我如何使用AI来增强我的文献综述的全面性？

AI可以通过更高效地识别相关文献并揭示广泛数据集中的模式，显著增强文献综述的全面性。它使研究人员能够系统地分析比手动处理更多的学术材料。主要方法包括利用AI驱动的研究数据库（例如，Semantic Scholar、Elicit）和生成性AI工具（如GPT-4或Claude）进行有针对性的搜索和总结。 成功实施需要制定精确的搜索提示，包含特定的关键词和布尔运算符。AI工具擅长发现相关的文章和分析引用网络，但存在固有的局限性。至关重要的是，输出结果必须严格验证与原始来源，以降低幻觉或事实错误的风险。人类监督对于解释复杂的细微差别并确保结果与综述的概念框架一致仍然至关重要。 具体步骤包括：首先，定义明确的研究问题和纳入/排除标准；其次，利用AI搜索助手识别核心论文并发现潜在连接；第三，使用总结工具提取主要发现；最后，手动审查重要出版物以验证准确性并为发现提供背景。此方法简化了跨学科的覆盖，并识别出开创性和当代的作品，最终加强了综述的基础和学术严谨性。