標籤彙整: 蔡依橙

2025 / 6 / 24

AI 持續在進化，使用者也要跟著進化！

作者：蔡依橙

這個端午連假，我也在寫論文。

最近因為 ChatGPT 又更聰明了一些，連我這種寫了 60+ 篇 SCI 的人，寫作流程都有很大的改變。大概半年前，我是口述中文，用 Word 聽寫功能，然後手打字修一下內容，成為中英文夾雜的草稿後，請 ChatGPT 改成英文。

一開始其實翻譯偶爾會錯，但幾個月後翻譯幾乎不會出錯。就看一次，確認是自己的意思，是可以壓上自己名字的內容，就能用。但現在，我是真的把他當一個很懂英文又積極的助理。

2025 / 6 / 13

Preliminary study 投稿一直被退？你可能忽略了這三個關鍵！

問：校長好，團隊預計做一個稍大型的研究約 60 人，我們想把初步的 11 人先做發表，之後的主論文就能引用這篇。不過目前的 11 人小規模結果，投稿一直不順利，該怎麼辦？

答：（蔡依橙）這是典型的 preliminary study 作法。如果想要順利的話，要考量以下幾點。

一般來說，審閱者一定會質疑，為什麼你個案數這麼少就跑來發表，畢竟 11 個案例，即使 p 值有意義，power 一定不太理想。

所以，通常 preliminary study 會被接受，有幾個重要關鍵：

2025 / 5 / 19

Lancet 讀者投書爭議有感 / 用 AI 該注意的事

作者：蔡依橙

最近熱議的那篇 Lancet 讀者投書，整個過程實在很令人感慨。

跟學術比較不相關的討論，我這邊就跳過了。我能理解，剛起步的研究者，希望自己名字登上頂尖期刊的心情。但這個案例剛好可以說明，刊登出來白紙黑字後，是會被全世界檢驗的，包括自己的本國同行，大家連 supplementary materials 都會去看。

AI 的建議用法與注意事項

這讓我想到的是，最近有越來越多的新手同學開始使用 AI 工具，包括萃取資料、文獻引用等等，簡單下個指令都能瞬間噴出大量文字與資料，但我個人對這些進階的應用領域比較保守。

我認為，目前 AI 工具最可靠的是翻譯，但即使是翻譯，之後我一定會全文自己仔細看過。偶爾還是會有錯，而那些錯通常來自於給 AI 的中文就已經不精確。這個領域的可靠度，可以到 99％左右。

但直接請 AI 去做文獻引用，這個正確率雖然最近有提升，但大概就是從全部亂講，到四成亂講的程度。也就是 60％左右的準確性。

2025 / 3 / 21

問：審閱意見怎麼看？帶你親自讀一段

答：（蔡依橙）這是 Office Hour 時，同學問我的，內容稍做調整顧及隱私。

他自己試著找了一個題目，做了病歷調閱與統計，投稿後被 reject，問我接下來該怎麼辦？要不要照審閱者的意見修改後，再投同一本期刊？

「The authors conclusions are noteworthy, but low study numbers prevents the potential for generalizability of results, and while a retrospective chart review is an elegant way of investigating potential risk factors, it does little to meaningfully influence our current management of these lesions.」

我們先請 ChatGPT 翻譯成中文，大家比較好理解。