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2025 / 12 / 8

11 月 86 篇!校友 PubMed + SCI 成果發表 (2025/11)

 

 

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Original article x 60

 

原創論文連續三個月維持在 50 篇以上,8 月(53 篇)、9 月(75 篇)、10 月(86 篇)平均每天至少都有一位學員發表!

 

 

臨床研究文章佔原創 62%、統合類文章佔 18%。

 

臨床研究的適用性廣,不論是醫學生、住院醫師,還是一路升上主治醫師、準備專科考試或研究所,論文發表早已不是「加分選項」,而是必備條件。老師給資料,根據資料跑出統計,並寫出一篇登上 PubMed 的論文,想學會這樣的技能嗎?請參考《醫學論文與寫作工作坊》。缺少資料必須單兵作戰,可參考《統合分析工作坊》、《網絡統合分析工作坊》。

 

本月文體分布如下:

 

  • Clinical x37
  • Meta-analysis x8
  • Network meta-analysis x3
  • Basic x8
  • NHIRD x4

 

  • Letter x13
  • Case report x6
  • Review x2
  • Image x2
  • Perspectives x1
  • Technical note x2

 

 

臨床論文「從投出到接受」最快只要 28 天

 

  1. 本月 original article 分類中,總計「臨床」、「meta-analysis」、「network meta-analysis」最快被接受(從 received 到 accepted)天數,「臨床」最快為 28 天,「統合分析」為 70 天,「網絡統合分析」為 63 天。總體來看,中位數為 118 天,表示這三類有一半的文章從投出到被接受,少於或等於 118 天。
  2. Impact factor 區間 9-40.4。平均值 4.04、標準差 4.39。超過 5 分以上的有 15 篇。

 

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2025 / 11 / 18

問:Major revision 時,審閱者的意見又多又煩,可以叫 AI 回覆嗎?

 

 

 

 

 

答:(蔡依橙)

 

Major revision,基本上就是「考慮給你過」了,在這個階段作任何事情,最好都不要去點「激怒值」。

 

使用 AI 自動生成回覆,因為他不知道你的論文在寫什麼,也不知道你將採取什麼策略,生出來的內容會非常通順,但極為空洞。你問大學老師就知道,學生交來這種報告,是激怒值很高的。(內心 OS:所以你現在是瞧不起我嗎?你用 AI 亂噴的東西,我要花自己的時間/人生去閱讀?)

 

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2025 / 8 / 13

Perplexity 我是怎麼使用的?

 

 

 

 

 

作者:蔡依橙

 

這次來聊聊 Perplexity,因為我也有付費訂閱,認真使用了一陣子,分享一下心得。

 

一開始是看上 Perplexity 以網頁為基礎的回答,總覺得講話有憑有據,想試試看能不能取代搜尋,甚至變成生活中,隨時可回答各種小問題的伙伴。

 

結果有點令我意外。雖然八成狀況還是回答得不錯,但是一些 AI 根本問題並沒有解決。

 

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