‏הצגת רשומות עם תוויות מנועי חיפוש מבוססי AI בינה מלאכותית. הצג את כל הרשומות

יום שלישי, 21 באוקטובר 2025

מנוע החיפוש האקדמי Consensus AI

מהו Consensus AI

AIConsensus הוא מנוע חיפוש המבוסס על בינה מלאכותית. החיפוש הוא באמצעות כתיבת שאלה בשפה חופשית בתיבת החיפוש. כעת גם ניתן לכתוב שאלת חיפוש עם אופרטורים בוליאניים (AND/OR/NOT). ניתן גם לבקש סיכום מידע, יצירת ראשי פרקים, תוכן למצגות, טבלאות מסכמות ועוד.

העבודה עם Consensus AI היא בשלושה מצבים: מהיר (בחינם, עד 10 מאמרים, תוכן קצר יותר), מצב PRO – מאפשר קבלת תוצרים מורכבים יותר על בסיס 20 מאמרים (25 קרדיטים חודשיים למשתמשים חינמיים), או מצב DEEP – ביצוע חיפוש עמוק המבוסס על עד 50 מאמרים (3 קרדיטים חינמיים לחודש, 100 למשתמשים משלמים).

במצבים Pro ו – Deep נשלף מידע גם מהטקסט המלא של המאמרים במידה ונגיש. בעת כתיבת פרומפט במצב DEEP ניתן להחיל פילטרים בתוכו – למשל לבקש מאמרים עד שנת… מעיתון… וכו.

חיפוש לפי מחבר/ת: במצב PRO ניתן גם לכתוב שם של מחבר/ת ולקבל סיכום של עבודתו/ה ורפרנסים רלוונטיים.

במצב פרו וכן בחיפוש עמוק ניתן לקבל גם מגוון ויזואליזציות כמו רשתות ציטוטים, פערי מחקר ודירוג חוזק הראיות.

מתעדכן אחת לחודש לפי תדירות העדכון של Semantic Scholar

מאפיינים מיוחדים: את שמו קיבל הכלי מהיכולת שלו להציג עבור שאלות כן/לא את מאזן הבעד והנגד. מציג לצד כותרת המאמר את התשובה מתוך המאמר לשאלה שנשאלה. מאפשר "שיחה" עם מאמר בודד לסיכום ומענה על שאלות ..

· מאגר מידע נרחב הנסמך על יותר מ־200 מיליון מאמרים מדעיים ממקורות אמינים, בעיקר ממאגר Semantic Scholar

· ממשק חיפוש אינטואיטיבי שבו ניתן להשתמש באופרטורים בוליאניים (AND/OR/NOT), לסנן לפי שנה, מחבר או תחום מחקר.

· סינתזה של תוצאות: לאחר איתור המחקרים הרלוונטיים, המערכת מייצרת סיכום מאוחד של הממצאים, כולל ציטוטים ישירים למחקרים.

· מדד קונצנזוס” (Consensus Meter): כאשר השאלה היא סגנון “כן/לא” או השוואה בין טענות, המערכת מציגה מדד חזותי של עד כמה המחקרים מסכימים או חלוקים.

· סינון לפי סוגי מחקר: משתמשים יכולים לסנן את התוצאות לפי סוגי מחקרים (לדוגמה: ניסויים מבוקרים, מטה-אנליזות) או לפי אוכלוסייה, גודל מדגם ועוד

· שקיפות: המערכת מצביעה על המטא־דטה של כל מחקר (כגון: גודל מדגם, שיטת מחקר, כתב עת) ולעיתים מסמנת איכות/חשיבות.

מגבלות ודגשים חשובים

כמו כל כלי, גם Consensus לא מושלם

· התשובות אינן “אמת מוחלטת”: התוצאות הן סיכום של מה שמצא המחקר על-ידי המערכת, אבל לא מבטיחות שכל המחקרים אפשרו להסיק מסקנה חד-משמעית.

· כיסוי ועדכון משתנה: ייתכן שבתחומים מאוד ספציפיים או חדשים המערכת לא תמצא מספיק מחקרים.

· חלק מהפיצ’רים מוגבלים בתוכנית החינמית: לדוגמה, כמות הקרדיטים החודשית, גישה מלאה ל”Deep Search” או לסיכומים מורחבים.

קישור לכלי https://consensus.app/search/

ראו גם :

מאת :
Tali Amir Avhar

"אני עוקבת אחרי ערוץ היוטיוב של הבחור הנחמד הזה, ששמו אנדי סטפלטון. הוא מעלה לא מעט סרטונים הקשורים לכלי בינה מלאכותית ויש לו את התובנות שלו.

בסרטון הזה (שהועלה לאחרונה) לא הייתי לוקחת את ההמלצה של הבחור לעזוב את Perplexity, גם עם השיפורים הניכרים ב- Consensus שהרי תמיד מומלץ להשתמש בכמה כלים בו זמנית. ובכל זאת - אי אפשר שלא להתייחס לעדכונים המשמעותיים שעבר הכלי במטרה לייעל ולהאיץ את תהליך המחקר:
Deep Research - מאפשר סקירת ספרות מקיפה של עד 50 מאמרים, ובכך מחליף שעות רבות של עבודה ידנית בזיהוי, סינון ובדיקת זכאות של מאמרים. הפלט כולל מד קונצנזוס המציג את מידת התמיכה בממצאים.

הפניות מקודדות בצבעים המספקות תמונת מצב ויזואלית מהירה לגבי הסכמה לטענת המחקר/לשאלת המחקר, קידוד לממצאי מאמרים "מעורבים", כלומר מאמרים שיש בהם היבטים תומכים לצד היבטים שאינם תומכים או שאינם חד משמעיים, וכן קידוד למאמרים "לא ידועים", כלומר מאמרים שהכלי לא יכול היה לקבוע באופן חד משמעי אם המאמר תומך או לא תומך בטענה מטריצת פערי מחקר ושאלות מחקר פתוחות שמקלות על זיהוי נושאים חסרי ידע למחקר עתידי.

בנוסף, Consensus AI הפך לכלי שיתופי ושיחתי יותר, המאפשר לשאול שאלות המשך על תוצאות המחקר כדי להעמיק בנושאים ספציפיים.
הכלי מציע גם יכולות חדשות כמו "Draft an outline" ליצירת ראשי פרקים למאמרים, בלוגים, פרקים או הצעות למענקי מחקר, יחד עם הפניות תומכות.
פונקציית "Create a table" להצגת מידע השוואתי או רשימות.

לבסוף, הכלי מדגיש את אמינות המידע, שכן הוא שולף נתונים ישירות ממחקרים שפורסמו בספרות שעברה ביקורת עמיתים, ללא הזיות."

הפוסט המקורי של טלי ( קישור )

מקורות המידע

מקור וקרדיט : ספריית רפואה, הטכניון

מקור 2

יום שלישי, 8 ביולי 2025

כלי חיפוש ואחזור מידע בגישה שונה לחיפוש מחקרים אקדמיים

תחקיר על סמך התנסות מעודכנת : עמי סלנט , מידען , איש חינוך וחוקר (יולי 2025) . התנסות רציפה בין ספטמבר 2024 ליולי 2025 ..

חלק א' : הרשימה והיכולות של כלי החיפוש המתקדמים ברשימה

חלק ב' : המלצות על סמך ניסיוני כמידען וחוקר

חלק א' : הרשימה והיכולות של כלי החיפוש המתקדמים

ישנם כיום כלים וגישות מתקדמות לחיפוש ואיחזור מידע אקדמי מעבר לכלים הקונבנציונליים (כגון Google Scholar או בסיסי נתונים אקדמיים מסורתיים):

Connected Papers

Connectedpapers.com will create visual maps of academic works, showing influential ideas and their evolution over time.

Connected Papers הוא מאגר וכלי ויזואלי שפותח במיוחד כדי לשפר את היכולת לחקור ספרות מדעית שנכתבה בנושא מסוים.

המאגר יוצר גרף המורכב מעשרות מאמרים, המציג את הקשר הנושאי ביניהם ואת מידת הקרבה והיחסים ביניהם. ככל שמאמרים ממוקמים קרוב יותר בגרף, כך הם דומים יותר. הגרף מציג מאמרים שנבחרו מתוך מאות מיליוני המאמרים במאגרי Semantic Scholar Paper Corpus

ResearchRabbit (researchrabbit.ai) is another mapping tool that assists with discovery and includes interactive visualizations of scholarly publications.

כלי חיפוש וגילוי מאמרים מדעי מתקדם ResearchRabbit מאפשר לחוקרים לגלות, לארגן ולמפות מאמרים אקדמיים בצורה אינטואיטיבית ומהירה, תוך שימוש בבינה מלאכותית לזיהוי קשרים בין מאמרים, מחברים ותחומים.
מיפוי ויזואלי של רשתות ציטוטים: הכלי מציג גרפים אינטראקטיביים של מאמרים, ציטוטים ושיתופי פעולה בין מחברים. ניתן לראות כיצד מאמרים קשורים זה לזה, לזהות מאמרים מרכזיים ("hubs") ולחקור את התפתחות התחום לאורך זמן.
יצירת אוספים (Collections): ניתן ליצור אוספים של מאמרים לפי נושאים, להוסיף אליהם מאמרים ידנית או אוטומטית, ולארגן את החיפוש כך שלא תצטרך לעבור בין עשרות טאבים פתוחים
המלצות מותאמות אישית: המערכת לומדת את תחומי העניין של המשתמש ומציעה מאמרים רלוונטיים, כולל מאמרים מוקדמים (שצוטטו על ידי האוספים שלך), מאמרים מאוחרים (שמצטטים את האוספים שלך), ומאמרים דומים שאינם בהכרח קשורים בציטוט ישיר

· חיפוש לפי "seed papers" ניתן להתחיל מחיפוש של מאמר בודד או כמה מאמרי מפתח, והמערכת תבנה סביבם רשת של מאמרים דומים ורלוונטיים.

· הצגת תקצירים וגישה למאמרים: בלחיצה על מאמר בגרף, מוצג תקצירו, ולעיתים ישנה אפשרות לגשת לטקסט המלא או לקישור למקור.

המערכת פופולרית בקרב חוקרים בזכות הממשק האינטואיטיבי, הוויזואליזציה החדשנית, והיכולת לארגן ולגלות ספרות מדעית בצורה חכמה ויעילה

https://researchrabbitapp.com/

Elicit (elicit.org) streamlines tedious research tasks by automatically summarizing papers and extracting key data.

מאפיינים מיוחדים של Elicit

לאחר הרצת החיפוש מוצג סיכום קצר של 4 המאמרים הראשונים, ומידע על תוצאות החיפוש בטבלה (ניתן לבחור איזה מידע יוצג בה). ניתן לסמן מספר תוצאות מהטבלה וללחוץ על Search citation trails להעשרת החיפוש הסמנטי בקשרים בין ציטוטים. כמו כן ניתן להעלות קבצי PDF לניתוח, וכן לקבל רשימת קונספטים בנושא מסויים. כעת גם ניתן ליצור איתו דו"ח מחקר (Research report) משאלת מחקר. הדו"ח מכסה מספר מוגבל של מאמרים ולא ניתן לעריכה בחשבון החינמי (ניתן להורדה כ – PDF). בגרסה בתשלום ניתן לקבל דו"חות מורחבים וכן לערוך את הדו"חות ולהוסיף להם מאמרים לפי בחירה. מספר הדו"חות שניתן ליצור בגרסה החינמית בחודש הוא מוגבל. תוצאות חיפוש ניתן להוריד כקובץ CSV, RIS או BIBTEX בחשבון בתשלום בלבד. מסתנכרן עם זוטרו להעלאה של מאמרים בלבד, הגדרה דרך הגדרוות החשבון (לא סנכרון חי). תומך בסינון מאמרים לסקירה שיטתית (בחשבון בתשלום בלבד).

עלות שימוש: תכנית בסיסית ללא עלות, כוללת בין היתר חיפוש ללא הגבלה וניתוח עד 10 קבצי PDF לחודש.

קישור לכלי https://elicit.com/?workflow=table-of-papers

סרטון הדרכה על יצירת דו"חות מחקר

Semantic Scholar (semanticscholar.org) uses natural language processing to help science researchers quickly identify key papers, track citations, and gain deeper insight into a topic

מבחינת יעילות במחקר אקדמי, מסד הנתונים של Semantic Scholar הוא עצום (בסדר גודל של 220 מיליון מאמרים בתחומים שונים), והוא מכסה לא רק מאמרים בכתבי עת אלא גם מאמרים בכנסים וגם מהדורות קדם-מודפסות ( לפני פרסום סופי בכתב העת עצמו).

שיפורי הבינה המלאכותית כמו סיכומים ומדדי השפעה מקלים מאד על הניווט בתוכן אקדמי רווי ועמוס ולגבי החלטה מה לקרוא. מבחינת השימושיות, Semantic Scholar מציע ממשק נקי ומוכר לכל מי שביצע חיפושי ספרות מחקרית . זהו למעשה סרגל חיפוש אקדמי עם סינון חכם - אין צ'אט אינטראקטיבי או משהו כזה, מה שהופך אותו לפחות "ידידותי" באופן מיידי מצ'אטבוט מבוסס בינה מלאכותית , אבל הוא מאד יעיל וקולע יותר למטרתו.

Undermind.ai

Undermind.ai הוא כלי לחיפוש מידע מדעי המבוסס על ניתוח טקסט בטכנולוגיה של חיפוש עמוק.

מאפיינים מיוחדים: החיפוש מתבצע בטכנולוגיה של Deep search במספר שלבים, הכוללים גם מיון של המאמרים שהתקבלו בתוצאות החיפוש למספר דרגות התאמה לנושא החיפוש. לפני שהחיפוש מתחיל הסוכן החכם של הכלי מסייע בבניית שאילתת חיפוש מדויקת. לאחר החיפוש ניתן לבקש פעולות נוספות על התוצאות, כולל פרומפטים מוכנים לשאלות נפוצות. ניתן לשתף את תוצאות החיפוש ולהוריד קובץ RIS או Bibtex. ניתן לקהל התראות לדוא"ל על מאמרים חדשים המתאימים לשאילתות השמורות בחשבון האישי.

עלות שימוש: מנוי חינמי מאפשר 5 חיפושים בחודש. אפשרות לחשבון אישי או מוסדי בתשלום. רישום לחשבון מתאפשר עם דוא"ל מוסדי בלבד.

קישור לכלי:

https://www.undermind.ai/home/

קישור למידע נוסף:

קישור לפוסט מהבלוג של הספרן ארון טאי

מקור וקרדיט : הטכניון,

ספריית רפואה ע"ש אלפרד גולדשמידט>כלי בינה מלאכותית לחיפוש מידע, מחקר והוראה

Scite

במקום להתמקד בשאילתות חיפוש או בסיכום תוכן, Scite בנוי כדי לעזור למשתמשים להעריך את מהימנותן של טענות מדעיות על ידי ניתוח האופן שבו הן מצוטטות בספרות המדעית והמחקרית. בליבת המאגר נמצאת תכונה בשם "ציטוטים חכמים", אשר לא רק סופרת כמה פעמים צוטט מאמר, אלא גם בוחנת את ההקשר של הציטוטים הללו. האלגוריתמים של Scite (המבוססים על בינה מלאכותית ולמידה עמוקה) מסווגים כל ציטוט למאמר כתומך, מנוגד או רק מזכיר את ממצאי המאמר.

Scite is an AI-powered research platform that finds academic papers and shows how those papers have been cited, whether the citation supports, contradicts, or merely mentions the original study. It’s ideal for verifying scientific claims, understanding context, and identifying trustworthy research.

Scite , Go toStep 1 : Create an account

Sign up with your email or use Google for a quick login. Free users can search and explore papers with some limits, while paid users get access to full citation contexts and analytics.

Step 2: Search for a specific paper, keyword, or topic

Enter your search term in the bar.

Scite will return a list of academic papers along with metrics like the number of times they’ve been cited and the types of citations (supporting, mentioning, or contrasting).

https://scite.ai/

Perplexity - הוא כלי לקבלת מידע ומענה על שאלות, המציין בתוך הטקסט את המקורות בהם השתמש.

כעת ניתן גם לסמן קטע מהטקסט, להקליק על Check sources ולראות מהיכן בדיוק נלקח המידע.

ראו גם:

כיצד לרתום את Perplexity AI לעבודה השוטפת ? חידושים ופרקי הדרכה (המדריך האולטימטיבי)

חלק ב': המלצות על סמך ניסיון כמידען וחוקר

3 המלצות

מדוע אני מעדיף את Semantic Scholar (1)

במבט ראשון, Semantic Scholar מתפקד באופן דומה ל-Google Scholar - ניתן לחפש מאמרים לפי מילות מפתח, כותרות, מחברים וכו', ולקבל רשימת תוצאות. עם זאת, הוא מבדיל את עצמו בתכונות המנצלות בינה מלאכותית כדי לספק תוצאות ומסננים מעמיקים יותר. לדוגמה, Semantic Scholar מייצר סיכומים קצרים שנכתבו על ידי בינה מלאכותית (TL;DRs) עבור מאמרים רבים, מה שעוזר לך להבין במהירות את תרומתו של המאמר מבלי לקרוא את הטקסט המלא. הוא גם מזהה "ציטוטים בעלי השפעה רבה", כלומר הוא מדגיש הפניות שהשפיעו באופן משמעותי על מחקר עתידי, כך שתוכל לראות במהירות אילו עבודות קודמות היו החשובות ביותר במאמר נתון. תכונות כאלה עוזרות לחוקרים וגם למידענים להבין אילו מאמרים הם מרכזיים בתחום.

המנוע Semantic Scholar משלב בינה מלאכותית בתהליך החיפוש ופותח במקור ע"י פרופסור אורן עציוני.

צורת החיפוש של Semantic Scholar שונה ממנועי חיפוש אחרים ומבוססת על בינה מלאכותית בגישה חקרנית. בשיטה זו מנוע החיפוש כמו "מבין" את המאמר, ודולה ממנו את מילות המפתח מבלי להיות תלוי במלים שהגדירו המחבר או המו"ל. הוא גם מסוגל למשל להבין מי מבין המאמרים המצוטטים במאמר היו חשובים למאמר, ומי צוטטו לצורך רקע בלבד.

איכות על פני כמות: בניגוד ל-Google Scholar ו-PubMed, Semantic Scholar נועד להדגיש את האלמנטים החשובים והמשפיעים ביותר במאמר.

ניתוח ציטוטים חכם: הכלי מבדיל בין סוגי ציטוטים, כאלו שהם אקראיים וכאלו שהם עם תהודה גבוהה יותר ..מה שמקל על הבנת הקשרים האמיתיים בין מחקרים.

המנוע Semantic Scholar החל גם למפתח מאמרים של אנשי מדע המתפרסמים בבלוגים של אנשי מדע !

אפשר לומר ש-Semantic Scholar משלים מאוד את מאגר Elicit.

Elicit , אולי מסכם עבורכם את התוצאות המובילות מ-Semantic Scholar, אבל אם אתם רוצים לוודא באופן ידני ושיטתי שיש לכם תמונה מקיפה ומעודכנת של הספרות המחקרית , עדיף לכם לגשת כבר ישירות ל-Semantic Scholar ולבצע חיפוש יסודי בעזרת המסננים והצעות הבינה המלאכותית שלו.

הוא משפר את המחקר האקדמי על ידי הפיכת חיפוש הספרות המחקרית לחכם ויעיל יותר, אך משאיר את החוקר או המידען במושב הנהג בכל הנוגע לקריאה וסינתזה - מה שמעדיפים חלק מהמשתמשים, כמוני , בשל דיוק ושליטה.

כמו כן, מכיוון שמדובר במוצר קהילתי אקדמי, Semantic Scholar מעדכן ללא הרף עם תכונות חדשות (כמו התוספת האחרונה של "קורא סמנטי" שיכול להדגיש חלקים חשובים בקובץ PDF ולהשתלב עם הסיכומים).

Introducing Semantic Reader

An AI-Powered Augmented Scientific Reading Application

Scite (2)

בשנת 2023 בלבד, ארצות הברית הפיקה למעלה מ-2.5 מיליון מאמרים אקדמיים במגוון תחומים, לפי נתוני NCBI. אבל כמות אינה שווה ערך לבהירות. ללא הקשר, ציטוטים הופכים למשחק מספרים, וכפי שכל חוקר או מייסד סטארט-אפ יודע, מספרים ללא תובנה הם מסוכנים.

מה שאהבתי במאגר Scite

• ציטוטים חכמים חושפים האם טענות המאמר נתמכות או שנויות במחלוקת

• מועיל מאוד לאימות עובדות או למעקב אחר התפתחות המחקר

• מסננים נהדרים לפי סוג המחקר, איכות כתב העת או עוצמת הציטוט

• ממשק נקי, קל לשימוש אפילו למתחילים

מנקודת מבט של יעילות, Scite מצטיינת במה שאנו יכולים לכנות משימות "אימות מחקר". עבור סטודנטים ואנשי אקדמיה, היא משמשת כאמצעי הגנה מפני הישענות על מקור יחיד כלשהו . אם Elicit נותן לכם סיכום של ממצאי מאמר, תוכלו לקפוץ ל-Scite, להזין את המאמר ולראות במהירות אם ממצאים אלה מגובים על ידי מחקרים אחרים או לא. למעשה, Scite משמש לעתים קרובות כדי להבטיח שחוקר או סטודנט מצטט מחקרים אמינים ומבוססים היטב (ולא חריגים) בכתיבה שלו.

לפלטפורמה של Scite יש כעת גם תכונת עוזר המופעלת על ידי בינה מלאכותית - אתם יכולים לשאול אותה שאלה והיא תנסה לענות עליה על ידי הסקת ממיליוני מאמרים וציטוטים מדעיים, ובכך למעשה תיתן לכם תשובה המגובה בציטוטים מהספרות.

זה דומה במידה מסוימת לגרסה מיוחדת של Perplexity או Elicit: תשובות Scite מצורפות עם מספרי הפניה המקשרים למאמרים התומכים בתשובה. לדוגמה, שאילתה כמו "מה אומרים מחקרים על יעילות הלמידה המקוונת לעומת למידה פנים אל פנים?" עשויה להניב פסקת תשובה עם ציטוטים [1], [2], [3] המציינים את המחקרים הספציפיים, מה שיאפשר לכם ללחוץ ולאמת כל אחד מהם. מבחינת שמישות, Scite מספקת ממשק אינטרנט שבו תוכלו לחפש כותרות מאמרים, DOI או שאלות.

קהל היעד של Scite נוטה לכיוון אנשי מחקר ומשתמשים אקדמיים רציניים - בעיקרון, אלו שקוראים ספרות מדעית באופן קבוע ואכפת להם מאיכות הציטוטים. עם זאת, זהו גם כלי הוראה נהדר: מרצים יכולים להשתמש ב-Site כדי להדגים לסטודנטים בעיקר בתואר שני שלא כל הציטוטים שווים וכיצד נבנה קונצנזוס מדעי. יש בכך כדי לעודד הרגל שלא רק ספירת ציטוטים (כמדד חשיבות) אלא גם קריאת הסיבות לכך שמשהו מצוטט.

https://scite.ai/

.....ואני גם משתמש בPerplexity (3)

Perplexity הוא כלי לקבלת מידע ומענה על שאלות, המציין בתוך הטקסט את המקורות בהם השתמש. כעת ניתן גם לסמן קטע מהטקסט, להקליק על Check sources ולראות מהיכן בדיוק נלקח המידע.

מאפיינים מיוחדים: אפשרות להעלות קבצים מסוגים שונים כולל תמונות (כמות יומית מוגבלת בחשבון חינמי), אפשרות לפתוח Spaces בספרייה האישית עם פרומפטים מותאמים אישית (כעת גם כולל טמפלטים של Spaces להתחלת עבודה קלה), העלאה של קבצים ואתרים ושיתוף עם אנשים נוספים. אפשרות להגדיר פרופיל אישי. תוסף לדפדפן המאפשר חיפוש/סיכום של כל דף אינטרנט או אתר (דומיין) שבו נמצאים. המידע האישי לא גלוי אם לא משתפים אותו.

אפליקציה: קיימת אפליקציה לטלפונים אייפון ואנדרואיד.

עלות שימוש: גישה בחינם למודל הבסיסי של החברה (Sonar), גישה ל – Pro Search (מאפשר חיפוש מעמיק יותר ותשובות ארוכות יותר) ל – Deep research ולמודלים מבוססי החשיבה R1 של Deepseek ו – O3 mini של Open AI בכמות מוגבלת ליום בחשבון בחינמי (כולל בתוך ה – Spaces), אפשרות להעלאת 10 קבצים ביום. גישה ללא הגבלה כולל למודלים מתקדמים של חברות שונות למנויים בתשלום. רכיב חדש שנקרא Labs מאפשר בניית פרוייקטים וחיפוש מעמיק יותר, בינתיים זמין רק למשתמשים בתשלום.