Systematic Review

• 為研究論文或學位論文撰寫文獻回顧、綜述或相關研究章節。
• 跨多個學術資料庫（Semantic Scholar、arXiv、OpenAlex）進行全面搜尋，以掌握某一領域的全貌。
• 在進行全文審閱之前，先依據標題／摘要對大量候選文獻進行篩選。
• 識別研究缺口與尚待探索的機會，而非僅是彙整現有研究成果。

• 您只需要快速的一次性引用或單一參考資料查詢，而非結構化的文獻回顧。
• 您的專案已完成文獻搜尋與篩選階段，且綜合分析也已結束。

遵循 PRISMA 2020 框架（Page 等人，BMJ 2021），確保您的文獻回顧符合公認的報告標準。每個步驟均按順序排列，以對應標準 Systematic Review 工作流程。

在任何搜尋開始之前，提示您定義明確的納入與排除標準，以降低選擇偏誤，並使文獻回顧的範圍保持妥善控制。

在多個來源（包括 Semantic Scholar、arXiv 及 OpenAlex）中建構搜尋架構，同時運用廣泛與精確的查詢方式，以最大化召回率並將覆蓋缺口降至最低。

先執行標題／摘要篩選，再進行全文審閱，讓您僅針對最相關的文獻投入深度閱讀的心力。

從每篇論文中萃取一組一致的欄位——方法、數據集、評估指標與主要發現——使跨論文比較與表格生成更加簡便直觀。

引導綜合分析朝向識別研究差距與未來機會，而非僅僅羅列先前的研究成果，同時優先納入近期高引用次數的論文，以及每個子主題至少一篇具有里程碑意義的經典文獻。

研究人員在撰寫論文時，需要一份有據可查、可重複驗證的先前研究說明。本技能將引導使用者逐步完成標準設定、多資料庫檢索，以及結構化資料萃取，最終產出一段完整連貫的相關研究敘述。

正在進行正式文獻回顧的博士生，可以遵循類似 PRISMA 的步驟，有系統地篩選數百篇候選文獻、提取可比較的元數據，並綜合歸納出驅動其研究問題的研究缺口。

正在準備調查論文或統合分析的團隊，可使用結構化萃取範本，針對所有納入的研究，一致性地收集方法、資料集與指標資訊。

在探索新主題領域時，綜合階段會揭示尚未充分研究的問題與待開發的機會，協助研究人員找出原創貢獻能發揮最大影響力的所在。