畢業口試第一關~「論文原創性比對」大哉問

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依據本校研究生學位授予相關規定，研究生在舉行論文考試前，須完成論文原創性比對；論文修訂完成後的定稿版本，亦需再次進行比對，並經指導教授確認。此外，「論文原創性比對報告」及「學位論文學術倫理暨原創性比對聲明書」皆須上傳至論文系統，方可完成相關程序。 以下是研究生對論文原創性比對最關心的幾個關鍵問題，只

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當你用 AI 跑質化分析， 你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？

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當你用 AI 跑質化分析，你其實是開了「一鍵美顏」，還是「自動戰鬥」？——看看 AI 如何悄悄改寫質化分析的判斷 〇、合先敘明，這篇在談什麼 這不是一篇 AI 工具教學文，也不是要告訴你「該不該用某一個 AI 來做質化分析」。 這是一篇方法意識提醒文。 當你把質化分析的一部分交給 AI，你是否意識到

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Springer Protocols vs. Wiley Current Protocols：實驗室指南終極比較，研究者該選哪一個？

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Springer Protocols vs. Wiley Current Protocols：實驗室指南終極比較，研究者該選哪一個？ 在科學研究的道路上，最令研究人員挫敗的魔咒往往不是「缺乏創意」，而是「不可重複性（Irreproducibility）」。你是否曾經照著頂尖期刊（如 Nature 或

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跨域研究不迷路：看懂不同領域如何討論同一個問題

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當研究主題開始跨越不同領域時，文獻搜尋往往會變得更容易，但理解卻變得更困難。研究生常會發現，使用相同的關鍵詞搜尋資料庫，得到的文獻卻來自不同學門，討論的問題與研究方法也彼此不同。 隨著跨域研究逐漸成為學術研究的重要趨勢，研究者不僅需要找到相關文獻，更需要理解不同學門如何看待同一個議題。對許多剛開始進

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你以為你在寫研究假設，其實你在許願？ —— 為什麼 AI 給的「如果」，不等於研究假設

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這不是一篇概念介紹文 而是一篇「研究假設校正文」 在寫研究計畫的某個深夜，你很可能做過這件事。 把研究問題丟進 AI，請它幫你「生出幾個研究假設」。 螢幕很快亮起來，一條一條 if–then 句型排列整齊，看起來邏輯清楚、語氣專業、甚至比你自己寫的還順。 但這正是危險的地方。 問題不在於你用了 AI

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關鍵詞不是越多越好：如何建立有效的檢索策略？

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本文不是資料庫操作教學，也不會告訴你該按哪個按鈕。它想談的是一個經常被忽略、卻深深影響搜尋成敗的關鍵問題：研究生在搜尋文獻時，往往不是技巧不足，而是還沒把研究問題轉換成學術社群正在使用的語言。透過理解關鍵詞背後的學術語脈與跨領域用語差異，本文將引導你重新思考檢索策略，讓搜尋成為釐清研究方向的一部分。

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研究，是一場逆向工程：從「盲目猜測」到「逆向拆解」的思維轉型

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面對學術文獻的量級噴發，研究生若僅憑臆測定位，無異於在高度擁塞的系統中增加無效負載。精準的邏輯拆解不是選項，而是避免研究邊緣化的必然策略。 因此，我們必須將研究視為一場精密且冷靜的「逆向工程」。這意味著，將頂級期刊中的論文視為高度完成、可被分析的研究成果，而我們的任務不是憑空臆測研究題目，而是透過拆

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拒絕當實驗室裡的「盲目操作員」：掌握 Current Protocols 的故障排除邏輯，從 know-how 進階到 know-why

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Wiley current protocols 1. 引言：實驗室裡的「公開秘密」 在頂尖研究機構的走廊裡，流傳著一個令人焦慮甚至心碎的「公開秘密」：即便你是一名極其細心的研究生，正為了幾個月後的學位口試（Thesis Defense）熬夜拼搏；或是一位背負著經費結案壓力（Grant Closing

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當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？

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當質性分析過程導入自動化， 研究者的定位在哪裡？ ——Computational Grounded Theory 帶來的提醒 在當代社會科學研究中，越來越多研究者開始感受到一種難以忽視的焦慮： 資料正在快速膨脹，但人的閱讀與理解能力，並沒有跟上。 想像你在深夜的辦公室裡，臉龐被螢幕發出的微弱藍光照亮

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