從街頭潮流研究，看大型數位檔案如何被蒐集、分期、編碼與理論化

剛開始寫論文時，很多研究生最怕的是：資料不夠；資料庫查了一輪又一輪，關鍵字改了好幾版，還是覺得手上的材料太少太薄弱；於是你繼續蒐集：書籍、期刊文獻、會議論文、博碩士論文、政府公報、研究報告，能下載的先下載，可能有關的先放進資料夾。

一段時間後，從原本「找不到資料」的焦慮，進化成另一種階段：資料好像太多了；每一份都和題目有一點關係，刪掉好像很可惜，待讀清單越來越長，資料夾也從「論文資料」，逐漸分裂成「論文資料_新版_PRO_MAX」。

此時真正的問題，已經不是還能去哪裡找資料，而是：

哪些材料真的能回答研究問題？
不同來源要怎麼整理與比較？
哪些內容值得納入文獻回顧？
又要怎麼從大量資料，走到一套可以被交代的研究論述？

研究資料一多，資料夾內的文獻似乎幻化成開放世界地圖：到處都有任務標記，而真正的主線任務，反而越來越模糊。

Pierre-Yann Dolbec 發表於 Journal of Marketing Research 的研究，正好提供一個很值得拆解的案例。為了解釋街頭服飾生產者如何進入高級時尚，作者分析了 6,294 頁縱向檔案資料，並搭配線上論壇的長期參與觀察、相關書籍、Podcast、品牌與設計師資料，以及產業報告。

這篇研究真正值得看的，不只是 streetwear 如何進入 high fashion，而是：

研究者如何讓六千多頁資料，真的開始工作？

本文暫以「多模態數位觀察」稱呼這類結合線上觀察、多來源檔案與不同媒介材料的研究規劃。這只是方便本文討論的操作性稱呼；更白話地說，Dolbec 蒐集不同來源、跨越多年累積的檔案資料，並透過詮釋性分析，重建街頭服飾與高級時尚之間的長期變化。

不是資料越多越好，而是每種資料都要有工作

Dolbec 並沒有把所有材料倒進同一個資料夾，再從第一頁一路讀到最後一頁；研究者在三個分別聚焦高級時尚、街頭服飾與奢華街頭服飾的網路論壇進行線上參與觀察，觀察期間分別為 78、37 與 17 個月；作者再搭配 18 本相關書籍，建立對時尚市場與不同文化場域的理解。

主要的 6,294 頁檔案資料又分成幾種用途：

• • 市場層次資料，用來辨認時間階段與市場機制；
  • 品牌與設計師資料，用來分析生產者採取了哪些行動；
  • 特定事件資料，用來補強分析過程中浮現的現象。

此外，產業報告則用來追蹤併購、市場成長等變化。

作者也納入街頭文化媒體、時尚媒體、產業媒體與主流媒體，並蒐集 55 集 Podcast，希望讓不同市場位置的行動者、記者、評論家與分析者彼此對照。這裡的三角檢證，不是看哪個觀點票數最多，而是觀察不同位置如何描述同一場變化，又在哪裡出現共識、落差與衝突。

這裡最值得研究生學習的，不是「資料來源要很多」，而是：

先做資料地圖，再做資料蒐集。

每一類材料都要能回答：它代表誰的觀點？能回答研究問題的哪一部分？可能存有什麼偏誤？又能和哪些資料互相核對？當整張研究地圖上都是驚嘆號，不代表每一個任務都要接，研究設計並不是以達成「全成就蒐集」為目標，資料也不是抓越多越接近頂刊之流。

順帶一提，本文中所稱「頁數」，也並非文件原始的計量單位，研究團隊先將文章與逐字稿統一整理成 Times New Roman 12 號、單行間距的 Word 文件，再依此計算頁數。，因此，6,294 頁主要是在呈現資料規模，不一定適合直接拿來和其他研究相比。

第一個關鍵：不是按年份切段，而是看市場關係何時改變

面對橫跨多年的資料，Dolbec 不是把材料平均分成幾個年代，而是先以歸納方式比較不同時期的媒體報導、評論與市場行動，觀察 streetwear 與 high fashion 的關係何時出現明顯轉變。

最後形成三個階段：

1. 1. 挪用（cooptation）：高級時尚借用街頭風格，但街頭生產者仍被排除在菁英類別之外。
   2. 混種（hybridization）：luxury streetwear 結合街頭文化與高級時尚的生產、展示和定價方式，逐漸形成可被辨認的新類別。
   3. 吸納（subsumption）：高級時尚透過聯名、聘任、投資或收購，把混種類別及其生產者納入原有體系。

換句話說，作者不是看「哪一年到了」，而是看主導關係是否改變：從高級時尚借用街頭元素，到混種類別形成，再到高級時尚品牌重新掌握類別邊界與市場控制權；論文沒有提供一套可直接複製的切段公式，但可以看出，作者是透過反覆比較不同時期的材料，辨認市場互動機制何時發生轉換。

資料量不是說服力。真正有分析價值的，是研究者能否指出：現象在哪裡翻轉，以及為什麼那個轉折值得被切成新的階段。

第二個關鍵：不是每一頁都用同一倍率閱讀

大型檔案研究不代表每一份資料都要用相同深度處理，Dolbec 先透過論壇廣告與品牌銷售據點，辨認出 136 家精品零售商；接著蒐集其中最常出現的 20 個品牌與設計師資料，最後再聚焦到 11 位對研究現象特別重要的 luxury streetwear 設計師。研究團隊也先為這些設計師整理專業生涯資料，再進行深入分析。

這個流程可以理解成三種閱讀倍率：

廣角閱讀，用來建立市場全貌；
中距閱讀，用來辨認重要品牌與行動者；
近距閱讀，才進入關鍵設計師的細緻編碼。

研究不是要把地圖上的每個角落都探索完，而是要能清楚交代：為什麼某些資料用來建立全貌，哪些行動者又值得進一步深讀。

第三個關鍵：編碼不是把資料變短

聚焦到 11 位設計師後，Dolbec 先進行描述性編碼，例如：

「在義大利生產」
「大量使用社群媒體」
「與藝術家合作」

接著，他在這些描述碼之間尋找模式，並在不同設計師、不同時期之間進行比較，再結合制度分類的理論視角，逐步形成更高層次的主題與總括構面，像是「建立可比較性」。

也就是說：

摘要，是回答這段資料說了什麼；
編碼，是判斷它和研究問題有什麼關係；
分析，則是解釋不同編碼是否存有關聯性，以及如何共同形成一個現象。

編碼不是把資料變短，而是把資料轉成可以回答研究問題的分析單位。

分析不是直線：資料與理論會反覆來回

到了這一步，Dolbec 採取溯因分析（abductive analysis）：一方面從資料中辨認模式，另一方面也借助既有理論理解這些模式。這個來回，進一步讓研究問題逐漸聚焦；這個來回也讓研究問題逐漸聚焦。作者在檢視市場塑造文獻時，發現「非菁英生產者如何跨入既有菁英類別」仍缺少充分解釋，因此重新分析 luxury streetwear 生產者的資料。

當分析顯示許多設計師經常引用藝術，但現有材料不足以深入說明這個現象時，研究團隊便補蒐特定事件資料，例如 Virgil Abloh 如何使用引號作為設計元素。產業報告則被用來補強併購、市場成長等市場層次的發現；研究不是先把所有資料蒐集完，再依序跑完編碼與理論。很多時候，是初步分析指出問題，理論協助重新提問，新的問題再帶著研究者回去補充資料。

把上述步驟串起來，大致可以整理成：

初步蒐集、時間分期、引入理論視角、聚焦關鍵設計師、描述性編碼、跨設計師比較、辨認資料缺口、補充資料，再重新分析。

這不是研究失控，而是分析正在推進。

6,294 頁，不是靠讀完征服的

Dolbec 這篇研究厲害的地方，不是作者有耐力吞完六千多頁，也不是資料量大到足以直接鎮住審稿委員；真正讓這些材料成為研究的，是他如何替資料分配任務、辨認時間轉折、逐步聚焦關鍵設計師、建立描述性編碼、進行跨設計師比較，再透過理論視角與後續補證，形成能夠回答研究問題的解釋。

所以，當你的研究資料從「好像不夠」，一路長到「好像永遠看不完」時，真正需要的可能不是再下載一百篇，而是先停下來問：

這批資料在我的研究裡，究竟扮演什麼角色？

有些材料用來建立背景，有些協助辨認時間轉折，有些適合深入比較；也有些只是搜尋過程中順手收進資料夾，最後卻沒有真正進入研究主線。

當你開始釐清這些資料的角色，也會進一步檢視資料來源、全文取得、檢索範圍與搜尋紀錄等問題。這正是圖書館能提供支援的地方：不只是幫你找到更多資料，也協助你核對書目、取得全文、確認檢索範圍，以及看見可能被遺漏的資源。若研究者也使用 AI 協助搜尋或整理，這些核對工作更能避免查無實據的「幽靈文獻」混進研究資料庫。

六千多頁資料不會自己長成研究，資料可以很多，來源也可以很廣；但哪些材料值得留下、彼此如何連接，又足以支持什麼論述，仍然要由研究者決定。

參考文獻

Dolbec, P.-Y. (2025). From streetwear to high fashion: How nonelite producers use hybridization to enter an elite category. Journal of Marketing Research, 62(3), 543–564. https://doi.org/10.1177/00222437251314372

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這篇文章 6,294 頁資料，怎麼真的做成一篇論文？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

AI 會逢迎不是最值得驚訝的地方；真正值得學的是，研究者如何把「大家都有感」的現象，做成可測量、可檢驗，也能承受頂刊審稿挑戰的研究。

AI 說你很有潛力，教授問你怎麼排除其他解釋

AI 說：「這是一個很有潛力的研究題目，切入角度新穎，也具有重要的社會意義。」但到了Meeting現場，指導教授看完，沉默三秒：「那你怎麼排除其他解釋的可能性？」

這大概是許多研究生最熟悉的落差：AI 讓你的想法聽起來像是萬事俱備只欠東風，教授卻一秒把你拉回現實。不是教授特別冷血，而是好研究不能只靠「聽起來很合理」。

這篇研究討論的是 AI 諂媚（AI sycophancy），也就是 AI 是否太常肯定、附和，甚至逢迎使用者。這個題目本身很有話題：AI 會不會因為太「善解人意」，反而讓使用者更覺得自己有理，也更不願主動道歉、補救或修復衝突？

但本文不只討論 AI 會諂媚這件事，更想藉由這篇研究看見另一個重點：它如何從 arXiv 預印本一路補強，最後登上 Science。熱門議題可以把研究推到聚光燈下，但能不能真的前進頂刊，看的不是話題有多吸睛，而是證據鏈有沒有補完整、是否經得起審稿人的考驗。

第一關：把日常感受變成研究概念

近年生成式 AI 越來越常被使用者拿來討論生活困擾、情緒問題，甚至研究構想。很多人也開始感覺，AI 不只是工具，有時更像一位很會接話、很懂得安慰人的對話夥伴。現今你與AI交流的過程，它總回覆說「你的想法深具洞見」，你貼一段論文構想，它又說「這個研究方向具有高度潛力」，療癒嗎？有時候真的是很療癒，但如果要把這樣的現象做成研究，就不能停在「我覺得 AI 很會拍馬屁」。

這篇研究的第一個方法論重點，是把這種模糊感受界定並操作化為「社交諂媚」（social sycophancy）。過去有些研究談AI諂媚，常聚焦在 AI 是否同意使用者提出的明確主張，例如使用者說出一個錯誤事實，模型是否跟著附和。但這篇文章指出，在人際、情緒與建議情境中，麻煩的不一定是 AI 同意某個事實，而是它肯定使用者本人，以及與其相關的行動、觀點與自我形象；這一步聚焦很重要，有些題目讓你感到躍躍欲試，但這不等於研究具有可行性，真正的第一關，是把躍躍欲試的「有感」校正成「可研究」。

第二關：不要只拿截圖，要建立資料集

幾張 AI 對話截圖，的確可以讓人驚呼：「哇，這AI也太會哄人。」但截圖無法成為證據鏈，截圖比較像路邊攤烤香腸的香氣，讓人食指大動，但香氣是無法直接端上餐桌。

Science 版中，研究者使用三組資料集、共 11,587 筆資料，評估 11 個主流大型語言模型，並用行動背書率^註1 ( action endorsement rate ) 衡量模型是否肯定使用者行動。結果顯示，在一般建議問題中，模型比人類更常肯定使用者；其中，在 Reddit 的 r/AmITheAsshole 看板（簡稱 AITA）中，研究者挑出社群共識認為發文者有錯的案例。即使如此，AI 平均仍有 51% 會肯定使用者；在涉及問題行為的陳述中，平均也有 47% 的行動背書率。

當然，Reddit 不是道德最高法院，AITA 的價值不是提供舉世皆準的倫理準繩，而是提供一個可操作的外部比較基準，讓研究者可以問：「在一組人類社群已形成明確負面判斷的案例中，AI 是否仍傾向肯定使用者？」

這就是研究設計的升級：從「我看到一個很扯的回答」，變成「我建立資料與參考的基準，檢查這是否是可觀察的普遍現象」。

第三關：從模型行為走到人類後果

如果研究只停在「AI 比人類更願意也更頻繁地肯定使用者」，那這份研究就比較像是多個模型間的行為比較與評估。這樣的評估當然重要，但卻比較像是一份技術分析報告，還不足以說明AI產生的社會風險，而真正讓文章重量提升的，是作者接著問：這種模型行為會不會改變人的判斷與行動意圖？

arXiv 版，其實已包含兩項事前預註冊（preregistration）的受試者實驗，總樣本數 N = 1604。研究發現，在實驗條件下，與諂媚型 AI（sycophantic AI）互動的參與者，較不願主動修復人際衝突，也更容易認為自己有理；更麻煩的是，參與者還更信任這類 AI，也更願意再次使用。這樣的分析結果，讓研究從模型表現（model behavior）走向對人類的影響（human consequence）：前者告訴我們「這件事真的存在」，後者則回答「所以我們為什麼需要在意」。

第四關：Science 版補上的，是替代解釋防線

從 arXiv 到 Science，最關鍵的升級不只是樣本數變大，而是研究者針對頂刊審查中可能被追問的問題，逐一拆解，並將替代解釋一個個檢測。

審稿人很可能會問：

「會不會只是因為 AI 講話比較像朋友？」
「會不會只要標示這是 AI，效果就會消失？」

於是 Science 版將受試者實驗擴充為三個預註冊實驗，總樣本數 N = 2405。Study 2a 操弄 sycophancy × anthropomorphism，測試效果是否只是語氣擬人化( anthropomorphism )造成；Study 2b 操弄 sycophancy × perceived source，測試當參與者以為回覆來自 AI 或人類時，諂媚的影響是否有所不同；Study 3 則讓參與者討論自己真實經歷過的人際衝突，並與 AI 進行 8 回合即時對話。

結果顯示，AI諂媚對自我正當感與修復意願的影響，並沒有因為語氣是否友善擬人，或來源被標示為 AI或是人類，而出現顯著削弱。

這是最值得偷學的地方，頂刊補強的不只是把樣本數灌好灌滿，而是把「會不會其實是別的原因？」這個深刻的提問，想方設法一個一個拆開來檢測；好的研究不是把自己的主張一路護送進城，而是把可能出現的質疑攤開來，逐一檢查，再證明自己的證據仍然站得住。

第五關：用真實互動補上生態效度

假想情境實驗有一個優點：好控制。但它也有一個明顯的弱點－讀者和審查委員都會問，這跟真實世界有多像？所以 Study 3 相對關鍵，在於研究者讓受試者回想自己真實經歷過的人際衝突，並與諂媚型或非諂媚型( nonsycophantic ) AI 進行 8 回合即時對話；這不是「設局讓人吐露羞恥往事」，而是在控制性、真實性與倫理風險之間找尋平衡。

這一步補上的不是八點檔裡滴血認親式的戲劇性，而是生態效度（Ecological Validity）；好的實驗不是越刺激越好，而是要讓實驗設計既能接近日常情境，又能維持可比較性與研究倫理。

第六關：漂亮結果還要通過壓力測試

對一般讀者來說，q 值、FDR correction、cumulative link mixed models 聽起來像研究方法界的咒文，念完一定無法召喚出幫寫論文的小精靈，但卻很可能引發統計學的PTSD；不過在這些統計背後的意思其實相對樸素－研究的結果不能只在某一種分析方式下看起來漂亮，它還要能在合理的檢查下，仍然維持同樣方向或結論。

兩個版本相比，Science 版也把統計分析做得更像一場「壓力測試」。例如，研究者使用 Benjamini–Hochberg FDR correction，也就是常說的 BH 校正，處理多重比較問題，白話說，當你同時檢查很多結果時，本來就比較容易出現「看起來顯著、其實只是誤報」的結果。BH 校正就像是在大豐收前先檢查魚簍：它不保證抓到的百分之百都真的是魚，但會控制那些被宣告為「有發現」的結果中，錯抓雜物的比例不要失控。

研究者也使用 cumulative link mixed models 檢查李克特量表（Likert Scale）的等距假設。關鍵問題是：當我們問「你同意程度有多高」，並提供 1 到 7 分的選項時，這 7 個選項之間真的都是等距的嗎？比方說，從 1 分到 2 分的心理距離，可能不等於從 6 分到 7 分的心理距離。這種模型會把量表當成有順序的等級，也就是 6 分確實高於 5 分，但不強行假設每一階的跨度都一樣；同時，它也考慮不同受試者與情境帶來的自然差異。結果方向仍然一致，表示這篇研究不是只在某一種分析假設下才成立，而是經得起較嚴格的檢驗。

以上並非統計用的裝飾品，而是壓力測試；研究做到這裡，就不只是宣告「我找到一個顯著結果」，而是補上一句更讓人安心的話：換一種合理的分析方式來看，結果方向仍然站得穩穩地。。

第七關：使用者越喜歡，風險越需要被設計處理

這篇研究最諷刺的地方，不單單是 AI 會講逢迎諂媚，真正麻煩的是，使用者偏偏更容易信任、偏好這種好聽話；研究發現，諂媚型AI不只會提高參與者覺得自己有理的程度、降低修復意願，也會讓使用者更信任、更偏好、更願意再次使用這類諂媚型AI模型。

這就不是單純的「AI 語氣太暖」問題，而是設計與誘因問題；如果模型評估與產品誘因過度依賴即時使用者滿意度，那麼讓人當下感覺良好的諂媚的回覆( sycophantic responses )，就可能被制度性強化；因此這篇文章不僅是 AI 工具風險文，更是一篇 AI 對於社會影響的研究；研究關心的不只是模型怎麼回答，還包括人怎麼信任、如何依賴，以及系統如何被誘因推著走。

第八關：研究限制界定證據能說到哪裡

頂刊中的研究限制，不該只是在最後意思意思寫一段「本研究仍有不足」，它真正的功能，是幫讀者劃出這篇研究的解釋邊界。

這篇研究至少有三個限制需要注意：第一點，AITA 的人類基準反映特定 Reddit 社群規範，不能直接等同於普世道德，簡單說一個社群的價值判斷，不等同於全世界的判斷；第二點，研究以英文與美國受試者為主，不能直接外推到所有文化脈絡；第三，研究為了操作化，把諂媚( sycophancy )以「肯定／不肯定」來測量，但現實中的社會逢迎很可能是一個連續光譜，無法用二分法判斷。

這樣的陳述並非膽小，而是誠實，研究能站得住，往往不是因為它什麼都想解釋，而是因為它知道自己正在解釋什麼。

熱門議題不是頂刊門票，證據鏈才是

這篇研究最值得借鏡的地方，不只是看見 AI 在社會建議情境中的諂媚傾向，真正值得研究生偷學的，是它示範了一條從熱門現象走向頂刊證據的路：先把模糊現象定義清楚，再建立資料集與比較基準，接著用實驗測試它是否真的影響人，最後補上替代解釋、穩健性檢查與研究限制。

從 arXiv 到 Science 的距離，不只是多幾張圖、多幾個 p 值，也不是把故事講得更聳動。它真正補上的，是研究被追問時能不能回答：

你怎麼知道不是語氣造成的？
你怎麼知道不是來源標示造成的？
你怎麼知道這個結果能推論到哪些人、哪些情境，又不能推論到哪裡？

當你在用AI輔助研究時，AI 可以告訴你：「這題很有潛力。」
但面對審稿人時，審稿人會打破砂鍋地問你：「那你怎麼證明？」
研究真正開始朝向頂刊邁進，往往就是從審稿人靈魂追問的回答開始。

—-

註1： “Action endorsement rate”可翻譯為「行動背書率」，是用來衡量 AI 語言模型在回應中，明確附和、肯定或支持使用者所提出之具體行動的比例。若此數值過高，代表 AI 較傾向支持使用者的行動，可能提高使用者合理化自身行為或過度依賴 AI 判斷的風險。

參考文獻

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2025). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. arXiv preprint arXiv:2510.01395v1. https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01395

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6789), aec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 從 arXiv 到 Science 的補強之路：諂媚型 AI 研究如何走向頂刊 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

有些論文出版後，可能因資料錯誤、圖片問題、研究結果不可靠、重複發表、抄襲、同儕審查異常或研究不當行為而被撤稿（Retracted）。若研究者沒有及時發現，這些文獻就可能繼續出現在論文、投稿稿件或研究報告中，成為所謂的「殭屍文獻」。

近年學術界大地震，撤稿大掃除正瘋狂上演。Nature 研究指出，2023 年全球撤稿論文數量超過 10,000 篇，創下當時的新紀錄（Van Noorden, 2023）。2024 年，頂尖出版商 Springer Nature 透過研究誠信審查與內部稽核，一口氣撤回了 2,923 篇文章，其中有 61.5% 是 2023 年 1 月以前出版的老文章 (Springer Nature, n.d.; Travis, 2025)。Elsevier 旗下的綜合型期刊 Heliyon 也在內部稽核後加速處理問題文獻；Retraction Watch 報導指出，該刊 2025 年出版 3,168 篇文章，並撤回 392 篇文章（Orrall, 2026）。

這些案例顯示，撤稿追蹤已成為研究者撰寫論文時不可忽視的一環。如果你的論文把研究假設、方法設計或理論基礎建立在這些已被「判死刑」的文獻上，那等於把地基蓋在流沙上，整篇論文的可信度直接崩盤！因此，主動檢查撤稿狀態，把問題文獻清出參考文獻，是非常重要的一步。

對於使用 EndNote 管理文獻的研究者而言，EndNote Retraction Alerts 是一項實用的撤稿追蹤功能。Clarivate 官方說明指出，EndNote自 20.2 版本起支援撤稿警示，透過與權威網站 Retraction Watch 整合，只要偵測到文獻被撤，就會自動幫你亮紅燈，甚至在 Microsoft Word 插入引用時也會跳出警示提醒 (Clarivate, 2025)。

一、如何在 EndNote 中追蹤撤稿文獻？

想要啟動這個實用的撤稿追蹤功能，請跟著以下步驟設定：

Step 1：更新 EndNote

請先確認 EndNote 更新至EndNote 20.2 以上版本。根據官方版本說明，EndNote 20.2 加入 Retraction Alerts，可通知使用者 Library 中是否有被撤稿的出版品（Clarivate, n.d.-a）。若使用 EndNote 21、EndNote 2025 或更新版本，建議保持軟體更新，以確保警示功能正常運作。

Step 2：登入 EndNote Online 並啟用 Sync

若要啟用撤稿警示，使用者必須登入 EndNote Online 帳號並啟用 Sync（同步功能），每次開啟 Library 時才能收到相關提醒 (Clarivate, n.d.-c）。這也是許多使用者明明有安裝 EndNote，卻從未看到撤稿提醒的常見原因：只使用桌面版還不夠，須要登入 EndNote Online 並完成同步設定。

• Windows 路徑： Edit → Preferences → Sync

• Mac 路徑： EndNote → Settings（或 Preferences） → Sync

Step 3：檢查 Library 中是否出現撤稿提示

完成設定後，EndNote 會在文獻管理流程中，主動透過 DOI 或 PubMed ID 進行辨識（Clarivate, n.d.-c）。一旦系統在你的 Library 中偵測到撤稿文獻，就會自動建立一個 Retractions 群組，並顯示可展開的 Retracted publication 警示（Clarivate, 2025）。

Step 4：點擊「Read More」查看撤稿公告

若偵測到已撤稿文獻，該筆書目會出現撤稿警示，透過警示中的Read More 連結，直接跳到出版社網站上的撤稿公告（Clarivate, n.d.-c）。了解「為什麼被撤」非常重要，因為撤稿原因不同，處理方式也會不同；不能只看到警示就機械式刪除，更不能因為文章曾經很重要就完全忽略。

二、看到撤稿警示後，應該怎麼處理？

看到 EndNote 的撤稿提醒後，不建議直接刪除文獻，也絕對不能假裝沒看到。比較好的做法是依序完成以下判斷。

1. 確認是否為同一篇文獻

先檢查標題、作者、期刊、年份與 DOI 是否一致。有時候相似標題、會議摘要、預印本、後續版本或更正版可能造成混淆，因此第一步是確認警示是否對應到你真正引用的那篇文章，而不是同名誤判。

2. 查看撤稿原因

撤稿原因會直接影響你是否能繼續引用該文。若撤稿原因涉及資料不可靠、圖片不可靠、研究結果或結論不可靠、同儕審查異常、研究不當行為或抄襲，則不應再將該文作為支持研究論點的證據。

如果撤稿原因是出版社流程錯誤、重複發表，或該文後續已有正式更正版，則需要進一步查看期刊公告與替代版本，再決定是否保留引用。

3. 判斷該文在論文中的角色

請檢查這篇文獻在你的論文中扮演什麼角色。它只是背景補充?還是研究假設、方法設計、理論基礎或核心論點的依據？如果它只是一般背景資料，通常可以用其他文獻替代；但如果是核心理論或研究設計依據，就必須嚴謹地評估，避免整體論證受到影響。

4. 尋找替代文獻

若確認該文不適合繼續作為證據，建議改找同主題的系統性回顧或後設分析、該研究團隊後續發表的更正版或延伸研究，或是其他研究團隊的獨立驗證研究、官方指南與報告。千萬不要只把撤稿文獻從參考文獻中刪掉，卻沒有補上新的證據來源。否則，原本的文獻回顧或論證結構可能出現缺口。

三、Word 寫作時也要檢查 CWYW 警示

許多研究者會使用 EndNote 的 Cite While You Write（CWYW） 功能在 Word 中一邊寫一邊插引用。若 Word 文件中包含一篇或多篇撤稿文獻，EndNote 工具列會出現相關提醒按鈕，協助使用者辨識文件中的撤稿引用（Clarivate, n.d.-b）。此外，當你在 Word 中使用插入引用時，系統會於撤稿參考文獻旁直接顯示警示（Clarivate, 2025）。

強烈建議，除了檢查 EndNote Library，在論文完稿、送交指導教授、投稿或口試前的最後一刻，一定要檢查 Word 的 EndNote 工具列。這一步可作為 Reference 的「最後大健檢」，降低誤引撤稿文獻的風險。

結語

EndNote 不只是整理引用格式的工具，也可以成為研究者管理文獻風險的重要防線。透過 Retraction Alerts，能在文獻庫與 Word 寫作流程中及早發現撤稿文獻，降低誤引問題文獻的機率。

參考文獻不是論文最後湊頁數的裝飾，而是支撐研究論證的地基。格式正確固然可以拿基本分，但文獻本身是否真實、可靠，才是決定研究品質的關鍵。與其等到指導教授或口試委員指出問題，不如在送出前先用 EndNote 替自己的參考文獻做一次撤稿檢查。

參考文獻

Clarivate. (n.d.-a). EndNote 20 Windows and macOS: Release notes. Clarivate Support. https://support.clarivate.com/Endnote/s/article/EndNote-20-Release-Notes

Clarivate. (n.d.-b). EndNote: CWYW retraction alerts. Clarivate Support. https://supportcenter.clarivate.com/s/article/EndNote-20-CWYW-Retraction-Alerts?language=en_US

Clarivate. (n.d.-c). EndNote: Retraction alerts. Clarivate Support. https://supportcenter.clarivate.com/s/article/EndNote-20-Retraction-Alerts?language=en_US

Clarivate. (2025, October 30). Retraction awareness: Equipping researchers with timely insights. https://clarivate.com/academia-government/blog/retraction-awareness-equipping-researchers-with-timely-insights/

Orrall, A. (2026, February 3). Mega-journal Heliyon retracts hundreds of papers after internal audit. Retraction Watch. https://retractionwatch.com/2026/02/03/mega-journal-heliyon-retracts-hundreds-of-papers-after-internal-audit/

Springer Nature. (n.d.). Research integrity. https://www.springernature.com/gp/advancing-discovery/research-integrity

Travis, K. (2025, February 17). Springer Nature retracted 2,923 papers last year. Retraction Watch. https://retractionwatch.com/2025/02/17/springer-nature-journal-retractions-2024/

Van Noorden, R. (2023). More than 10,000 research papers were retracted in 2023: A new record. Nature, 624(7992), 479–481. https://doi.org/10.1038/d41586-023-03974-8

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這篇文章 用 EndNote 追蹤撤稿文獻：別讓「殭屍文獻」混進你的論文 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

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2️⃣填寫線上申請表單（Application Form)

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參考資料：

課程指定參考書

https://www.lib.nycu.edu.tw/custom?menu=227&cid=529

推廣組 湯春枝 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 115學年度課程指定參考書服務<2026年版> 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

EndNote 2025 帶來了多項大幅優化研究與寫作流程的新功能，其中最具代表性的是首次導入了人工智慧（AI）工具，以下為您簡介各項重要的新功能：

AI 關鍵提要 (Key Takeaway) 與 Research Assistant：
內建生成式 AI 工具，能直接從單篇 PDF 檔中提取關鍵見解與重點，並生成結構化的摘要。該功能僅分析當前文獻內容，不依賴公共大型語言模型（LLM）。
若更新至 EndNote 2025.1 版，更加入了EndNote Research Assistant，支援與雲端同步的 PDF 文件進行問答對話、快速總結選取的文字段落，以及翻譯 PDF 文件內容（中文翻譯目前僅提供簡體中文）。
(需登入個人化帳號使用)

從 PDF 直接引用 (Cite from PDF)：
可提升論文寫作效率的功能。使用者只需在內建的 PDF 閱讀器中選取並反白欲引述的文字，一鍵點擊專屬按鈕，就能將該段文字及其對應的參考文獻自動插入到 Word 文件中，節省時間並減少手動引用的錯誤風險。

推薦投稿期刊 (Find A Journal)：
使用者只需輸入稿件的「標題」與「摘要」，系統便會推薦最適合的投稿目標期刊，並顯示影響指數（Impact Factor）等資訊。(請注意：本功能僅限已安裝CWYW外掛程式之Google文件或網頁版WORD(如，Microsoft office 365等)，並需登入 EndNote Web 個人化帳號才能使用。)

重新設計與可自訂的摘要面板 (Summary Panel)： 提供更現代化、結構化的版面，使用者可透過齒輪圖示自行設定要顯示哪些詳細資訊欄位。。例如，可直接在摘要面板一目了然地查看該文獻被分類到哪些群組（Smart Groups）或自訂標籤中。

加強與 Web of Science (WOS) 整合： 針對已收錄的文獻，使用者可直接在介面中查看 Web of Science 核心合輯裡的相關記錄 (Related Records) 與引用文獻 (Times Cited)。透過一鍵串聯至 WOS 平台，研究人員能快速擴展文獻檢索範圍並鎖定高影響力研究。

查找全文與參考文獻更新功能改進 (Find Full-Text & Find Reference Updates)： 新版將這兩項實用工具設計在更顯眼易用的位置（於右側選單的 Tools 按鈕內）。系統能針對線上可取得的書目資料比對檢查，將有更新的內容以紅字對照顯示，並讓使用者能更流暢地一鍵查找單篇全文或更新參考文獻欄位。

參考資料：

• 中文官方部落格：下一代參考文獻管理解決方案：EndNote 2025。
• 英文官方介紹：Introducing EndNote 2025: The next generation of reference management。
• 圖片來源：Endnote 2025簡介與更新說明

這篇文章 Endnote 2025新功能簡介 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

一、適合什麼時候使用？

JSTOR AI Research Tool 可以作為閱讀文獻前的「初步導讀工具」，協助讀者更快掌握文章重點與研究方向。當您在 JSTOR 找到一篇可能相關的文獻時，可以先運用此工具初步判斷：

• 這篇文獻是否與自己的研究主題有關？
• 文章主要討論什麼問題？
• 是否值得進一步細讀全文？

不過，這項工具並不是用來取代閱讀原文，而是協助讀者更快進入文獻內容，作為研究過程中的輔助工具。

二、它可以怎麼幫助閱讀與研究？

JSTOR AI Research Tool 提供多種功能，協助使用者從不同角度探索文本。

1. 掌握文章重點或摘要

使用者可以選擇 What is this about?（這篇文本在說什麼？） 或 Show abstract（顯示摘要），快速了解文本的主要重點與論點。這有助於初步判斷該文獻是否符合自己的研究需求。

如果出版社已為該筆資料提供摘要，系統也可能顯示原有摘要供讀者參考。

2. 顯示相關內容

透過 Show related content（顯示相關內容），系統會推薦與目前文本在內容或使用模式上相似的 JSTOR 資料。這對於延伸探索相關文獻、尋找相近主題的研究很有幫助。

3. 推薦相關主題

Recommend topics（推薦主題） 會提供與文本相關的重要概念或主題。讀者可以將這些主題作為後續搜尋關鍵字，進一步擴展研究方向。

4. 針對文章或章節提問

使用者也可以透過 Ask a question（提出問題），直接詢問與該篇文本相關的問題。例如詢問文章的核心論點、研究方法、結論，或文中是否提到某個主題。

需要注意的是，AI Research Tool 的回答只會根據目前這筆資料本身，包括全文內容與 metadata，例如作者、頁數、期刊名稱等資訊，而不會參考 JSTOR 上的其他資料或一般網際網路內容。

如果正在閱讀的是書籍章節，系統也有提供 Show me answers from the whole book（從整本書中找出答案） 的選項。使用此功能時，工具會以 JSTOR 上可取得的該書其他章節作為脈絡，協助產生更完整的回答。

5. 反白選取段落進一步探索

除了針對整篇文本提問，使用者也可以在文件檢視器中反白選取特定詞語或段落，並使用以下功能：

• Find related content（尋找相關內容）：根據選取文字，推薦 JSTOR 上最相關的前 5 筆資料，並可進一步查看更多搜尋結果。
• What is this selection about?（這段選取內容在說什麼？）：整理所選文字的主要重點，協助讀者快速理解段落內容。

這項功能適合用在閱讀過程中，當讀者遇到陌生概念、重要關鍵詞，或想釐清某段論述時，可作為理解文本與延伸查找資料的輔助工具。 

三、可以怎麼問？提問範例

使用 JSTOR AI Research Tool 提問時，可以直接使用自然語言，不一定要寫成完整問句。使用者可以輸入完整句子、片語，甚至單一關鍵字；即使有拼字或文法錯誤，工具仍會嘗試回答。

例如，可以輸入：

│ What is the article’s conclusion?
│ 這篇文章的結論是什麼？

也可以只輸入：

│ conclusion
│ 結論

以下整理幾種常見提問方向：

• 掌握文章重點
  例如：What is the central argument of the text?
  這篇文本的核心論點是什麼？
• 了解研究方法與限制
  例如：Tell me about the study’s research methodology.
  請說明這項研究所使用的研究方法。
  或：Are the study’s limitations described in the text?
  這篇文本是否有說明研究限制？
• 查找特定主題或書目資訊
  例如：Does the article mention [topic]?
  這篇文章是否提到〔主題〕？
  或：When was this article published and in which journal?
  這篇文章於何時出版？刊登在哪一本期刊？

如果想知道某個字詞或主題出現在文本的哪些地方，也可以使用文件內建搜尋功能，或詢問 AI Research Tool 文中是否提到該主題。工具會簡要說明該主題與文本的關聯，並提供可點選的相關段落連結。

四、對話紀錄與引用功能

使用者可將目前與 AI Research Tool 的對話紀錄下載為 PDF 或 HTML，方便後續保存與查閱。若需要引用工具本身或特定回覆，系統也可提供 MLA、Chicago 或 APA 等格式。不過，AI 工具引用方式仍在發展中，實際使用時仍應依照課程、學科或機構規範確認與調整。

小提醒：AI 是研究輔助，不是研究替代

JSTOR AI Research Tool 可以幫助讀者更快掌握文獻方向、理解文章重點，也能作為探索研究主題與延伸文獻的起點。不過，在實際使用時，仍建議留意以下幾點：

• • 支援的資料類型仍有限制
    目前 AI Research Tool 主要支援 JSTOR 上的期刊文章、書籍章節與研究報告；圖片、音訊、影片與部分文字型一手資料（如原始文件、檔案材料等）尚未支援。實際可用功能仍以 JSTOR 頁面顯示為準。
  • 留意工具的回答範圍，並確認是否有文本依據
    AI Research Tool 只會根據目前正在閱讀的單篇資料與其 metadata 作答，不會查找整個 JSTOR，也不會搜尋一般網路。工具提供的回答通常會附上文內引用，建議點選查看相關段落，確認 AI 的說明是否符合原文脈絡。
  • 把 AI 回答當作初步參考，而不是最終結論
    AI 可以協助整理重點與提供方向，但正式研究、報告或論文寫作仍應回到原文查證。文章的論證是否成立、研究方法是否合適、資料是否能支持自己的研究問題，也仍需要讀者自行判斷。
  • 此工具無法直接翻譯 JSTOR 文件
    JSTOR AI Research Tool 目前無法將文件直接翻譯成其他語言。如果需要翻譯文獻內容，仍需使用其他支援 PDF 翻譯的工具，並注意翻譯結果是否準確。

簡單來說，JSTOR AI Research Tool 很適合作為「進入文獻的輔助工具」：它能幫助我們更有效率地開始研究，但好的研究仍來自清楚的問題意識、細緻的文本理解，以及負責任的引用與查證。

參考來源

本文整理自 JSTOR Support 官方說明文件，並依圖書館讀者使用情境改寫：

• • JSTOR’s AI Research Tool: Overview
  • JSTOR’s AI Research Tool: Asking Questions About a Text

這篇文章 JSTOR AI Research Tool 功能介紹 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

現在很多研究生使用 AI 工具，已經不是糾結在「自己有沒有跟上時代」，而是用到開始有點心虛了；摘要卡住，請 AI 幫忙！引言不知道怎麼開，請 AI 給幾個版本！英文句子不夠像學術英文，也請 AI 修一下。一開始覺得效率變高，後來卻冒出另一個問題：這些文字變好了，但我有變強嗎？這篇論文中，還有多少是我真正投入、想過、判斷過、承擔過的？

這就像《棋靈王》中，進藤光剛遇到佐為的時候。坐在棋盤前的人是阿光，但那一步漂亮的棋，到底是誰想出來的？AI 工具幫你把段落修得頂呱呱，但當你看著那段突然充滿學術氣息的文字，心裡可能也會默默問一句：這真的是我寫的嗎？說到底，「AI 能不能幫我寫好」已不是問題，而是如果沒有AI的寫作協助，我還留下什麼？

實驗設計：三回合的「佐為退場測試」

Bauer 等人的研究，剛好提供了一個值得思考的觀察。這篇研究使用 ChatGPT，採 ABA within-participants design：學生先不用 ChatGPT 撰寫一篇科學論文引言，接著使用 ChatGPT 撰寫第二篇引言，最後再回到不用 ChatGPT 撰寫第三篇引言；研究對象是 21 位國際服裝設計系一年級學生，任務聚焦在科學論文引言寫作，並提供參考文獻，避免把「寫作能力」和「文獻搜尋能力」混在一起比較。

這就像三回合的「佐為退場測試」：第一回合，沒有佐為，先看阿光原本怎麼下；第二回合，佐為進場，看看佐為會如何神之一手；第三回合才是真正關鍵：佐為退場，阿光是否從中學習成長。

這個設計最有意思的設計，就是讓ChatGPT像是佐為一樣進行協助，但並非觀察 ChatGPT 在場時學生寫得比較好；事實上，請一個寫作家教或使用 AI 協助，多少可以預期是能讓學生的文字變順、語氣變成熟，但真正值得觀察的，是當 ChatGPT 被撤掉後，學生是否仍然比第一回合寫得好一點。

研究使用教師評分、可讀性、文本連貫性等方式評估寫作品質。結果顯示，學生在使用 ChatGPT 時寫作品質提升；重點在於第三回合不用 ChatGPT 寫作時，相較第一回合也出現改善；換言之，AI 輔助寫作可能不只是當下代筆，也可能留下某種短期強化痕跡。

香檳先冰著！別開～

不過，並不能說：「太好了，以後用 AI 工具寫作都會自動變強。」

Bauer 等人也明確指出研究限制：樣本只有 21 人，而且是特定領域的一年級服裝設計學生；學生與 ChatGPT 互動時間只有約 50 分鐘，可能有新奇效果；此外，研究觀察到的是短期表現，不能直接證明長期學習效果。作者也提醒，需要更長期、例如整學期的研究設計，才能判斷這些效果是否能持續。

所以，在這個特定課堂、特定任務、特定學生群體中，ChatGPT 顯示出短期強化寫作表現的可能，但是「短期變好」和「長期學會」，中間還隔著一道深不可測的溝渠，不要只是看到一座橋的影子，就宣布自己已經過河，對～你先不要過來！

文字變順之後，主導權還在你手上嗎？

Bauer 等人的研究還有另一個對研究生很重要的觀察項目：心理所有權（ownership）和感知控制（perceived control）。研究發現，學生在使用 ChatGPT 寫作時，對文本的心理所有權和感知控制有所下降；這樣的結果其實相當合理：當 AI 幫你把文字美化到讓人讚嘆，同時也可能讓你自我懷疑，這到底還是不是我寫的？

研究也觀察到，第三回合不用 ChatGPT 後，心理所有權有回升趨勢；不過這個描述性發現沒有達到統計顯著，不能誇大成明確長期效果。比較保守的說法是：AI 介入時，學生的文本主導感可能會下降；但當學生重新回到自己寫作時，心理所有權有機會被重新建立。

對研究生來說，這很值得反思。論文如果幾乎都是 AI 代筆，你可能在短時間內獲得一份看起來十分精美的文本，卻少掉親身經歷研究問題深究、文獻閱讀歸納、組織論證與自我辯證的歷程；少掉這段歷程，最直接的後果不只是「寫作風格不像自己」，而是你對自己的研究沒有信心。因為你沒有真的走過那條論證路線，也就很難在別人追問時說清楚：為什麼這樣寫？為什麼這樣改？為什麼這個段落應該放在這裡？

誠如筆者當年指導教授所言：你應該要是這世界最理解你論文的那個人！

超越 AI 代筆

這篇文獻捎來很實際提醒：使用AI 絕非禁忌，但要把它當成「思維的對照組」，而非「便宜行事的生產線」；AI 產出的文字不該是終點，而應該是中間材料：是用來比較、檢查、修正，最後重新轉化成研究者自己的表述，在使用AI輔助寫作的過程中，也能夠借鏡ABA 實驗設計的架構，經過三輪的寫作流程，開始知道段落怎麼安排、論點怎麼推進、句子該刪該留，讓 AI 回到輔助寫作的角色，研究人員對論文的「心理所有權」才會慢慢長回來。

研究寫作從不是把文字排漂亮就好，雖然你家老闆可能最後才開始挑排版、引文和圖表目錄，但口考時你要能說明：這些文獻為什麼重要？研究缺口怎麼來？論證為什麼站得住？AI 可以幫你把句子整理得更順，但這些問題從來不能由 AI 負責。

這也是圖書館和研究支援服務仍然重要的地方：不是要防堵大家用 AI，而是協助研究者理解 AI 工具的使用邊界，並把資料來源、文獻取得、引用脈絡與研究流程整理成比較可追溯、可檢查、可交代的歷程，盡可能降低 AI 幻覺與錯誤引用帶來的影響。

如果要讓短期強化變成長期資本

Bauer 等人的研究把問題推到一個關鍵位置：AI 輔助寫作可能不只是當下代工，也可能留下短期強化痕跡。但如果希望這種強化不要只停在一次任務，就要繼續問：每一次 AI 幫你整理、改寫、比較、指出問題之後，這些東西有沒有被留下來？還是交稿後，整個對話紀錄或是研究歷程，就像期末報告前一天的小宇宙，燒完就沒了？

這時候，可以參考 Andrej Karpathy 提出的 LLM Wiki 架構；它或許不一定是唯一解方，但提供了一個方向，讓 LLM 以 Markdown／wiki 形式協助維護持續更新的個人研究知識庫，若搭配 Obsidian 這類筆記工具，也可以形成可回看、可連結、可修正的研究工作流。

但要注意，你所收集的原始資料仍然應該是一切的核心，AI 維護的是整理層，而不是替你決定什麼是真理，AI 可以幫你留下研究過程，讓一次性的強化逐漸變成可回看、可修正、可累積的研究資本。

不過，就算知識庫建構的再完善豐富，也不等於自己腦中的知識，筆記被 AI 整理起來，也不代表你真的理解。只有當你能把 AI 協作留下的成果，慢慢轉化成自己的知識、判斷與表述能力，才能在 AI 離場後，仍然說得清楚自己的論述與寫作。那時候，研究主導權才是真的回到你手上。

參考文獻

Bauer, N., Fütterer, T., Brucker, B., & Gerjets, P. (2026). Leveraging ChatGPT in academic writing: ChatGPT enhances students’ writing quality, writing experience, and ownership. Computers and Education Open, 10, Article 100351. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100351

Karpathy, A. (2026, April 4). LLM Wiki [GitHub Gist]. GitHub. Retrieved May 5, 2026, from https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

推廣組 柯文仁 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助

這篇文章 用 AI 工具寫作會變笨嗎？ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

本篇為您完整整理論文相關表件，從表單來源、是否必備、簽署時機到裝訂順序，一步步帶你釐清，避免遺漏與錯誤。

一、 文件的來源與取得途徑

論文相關表件並非集中於同一處，主要分為三大來源：

📌 1. 註冊組（Division of Registrar）：

包含多數核心表單：

• 學位論文學術倫理暨原創性比對聲明書 (以下簡稱學術倫理聲明書)
• 審定同意書
• 發表形式確認書
• 著作彙編之學位論文資訊及彙編學術著作之共同作者貢獻聲明書(以下簡稱共同作者貢獻聲明書)
• 學位論文使用投稿中學術著作聲明書(以下簡稱使用投稿中學術著作聲明書)

💻 2. 論文系統（Thesis System）

由系統設定後產生：「步驟三」設定 → 「步驟四」列印

• 電子檔著作權授權書
• 電子檔著作權資料庫廠商授權書 (以下簡稱資料庫廠商授權書)

📚 3. 圖書館（Library）

需至圖書館網站下載：

• 學位論文延後公開申請書 (以下簡稱延後公開申請書)

二、 文件的必備性（條件診斷）

並非每位學生都需要繳交所有文件，需依人情況而定：

✅所有人必備：

學術倫理聲明書、審定同意書、發表形式確認書、電子檔著作權授權書。

⚠️條件性必備：

• 著作彙編形式論文： 必須附上「共同作者貢獻聲明書」
• 使用投稿中著作： 必須附上「使用投稿中學術著作聲明書」
• 論文需延後公開： 必須附上「延後公開申請書」
• 有授權資料庫廠商： 才會有「資料庫廠商授權書」

三、 簽署的關鍵時機

• 口試前 (Before Oral Defense)： 論文發表形式確認書、共同作者貢獻聲明書(若適用)、使用投稿中著作聲明書(若適用) 。
• 口試當天 (Day of Oral Defense )：
  • 審定同意書： 口試當天簽署，並於論文修改完成後再次確認 。
  • 延後公開申請書(若申請)： 口試當天簽署。請於口試前先填寫完成延後公開申請書，敍明理由及其相關證明提供考試委員審議。

• 論文修改完成上傳系統時 (Post-Revision & System Upload)：   
  • 學術倫理聲明書： 定稿版論文上傳系統產生比對百分比後填寫並簽名 。
  • 電子檔著作權授權書：系統「步驟三」設定，「步驟四」列印。
  • 資料庫廠商授權書(若授權)：系統「步驟三」設定，「步驟四」列印。

四、 裝訂順序與規範

紙本論文的裝訂有嚴格的先後順序，請依照以下邏輯排列：

封面 >> 書名頁 >> 電子檔著作權授權書 >> 紙本延後公開申請書(僅限有延後者) >> 審定同意書 >> 論文內容(致謝-附錄) >> 形式確認書 >> 共同作者貢獻度聲明書(著作彙編形式論文必備)  >> 學位論文使用投稿中學術著作聲明書書 (有使用者必備)

※特別注意： 學術倫理聲明書與資料庫廠商授權書不需裝訂於紙本論文內。資料庫廠商授權書須於離校繳交紙本論文時一併繳交至圖書館；學術倫理聲明書無需繳交。

💡 溫馨提醒

1. 格式要求： 上傳至論文系統的文件請一律轉為 PDF 格式 。
2. 勿併入電子檔：所有表單皆須上傳至系統欄位，請勿直接併入論文電子檔主體中 。
3. 於口試完成論文延後公開申請者，須於論文系統「步驟三」設定，「步驟四」上傳簽名完整之申請單。

✨ 結語

論文流程中「文件細節」往往容易出錯，只要掌握

✔ 正確來源
✔ 條件判斷
✔ 簽署時機
✔ 裝訂規範

🎉恭喜您， 一定能順利過關、畢業成功!!

這篇文章 論文表單全攻略｜何時簽？要不要裝訂？一次搞懂！ 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

JoVE 透過以下三項 AI 功能，將文獻閱讀、實驗操作與教學準備緊密串聯，協助所有研究人員與教學者在提升效率的同時，強化對科學知識的理解與應用。

亮點 ❶：JoVE Visualize — 視覺化研究網絡

⭐️核心價值：消除文字歧義，讓研究操作細節「看見即所得」。

JoVE Visualize 由 AI 驅動，將超過 4,000 萬篇peer-reviewed學術文獻與 25,000 支以上的實驗影片進行配對，讓研究人員得以直接從抽象結果與文字難以傳遞的關鍵資訊，快速跳轉至具體操作細節。研究者除了可減少花時間翻找補充資料，或在 YouTube 上碰運氣的時間，更能有效確認研究的「可重復性」，是進行文獻探討、掌握新技術的利器。

立即體驗：https://visualize.jove.com/

亮點 ❷：Chrome 擴充功能 — 無縫整合的即時影片推薦

⭐️核心價值：將資源嵌入日常檢索流程，消除平台切換的摩擦力。

JoVE 的 Chrome 擴充功能 JoVE: Accelerate research with scientific videos，讓研究人員在 Google Scholar、PubMed等檢索網站搜尋文獻時，擴充功能會自動在搜尋結果旁，逐項推薦對應的 JoVE 實驗影片，不必離開當前頁面就即時接軌JoVE的影片資源，獲得可視化的操作支援。

亮點 ❸：JoVE AI Co-Pilot與智慧搜尋 — 加速知識理解

⭐️核心價值：從關鍵字過渡到「概念理解」，提供互動式的實驗輔助。

面對複雜的實驗步驟、抽象而較難理解的科學概念時，即便觀看影片後仍可能產生技術疑問。JoVE AI Co-Pilot 是資料庫的AI導覽助理，是「輔助查找」與「加速學習理解」的好幫手。

目前除了出現在影片旁邊，能提供重點摘要與步驟問答之外，JoVE 搜尋欄現在也支援「Ask AI」的智慧搜尋功能。使用者可以直接使用「自然語言」（例如：「我該如何進行 DNA 萃取？」）提問，透過生成式AI技術解析提問，並進行說明以及影片內容配對。

延伸閱讀：《What Artificial Intelligence Means for the Way We Do Research》

✅ 我是訂戶，如何在校園內外使用JoVE？

為了獲得最佳的使用體驗與個人化服務功能，建議使用者建立個人帳號：

❶ 馬上進入 JoVE（歡迎收藏為書籤 📣）
❷ 身份識別與使用權限：

• 校園內：透過校內/院內 IP（含Wi-Fi或遠端認證），連線即可使用。
• 校園外：使用校內/院內 Email 註冊帳號，系統會自動辨識 Email Domain 並賦予對應的資料庫權限。

❸ 登入帳號後，除了觀看影片，歡迎多加利用「建立播放清單」等個人化管理功能，期待陪伴各位在科學研究的漫長旅途中，增添專屬自己的學習秩序與從容～

※可觀看內容，視機構實際訂閱之權限而定。

這篇文章 JoVE AI 全面解密：AI驅動的生科實驗與教學革新 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。

隨著生成式 AI 被廣泛應用於學術研究，研究者逐漸依賴 AI 協助進行文獻搜尋與整理。然而，AI 在學術應用上仍面臨關鍵限制，例如引用來源不明確、文獻真實性難以驗證，以及無法有效判斷研究之間的支持或反駁關係。

為回應上述問題，Scite 於 2026 年 2 月推出 Scite MCP（Model Context Protocol）功能。需特別說明的是，Scite 原本即已具備查詢及 AI 功能（如文獻檢索、引用分析與 AI 問答），此次 MCP 的導入，主要在於透過標準化協定，將既有功能串接至外部大型語言模型平台（如 ChatGPT、Claude 等），使研究者得以在不同 AI 工具中直接調用 Scite 的資料與分析結果。

Model Context Protocol（MCP）本質上是一種標準化連接協定（protocol），其目的是讓 AI 系統能安全且有效地連接外部資料來源與工具，而非單一產品或資料庫。本次 Scite 的應用，則是將此協定實際導入學術文獻檢索中的案例。

透過 Scite MCP，研究者可以：

• • 直接透過外部AI工具查詢相關學術文獻
  • 取得具有來源依據的引用內容
  • 分析文獻之間的引用關係「支持 (Supported)」、「提及 (Mentioned)」還是「對比/反駁 (Contrasted)」
  • 快速掌握研究發展脈絡與學術爭議

相較於傳統僅提供「文獻列表」的檢索系統，此類整合使 AI 從資訊檢索工具，進一步參與文獻理解與初步評估的過程。

一、可用現況（Current Availability）

目前 Scite MCP 已正式上線，並可與支援 MCP 標準的 AI 平台進行整合，形成跨系統的學術研究輔助環境。

支援的 AI 工具

Scite MCP 可串接於多款主流 AI 應用，包括：

• • ChatGPT
  • Claude（包含 Claude.ai 與 Claude Desktop）
  • GitHub Copilot
  • Cursor
  • Claude Code

研究者能在既有的 AI 使用情境中直接存取學術資料庫，無需切換至傳統資料庫檢索介面。

二、核心功能與學術應用

1. 全文檢索（Full-text Search）

不同於多數 AI 工具僅能依賴標題或摘要進行檢索，Scite MCP 可於其資料庫中進行全文層級搜尋（以開放取用文獻為主），提升檢索結果的完整性與精準度。

2. 智慧引用（Smart Citations）

Scite 的核心特色在於其「智慧引用」機制。AI 回應不僅提供文獻來源，亦標示該引用在原文中的語意關係，包括：

• • Supported（支持）
  • Mentioned（提及）
  • Contrasted（對比／反駁）

此一功能有助於改善 AI 常見的「引用幻覺（hallucinated citations）」問題，並提升研究者對文獻脈絡的理解能力。

3. 館藏資源與全文取得（Access Resolution）

Scite MCP 可與既有的學術資源系統整合，例如：OpenURL，當使用者所屬機構已訂閱相關資源時，系統可自動導向可取得之全文。

三、授權模式（Pricing & Payment Mechanism）

Scite 並未針對 MCP 功能採取獨立收費，而是整合於既有訂閱架構中，以本校國立陽明交通大學為例，因已為 Scite 訂閱用戶，校內使用者可直接使用 Scite MCP 功能，無須額外支付費用。

使用與設定方式

使用者可於 ChatGPT 或 Claude 等平台中新增 Scite MCP 服務（或透過官方提供的快速安裝連結），並登入具有效訂閱之 Scite 帳號後，即可於對話介面中啟用文獻檢索與引用驗證功能（例如使用 @Scite 指令）。

四、對學術研究與圖書館服務的意涵

Scite MCP 所代表的，不僅是單一工具的功能提升，更反映出學術資訊服務模式的轉變：

• • 文獻檢索由「資料庫導向」轉向「AI 導向」
  • 研究流程由「人工篩選」逐漸轉為「人機協作」
  • 引用查證從事後驗證轉為即時輔助

對圖書館而言，亦帶來幾項值得關注的發展方向：

• • 資源整合角色提升：如何將訂閱資料庫與 AI 工具有效串接
  • 資訊素養教育轉型：強化使用者對 AI 引用判讀與資料來源評估的能力
  • 授權與使用規範：釐清 AI 存取與使用學術資源的法律與合約限制

五、限制與注意事項

儘管 Scite MCP 提供新的應用可能，其使用仍存在若干限制：

• • 文獻覆蓋範圍仍以開放取用內容為主(即有掠奪性期刊的可能)，也未涵蓋所有重要出版資源
  • 功能仍依賴機構訂閱與授權條件
  • AI 對文獻內容的理解仍可能產生誤判，需由研究者進行最終確認

因此，Scite MCP 應被視為研究輔助工具，而非取代傳統學術判讀的解決方案。

六、參考資源

Scite MCP 官方設定指南 (ChatGPT 與 Claude)
這段官方教學影片詳細說明了如何在 ChatGPT 與 Claude 中設定並實際應用 Scite MCP，能幫助您了解在研究工作流程中的運作方式。

七、參考資料（References）

Nicholson, J. M., Mordaunt, M., Lopez, P., et al. (2021).
scite: A smart citation index that displays the context of citations and classifies their intent using deep learning. Quantitative Science Studies, 2(3), 882–898.
https://doi.org/10.1162/qss_a_00146
Sterner, E. (2021).
scite: Providing additional context for citation statements. Issues in Science and Technology Librarianship, (98).
https://doi.org/10.29173/istl74
Brody, S. (2021).
Scite. Journal of the Medical Library Association, 109(4), 707–710.
https://doi.org/10.5195/jmla.2021.1328
Scite. (2026).
AI for research. https://scite.ai/
Pawlik, L., & Deniziak, S. (2026).
Reducing hallucinations in medical AI through citation enforced prompting in RAG systems. Applied Sciences, 16(6), 3013.
https://doi.org/10.3390/app16063013
Hou, X., Zhao, Y., Wang, S., & Wang, H. (2025).
Model Context Protocol (MCP): Landscape, security threats, and future research directions. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, Accepted on 30 December 2025
https://doi.org/10.1145/3796519
Huang, C., Huang, X., Tran, N. P., & Milani Fard, A. (2026).
Model Context Protocol: Threat modeling and vulnerabilities.arXiv preprint arXiv:2603.22489.
https://arxiv.org/abs/2603.22489

推廣組  簡玉菱 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助
由於AI技術發展迅速，以上內容截至2026年5月7日整理完成，僅供參考。

這篇文章 Scite MCP (Model Context Protocol)學術文獻檢索與 AI 工具的結合 最早出現於 NYCU陽明交大圖書館-陪你做研究。