menschliches Screening, Extraktionsprüfung und Protokollreview
  • Dein Hauptbedarf ist Literaturverwaltung oder Zitationsschreiben statt Evidenzsynthese
09Erfasste Fähigkeiten
  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden
  • Suche in 138M+ Papieren
  • ClinicalTrials.gov-Quellenunterstützung
  • Papier-Chat mit Volltextzugriff
  • Zotero-Import
  • Automatisierte Berichte
  • Systematic-Review-Workflow
  • Screening von bis zu 5.000 Papieren auf Pro und 40.000 auf Enterprise
  • Extraktionsspalten
  • Satzgenaue Zitationen
  • PRISMA/Methoden/Suchstrategie-Berichtsausgaben
  • API-Zugang
10Fehlermodi · Dokumentiert, nicht versteckt
  • Viele irrelevante Einträge hintereinander beweisen nicht, dass keine relevante Studie mehr übrig ist. Ein früher Abbruch kann Studien übersehen; die Anzeige hat keine voreingestellte Schwelle, und laut Dokumentation wird die ideale Schwelle noch erforscht.
  • Das Modell kann nur die importierten Einträge sortieren. Eine lückenhafte Suche oder fehlende Titel und Abstracts können relevante Studien aus der nutzbaren Screening-Menge ausschliessen.
  • Deine Bewertungen trainieren die Rangfolge. Die SAFE-Publikation warnt, dass ausschliesslich vertraute Schlüsselstudien als Startwissen das Modell verzerren können, und empfiehlt eine zufällige Trainingsstichprobe.
  • Kostenlose Software braucht trotzdem Installation und Wartung. Das aktuelle Paket setzt Python ab 3.10 voraus; beim gemeinsamen Server muss jemand Betrieb und Zugriffsrechte verantworten.
  • Screening ist nicht das gesamte Review. Volltexte auf Eignung prüfen, Daten extrahieren, Verzerrungsrisiken bewerten und die Methode berichten musst du weiterhin gesondert.
  • Das automatische Ausblenden von Dubletten in Version 3 verändert, was beim Screening erscheint. Laut PyPI lassen sich ausgeblendete Dubletten mit exportieren; die sichtbare Screening-Anzahl ersetzt keinen vollständigen Dublettenbericht.
  • Preise springen schnell von kostenlos zu Pro/Scale
  • Strukturierte Tabellen und Berichte benötigen weiterhin menschliche Validierung
  • Hochgeladene Paper/Zotero-Imports schaffen eine Cloud-Datenschutzgrenze
  • Korpus- und Volltextabdeckung variieren je nach Disziplin
  • Anbieter-Genauigkeitsbehauptungen benötigen unabhängige Reproduktion
  • Basic-Plan-Limits können echte Review-Workflows verzerren
11EvidenzstufeSynthetisiertSynthetisiert
12Geprüfte Quellen · Belege im Dossier
13Benchmark-Einträge
  • Prüfen, wer die Screening-Entscheidungen trifft
    Die aktuelle Dokumentation weist die Rangfolge dem Modell und die Relevanzbewertungen dem Menschen zu. Simulationen verwenden Datensätze mit bereits bekannten Bewertungen.
  • Abbruchschwelle prüfen
    Die Fortschrittsdokumentation bestätigt, dass keine Schwelle voreingestellt ist. Die SAFE-Publikation schlägt vier Phasen vor und warnt ausdrücklich davor, ihre Zahlenbeispiele als feste Regeln zu übernehmen.
  • Version, Lizenz und Datenverarbeitung prüfen
    PyPI nennt 3.0.8, Apache-2.0 und Python ab 3.10. PyPI und Dokumentation erklären, dass keine Nutzungs- oder Nutzerdaten erfasst werden; LAB Server wird als selbst betriebene Lösung beschrieben.
Keine erfasst
14Erfasste Alternativen
  • Rayyan
  • Covidence
  • Elicit
  • EPPI-Reviewer
  • Consensus
  • Scite
  • Semantic Scholar
  • Rayyan
  • Connected Papers
15Preise geprüft2026-10-122026-10-13
16Zuletzt geprüft2026-10-122026-10-13
16 Kennzahlen

Sechzehn Zahlen, eine gemeinsame Mittellinie.

ASReview LABvsElicit

Diese Tools gehören zu verschiedenen Sets (Systematische Reviews vs Recherche-Assistent). Welche du wählst, hängt deshalb vor allem von deiner Aufgabe ab. ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Elicit gewinnt bei Geschwindigkeit. Für den kanonischen Workflow nimm Elicit. Nutze ASReview LAB, wenn dessen Nische oben klar gewinnt.

  1. Redaktioneller Fit
    ASReview LAB70Elicit59
  2. Quellenqualität
    ASReview LAB70Elicit52
  3. Zitations-Ehrlichkeit
    ASReview LAB75Elicit70
  4. Datenschutz-Kontrollen
    ASReview LAB85Elicit46
  5. Preis-Leistung
    ASReview LAB85Elicit56
  6. Geschwindigkeit
    ASReview LAB40Elicit58
  7. Integration
    ASReview LAB65Elicit75
  8. Onboarding
    ASReview LAB40Elicit58
  9. Zuverlässigkeit
    ASReview LAB0Elicit70
  10. Funktionstiefe
    ASReview LAB75Elicit100
  11. Datenportabilität
    ASReview LAB80Elicit55
  12. Transparenz
    ASReview LAB80Elicit100
  13. Ökosystem-Reichweite
    ASReview LAB65Elicit75
  14. Dokumentation
    ASReview LAB70Elicit52
  15. Unabhängigkeit
    ASReview LAB85Elicit46
  16. Erschwinglichkeit
    ASReview LAB85Elicit67
ASReview LAB · Ø 67 · gewinnt 9 von 160Ø 65 · gewinnt 7 von 16 · Elicit
EvidenzASReview LAB 4 · Elicit 0
  1. 01Redaktioneller Fit
    70
    59
  2. 02Quellenqualität
    70
    52
  3. 03Zitations-Ehrlichkeit
    75
    70
  4. 04Datenschutz-Kontrollen
    85
    46
DatenschutzASReview LAB 1 · Elicit 3
  1. 05Preis-Leistung
    85
    56
  2. 06Geschwindigkeit
    40
    58
  3. 07Integration
    65
    75
  4. 08Onboarding
    40
    58
FähigkeitenASReview LAB 1 · Elicit 3
  1. 09Zuverlässigkeit
    0
    70
  2. 10Funktionstiefe
    75
    100
  3. 11Datenportabilität
    80
    55
  4. 12Transparenz
    80
    100
Kosten & PassungASReview LAB 3 · Elicit 1
  1. 13Ökosystem-Reichweite
    65
    75
  2. 14Dokumentation
    70
    52
  3. 15Unabhängigkeit
    85
    46
  4. 16Erschwinglichkeit
    85
    67
TOOL A · ASReview LAB
Systematische Reviews
ASReview LAB
70/100
ROLLELokales Active-Learning-Screening für systematische Reviews
Redaktioneller Fit
70
Quellenqualität
70
Zitations-Ehrlichkeit
75
Datenschutz-Kontrollen
85
Preis-Leistung
85
Geschwindigkeit
40
KOSTENLOSASReview LAB
LightweightGeprüft 2026-10-12VP·METHOD

Lokales Active-Learning-Screening für systematische Reviews — Kostenloses Open-Source-Screening für Titel und Abstracts: ASReview LAB lernt aus deinen Relevanzbewertungen und sortiert importierte Literaturdaten lokal neu. Wann du aufhörst, musst du selbst begründen.

TOOL B · Elicit
Recherche-Assistent
Elicit
59/100
ROLLEPapierentdeckung, Evidenztabellen-Extraktion und Systematic-Review-Unterstützung
Redaktioneller Fit
59
Quellenqualität
52
Zitations-Ehrlichkeit
70
Datenschutz-Kontrollen
46
Preis-Leistung
56
Geschwindigkeit
58
KOSTENLOSBasic
$132/JAHRpro Person
$468/JAHRpro Person
FlagshipGeprüft 2026-10-13VP·METHOD

Papierentdeckung, Evidenztabellen-Extraktion und Systematic-Review-Unterstützung — KI-Forschungsassistent zum Suchen, Zusammenfassen, Chatten mit Papern, Screenen von Studien, Extrahieren von Feldern, Erstellen von Forschungsberichten und Unterstützen systematischer Reviews über grosse wissenschaftliche Korpora und hochgeladene Dokumente hinweg.

Datenschutz-Facetten

Wo jedes Tool wirklich privat ist.

ASReview LABElicit
Training mit deinen DatenJaJa: Im lokalen Standardbetrieb trainiert ASReview ein Modell mit den Relevanzbewertungen deines Projekts. Das ist lokales Active Learning, kein Training in einer Anbietercloud. Laut Entwicklerteam erfasst ASReview LAB keine Nutzungs- oder Nutzerdaten. Bei einem selbst betriebenen Server verantwortet der Betreiber die Datenumgebung. Erweiterungen und gehostete Demos musst du gesondert prüfen; ihre externen API-Aufrufe sind hier nicht verifiziert. Quellen: ASReview-Einführung und PyPI, geprüft am 12.10.2026 (im Quellenverzeichnis verlinkt).UnbekanntUnbekannt: Elicits Datenschutzerklärung sagt nicht, ob Inhalte aus dem kostenlosen Basic-Tarif, dem kostenpflichtigen Pro-Tarif oder dem Teamtarif Scale zum KI-Training genutzt werden. Sie nennt auch keine Einstellung, mit der du gezielt dem Training widersprechen kannst. Ein Abo ist deshalb keine belegte Zusage, dass Training ausgeschaltet ist. Für Enterprise nennt Elicit „No training on your data by default“. Laut API-Bedingungen werden deine Eingabedaten nur dann zum KI-Training genutzt, wenn du gesondert zustimmst. Lass dir die Regel für deinen Webtarif unter [email protected] bestätigen, bevor du vertrauliche Arbeit hochlädst. Quellen: Elicit, Datenschutz; Preise; API-Bedingungen (im Quellenverzeichnis verlinkt)
EU-DatenresidenzUnbekanntUnbekannt: UnbekanntUnbekanntUnbekannt: Unbekannt
SOC-2-ZertifizierungUnbekanntUnbekannt: UnbekanntUnbekanntUnbekannt: Unbekannt
Lokal-first als StandardJaJa: ASReview LAB läuft lokal; LAB Server wird von dir oder deiner Hochschule selbst betrieben. Die Aussage zu lokalen Daten gilt für diesen Betrieb, nicht für eine ungeprüfte gehostete Demo oder jede optionale Erweiterung.UnbekanntUnbekannt: Unbekannt
Fähigkeitsvergleich

Was jedes Tool einzigartig kann.

Nur ASReview LAB12

  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden

Gemeinsam0

Keine Überschneidung erkannt.

Nur Elicit11

  • Suche in 138M+ Papieren
  • ClinicalTrials.gov-Quellenunterstützung
  • Papier-Chat mit Volltextzugriff
  • Zotero-Import
  • Automatisierte Berichte
  • Systematic-Review-Workflow
  • Screening von bis zu 5.000 Papieren auf Pro und 40.000 auf Enterprise
  • Extraktionsspalten
  • Satzgenaue Zitationen
  • PRISMA/Methoden/Suchstrategie-Berichtsausgaben
  • API-Zugang
Fehlermodi

Wo jedes Tool scheitert.

ASReview LAB

  • Viele irrelevante Einträge hintereinander beweisen nicht, dass keine relevante Studie mehr übrig ist. Ein früher Abbruch kann Studien übersehen; die Anzeige hat keine voreingestellte Schwelle, und laut Dokumentation wird die ideale Schwelle noch erforscht.
  • Das Modell kann nur die importierten Einträge sortieren. Eine lückenhafte Suche oder fehlende Titel und Abstracts können relevante Studien aus der nutzbaren Screening-Menge ausschliessen.
  • Deine Bewertungen trainieren die Rangfolge. Die SAFE-Publikation warnt, dass ausschliesslich vertraute Schlüsselstudien als Startwissen das Modell verzerren können, und empfiehlt eine zufällige Trainingsstichprobe.
  • Kostenlose Software braucht trotzdem Installation und Wartung. Das aktuelle Paket setzt Python ab 3.10 voraus; beim gemeinsamen Server muss jemand Betrieb und Zugriffsrechte verantworten.
  • Screening ist nicht das gesamte Review. Volltexte auf Eignung prüfen, Daten extrahieren, Verzerrungsrisiken bewerten und die Methode berichten musst du weiterhin gesondert.
  • Das automatische Ausblenden von Dubletten in Version 3 verändert, was beim Screening erscheint. Laut PyPI lassen sich ausgeblendete Dubletten mit exportieren; die sichtbare Screening-Anzahl ersetzt keinen vollständigen Dublettenbericht.

Elicit

  • Preise springen schnell von kostenlos zu Pro/Scale
  • Strukturierte Tabellen und Berichte benötigen weiterhin menschliche Validierung
  • Hochgeladene Paper/Zotero-Imports schaffen eine Cloud-Datenschutzgrenze
  • Korpus- und Volltextabdeckung variieren je nach Disziplin
  • Anbieter-Genauigkeitsbehauptungen benötigen unabhängige Reproduktion
  • Basic-Plan-Limits können echte Review-Workflows verzerren
Preise

Direkt aus jedem Dossier.

ASReview LAB

Systematische Reviews
  • KOSTENLOSASReview LAB

Original · Kostenlos und Open Source unter Apache-2.0. In den geprüften Quellen wurden keine kostenpflichtigen Softwaretarife gefunden. PyPI führt ASReview LAB 3.0.8 vom 18.06.2026 mit Python ab 3.10 als Voraussetzung. Die lokale Installation kostet keine Lizenzgebühr; eigener Serverbetrieb, IT-Unterstützung und Einrichtung kosten trotzdem Zeit oder Geld.

Elicit

Recherche-Assistent
  • KOSTENLOSBasic
  • $132/JAHRpro Person
  • $468/JAHRpro Person

Original · Basic kostenlos: begrenzte Nutzung von Research Agent und Research Reports; unbegrenzte Suche, Zusammenfassungen und Chat · Academic-Tarife pro Person bei jährlicher Abrechnung: Plus 11 $/Monat (132 $/Jahr), Pro 39 $/Monat (468 $/Jahr), Scale 89 $/Monat (1.068 $/Jahr) · Industry-Tarife pro Person bei jährlicher Abrechnung: Pro 49 $/Monat (588 $/Jahr), Scale 169 $/Monat (2.028 $/Jahr) · Enterprise individuell; laut Anbieter standardmässig kein Training mit Kundendaten.

Urteil

Welches Tool du wirklich wählen solltest.

Diese Tools gehören zu verschiedenen Sets (Systematische Reviews vs Recherche-Assistent). Welche du wählst, hängt deshalb vor allem von deiner Aufgabe ab. ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Elicit gewinnt bei Geschwindigkeit. Für den kanonischen Workflow nimm Elicit. Nutze ASReview LAB, wenn dessen Nische oben klar gewinnt.

Dossier von ASReview LAB öffnenDossier von Elicit öffnen
ASReview LAB testen ↗Elicit testen ↗

The Pack · Redaktionsnewsletter

Erfahre, wenn sich die Regeln ändern.

Eine kurze E-Mail, wenn eine Hochschule ihre KI-Regel für Abschlussarbeiten ändert oder ein Recherche-Tool Preise oder Datenschutz anpasst. Kein Tracking, keine Drittanbieter-Analytics. Abmeldung mit einem Klick.

Die KI-Checkliste für die Abschlussarbeit ist frei nutzbar, ohne Anmeldung →

Fragen, die dieser Vergleich beantwortet

Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.

Solltest du ASReview LAB oder Elicit nehmen?

Diese Tools gehören zu verschiedenen Sets (Systematische Reviews vs Recherche-Assistent). Welche du wählst, hängt deshalb vor allem von deiner Aufgabe ab. ASReview LAB gewinnt bei Zitationstreue, Quellenqualität, Datenschutzkontrollen und Preis-Leistung; Elicit gewinnt bei Geschwindigkeit. Für den kanonischen Workflow nimm Elicit. Nutze ASReview LAB, wenn dessen Nische oben klar gewinnt.

Was kann ASReview LAB, was Elicit nicht kann?

Fähigkeiten, die beim Tool ASReview LAB dokumentiert sind, bei Elicit aber nicht:

  • Titel- und Abstract-Screening mit menschlicher Relevanzbewertung
  • Active-Learning-Rangfolge auf Basis deiner Bewertungen
  • Import von Datensätzen aus CSV, RIS und Excel
  • Vorab bewertete Einträge als Startwissen für das Modell
  • Vorkonfigurierte ELAS-Modelle und eigene Modellkomponenten
  • Simulation mit vollständig bewerteten Datensätzen
  • Bearbeitbare Bewertungen, Tags und Screening-Notizen
  • Automatisches Ausblenden doppelter Titel und Texte in Version 3
  • Fortschrittsanzeige mit selbst festgelegter Abbruchschwelle
  • Export von Bewertungen und Einträgen als CSV, TSV, Excel oder RIS
  • Export und erneuter Import eines vollständigen .asreview-Projekts
  • Selbst betriebener LAB Server mit Anmeldung und mehreren Prüfenden

Was kann Elicit, was ASReview LAB nicht kann?

Fähigkeiten, die beim Tool Elicit dokumentiert sind, bei ASReview LAB aber nicht:

  • Suche in 138M+ Papieren
  • ClinicalTrials.gov-Quellenunterstützung
  • Papier-Chat mit Volltextzugriff
  • Zotero-Import
  • Automatisierte Berichte
  • Systematic-Review-Workflow
  • Screening von bis zu 5.000 Papieren auf Pro und 40.000 auf Enterprise
  • Extraktionsspalten
  • Satzgenaue Zitationen
  • PRISMA/Methoden/Suchstrategie-Berichtsausgaben
  • API-Zugang

Ist ASReview LAB oder Elicit günstiger?

ASReview LAB: ASReview LAB Kostenlos. Elicit: Basic Kostenlos · Academic Plus $132/Jahr · Academic Pro $468/Jahr · Academic Scale $1.068/Jahr · Industry Pro $588/Jahr · Industry Scale $2.028/Jahr · Enterprise Individuell.

Wie stehen ASReview LAB und Elicit im Score zueinander?

Beim redaktionellen Fit erreicht ASReview LAB 70 von 100 und Elicit 59 von 100. Der Score ist ein Passungsurteil für quellenintensive Recherche, keine Qualitätsrangliste — lies beide Dossiers, bevor du wählst.