ChatGPT 怎麼幫你寫論文?最新趨勢介紹

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

AI 可以是很棒的論文助手,前提是你知道怎麼判斷對錯、怎麼修正。

 

也就是說,他可以一秒幫你噴出一整段文字,但你要有能力判斷:這段內容寫得對不對?(這個我們的課堂都會教)

 

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臨床論文退稿主因:Data-Driven Writing

 

 

 

 

問:請問校長,在你審閱論文的經驗中,最常見的臨床研究論文寫作錯誤是什麼?就是那種「一看就知道要退稿的」。假設稿件排版人模人樣,英文寫作也沒問題,但還是必須退稿的那種?

 

答:(蔡依橙)

 

最常見的問題是 data-driven writing(資料驅動的寫作)。

 

 

臨床論文有正確寫法?

 

一般臨床論文的研究概念應該是這樣:我有好奇心想知道什麼事情,於是去回溯病歷(或設計實驗收資料),然後統計,最後回答我當初的好奇心。

 

這樣的流程,稱為 hypothesis-driven(假說驅動)。

 

對初學者來說,很重要的一點是,即使你整個流程不一定真的是這樣,你也要為自己的研究想出一個適合的 hypothesis,讓文章的架構看起來是這樣。

 

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ChatGPT 和 Perplexity 該用哪個?寫研究論文的話。

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

ChatGPT 還是目前的文字之王,只是他的幻想真的比較嚴重,而且個性太順從,使命必達,很少會說你是錯的。我通常用來寫內文,在正確的知識框架下,生出我想寫的內容。

 

Perplexity 雖然基於網頁搜尋,但你如果仔細去檢查過他附的連結,會發現所引用的網頁跟他提出的論點不見得有關。也就是說,他雖然基於網頁,但依然會有 AI 幻想。

 

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選對時間點,讓統合分析更有說服力!

 

 

 

 

問:做統合分析收集 trials 時,發現不同的 trials 收集 outcome 的時間五花八門,有的收介入完的 0、1、2、3 個月,有的收介入完的 0、3、6、12 個月。請問我該收哪一個?

 

答:(蔡依橙)

 

通常都是收介入後那次,也就是你說的時間點 0 個月。

 

其實同學這樣整理一下,就會發現他們的共同點正是「介入完的那個時間」,這個時間點是最多研究會有的。沒有靈感的時候,像這樣整理一下資料,跳開來用更大的視野去觀察,就會發現新的線索。

 

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AI 持續在進化,使用者也要跟著進化!

 

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

這個端午連假,我也在寫論文。

 

最近因為 ChatGPT 又更聰明了一些,連我這種寫了 60+ 篇 SCI 的人,寫作流程都有很大的改變。大概半年前,我是口述中文,用 Word 聽寫功能,然後手打字修一下內容,成為中英文夾雜的草稿後,請 ChatGPT 改成英文。

 

一開始其實翻譯偶爾會錯,但幾個月後翻譯幾乎不會出錯。就看一次,確認是自己的意思,是可以壓上自己名字的內容,就能用。但現在,我是真的把他當一個很懂英文又積極的助理。

 

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Preliminary study 投稿一直被退?你可能忽略了這三個關鍵!

 
 

 

 

 

問:校長好,團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人,我們想把初步的 11 人先做發表,之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果,投稿一直不順利,該怎麼辦?

 

答:(蔡依橙)這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話,要考量以下幾點。

 

一般來說,審閱者一定會質疑,為什麼你個案數這麼少就跑來發表,畢竟 11 個案例,即使 p 值有意義,power 一定不太理想。

 

所以,通常 preliminary study 會被接受,有幾個重要關鍵:

 

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PGY 沒老師、沒資源,要怎麼在學術界活下來?

 

 

 

 

 

答:(蔡依橙)

 

積極的幾位 PGY,進度飛快!

 

最近這幾個月的 Office Hour,有五位 PGY 很常來。

 

他們從上完課,有了概念並操作第一次後,認真的照我們的建議去做,然後找題目。

 

遇到困難就來問,所問的問題,從「令人有點擔心」到「其實同學雖然沒信心,但其實自己的直覺都是對的」,也就是真的從零基礎,逐漸走到懂得學術圈語言跟文化的狀況。

 

 

他們是怎麼辦到的?

 

其中三位已經完成論文投出,另外兩位也快了。

 

所完成的,有傳統統合分析,也有網絡統合分析。

 

跟我們設定課程時規劃的一樣,這兩個課程都很適合初學者。

 

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問:整理了一篇論文,高分期刊都退稿,說我的研究新穎性足夠,但個案數太少。該往低分期刊投嗎?會不會沒人看見,沒辦法發揮影響力?

 

 

 


 

 

問:校長好,我為了要升主治醫師,整理了一篇 original 投稿,但目前挑戰了約 8 分與 6 分的傳統知名期刊,都被退稿。退稿的理由,都是說我的研究新穎性足夠,但個案數太少,雖然 p 值顯著,但 power 太低。請問我該照退稿建議,再收幾年的個案,讓研究的人數多兩倍,還是該繼續往低分期刊投就好?但登在低分期刊會不會沒人看見,沒辦法發揮影響力?

 

答:(蔡依橙)

 

同學好,這個問題的關鍵,是「要升主治醫師」這個前提,所以我會建議,以現有的狀況,快點找願意收的期刊刊登就好。OA 也可以考慮。以下說明為什麼這麼建議的理由。

 

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Lancet 讀者投書爭議有感 / 用 AI 該注意的事

 

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

最近熱議的那篇 Lancet 讀者投書,整個過程實在很令人感慨。

 

跟學術比較不相關的討論,我這邊就跳過了。我能理解,剛起步的研究者,希望自己名字登上頂尖期刊的心情。但這個案例剛好可以說明,刊登出來白紙黑字後,是會被全世界檢驗的,包括自己的本國同行,大家連 supplementary materials 都會去看。

 

 

AI 的建議用法與注意事項

 

這讓我想到的是,最近有越來越多的新手同學開始使用 AI 工具,包括萃取資料、文獻引用等等,簡單下個指令都能瞬間噴出大量文字與資料,但我個人對這些進階的應用領域比較保守。

 

我認為,目前 AI 工具最可靠的是翻譯,但即使是翻譯,之後我一定會全文自己仔細看過。偶爾還是會有錯,而那些錯通常來自於給 AI 的中文就已經不精確。這個領域的可靠度,可以到 99% 左右。

 

但直接請 AI 去做文獻引用,這個正確率雖然最近有提升,但大概就是從全部亂講,到四成亂講的程度。也就是 60% 左右的準確性。

 

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問:新增 subgroup 分析與找到遺漏資料,有機會發表 updated meta-analysis 嗎?

 

 

 

 

 

 

問:最近想做一個 updated meta-analysis,如果跟之前發表的文章相比,新增了 subgroup 分析,以及之前那篇統合,提到某篇 trial 他找不到資料,但我們找到了,這樣有機會發表嗎?

 

答:(蔡依橙)

 

可以的。

 

 

更新資料有價值,就有機會!

 

如果這個 subgroup 分析得出的訊息很有意思,而且你資料更完整,呈現出來的解讀也有所不同,就有刊登的機會。

 

不過,一般來說,updated meta-analysis 最好是在篇數上有 50% 的增加。如果前一篇統合了 6 個 trials,你這次因為年份較晚,又多了 3 篇新 trials,總共有 9 個,會比較容易被接受。這樣即使分析出來結果是一樣的臨床意義,也比較容易被接受。

 

意思就是說,之前統合六篇說藥物有效,你這次九篇也是有效。或者之前統合六篇說無效,你這次統合九篇還是無效。光是因為篇數更多、資訊更新,就有機會被刊登。因為你的新統合,增加了趨勢確認、篇數跟可信度。

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