Rapport High Jury Florida Conclusies per AI tool vergeleken

In januari 2025 is er een rapport uitgebracht door de hoge raad van Florida die onderzoek deed naar de introductie van de M R N A v a c c ins. Nu heeft niet iedereen de tijd om deze PDF van 144 pagina’s te lezen, dus heb ik deze laten samenvatten met AI.

Omdat ik nu in totaal 10 verschillende analyses heb gemaakt, is het tijd om de uitkomsten met elkaar te vergelijken. Ik gebruik hiervoor Abacus.ai. 

Kan je de tabel met kolommen thema, conclusie, bronnen en pagina’s voor alle AI tools maken?

 

Automatisch groeperen conclusies

Nadat ik deze vraag had gesteld kreeg ik vijf tabellen, want Abacus had de verschillende conclusies gegroepeerd per thema, op basis van de paginanummers. Hieronder zie je het resultaat. Let op Agenten 1 t/m 5 zijn alter egos van GPT-4

Vervolgens heb ik gevraagd om een blogpost te schrijven. Dit is het resultaat.

Maak hier een blogpost van waarbij je een vergelijking maakt van de verschillende tools en kijkt naar de overeenkomst in conclusies, verwezen pagina’s.

Verrassend genoeg komen er nu vier belangrijke thema’s naar voren.

1. Open-label trials en veiligheidsdata (pagina’s 37-39)
   • Conclusie: Open-label trials ondermijnden de betrouwbaarheid van langetermijn veiligheidsdata.
   • Tools: NotebookLM, Copilot, Agent-1, Agent-3, Agent-4, Agent-5.
   • Analyse: Dit thema wordt door bijna alle tools genoemd, wat wijst op een brede consensus over de impact van open-label trials op de kwaliteit van de data.
2. Bijwerkingen zoals myocarditis en pericarditis (pagina’s 44-45)
   • Conclusie: Myocarditis en pericarditis zijn zeldzame maar ernstige bijwerkingen, vooral bij jonge mannen.
   • Tools: GPT-4, Perplexity, Agent-1, Agent-3, Agent-4, Agent-5.
   • Analyse: De risico’s van bijwerkingen worden breed erkend, met een focus op de impact op specifieke demografische groepen.
3. Transparantie en regelgeving (pagina’s 120-123 en 128-130)
   • Conclusie: Er is een gebrek aan transparantie in de communicatie over veiligheidssignalen, en hervorming van regelgeving is noodzakelijk.
   • Tools: Perplexity, Copilot, Agent-1, Agent-2, Agent-3, Agent-4, Agent-5.
   • Analyse: Dit thema wordt door bijna alle tools genoemd, wat wijst op een gedeelde zorg over de rol van farmaceutische bedrijven en toezichthouders.
4. Media-invloed en publieke perceptie (pagina’s 109-117)
   • Conclusie: Sponsors en overheden hebben publieke percepties gemanipuleerd door middel van media en selectieve data-amplificatie.
   • Tools: Perplexity, ChatGPT, Agent-2, Agent-4.
   • Analyse: Hoewel niet alle tools dit thema behandelen, is er een duidelijke overlap tussen de tools die dit onderwerp bespreken.

Afwijkingen in conclusies

Hoewel er veel overeenkomsten zijn, zijn er ook enkele opvallende verschillen in de focus en conclusies van de tools:

1. ChatGPT
   • Unieke focus: ChatGPT legt meer nadruk op de maatschappelijke impact, zoals de gevolgen van schoolsluitingen (pagina’s 135-136).
   • Afwijking: Andere tools richten zich meer op technische en wetenschappelijke aspecten, zoals immunogeniciteit en klinische studies.
2. Perplexity
   • Unieke focus: Perplexity benadrukt de rol van DNA-verontreiniging in mRNA-vaccins (pagina’s 105-106), een onderwerp dat door andere tools minder wordt besproken.
   • Afwijking: Dit maakt Perplexity meer gericht op specifieke technische risico’s.
3. NotebookLM
   • Unieke focus: NotebookLM richt zich sterk op de tekortkomingen in immunogeniciteitsstudies (pagina’s 38-39) en de noodzaak van nieuwe RCT’s.
   • Afwijking: Andere tools behandelen dit onderwerp minder uitgebreid.
4. Agent-4
   • Unieke focus: Agent-4 legt meer nadruk op de manipulatie van data door sponsors en de rol van media (pagina’s 109-117).
   • Afwijking: Dit maakt Agent-4 meer gericht op de ethische en communicatieve aspecten van de pandemie.

Vergelijking van verwezen pagina’s

Om de overeenkomsten en verschillen verder te analyseren, hebben we gekeken naar de meest genoemde pagina’s en welke tools hiernaar verwijzen.

Analyse:

• De pagina’s 37-39 (open-label trials) en 44-45 (bijwerkingen) worden het meest genoemd, wat wijst op een brede consensus over de relevantie van deze onderwerpen.
• Tools zoals Agent-1, Agent-3, en Agent-5 hebben een brede dekking en verwijzen naar veel van de meest besproken pagina’s.
• ChatGPT en Perplexity hebben een meer specifieke focus en verwijzen minder vaak naar de meest genoemde pagina’s.

Welke conclusies zeggen de conclusies?

Als we de betaalde tool GPT4 vergelijken met de andere tools, dan zit Copilot het meest in dezelfde richting. 

Gebruik dus altijd minimaal twee tools om een rapport te analyseren. En vraag daarna AI om de uitkomsten te groeperen en te vergelijken.

Dit artikel is onderdeel van een serie over het vergelijk van AI tools die een pdf analyseren

Deel 1: Samenvatten met NotebookLM (Google) en GPT-4 (Open AI)

Deel 2: Samenvatten met gratis chatbots; ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, Grok, Co-pilot en NotebookLM

Deel 3: Samenvatten van een rapport met verschillende AI agents

Deel 4: Vergelijk van de uitkomsten en gegeven conclusies van de verschillende tools

Deel 5: Vergelijk van de verschillende tools en tips voor het schrijven van prompts