研究文獻缺口矩陣分析器
9代理缺口檢測引擎與缺口幾何分析
研究文獻缺口矩陣分析器
9代理缺口檢測引擎與缺口幾何分析
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描述
利用語義相似度和缺口幾何分析，在9個維度上檢測、分類並佐證文獻缺口。將一個研究問題加上10–50篇摘要轉換為結構化的學術報告，包含信心分數、缺口幾何矩陣、關係圖、填補策略及可發表的句子模板。 步驟 兩步驟（缺口幾何 + 深度分析） 子代理 9個（6個檢測 + 3個合成） 控制點 自適應——≤20篇摘要時1個，>20篇時2個 語言 英文 此技能框架元件： 橋樑比喻——數學表達式 X ≠ Y 但 X ≈ Y 4區缺口幾何（冗餘 / 缺口區域 / 隱藏缺口 / 無關） 9子代理架構——脈絡、方法、變數、理論、時間、發現、語義缺口、組成缺口、依賴缺口 關係圖——類似於、屬於、與...組成、依賴於 按學科調整閾值——社會科學（0.60）、工程學（0.70）、預設（0.65） 納入與排除元素規則（5+5） 基於信心分數的選擇——70%以上閾值，最多3個缺口 可發表的樣例文字——明確標記為AI生成 自適應檢查點——根據摘要數量自動調整的核准機制
相關技能
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研究文獻計量研究結果撰寫器
將你從 VOSviewer 或 Biblioshiny（Bibliometrix/R）取得的原始數據（關鍵詞頻率、引用網絡群集、年度發表趨勢，以及國家、機構、期刊分布）轉換為可直接用於發表、經過詮釋的學術文字。以學術語氣說明文獻的發展方向，而非重複原始數據；避免提出推測性的因果主張。適合需要撰寫文獻計量分析章節、但難以將原始數據轉化為學術語言的論文或學位論文研究者。使用方式：直接貼上 VOSviewer 的群集／關鍵詞清單，或 Biblioshiny 的摘要表；此技能會為關鍵詞群集命名並進行主題詮釋，同時評估引用網絡與國家合作模式。
研究Meta 分析報告撰寫器
根據您的 Meta 分析統計結果（合併效應量、I²、Q、tau²、出版偏誤指標），產出符合 PRISMA 2020 與 Cochrane Handbook 的完整方法、結果與限制文字。絕不誤解 I² 數值（包括「變異數百分比」的表述），也會避免過度強烈的因果語言，改用「研究結果與……一致」等謹慎措辭，而不是「證據證明……」。最後還會提供至少 3 個審稿人可能提出的問題，以及相應的答辯句。適合想在投稿前強化方法章節、撰寫 Meta 分析論文的研究人員。本工具不會從原始資料進行統計計算（您必須先備妥 R、RevMan 或 CMA 的輸出結果），只會將您的結果轉換並解讀為學術文字。
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