Sr Search Record

SR Search Record · 综述文章的检索与筛选记录

把综述文章的检索环节做成可复现、数字能对账、且一口气跑得完的流水线。Snyder 三型共用这一套（历史原因名字里带 sr，不只服务 systematic review）。AI 干 80%（设计检索式、多轮校准、全量抓取、排序截断、摘要筛选建议、记账出表），剩下 20%（最终纳入裁决、边界记录、学科术语补漏）交给人。

产出不是"搜到的一堆文献"，是论文方法节能直接贴的三张表 + 一个 60–100 篇的纳入集。

摘要层定稿模式（本 skill 的核心设定）

判定只有一层：题名 / 摘要。ai_decision 就是纳入决定，没有全文筛选层。

• 筛选阶段不获取全文。全文在 ③ 成文阶段（review-synthesis / review-draft）best-effort 获取，拿不到不改变纳入集，只影响 evidence_level。
• ft_decision / ft_reason 两列已退休。台账里不再有它们。
• 这是明示的方法学让步，不是无损优化，三型都适用：
  • 摘要经常不写清关键闸门（样本、设计、是否报告了某类结果），只靠摘要判会同时放进假阳性、漏掉假阴性。
  • PRISMA 要求全文评估。systematic 型用本模式，产出里必须写明这条偏离，投稿时大概率被要求补做。
  • RAMESES（半系统）与 Torraco（整合式）不强制全文评估层，与本模式不冲突。
• 产出里一律如实写："筛选在题名/摘要层完成，未进行全文合格性评估"。不得把流程图标成完整 PRISMA，systematic 型的流程图要标注该偏离。

规模链（三个数必须一致，流程才闭得上）

实测参考（在一个 7,660 条的真实语料库上验证）：截断线 300 时候选集里 include 密度约 23–25%，预计产出 70–80 篇，落在目标带内。

截断线是预算，不是相关性悬崖。实测 301–600 名这一段的 include 密度与前 300 名相当（都是 25% 上下）——词面排序的区分力到几百名就饱和了。所以线外那批不是"不相关"，是"这次没预算看"，措辞必须如实，不得暗示它们已被评估过。

调用约定（独立运行）

• 定型（第一件事）：读 RV_综述/01_选题/选题.md 机器锚块的 review_type（systematic / semi-systematic / integrative），写进 检索配置.json——它决定报告规范与出表形状（检索与筛选内核三型完全一致）。锚块缺失就问用户，不要默认 systematic。这是本 skill 唯一的硬停点。
• 输入：优先读 RV_综述/01_选题/选题.md（综述规格、RQ、纳入排除标准、近邻综述）。有这个文件就直接开跑，不要回头确认概念块；只有在没有该文件、纳入标准只能从口述推断时，才在拆完概念块后确认一次。
• 输出：默认落项目根下的 RV_综述/02_检索筛选/；调用方给了路径以调用方为准。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。不要把综述的产出写进实证论文的目录（尤其 04_数据/研究发现.md：两条线同名不同义）。
• 检索引擎：本 skill 目录下的 scripts/oa_search.py（OpenAlex 开放 API + Europe PMC）。必须调用这个脚本，不要临时自己写检索代码——脚本保证检索记录格式一致、命中数可复跑、截断与收敛规则统一。运行前设 export OPENALEX_MAILTO=<用户邮箱> 进礼貌池。
• 质量标准：对齐已发表综述的主流做法（2 个以上信息源 + 概念块布尔式 + 限制器 + 纳入文献参考文献回溯）。不追求 Cochrane 级的双人独立筛选、MeSH 逐行检索与全文合格性评估——这三条必须由人完成，本 skill 只做到可交接。
• 调用方覆盖约定：调用方显式给出的参数、路径与工具选择，一律覆盖本 skill 的默认；但本 skill 的方法步骤、硬约束与降级规则不可被省略或稀释。

全局硬约束

1. 不编造文献。 所有条目必须来自脚本实际返回的记录，带 DOI 或 OpenAlex ID。不得凭印象补充"应该还有一篇…"。
2. AI 不是第二评审。 AI 的判断写在 ai_decision 列，reviewer_1 / reviewer_2 / final_decision 一律留空给人填。不得声称完成了双人独立筛选。
3. unclear 一律保留。 摘要缺失、信息不足、边界模糊的记录标 unclear 进候选池，不得为了缩短清单自动排除。摘要层定稿模式下 unclear 尤其重要——它们正是本该靠全文判、而本流程放弃了的那批。
4. 数字必须对账。 选择流程里每个数字都要能从 records.csv / 筛选决定.csv 反算出来；对不上就报错，不许四舍五入或估算。
5. 检索源如实报告。 方法节必须写明"检索源为 OpenAlex（+ 补充源）"，不得表述成 Scopus / Web of Science。局限节要写明未使用受控词表与商业库、未检索中文数据库、以及未做全文合格性评估。
6. 区分"改标准"与"修词"。
   • 禁止：为了让数字好看而提高纳入门槛、删种子、砍掉合法的检索维度。任何标准改动写进"协议偏离"。
   • 必须做：修掉伤精度的泛词（单块命中 > 100 万时 probe 会点名）。合法性判据：改动前后 recall 的种子召回率不下降。 守住这条就是纯赚精度，与本条前半句不冲突。
7. 截断 ≠ 排除。 截断线外的记录标 not-screened-lowrank，在选择流程说明里单列一行，措辞为"未进入筛选（相关性排序预算外）"。不得计入排除数，也不得说成"已评估后排除"。
8. 规模不达标不是失败。 include 落不进 60–100 时按第 4 步的收敛闭环处置，最多调 2 次；两次后接受当前数字并如实汇报。硬凑一个漂亮数字才是错。
9. 不中途讨许可，遇阻就降级。 每一步都设计成一口气跑完。唯一合法硬停点 = 选题.md 缺失或读不出 review_type（定不了型就定不了报告规范，无法降级）。其余任何失败都走下面的降级阶梯：记账 → 降级 → 继续，跑完一次性汇报。上下文预算将尽是软停：先写盘、报出续跑位置再停。"数量大、要花时间"不是停点。

降级阶梯（"不卡住"的实现）

每触发一次降级，追加一行到 RV_综述/02_检索筛选/降级记录.md（时间、卡点、降级动作、对结果的影响）。收尾汇报必须把这个文件的内容摊开讲，不许埋在文件里。

步骤

第 1 步 · 拆概念块，出配置

读 选题.md（或用户口述）→ 把研究问题拆成 2–4 个概念块（PICO / PECO / SPIDER / 自定义均可）。

• 每块列全同义词：全称与缩写、英美拼写、旧称、近义表达。块内 OR，块间 AND。
• 警惕单词级泛词。 verification / accountability / autonomy / responsibility / subjectivity / adoption / performance 这类各学科通用词，会把块撑到百万量级并淹掉整个语料库。要表达这些概念，用精确短语（epistemic responsibility 而不是 responsibility）。
• 不要把 outcome、研究设计、过窄情境塞进检索式，除非纳入标准明确要求——那会牺牲召回。
• 限制器（年份 / 语言 / 文献类型）只在纳入标准有学术理由时才加，理由要写下来。

写成 RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json：

{
  "field": "title_and_abstract",
  "blocks": [
    {"name": "AI", "terms": ["artificial intelligence", "machine learning", "ChatGPT"]},
    {"name": "采纳", "terms": ["technology adoption", "implementation intention"]},
    {"name": "中小企业", "terms": ["SME", "small and medium enterprises"]}
  ],
  "filters": {"publication_year": "2015-2026", "type": "article", "language": "en"},
  "sentinels": ["10.xxxx/yyyy"],
  "review_type": "systematic"
}

种子文献（sentinels）不问用户要，按序自动获得：① 选题.md 里的近邻综述 / 关键文献的 DOI；② 不够 3 篇时，用最宽的一两个块跑一次 probe+fetch --cap 40，按被引数排序，AI 从题摘里挑出明显合格的 3–5 篇当种子。用户主动给了就优先用用户给的。

第 2 步 · 检索式自动校准（循环，AI 自己跑，不问用户）

每轮执行：

python3 <skill>/scripts/oa_search.py probe  -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json
python3 <skill>/scripts/oa_search.py recall -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json

看三个指标改式子：

• 精度守卫：probe 会点名单块命中 > 100 万的块并列出块内的单词级词条。这类块必须收紧（换精确短语 / 删通用词），改完重跑 recall 确认种子召回没掉。这是硬约束 6 明确要求做的事。
• 种子召回 < 100% → recall 会指出是哪个块（或哪个限制器）把它挡掉了。给那个块补精确短语（不要图省事补单词）；若是限制器挡的，判断该限制器是否真有学术理由，没有就删掉。
• 命中数 → 目标 300–2,000。<30 一律是偏窄，给命中最少的块补同义词。

收敛条件（三条同时满足，可机器判定）：种子召回 100% && 命中落 300–2,000 && 本轮相对上一轮无改动。

上限 5 轮。 5 轮仍不收敛时不要停下来让用户选方案：接受当前检索式继续往下跑，把"未收敛 + 原因 + 每轮迭代史"写进检索记录的协议偏离节，收尾汇报时一并告知。命中超过本型过宽阈值时也一样继续——截断线本来就是为这种情况准备的——但要把过宽事实写进局限。

种子召回不了且诊断为不可修复时（概念只出现在全文、题摘完全不提，或该 DOI 在 OpenAlex 无记录），记录该事实并继续，不要删掉这个种子。

每轮都追加记录到 RV_综述/02_检索筛选/检索记录.md，保留全部历史版本（这就是"检索式如何迭代"的证据）。

第 3 步 · 全量抓取

python3 <skill>/scripts/oa_search.py fetch -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json -o RV_综述/02_检索筛选/records

得到 records.csv / .jsonl（含 DOI、题名、年份、期刊、作者、被引数、摘要、命中了哪几个块）。记下三个数：原始命中数、去重后待选数、摘要覆盖率——直接抄脚本打印的 PRISMA · Identification 那行，不要自己相减。

数字必须来自不带 --cap 的完整抓取。 --cap 是试跑用的，脚本会明确打印"被截断、没抓完"，那种结果只能当样本看。另外 OpenAlex 的 meta.count 是估算值，与翻页实际遍历数可能差几条，以遍历数为准并在方法节说明。

学科对口时补跑一个信息源，让"信息源 ≥2"成立：

• 医学 / 健康 / 护理：Europe PMC（支持 MeSH） oa_search.py epmc -q '(MESH:"Artificial Intelligence") AND (MESH:"Education, Nursing")' -o RV_综述/02_检索筛选/epmc
• 中文文献：本 skill 的自动检索不覆盖中文核心期刊。OpenAlex 的覆盖来自 Crossref DOI，而 CNKI 系核心刊基本不注册 DOI——实测《中国电化教育》在 OpenAlex 只有 915 条、AI 主题命中 10 条，《电化教育研究》8 条，且多无 DOI、无摘要。要做中文综述，须另行人工检索 CNKI / 万方 / 维普并如实写进方法节（导出的题录用 add 子命令并进台账，found_via=cnki:<检索式>，选择流程里单列为一个信息源）。
• 灰色文献 / 政策报告：WebSearch，单列来源，不与数据库检索混算

第 4 步 · 排序截断 + 摘要筛选（连续跑，AI 出建议）

先把纳入 / 排除标准写成可判定的条目表（对齐 选题.md；每条都要能对一篇摘要回答 yes/no），落 RV_综述/02_检索筛选/纳入排除标准.md。

注意：标准表里凡是"只能读全文才判得了"的条目（如是否报告了某种分层结果、样本量细节），在摘要层判不了。这类条目标注为「全文层标准 · 本流程未执行」，写进局限，不要在摘要层硬判。

4.1 建台账 + 截断

python3 <skill>/scripts/oa_search.py rank -i RV_综述/02_检索筛选/records.csv \
  -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json -o RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv --shortlist 300

排序键：Σ_块(题名最佳词权 × 2 + 摘要最佳词权) → 命中块数 → 有无摘要 → 被引数，其中精确短语 3 分、单词 1 分（这是压制泛词噪音最直接的杠杆）。

前 300 条进入筛选；其余自动标 pass1 = not-screened-lowrank。必须给 -c，不给就退化成弱排序。

台账已存在且已有判定时不要跑 rank（会清空判定，脚本本身也会拒绝执行）——那是续跑，直接跳到 4.2 从第一条空判定接着筛。

4.2 连续筛（分批是内部颗粒度，不是汇报节奏）

只筛 pass1 不是 not-screened-lowrank 的记录，按 seq 顺序，每次在脑子里处理约 40 条：

ai_decision ∈ {include, exclude, unclear} + ai_reason（排除必须对应标准表里的某一条，每篇只记一个首要排除理由）

• 无摘要（has_abstract=N）→ 一律 unclear，不得据题名排除。
• 判不准 → unclear。宁可多留——摘要层定稿模式下没有第二道关了。
• 量大时先过一遍题名（只排明显的人群/场景不符，绝不用需要读摘要才能判的标准），再对推进的读摘要；两遍连着跑完，中间不汇报。用 pass1 列记进度（exclude / advance / pass2-done / locked-noabs）。

每处理完一批，写一个分片 RV_综述/02_检索筛选/筛选决定-partNNN.csv（列只需 uid, pass1, ai_decision, ai_reason），然后立刻继续下一批（硬约束 9）。

分片只给真正逐条判定的记录用。 not-screened-lowrank 由 rank 一次性写进台账，绝不为它们写分片——那会产出几百个空壳文件。merge 成功后分片自动归档进 _parts/。

4.3 合并 + 收敛检查

python3 <skill>/scripts/oa_search.py merge -b RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv -p RV_综述/02_检索筛选/筛选决定-part*.csv

merge 把判定写回台账、拒绝 AI 填写人工列、报进度，并做收敛检查：

最多调 2 次，两次后接受当前数字并如实汇报（硬约束 8）。每次调整都要写进 检索记录.md：调整前的 include 数、动作、理由。不得事后按结果反推标准。

跑不完怎么办：上下文预算将尽时先跑 4.3 写盘再停，汇报里写清 已筛 X / N，续跑从 seq=Y 起。

台账列固定为： seq, uid, doi, title, year, journal, has_abstract, n_blocks_hit, found_via, oa_url, rank_score, pass1, ai_decision, ai_reason, pdf_status, evidence_level, reviewer_1, reviewer_2, final_decision, note

AI 可写 pass1 / ai_decision / ai_reason（本步）与 pdf_status / evidence_level（③ 成文阶段回填）； reviewer_1 / reviewer_2 / final_decision / note 永远留空给人填，merge 会拒绝 AI 写入。

4.4 手工补充（书 / 书章 / 库外经典）

OpenAlex 对专著与书章的覆盖弱于期刊论文，整合式综述尤其容易漏掉最重要的一批：

python3 <skill>/scripts/oa_search.py add -b RV_综述/02_检索筛选/筛选决定.csv \
  --dois 10.xxxx/yyy --csv 手工题录.csv --reason "概念奠基专著"

补进来的记录 found_via = manual:<理由>，走同样的筛选流程，选择流程说明里单列为「其他方法识别的记录」，不得混进数据库检索命中数。

第 5 步 · 引文追踪补漏（一轮，自动）

前提：第 4 步已筛完候选集（merge 报「候选集全部筛完」）。

对 include 的记录做双向追踪（对齐已发表综述"翻纳入文献参考文献"这一步）：

python3 <skill>/scripts/oa_search.py cite -c RV_综述/02_检索筛选/检索配置.json \
  --dois-file RV_综述/02_检索筛选/included_dois.txt --known-csv RV_综述/02_检索筛选/records.csv \
  -o RV_综述/02_检索筛选/补漏 --min-blocks 2

补漏集走同样的第 4 步筛选（rank -i 补漏.csv --shortlist 0 建自己的台账——补漏集通常本来就不大，不必再截断），found_via 保留为 citation:backward / citation:forward，选择流程里单列成"其他方法识别的记录"。只做一轮，不递归。

补漏筛完后把 include 数合并计算，再对总数做一次第 4.3 的收敛检查。

第 6 步 · 入 Zotero + 出表 + 复核清单

6.1 入 Zotero：调 lit-pdf-zotero，明确 override：

• 不建金字塔——Classic / Key Texts / Supporting-P/X/Y/V 是 PXYV 那套，综述文章不用。也不出金字塔分布图与 PXYV 罗盘图。
• 只建一个 Collection：review-<项目名>，不下设子集合。
• 只入 ai_decision = include 的文献——Zotero 里这个集合就等于本综述的纳入集。unclear 的留在台账里交人复核，人确认后再手工加进来。
• 本步不做专门的 PDF 获取（那是 ③ 的事）。zotero_add_by_doi 的 attach_mode="auto" 顺手抓到 OA PDF 就抓到，抓不到不重试、不换渠道、不记账、不报告。 ⚠️ 已知故障：zotero-mcp 的 attach_mode="auto" 在上传失败时仍会返回「PDF attached」（_download_and_attach_pdf 不检查 attachment_both 的返回值直接 return True）。不得把接口提示当作附件已挂的证据；要报告附件状态就必须用子项接口复查。 ⚠️ 禁止用 zotero_add_from_file 挂 PDF——它没有 parent 参数，永远新建父条目，只会造重复题录。
• 标签用 sr-included + 项目 slug；extra 写 study_id、found_via、doi。
• Zotero 写入失败不阻塞：降级为导出 RIS / BibTeX 落 RV_综述/02_检索筛选/，写进降级记录，流程继续。
• 人之后手工改了 final_decision，以台账为准；不要自作主张改 Zotero 集合成员。

纳入集只在这一步之后才成立，交给 lit-verify 做一次 DOI / 题录验真，再进入 ③（review-synthesis）。

6.2 出表（一趟出全，不再分两趟）：

1. 检索记录表 → RV_综述/02_检索筛选/检索记录.md | # | 概念块 / 步骤 | 内容 | 命中数 | 的 S1–Sn 表（probe 直接给），加上：检索日期、检索源、完整可复跑检索式、限制器及理由、迭代过程（第 2 步每轮）、截断规则与扩线记录、协议偏离。
2. 纳入 / 排除标准表 → RV_综述/02_检索筛选/纳入排除标准.md | 维度 | 纳入 | 排除 |，维度如可得性、样本、学科、研究设计、文献类型、语言、年份。"全文层标准 · 本流程未执行"的条目单独标出。
3. 选择流程数字 → RV_综述/02_检索筛选/选择流程.md 识别（各源命中数）→ 去重删除数 → 去重后总数 → 未进入筛选（相关性排序预算外） → 进入摘要筛选数 → 摘要排除数（按理由分组）→ include → unclear → 纳入集。 每个数字标出从哪张表哪一列反算得来；对不上就停下报错。
   • systematic 型：可画 PRISMA 式流程图，但必须在图注写明"未进行全文合格性评估，本流程在题摘层定稿"。
   • semi-systematic：加一张传统 / 主题覆盖表。
   • integrative：加一张概念覆盖矩阵（概念 × 文献，标出空格）。
   • 全文获取率一栏留空标「待 ③ 回写」——那是成文阶段的数字。
4. 待人工复核清单 → RV_综述/02_检索筛选/待复核.md 列 ai_decision = include 与 unclear（各带 AI 理由），加一节「需要你确认的三件事」——① 概念块是否漏了本学科行话；② 是否需要去 Scopus / WoS 复核一次纳入集（投保守期刊时）；③ 边界记录的裁决。 这份清单不是停点：默认直接往下走 ③，用户想看随时能看。

筛选未跑完时：三张表照出，但每一份产出的开头必须放醒目警告——已筛 X/N、剩余 Z 条未筛、排除数与纳入数都是部分值、不得据此绘制流程图或撰写方法节，并写清续跑位置。不得把部分结果呈现成最终结果。

最后给会话内小结：规模链各步数字、降级记录逐条摊开、协议偏离、以及"人接下来要做什么"。

与其他 skill 的边界

• 纳入集验真 → lit-verify（第 6 步之后跑一次）。
• 全文获取 → ③ 成文阶段（review-synthesis 起手做，best-effort，调 lit-pdf-zotero / scansci-pdf）。本 skill 不取全文。
• 下游综合 → review-synthesis（三型三方法）。不要走 data-analysis-round / analyze-quantitative-data——那是实证论文的单研究数据分析，不含效应量合成。
• 综述文章的三型都走本 skill。literature-search（PXYV 金字塔）是给实证论文定位理论坐标用的，对综述文章是错的产出形状——审稿人问的是"你怎么选的文献"，金字塔答不了。
• 成文 → review-draft（按 PRISMA / RAMESES / Torraco 报告规范，局限节必须写摘要层定稿这一条）。