当文献数量过多之际, 切莫自第一篇起始逐字逐句地阅读。首先围绕研究问题设定纳入标准并开展去重工作, 接着运用标题、摘要、全文进行三级筛选；对于保留下来的文献依据“核心证据、方法参考、背景材料”予以分级。在进行精读之时, 仅仅阅读与你当下任务存在关联的部分, 并且利用文献矩阵记录结论、方法、局限以及可引用的位置。
图 1：先筛选和分级，再把阅读时间投入核心文献。
拿来作为纳入的标准起码得回答五件事情, 这五件事情分别是研究主题, 研究对象, 时间范围, 文献类型以及语言或者地区。而排除标准是要能够对应到明确的理由, 比如说对象不符合要求, 仅仅只有摘要, 不存在相关结果。标准要是越具体, 筛选起来就越稳定, 并且也越不容易因为“看起来是有趣的”而不断地去扩大范围。
2020年提出要报告检索策略以及研究选择方法, 对其进行解释的文件将筛选描述称为是标题摘要进行识别, 并且还有全文评估等多个阶段所组成的过程。普通的综述也能够借用这样的思路来管理文献, 不过需要说明自己采用的究竟是何种综述方法。
图 2：主题、对象、时间、类型和场景构成筛选边界。
第二步：用三级筛选代替通读
首轮仅瞅标题, 将明显不相关的选项排除掉；次轮瞧摘要, 去确认对象、问题、方法以及主要结果；三轮把全文阅读一番, 判别是不是能够对具体论点起到支撑作用。边界模糊的文献暂先放进“待定”范畴, 待标准稳定之后再集中进行复核。
没进行筛选之前要先去除重复的部分, 同一项研究可能会以会议摘要、预印本以及期刊论文等各式各样的形式再次出现的情况。优先去保留那些信息是完整无缺的、版本是最新的而且出版状态是明确无误的记录, 与此同时还要保存好版本之间的关系。
第三步：把保留文献分成三类
直接回答研究问题的核心证据, 是需要进行精读的；提供量表、模型、实验或是分析路径的方法参考, 是可以定向阅读方法部分的；用于定义、历史以及情境的背景材料, 只需要读取和当前段落相关的那一部分。分级是阅读时的优先级, 并非质量等级。
图 3：三类文献对应不同阅读深度和写作用途。
第四步：带着问题做定向阅读
实验室提醒研究生, 阅读时应依据目的挑选文章部分, 引言板块要看问题与贡献, 文献综述部分要看理论和争论, 方法部分要看研究设计, 结果部分要看发现。先写下此次阅读要回答的问题, 再前往对应章节寻觅证据, 如此效率通常会高于从开头一直划到末尾。
起码要在每一篇核心文献那儿留下六项笔记, 分别是, 它回答的是啥问题, 运用的是啥数据, 采用的是啥方法, 主要的发现是啥, 关键的局限是啥, 以及和你论文的哪一段是有关联的。对于直接引语跟关键数据而言, 还得记录下来页码。
图 4：不同阅读问题对应论文中的不同章节。
第五步：设停止条件
无法仅凭借“已然疲惫不堪”来终止检索。这里能够予以核查: 核心概念是不是全都具备证据, 主要观点以及分歧是不是反复出现, 新增的文献是不是依旧能够给出崭全新颖的主题、方法或者情境, 关键的空白之处是不是已然存在来源予以支撑。要是新增的结果仅仅是重复已登记在册的信息, 那么能够暂停扩展检索工作, 继而转入写作阶段并且保留补检窗口。
在论文工坊里怎么推进
在论文工坊当中, 可以把符合标准的候选文献, 凭借筛选状态以及阅读层级, 放置到同一个项目之内, 接着借助文献矩阵, 连接到综述主题以及大纲之上。系统能够辅助生成摘要、标签以及段落草案, 然而用户依旧需要对原文、筛选理由、引用以及学术判断进行核验。相关流程可以查看文献综述指南。
常见问题每篇文献都要读全文吗？
并不需要。对于候选文献, 能够先用标题以及摘要来进行筛选；而准备当作核心证据的文献, 应当去阅读全文里跟结论存在关联的那些部分, 并且要对方法、结果以及局限予以核对。
文献分级后会漏掉重要研究吗？
分级不过是安排阅读的先后顺序, 留存下清晰的处于待定状态的区域、定期进行复核的边界处文献, 并且借助参考文献追溯以及被引追踪来补充遗漏之处的做法, 它能够将遗漏风险给降低。
一天读多少篇合适？
数量由领域、篇幅以及阅读目标来决定, 更具可控性的指标并非追求固定篇数, 而是完成多少条能够使用的笔记, 解决多少个综述方面的问题。
什么时候可以停止检索？
若核心概念、主要争论以及关键方法均存在已有证据, 而新文献甚少引出新主题之际, 能够暂停。于提交之前, 依旧应当根据需求补充检查近期之研究。
AI 摘要能代替阅读吗？
适用于初筛以及导航的AI摘要, 或许会遗漏限定条件、负面结果或者方法细节, 进入论文的关键证据, 必定得回到原文去核查。
