北京
把多篇论文的摘要接在一起，通常只能说明读过哪些材料，难以解释这些研究之间有什么联系。综述的组织，需要在单篇记录之后再做一轮比较。AI可以协助提取信息和提出分类建议，但分类是否合理，仍需结合研究问题与原文判断。这里介绍的是一般文献整理方法，不替代系统综述中的检索、筛选与质量评价程序。
阅读材料的分组应有明确依据
确定主题前，应先明确这一节要回答什么。例如，讨论大学生短视频使用与睡眠质量，可以关注不同研究如何定义使用行为、采用哪些观察方法，以及结果之间是否具有可比性。
分类标准应保持清楚。按研究内容、研究方法或时间顺序组织，都可能有用途；但在同一层标题中交替使用不同标准，容易产生交叉和重复。若以内容为主线，样本地区、测量方法等信息可以留在主题内部比较。
整理前，给每篇文献设置稳定编号，并保存完整出处。输入AI的材料应限于实际取得、允许处理的内容。若只提供了摘要，就不能把输出当成已经核实全文后的判断。提取字段应包含对象、概念定义、方法、发现、限制以及原文位置。材料没有提供的信息，应明确标记缺失。AI输出的原文短句、页码和表号都需要人工检查，以免在后续归组中失去证据对应关系。
从来源到分类再到写作，各环节都应保留可核对的信息。
用于文献综合的整理表，可以帮助写作者把同一主题下的不同来源放在一起观察。[1] 初次归组后，主题数量不必固定，每组记录数也不需要相同。
以下仅为虚构教学情境：记录甲讨论全天使用时长，记录乙观察睡前时段，记录丙包含就寝推迟的访谈描述。三条材料虽然都涉及短视频和睡眠，却分别贡献了不同信息，不宜直接归为同一种证据。如果某篇文章同时涉及多个问题，可以进入多个主题，但应写明各处使用的内容。暂时无法归类的材料可以单列，注明是相关性不足、信息不全，还是需要调整主题边界。
结论不同不一定意味着观点矛盾。可能是研究对象、变量定义或方法不同，也可能确实需要进一步解释。比较前，应核对这些条件，而不是让AI自动选择“支持”或“反对”。访谈中的经验描述可以提供理解现象的线索，却不能单独确立因果关系。相关性结果同样不能直接改写为因果结论。把这些限制写进整理记录，能够减少正文中夸大证据的机会。一个段落可以先提出具体问题，再引入相关文献比较，说明共同点、差异及尚不能确定的部分。引用应对应具体论断，而非只在段尾排列全部作者。
可采用的任务描述是：请依据所给文献编号和原文片段，提取研究对象、概念与测量、方法、发现、限制及原文位置；围绕研究问题提出暂定主题并说明归类理由。缺失信息标记“未提供”，无法归类的记录保留待判断。请先列出可比较之处和需要核实的问题，不补造来源，不直接生成正文。
人工核验并修正整理表后，可以再选择一个主题组织段落。新增文献时应复查原有分类，特别留意反例与边界条件。如果某一主题暂时缺乏材料，只能说明现有收集还不足，不能直接推断该领域无人研究。
有效的整理结果应当让读者看到文献之间的关系，并让每一项判断能够回到具体来源。表格的完整和整齐，只是辅助条件。
参考资料
[1] Writing A Literature Review and Using a Synthesis Matrix
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