献综述在整合现有知识、发现差距和为新研究提供信息方面发挥着关键作用。叙述性文献综述关注感兴趣的主题，旨在提供该领域的广阔图景。系统文献综述必须经过更严格的流程。它们专注于特定的研究问题，并采用结构化、可重复的方法来识别、评估和批判性地评价与该问题相关的所有研究。系统综述的结果提供了重要的见解，可指导从业者和决策者进行决策。因此，系统综述获得了声望，并且每年产生的系统综述数量都在增加。[1]
然而，挑战仍然存在。研究人员表示，他们日常工作任务太多而时间太少，压力越来越大。，许多研究工具正在实施快速发展的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术。例如，Web of Science™ Research Assistant是一款由人工智能驱动的生成工具，将于 9 月推出，它为开始叙述性文献综述的研究人员提供了指导性演练。
严格的系统评价通常需要研究人员投入更多的时间和精力，而人工智能和机器学习技术有可能显著减轻这种负担，尤其是在筛选研究方面。另一方面，人工智能和机器学习无法替代确保系统文献综述质量和相关性所需的人类专业知识，许多组织仍在谨慎评估人工智能在这一研究用例中的真正潜力。
与此同时，有一些值得信赖的资源可以简化当今开发高质量系统文献综述的过程。在本博客中，我们将探索这些资源并提供如何克服常见挑战的提示。请继续阅读以了解以下内容的影响：
让图书管理员与你合作审阅
超越关键词，实现更全面的搜索
避免出版偏见
寻找最佳引文管理器
遵循这四个步骤可以帮助您有效地完成严格的系统评价，为同行研 尼泊尔资源 究人员和从业人员提供有用的结果。
想要了解更多有关简化和改进系统评价的建议吗？请查看我们的点播网络研讨会。
与图书管理员交谈：向专家学习
图书管理员可以在帮助您制定高质量、透明的系统评价方面发挥关键作用。事实上，研究[2]表明，让图书管理员参与这一过程与更高质量的搜索策略报告相关，这也有助于提高您的评价的可重复性。图书管理员擅长构建全面的搜索策略，他们知道如何有效地浏览数据库。他们还可以指导您制定研究选择标准和偏倚风险评估。
广撒网超越关键词搜索
研究数据库和搜索引擎是任何文献搜索不可或缺的一部分。充分利用图书 B2B 销售中的人工智能（2025 年指南） 馆提供的尽可能多的选项非常重要。这将帮助您整合跨学科的相关研究，进行全面的系统性审查。
您的文献检索还需要使用精心构建且全面的搜索策略。遵循 PICO（问题、干预、比较、结果）或 SPIDER（样本、感兴趣的现象、设计、评估、研究类型）等框架可以帮助您确保不会遗漏任何内容。
Web of Science 平台 是发现相关研究的特别有用的工具。这个多学科研 新闻 美国 究发现平台涵盖了广泛的研究类型和领域。数据库中的论文通过引文相互关联。这意味着，一旦您开始使用关键字搜索，您就可以跟踪被引用和为了帮助解决研究 引用的论文，以有效地扩大搜索范围并找到更多相关研究。该平台还提供工具，可帮助您制定、记录和与合作者分享您的搜索策略。