YANZHANLIN 文献检索
把研究问题变成可复现的检索策略，而不是凭感觉搜几个词。
触发
激活：
- "帮我搜文献"、"怎么找相关论文"
- "关键词搜不到合适的"
- "我要做系统综述的检索"
- "这个领域有什么关键文献"
不激活：
- 论文下载不到 →
文献获取 - 搜出来了不知怎么读 →
文献精读 - 文献堆读完了要整合 →
文献综述写作
工作流
Step 1｜判断检索类型（决定严格度）
| 综述类型 | 检索严格度 | 参考标准 |
|---|---|---|
| 叙事综述（学位论文综述章） | 中 | 覆盖主要文献即可 |
| 系统综述 | 严 | PRISMA-S 27 项全部 |
| 范围综述 | 严 | PRISMA-ScR |
| 快速综述 | 松 | 简化 systematic |
| 引言内 mini 综述 | 松 | 覆盖核心即可 |
Step 2｜问题概念化（选 PICO / PICOC / SPIDER）
把 RQ 拆成可检索的概念块。
- 定量 + 干预 → PICO（Population / Intervention / Comparison / Outcome）
- 定量 + 社科 → PICOC（+ Context）
- 质性 → SPIDER（Sample / Phenomenon / Design / Evaluation / Research type）
每格填出 3-8 个同义词。填 assets/picos-worksheet.md。
框架详解 → references/search-frameworks.md
Step 3｜关键词扩展
对每个概念块：
- 列同义词（学术 + 俗称）
- 查受控词表（MeSH / Emtree / CNKI 主题词）
- 加截断符（writing vs writings vs writer → writ*）
- 考虑不同表达（中英互译、不同学科术语）
Boolean + MeSH 详解 → references/boolean-search.md
Step 4｜选数据库
最少 4 个英文库 + 2 个中文库（系统综述）
| 学科 | 英文必检 | 中文必检 |
|---|---|---|
| 医学 | PubMed / Cochrane / Embase / Web of Science | CNKI / 万方 / 中国生物医学文献库 |
| 心理 | PsycINFO / Web of Science / Scopus / ERIC | CNKI / 万方 |
| 管理 | Business Source / Web of Science / Scopus / ABI | CNKI / 万方 |
| 教育 | ERIC / Web of Science / Scopus / PsycINFO | CNKI / 万方 |
| CS | IEEE Xplore / ACM DL / Web of Science / Scopus / DBLP | CNKI（工程辑） |
数据库覆盖对比 + 选型依据 → references/databases.md（基于 Gusenbauer & Haddaway 2020 26 库实证）
Step 5｜构建搜索字符串
每个库语法不同，不能复制粘贴。
- Web of Science:
TS=("digital transformation" AND "SME*") - PubMed:
"digital transformation"[Title/Abstract] AND SME* - Scopus:
TITLE-ABS-KEY("digital transformation" AND SME*) - CNKI:
SU = '数字化转型' AND SU = '中小企业'
详见 references/boolean-search.md。
Step 6｜执行检索 + 记录
每次检索必须记录：日期、数据库、搜索字符串、命中数、筛选标准、保留数。
填 assets/search-log.md。这是可复现性的核心。
Step 7｜去重 + 导出
- Zotero / EndNote 批量去重
- 导出 RIS / BibTeX 供下一步引用管理（Zotero / EndNote / Mendeley）
Step 8｜灰色文献（如需）
- 会议论文（IEEE / ACM）
- 预印本（arXiv / bioRxiv / SSRN）
- 政府/机构报告
- 博硕学位论文（ProQuest / 万方）
方法详见 references/grey-literature.md
Step 9｜质量自检（系统综述用）
PRISMA-S 27 项 checklist → references/prisma-s.md
中文数据库特殊点
- CNKI — 最大中文期刊库，但导出需订阅
- 万方 — 与 CNKI 重叠度高，部分补充
- 维普 — 工科偏好
- 超星/读秀 — 图书 + 学位论文强
- ProQuest（含中文版） — 海外访问学位论文
详见 references/databases-cn.md
雷区
- 只搜一个库 — Google Scholar 覆盖面最广但召回差，系统综述必多库
- 凭感觉选关键词 — 不查 MeSH / 主题词，漏掉同义表达
- 不记录搜索过程 — 答辩 / 审稿问"怎么搜的"答不出
- 忽略灰色文献 — 发表偏误（publication bias）严重
- 中英分离 — 中文学位论文只搜中文库 = 没看到国际进展
- 一次性搜完不迭代 — 搜到几篇关键文献后应该再扩关键词二次搜
AI 边界
- 能做： 生成同义词表、翻译中英术语、检查搜索字符串语法、导出格式转换
- 不能做： 代访问订阅库（无订阅 AI 也进不去）、判断某库是否值得订阅、评估一篇论文质量
何时读 references/
| 需求 | 读哪个 |
|---|---|
| PICO/SPIDER 具体用法 | references/search-frameworks.md |
| 英文数据库选型与对比 | references/databases.md |
| 中文数据库使用 | references/databases-cn.md |
| Boolean + MeSH 详解 | references/boolean-search.md |
| 灰色文献检索 | references/grey-literature.md |
| PRISMA-S 27 项 | references/prisma-s.md |
| 引文追踪（雪球法） | references/citation-chaining.md |
何时用 assets/
| 需求 | 用哪个 |
|---|---|
| 填 PICO/PICOC/SPIDER 概念化 | assets/picos-worksheet.md |
| 每次检索记录 | assets/search-log.md |
下游
检索完成 →
- 下载不到 →
文献获取 - 下完开始读 →
文献精读 - 全部读完开始整合 →
文献综述写作