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文献深度阅读与研究缺口发现工作流

中观解构 → 横向链接 → 寻找缺口 | 系统化发现研究价值

准备开始
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准备阶段
确定核心文献
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中观解构
深度解构文献
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横向链接
主题关联分析
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寻找缺口
识别研究空白
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成果导出
导出分析报告

📚 准备阶段:确定核心文献

🎯 目标

从前期整理的200-300篇文献中,筛选出15-20篇高被引、高质量的核心文献进行深度阅读。

📋 操作要点

  • 选择标准:高被引(引用次数排名前20%)、高质量(核心期刊)、高相关(与研究主题直接相关)
  • 文献来源:前期文献整理工作流筛选出的核心文献
  • 文献数量:15-20篇(可根据实际情况调整)
  • 文献信息:题目、作者、年份、期刊、摘要、关键词(前期已整理)
  • 全文准备:下载PDF全文,准备进行深度阅读
💡
专家建议:核心文献的选择直接影响后续分析的质量。建议选择近5年的高被引文献,同时兼顾经典文献和最新研究。
⚠️
注意:请确保文献信息完整准确,这将影响后续的深度分析。建议从前期"文献初步整理工作流"的核心文献中直接复制。

🔍 中观解构:深度解构核心文献

🎯 目标

对15-20篇核心文献进行精细解剖,提取核心论点、理论框架、研究方法、主要发现和潜在局限。

📋 操作流程

  • 步骤1:选择一篇文献,阅读全文(特别是引言、方法、结论部分)
  • 步骤2:提取核心段落,生成解构Prompt
  • 步骤3:将Prompt复制到AI工具(ChatGPT/Claude)
  • 步骤4:将AI生成的解构结果粘贴回系统
  • 步骤5:重复以上步骤,直到完成所有核心文献的解构
💡
专家建议:深度解构不是简单的摘要,而是批判性阅读。要关注作者的论证逻辑、理论基础、方法选择,以及可能存在的局限性。

🔗 横向链接:主题板块的关联分析

🎯 目标

从"理解单篇"升级到"关联多篇",寻找同一主题下的对话、共识和冲突。

📋 操作流程

  • 步骤1:将15-20篇文献按主题分组(每组3-5篇)
  • 步骤2:选择一个主题组,生成横向链接Prompt
  • 步骤3:将Prompt复制到AI工具
  • 步骤4:将AI生成的横向链接分析粘贴回系统
  • 步骤5:重复以上步骤,直到完成所有主题组的分析
💡
专家建议:横向链接的关键是发现文献之间的对话关系。要关注:哪些观点是共识?哪些观点存在争议?研究视角有何演进?

🎯 寻找缺口:识别研究空白

🎯 目标

整合所有主题的分析,发现现有研究的边界、不足,从而确立你自己的研究价值。

📋 操作流程

  • 步骤1:汇总所有主题的横向链接分析结果
  • 步骤2:生成研究缺口识别Prompt
  • 步骤3:将Prompt复制到AI工具
  • 步骤4:将AI生成的研究缺口分析粘贴回系统
  • 步骤5:基于缺口分析,确定自己的研究问题
💡
专家建议:研究缺口不是简单的"没人研究过",而是"现有研究存在的不足"。要关注:视角缺失、方法局限、情境差异、跨学科空白等。

📤 成果导出:生成分析报告

🎉
恭喜!您已完成文献深度阅读的全部流程。现在可以导出完整的分析报告了。

🎯 您的研究价值

基于深度文献分析,您已经:

  • ✅ 深度解构了15篇核心文献
  • ✅ 完成了3个主题的横向链接分析
  • ✅ 识别了现有研究的空白和不足
  • ✅ 明确了自己的研究问题和研究价值

📋 导出内容

  • 研究主题和核心文献列表
  • 所有文献的深度解构结果
  • 所有主题的横向链接分析
  • 研究缺口识别和研究问题建议
  • 完整的分析报告(Markdown格式)
💡
后续工作建议:
  • 将分析报告用于论文的文献综述部分
  • 基于研究缺口,完善研究问题和研究设计
  • 与导师讨论研究价值和可行性
  • 进入"论文深化工作流"或"开题报告生成工作流"
${report}
`); } // 生成报告内容 function generateReportContent() { const data = workflowState.data; const topic = data.section0.topic || '未命名研究'; let content = `# ${topic}\n## 文献深度阅读分析报告\n\n`; content += `**生成时间**: ${new Date().toLocaleDateString('zh-CN')}\n\n`; content += `---\n\n`; // 第一部分:研究主题和核心文献 content += `## 一、研究主题和核心文献\n\n`; content += `### 研究主题\n\n${topic}\n\n`; content += `### 核心文献列表\n\n`; content += `共${data.section1.literatures.length}篇核心文献:\n\n`; content += `${data.section0.literatureList}\n\n`; content += `---\n\n`; // 第二部分:文献深度解构 content += `## 二、文献深度解构\n\n`; data.section1.literatures.forEach((lit, index) => { if (lit.deconstructed) { const lines = lit.content.split('\n'); const title = lines.find(l => l.startsWith('题目:'))?.replace('题目:', '').trim() || `文献${index + 1}`; content += `### 文献${index + 1}: ${title}\n\n`; content += `${lit.result}\n\n`; content += `---\n\n`; } }); // 第三部分:主题横向链接分析 content += `## 三、主题横向链接分析\n\n`; data.section2.themes.forEach((theme, index) => { if (theme.analyzed) { content += `### 主题${index + 1}: ${theme.name}\n\n`; content += `${theme.result}\n\n`; content += `---\n\n`; } }); // 第四部分:研究缺口识别 content += `## 四、研究缺口识别\n\n`; content += `${data.section3.gapAnalysis || '(待完成)'}\n\n`; content += `---\n\n`; // 第五部分:研究价值总结 content += `## 五、研究价值总结\n\n`; content += `通过对${data.section1.literatures.length}篇核心文献的深度解构、${data.section2.themes.length}个主题的横向链接分析,以及研究缺口的系统识别,本研究具有以下价值:\n\n`; content += `1. **理论价值**: 填补了现有研究的理论空白\n`; content += `2. **实践价值**: 为实践应用提供了理论指导\n`; content += `3. **方法价值**: 采用了创新的研究方法\n`; content += `4. **情境价值**: 关注了特定情境下的研究问题\n\n`; return content; } // 保存进度 function saveProgress(sectionNum) { saveState(); alert('💾 进度已保存!'); } // 保存状态到localStorage function saveState() { localStorage.setItem('literatureDeepReadingState', JSON.stringify(workflowState)); } // 从localStorage加载状态 function loadState() { const saved = localStorage.getItem('literatureDeepReadingState'); if (saved) { const savedState = JSON.parse(saved); Object.assign(workflowState, savedState); // 恢复UI状态 if (workflowState.currentSection > 0) { switchTab(workflowState.currentSection); } // 恢复各阶段的数据 if (workflowState.data.section0.topic) { document.getElementById('researchTopic').value = workflowState.data.section0.topic; document.getElementById('literatureCount').value = workflowState.data.section0.count || 15; document.getElementById('literatureList').value = workflowState.data.section0.literatureList || ''; } if (workflowState.completedSections.includes(0) && workflowState.data.section1.literatures.length > 0) { generateLiteratureList(); } updateProgress(); } } // 页面加载时恢复状态 window.addEventListener('load', () => { loadState(); }); // 初始化进度 updateProgress();