Review Synthesis

Review Synthesis · 综述文章的证据综合

把最终纳入的研究综合成 研究发现.md——综述文章的 Results/Synthesis 节的权威输入（下游 review-draft 直接用）。

三型三方法，由 选题.md 机器锚块的 review_type 决定，不得中途换型。

调用约定（独立运行）

• 输入：① RV_综述/01_选题/选题.md（锚块定型 + RQ + 纳入标准）；② 纳入集——RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv 中 final_decision = include 的记录；人还没填 final_decision 时用 ai_decision = include（上游是摘要层定稿模式，ai_decision 就是纳入决定），并在产出里写明纳入集尚未经人工确认；③ 这些研究的全文——由本 skill 的 Step 0.5 负责获取，上游 sr-search-record 不取全文。
• 输出：默认 RV_综述/03_综合成文/；研究发现.md 是唯一正式产出，中间产物带前缀不覆盖。
• RV_综述/ 是综述文章在项目里的独立子树（01_选题 / 02_检索筛选 / 03_综合成文），与实证论文那条线彻底隔离。尤其不要把本 skill 的 研究发现.md 写进 04_数据/——实证论文那条线的 04_数据/研究发现.md 是另一回事（findings-synthesis 的产出），同名不同义，覆盖了从文件名看不出来，下游成文会写出内容错位却看着正常的初稿。
• 不要求 03_方法/。综述项目没有研究设计初稿——RQ、变量、分层维度一律从 选题.md 和抽取表来，不要去找 研究设计初稿.md。
• 调用方覆盖约定：调用方（工作台 prompt / 用户）显式给出的参数、输入路径、落盘路径与工具选择，一律覆盖本 skill 的默认；但本 skill 的方法步骤、硬约束与停点不可被省略或稀释——调用方若要求跳过某硬约束，以本 skill 为准并提示冲突。

全局硬约束

1. 不编造。 每个数字、每条引语都要能落到「哪篇文献 + 哪页/哪张表」。落不到就写 [待核: 文献-位置]，不许用看起来合理的数值填空。
2. 只综合纳入集。 摘要层筛掉的研究不得悄悄捡回来；确需纳入的，走协议偏离记录并回写选择流程。 反过来也一样：拿不到全文不构成排除。 上游是摘要层定稿，纳入集在筛选阶段就已经定了——本 skill 不得因为取不到 PDF 就把一篇研究踢出纳入集，只能降级为摘要级证据并标注。
3. 零结果合法。 证据不足、方向冲突、无法合成——如实写，不许拼一个漂亮结论。
4. 不做没有前提的统计。 结局不可比、效应量不可换算、研究数太少 → 不做 meta-analysis，明确降级并写理由。降级不是失败。
5. 每条结论标证据基数：k 篇研究 / n 参与者（或语料规模）。没有基数的论断不许出现。
6. 算了就要能复算。 用 R（metafor / meta）或 Python 实算并保留脚本与数据表；没有可用环境时明确说"未实算"，给出可复算的数据表与公式，绝不描述一个没跑过的结果。
7. 不中途讨许可。 一口气跑完；只有三类停点——① 权威输入缺失或数字对不上；② 上下文预算将尽（先写盘再报续跑位置）；③ 跑完的收尾汇报。

Step 0 · 定型与对账

1. 读 选题.md 锚块取 review_type / report_standard / RQ；锚块缺失或与用户口述冲突时停下问（这是合法停点 ①）。
2. 清点纳入集：篇数与 选择流程.md（旧项目为 PRISMA流量.md）的「纳入集」对不上就停下报差异。
3. 纳入集里的 unclear 记录：不自动纳入也不自动排除，单列一节交人裁决，先按"未纳入"综合，人裁决后可增量补。

Step 0.5 · 取全文（best-effort，不阻塞）

上游 sr-search-record 不取全文，纳入集是在摘要层定稿的。本步尽可能把全文找齐，但一篇都拿不到也要继续往下综合。

对纳入集逐条按顺序尝试，每条最多走完这四级就收手，不要在单篇上反复重试：

1. 台账 oa_url 直链下载（rank 已把 OpenAlex 的 OA 链接带进台账）
2. 调 lit-pdf-zotero 的多渠道获取能力（只用它找 PDF，不重建 Collection、不建金字塔）
3. 调 scansci-pdf（机构 / WebVPN / 多源）
4. 仍拿不到 → 收手

PDF 落 RV_综述/02_检索筛选/pdf_download/（命名 AuthorYear.pdf）。回写台账两列：

• pdf_status ∈ oa / retrieved / not-retrieved
• evidence_level ∈ fulltext / abstract ← 这一列是本 skill 后面所有标注的依据

登录页 / 付费墙 HTML 不得当成 PDF 落盘（校验文件头与页数），误抓的移进 pdf_download/_invalid/。

已知故障（不要踩）：zotero_add_from_file 没有 parent 参数，永远新建父条目——禁止用它给已入库条目挂 PDF；zotero-mcp 的 attach_mode="auto" 上传失败时仍返回「PDF attached」，要报告附件状态必须用子项接口复查；scansci_pdf_zotero_push 需要 scansci-pdf 的 MCP env 里配 ZOTERO_API_KEY，没配就直接失败——失败不阻塞，PDF 留在本地即可。

跑完报一行：全文获取率 X / N，并把这个数回写 选择流程.md 里留空的「全文获取率」栏。获取率低不是失败，是要写进局限的事实。

Step 1 · 数据抽取（三型共用，map-reduce 逐篇）

一篇一行，逐篇读全文填抽取表 RV_综述/03_综合成文/综合-抽取表.csv。逐篇处理是为了防爆上下文，不是汇报节奏——不要每篇停下汇报。

共用字段：study_id, 作者年份, evidence_level, 国家/情境, 设计, 样本(n 与构成), 抽样, 数据收集, 关键构念与操作化, 主要结果, 页码/表号, 局限, 资助/利益冲突

evidence_level = abstract 的研究照样抽取，但：只填摘要里明确写了的字段，其余一律留空并标 [摘要未报告]——绝不从题名、期刊或常识推断。页码列填 摘要。这类研究在后面每一处出场都要带上摘要级标记。

按型加字段：

• systematic：结局指标, 效应量类型与数值, 方差/SE/CI, 分组人数, 时间点, 偏倚风险评级
• semi-systematic：理论视角/研究传统, 核心主张, 关键引语(带页码), 与其他传统的关系
• integrative：概念定义, 概念边界与冲突, 所属理论传统, 对新框架的贡献点

同一研究多篇报告 → 按 study_id 归并，不要当成多项研究重复计数。

Step 2A · systematic：meta-analysis 或 SWiM

先做可合成性判断（四问，任一为否即降级）：① 有没有共同的结局指标？② 效应量能不能换算到同一尺度？③ 研究间的人群/干预/设计是否足够同质？④ 可合成的研究数是否 ≥3（<5 时结果高度不稳，必须写明）？

能合成 → meta-analysis：

1. 效应量：连续结局 → Hedges g（小样本偏倚校正的 SMD）或 MD（同量表时）；二分结局 → OR / RR / RD；相关 → Fisher z 转换后合并、结果再逆变换回 r。换算公式与来源数据逐研究留档。
2. 模型：跨研究存在真实效应差异时用随机效应（REML 优先，DerSimonian–Laird 作为经典对照）；仅在明确同质时用固定效应。默认随机效应并说明理由。
3. 异质性：报 Q 检验、I²、τ²。I² 按 Cochrane 的粗略区间解释（0–40% 可能不重要 / 30–60% 中等 / 50–90% 实质性 / 75–100% 相当大），区间有意重叠，不要机械切分，要结合效应方向一致性与 CI 重叠一起判。
4. 森林图 + 合并效应量、95% CI、（随机效应时）预测区间。
5. 亚组 / meta-regression：只做事先设定的调节变量；meta-regression 每个协变量经验上需要 ≥10 项研究，不够就只做描述性亚组并写明功效不足。
6. 敏感性分析：留一法；剔除高偏倚风险研究；换模型/换效应量指标看结论稳不稳。
7. 发表偏倚：漏斗图；Egger 等不对称检验只在研究数 ≥10 时做（更少时功效不足，做了也不可解释）——不够就明说不做。
8. 偏倚风险：RCT 用 RoB 2；非随机干预研究用 ROBINS-I；观察性研究用 NOS 或 JBI 工具。逐研究评级并汇总，这是 systematic review 的必需项，不是可选项。
9. 证据确定性：按 GRADE 逐结局评（五个降级域：偏倚风险 / 不一致性 / 间接性 / 不精确性 / 发表偏倚），给出高/中/低/极低。

不能合成 → 结构化叙事综合（按 SWiM 报告）：说明分组依据、综合方法（如按效应方向的结构化列表）、如何处理缺失效应量、以及为什么不做 meta-analysis。用 vote counting 时必须写明其不考虑样本量与效应量大小的局限。

Step 2B · semi-systematic：主题综合 / meta-narrative

按题目性质择一（或组合），在产出里写明选了哪条与理由：

• 主题综合（Thomas & Harden 三阶段）：逐行编码原文结果段 → 归并成描述性主题 → 提炼出超越原研究的分析性主题（回答 RQ 的那一层）。描述性与分析性两层必须分开呈现。
• 内容分析：预设或涌现的类目 + 频次，频次只做描述，不当证据强度。
• meta-narrative（RAMESES）：识别各研究传统（奠基文献 / 核心概念 / 典型方法）→ 比较各传统如何提出与回答问题 → 呈现传统间的冲突、互补与演化。遵循六原则：务实、多元、历史性、争议性、反身性、同行评议。

产出：主题 × 研究矩阵（谁支持谁反对，带页码）+ 脉络/演化图 + 冲突点清单 + 研究议程。

Step 2C · integrative：批判性概念整合（Torraco）

1. 概念矩阵：概念 × 文献，标出各文献的定义、边界、测量方式的异同与冲突。
2. 批判性分析：不是逐篇摘要，而是指认现有文献的结构性问题——定义漂移、层次混淆、证据与主张不匹配、被忽略的边界条件。
3. 综合出新东西（Torraco 认可的四类产物，至少落一类）：研究议程 / taxonomy 分类学 / 概念框架 / 元理论。
4. "新在哪"必须显式写出来：新框架相对于既有框架多解释了什么。只做总结不算整合式综述。

Step 3 · 交叉检验与置信度（三型共用）

• 一致与冲突：哪些结论跨研究收敛、哪些分歧，分歧能不能用情境/设计/测量差异解释。
• 证据基数：每条结论标 k 篇 / n 样本，并拆出其中几篇是摘要级证据（写成 k=12（其中 3 篇仅摘要）），再注明证据集中在哪些情境（国别、学科、人群）。
• 摘要级证据的用法边界：
  • 摘要级研究可以支撑"该主题存在、有人这么做过、方向如此"这类主张。
  • 不得单独支撑需要方法细节的主张（效应量大小、样本代表性、因果解释、偏倚风险评级）。
  • 一条结论若全部证据都是摘要级，必须显式降级表述（如"初步迹象表明"）并在溯源表标出。
  • systematic 型的 meta-analysis 只用 evidence_level = fulltext 的研究；摘要级研究单列在敏感性分析或叙述部分。
• 局限：检索源限制（如仅 OpenAlex / 单库）、语言限制、上游未做全文合格性评估（筛选在题摘层定稿）、本轮全文获取率 X/N 及其对结论的影响、未做的分析（如未做发表偏倚检验及原因）。

Step 4 · 产出 RV_综述/03_综合成文/研究发现.md

结构：① 纳入研究概览（选择流程数字 + 特征表：设计/国别/样本/年份分布 + 证据级别构成：全文 X 篇 / 仅摘要 Y 篇）；② 偏倚风险 / 质量评价汇总（systematic 必须有；摘要级研究评不了，标 无法评级（仅摘要），不得给一个猜的评级）；③ 逐 RQ 的综合结果（每条结论后跟证据表：支持文献 + 页码/表号 + 基数 + 证据级别）；④ 一致性与冲突；⑤ 证据确定性（systematic 走 GRADE；摘要级证据在"间接性"域降级）；⑥ 局限；⑦ 溯源表（结论 → study_id → 页码 / 摘要）。

中间产物：综合-抽取表.csv、综合-meta分析.R/.py 与其输出、综合-森林图.*、综合-主题矩阵.md、综合-概念矩阵.md（按型取用），多轮不覆盖（加 -R2 / -R3），记账追加 RV_综述/03_综合成文/分析日志.md。

未跑完时：产出开头必须放醒目警告——已综合 X / N 篇、结论均为部分值、不得据此成文，并写清续跑位置。

与其他 skill 的边界

• 上游：检索与筛选 → sr-search-record（本 skill 不做检索、不改纳入集）。上游是摘要层定稿：纳入集在摘要层已定，没有全文筛选层，所以全文获取归本 skill 的 Step 0.5，且取不到全文不得改动纳入集。
• 下游：成文 → review-draft（本 skill 只出 研究发现.md，不写正文）。
• 不要用 data-analysis-round / analyze-quantitative-data / analyze-qualitative-data 代替本 skill：那三个是实证论文的单研究数据分析（锚 Neuman Ch12/Ch14——codebook、单变量/双变量、回归、elaboration、三段编码），不含效应量合成、异质性、发表偏倚、GRADE 中的任何一项，做不了 meta-analysis。实证论文分析自己的数据集时才用它们。
• 多轮综合的汇总仍可复用 findings-synthesis 的记账思路，但方法以本 skill 为准。