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PredMe, Inc.

Ingests research papers and datasets to predict causal outcomes, and extracts structured cause-effect relationships from papers via its Hypathesis app.

Mantida ativamente

Em resumovarrido em 23 de out. de 2026

ainda não lido

Uso

Para
Biomedicine practitioners and scientists wanting causal predictions from research papers and datasets
Atividade
Mantida ativamenteversão há 2 dias
Para que serve
  • extract structured causal relationships from research papers
  • predict outcomes from scientific papers and datasets
Vale sabercalculado com o que lemos · cada fato com sua fonte
  • Na web desde 2021, mais antiga que 88% da prateleiraINITE Atlas
  • 9.063 estrelas no GitHubGitHub ↗
  • Tem um servidor MCP (1 no registro)registro público →
Como um programa chega até eleencontrado, não declarado · lido em 25 de out. de 2026
  • Servidor MCPcom.predme/hypathesisverificado no registro MCP
  • Estadoresponde, 4 ferramentasverificado em 2026-10-25
  • Endereço para conectarhypathesis.com/mcp

Detalhes do servidor MCP →

Este cartão em JSON, para o seu agente →

Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.

Alternativas em Conhecimentopor uso, entre as que continuam mantidas

Número e barra: visitas/mês, estimativa · ano: no ar desde

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De quem usafora da leitura

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Perguntas que esta página responde
  • O que é PredMe, Inc.?

    Ingests research papers and datasets to predict causal outcomes, and extracts structured cause-effect relationships from papers via its Hypathesis app. No Atlas, está em Conhecimento.

  • Para quem é PredMe, Inc.?

    Biomedicine practitioners and scientists wanting causal predictions from research papers and datasets

  • As pessoas usam PredMe, Inc.?

    Poucos sinais de uso.

  • PredMe, Inc. continua mantida?

    Mantida ativamente: versão há 2 dias.

  • Quais são as alternativas a PredMe, Inc.?

    Em Conhecimento, por uso: Paperguide, Black Swan Causal Labs, Paper Lantern, Refyc, NC Data, Tomesphere.

Como lemos uma ferramenta

Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.

  • Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
  • Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
  • Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
  • A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, ferramenta a ferramenta, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.

Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.

Como lemos cada ferramenta → · Por Redação do INITE Atlas