感謝各位朋友的支持，2026 / 10 / 31（六）的《統合分析工作坊》，現已報名額滿。
2026 / 10 / 30
2026 / 10 / 19
民調每份都不一樣，該信哪一份？其實你已經在想統合分析了。
問：選舉期間有好多份民調，每一份說的都不太一樣。我該相信哪一份？還是應該合在一起看？
答：（蔡依橙）
這是孩子最近問我的問題。
我聽了覺得很有意思，因為統合分析這種研究方法當初會被發展出來，就是為了回答這種問題。
一份民調，就是一篇研究
每一份民調，其實就像一篇研究。
依《公職人員選舉罷免法》第 53 條，選舉期間發布民調，必須同時載明負責調查單位、主持人、辦理時間、抽樣方式、母體數、樣本數、誤差值及經費來源。
這就像一篇研究必須寫清楚它的 Materials and Methods：誰做的、誰出錢、什麼時候做、怎麼抽樣、樣本多大、誤差多少，全部攤開來接受檢視。
做統合分析時，我們也會用文獻評讀的眼光去看每一份：抽樣方式有沒有問題？題目會不會引導？有沒有可能產生偏誤？這就是所謂的 risk of bias。
2026 / 10 / 14
兩種量表合在一起做統合？先想好跟審閱者的攻防策略。
問：我的統合分析最後收了 9 篇進入分析，但 outcome 量表分成兩種，一種測「滿意度」（7 篇），一種測「品質」（2 篇）。因為篇數的關係，我打算把兩種合在一起看，直接在文中說明。或者會建議用分組分析來處理嗎？
答：（蔡依橙）
這個有幾種做法，但最重要的問題是要先思考：滿意度跟品質到底一不一樣？這兩個在概念上是差很多，還是其實相關性很高？
在你的領域，滿意度跟品質一樣嗎？
這牽涉到你對這個領域的熟悉度，因為有些領域會認為，滿意度跟品質根本不一樣。但有些領域則是滿意度跟品質其實非常高度相關。
「根本不一樣」的意思是，有些人的品質不好，但是滿意度很高；或者品質很好，但滿意度卻不高。如果我們覺得這種狀況其實很明顯，那麼直接專注在滿意度那 7 篇去做統合，會是比較乾淨的做法。
但如果你個人的直覺，加上文獻上也支持，品質跟滿意度基本上可以混用，那就兩個合在一起做統合分析，並用一個更上位的名詞把它們涵蓋起來。（例如 well-being）
2026 / 10 / 14
11 篇文獻想全部合起來？先看回答的是否為同一個問題。
問：我在做一個介入型主題的統合分析。從一百多篇文獻篩選到最後，能放進 CMA 的只剩這些：一種是「組間比較」，同一個疾病族群，一組有介入、一組沒介入，四篇；另一種是「組內比較」，同一個疾病族群比較介入前後，而且是拿介入後的數值去跟一般族群比，三篇；剩下四篇因為沒有完整的 mean 和 SD，只能做 narrative synthesis。總共十一篇。我想全部整合起來，讓故事更完整。這樣合理嗎？組間和組內可以合在一起分析嗎？（題目經模糊化處理，但保留精確概念。）
答：（蔡依橙）
先講一個關鍵：有對照組的「組間」研究，跟這種「組內前後測、再拿介入後去跟一般族群比」的研究，是沒辦法合在一起做統合的。
它們回答的臨床問題其實不一樣
不只是統計上不建議，更根本的是，它們回答的臨床問題其實不一樣。
組間那幾篇問的是：「同一個疾病族群，有介入的，是不是真的比沒介入的好？」
組內那幾篇問的是：「這個疾病族群透過介入，介入後的表現能不能拉近跟一般族群之間的差距？」
你可能覺得，這兩個不都在講「介入有效」嗎？但在科學概念上，它們是兩件事。一個是證明介入本身有效，一個是證明介入能縮小疾病族群跟一般族群的落差。混在同一張森林圖裡，讀者會混亂，審閱者也會有疑慮。
2026 / 10 / 8
育兒、博士班加醫院，統合分析剛好適合我。
作者：臺中榮總 過敏免疫風濕科 陳韻文 醫師
2024 年，我在美國哈佛大學醫學院附屬布萊根婦女醫院，過敏及臨床免疫科擔任一年期研究員時，參加指導教授為 Fellows 舉辦的「Introductory Course for Allergy and Immunology Fellows Program」。在職涯規劃分享與諮詢的環節，來自奈及利亞的 Ayobami T. Akenroye 醫師給 Fellow 們一個我印象深刻的建議：
「A review article or meta-analysis in the field you are interested in.」
她鼓勵年輕醫師，可以從自己有興趣的領域，嘗試 review article 或 meta-analysis。過去我一直以為這兩種文體是比較資深的研究者才有能力駕馭，也因為這句話，我決定回台灣後要把這兩種文體學起來。
2026 / 10 / 8
做過 NMA 的我，學到用 AI 重新調整研究方式。
作者：童綜合醫院 腎臟內科 陳昶旭 醫師
這次參加《統合分析工作坊》，對我而言並不是第一次接觸統合分析。多年前曾經實際做過 network meta-analysis，因此對 systematic review、文獻搜尋、資料整理以及統合分析的基本流程並不陌生。
不過，這次課程還是讓我有不少新的收穫，尤其是在 AI 工具逐漸進入研究工作的現在，很多過去需要花大量時間摸索的步驟，已經可以用不同的方式來進行。對我來說，這次最有價值的部分，不是重新學習統計方法本身，而是重新思考現在要如何更有效率地完成研究題目的設定、文獻搜尋，以及後續投稿的整個流程。
2026 / 10 / 8
看別人的統合分析，跟自己做是兩回事。
作者：童綜合 腎臟 張家華 醫師
平常在臨床工作中，遇到治療選擇或研究結果不一致的時候，我常會找統合分析來看。但看別人的文章，跟自己從頭做一篇，還是兩回事。
一直有想學的念頭，也有幾個感興趣的題目，只是想到文獻搜尋、資料整理、統計和寫作，就不知道該從哪裡開始。這次參加新思惟的統合分析課程，最主要的期待，就是把這些零散的概念接起來，弄清楚自己接下來可以怎麼做，剛好遇到學長邀請一起參加，就來看看。
2026 / 10 / 8
零研究經驗的我，一天親手做完 8 張統合分析圖。
作者：國立陽明交通大學 醫學系 黃照文 同學
零研究經驗的我，最怕跟不上進度。
這次會報名參加新思惟的《統合分析工作坊》，最主要的原因，是因為近期開始接觸 Meta-analysis，希望能學習如何製作 forest plot，以及統合分析中常見的各式圖表。其實在決定報名之前，我幾乎沒有太多正式的研究經驗，許多對其他人而言可能屬於研究入門的基礎知識，對我來說都是第一次接觸。
因此，在正式上課前，我其實非常擔心自己會不會因為基礎不足而跟不上進度，甚至一度擔心課程內容會過於艱深。不過實際參與完整個工作坊後，我發現這樣的擔心其實是多餘的。
2026 / 10 / 8
教育研究也能做統合分析，而且還是藍海。
作者：高雄市茄萣區 成功國小 林俊仰 老師
教育領域相關研究也可以用「統合分析（Meta-analysis）」（教育、心理及社會科學界又稱「後設分析」）來做嗎？答案不僅是肯定的，而且這片藍海還有許多主題尚待開發。
2026 / 10 / 7
2026 / 10 / 3（六）課程照片記錄
想做研究，但收案要等、IRB 要申請；臨床與工作把時間切得零碎，題目在腦中想了好幾年，始終沒有踏出第一步。
統合分析，不需要經歷這些困難。
「本來還想做 RCT 的研究論文，原來是這麼困難，感謝老師先教我們初學者可以完成的 SCI 等級論文，關於資料擷取是我課外要學習的方向。」
許多人的第一個研究構想，是自己收案做 RCT 或世代研究；真正開始評估後才發現，收案、經費、人力、時程，每一關都是大工程。
所以課程帶你先走一條初學者就能完成的路：以既有文獻為材料，做出 SCI 等級的論文。當第一篇成功發表，履歷有了成績、心裡有了底氣，再回頭挑戰更大的研究設計，資源與合作都會更容易到位。
關鍵字怎麼下、資料庫怎麼選、同義詞怎麼涵蓋，每個環節都影響最後能收進幾篇研究。
課堂中，講師把 AI 工具輔助搜尋的實際做法攤開來示範：哪些步驟可以交給 AI 加速、哪些判斷必須自己把關、AI 給的結果要怎麼驗證。工具與方法學互相搭配，研究的起步，比過去快上許多。
「謝謝籌備團隊與講師們的用心規劃！經過今天的工作坊，感覺自己寫論文的信心和鬥志大大增加了！」
互動實作時間，你會在自己的電腦上，用 CMA 跑出投稿等級的森林圖，卡關的地方，講師與助教隨時到身邊協助。當圖表真的從自己手中產出，信心與鬥志，自然就長出來了。
統合分析不需要 IRB、不需要病歷、不需要龐大的團隊，只要電腦跟網路，就能寫出一篇有品質、有系統的論文。在臨床與研究時間都被切碎的現實裡，它是高 CP 值的學術產線。
從新手到能獨立完成研究，《統合分析工作坊》幫你打好基礎、補齊關鍵技能，讓你的能力拼圖完整成型，研究路上更有競爭力。一年發表三篇，打造自己的學術產線！
如果你的研究是教育領域，或是屬於很難找到對照組的領域，但有盛行率的資料，也可以寫出統合分析論文喔！
- 在社會人文 / 社會科學領域，能寫網絡統合分析或統合分析嗎？
- 統合分析如何運用在教育領域的研究？教育領域常見使用之資料庫為何？
- 盛行率研究，也可以做統合分析嗎？像是特定職業的憂鬱症盛行率、特定族群的某症狀盛行率等等？
- 統合 case series 或 observational studies 被接受度高嗎？如果收到的文章沒有對照組，都是 single arm 也可以寫嗎？
對網絡統合分析、內科系研究、外科系研究、個案報告等文體，以及想要走向國際有興趣的，我們也有相對應的課程。主題不同，內容一樣豐富優質，一樣都有大量校友產出成績。
孩子整天滑手機、看短影音，做家長的卻不知道怎麼引導？《AI 素養教育工作坊》專為家長設計，蔡依橙醫師分享如何把 AI 與數位工具從「玩具」轉變為孩子的「學習工具」，從小幫助孩子建立自律與自學能力，把 3C 從讓人擔心的源頭，變成解決學習困境的助力。
臨床做得很好、研究也持續累積，但網路上的能見度卻像透明人？在 AI 文章氾濫的時代，光是「會寫」已經不夠，更要讓搜尋引擎與 AI 都認得你的真實專業，產生長期、被動的曝光與信任。《AI 時代的個人品牌工作坊》是一日實戰課，帶你當天就完成自有網站並發表第一篇文章，整合 Claude Code 與 GEO 策略，把屬於你的專業曝光渠道建立起來。
課後卡關不用再怕無人能問，新思惟推出每週一次蔡校長的 Office hour，提供課程校友線上諮詢，陪著學員走完成功發表的最後一哩路！
以下，一起回顧當天熱情學習的照片記錄。
最新活動
2026 / 10 / 5
9 月 134 篇！校友 PubMed + SCI 成果發表 (2026/9)
2026 / 10 / 5
團購統合分析神器 CMA（至 10/7 週三）
重點
- 我們要團購 CMA，專業版、一年份，含匯率轉換與跨國刷卡手續費，原價約 16000，本次價格 12000。
- 即日起開放收單，收到 10/7（三）11:59p 為止。
- 課後心得、課後提問、課後團購，也都是週三截止。
- 所有消息將於本頁，以及「新思惟之友」社團更新，請持續追蹤。
2026 / 10 / 5
2026 / 10 / 3（六）滿意度分析 與 手寫回饋
感謝各位給籌備團隊的匿名回饋，所有學員給籌備團隊的滿意度，全部分數皆高於 4.86 分！謝謝大家給予肯定與建議。
根據統計，本次學員組成如下：
- 這梯次首次參加新思惟活動的新朋友有 71%。作為業界最面向初學者的課程，根據團隊統計，統合分析類論文已超過 600 篇，顯示越來越多新朋友逐漸熟悉統合分析寫作，論文量產連發！
- 本次組成相當多元，醫療 / 非醫療相關，就佔了 29%，有：藥師、國小教師、諮商心理師、資訊研究員等。只要你選擇的主題是有個介入、會改變一個結果，那就可以做統合分析或網絡統合分析。我們的課程設計讓各領域專業人士都能有收穫，非醫學背景的大學老師、社會人文領域的博士生、大學非醫療背景的醫院秘書都推薦，課後也成功發表 SCI 論文！
- 學員中主治醫師 50%，對於想對自身領域，快速深入研究，並且做出比較的研究者而言，meta-analysis 不需要 IRB、只要上網搜尋文獻資料庫就能寫出來的優勢，課程解決許多人面對資料不知如何動筆的困擾。對於沒資源的年輕醫師來說是一條學術活路；資深醫師也開始加入論文產線中，免 IRB 又快又準！發高分論文的「省力」捷徑。
- 有發表經驗的同學占 50%。課程設計相當友善，進階者或初學者都能有效吸收，對於 meta-analysis 感興趣並願意挑戰者持續增加，越早瞭解，越能把握先機！2025 年校友發表原創論文，每 5 篇就有 1 篇是統合類文章！
- 學員最年輕為 23 歲，最長者為 61 歲。課程為 meta-analysis 初學者量身規劃，內容易懂好吸收，無論你是想破蛋的完全新手，或是想提高論文量產的資深老手，現在正是把握 meta-analysis 的好時機！
感謝大家課後的匿名手寫回饋，內容非常精彩，包括 AI 搜尋帶來的啟發、CMA 軟體的使用技巧、課程手冊，以及寫論文的信心和鬥志大大增加，顯示不管是研究初心者或是資深研究者，都能在工作坊中有豐富的收穫，很榮幸新思惟的課程能給您前所未有的突破和啟發！
除了統合分析，想要無資源起步，現在又多一個選擇囉！網絡統合分析，讓你工具更多、產線更多。
對於內科系研究、外科系研究、個案報告等文體，以及想要走向國際有興趣的，我們也有相對應的課程。主題不同，內容一樣豐富優質，一樣都有大量校友產出成績。
- 臨床研究與發表工作坊 / 外科系
- 醫學論文與寫作工作坊 / 內科系
- 個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
自己的臨床做得很好，研究也發展不錯，但網路上的存在感卻形同透明？期待在 AI 時代生存得更好，讓自己的專業和成績被看見，也想協助孩子正確運用新的科技，網路個人品牌課程與素養教育課程可以幫助你！
所有工作坊，都有售後服務喔！詳細辦法，請參考 Office Hour 頁面說明。
2026 / 10 / 5
2026 / 10 / 3（六）「統合分析製圖大賽」得獎作品：陳韻文醫師
「真的有辦法在一個中午的時間，就做出整套 SCI 的圖表嗎？」這幾乎是每個梯次的同學來到課堂上，都會有的疑問。
上午聽完三堂課之後，同學們已經能感受到，這裡的教學是以學生為中心，並且是以讓大家能夠發表 SCI 為目標所設計的。因此，中午開始動手做的時候，大家對課程本身已經有了信心。
也因為這樣，大家在繼續動手的過程中，發現這樣規劃的教學如此有效。每個人的成就感，以及對整個學習過程的良好體驗，都是相當好的結果。在互動實作結束之前，所有人也都完成了整套 SCI 期刊等級、可以用來投稿的圖片，非常不錯。
以下，一起來看看老師們還想向各位建議的小細節，以及得獎同學的作品。
2026 / 10 / 3
2026 / 11 / 21（六）活動內容【台中高鐵班】
統合分析工作坊
Systematic review and meta-analysis workshop
張凱閔醫師 / 蔡依橙醫師
2026 年 11 月 21 日（六）9:00a – 4:40p
集思台中新烏日會議中心 台中高鐵站旁
醫療 / 非醫療都有題目寫 / 免寫程式
台中高鐵班 / 台北班，同步開放報名！
有臨床觀察、有想法，卻沒時間收案、IRB 跑不完，也找不到願意帶的老師，研究始終起不了步。統合分析（Meta-analysis）剛好不需要這些。
它用的是已經發表的文獻，收案、IRB、等資料累積，全部省下來。會用 Word、Excel 就能學，不必寫程式，課後回家就能動手。
課堂上，你會在自己的電腦親手做出一整套投稿等級的圖表。AI 也會教：找題目、潤稿可以交給它，數據萃取這類容易出錯的環節，會告訴你怎麼自己把關。課後卡關，有 Office Hour 可以問。
2025 年，新思惟校友全年發表 1034 篇，原創論文中每 5 篇就有 1 篇是統合類。不只醫師，護理師、物理治療師、營養師、藥師，以及公衛、教育、心理領域的研究者，只要題目有「介入」與「結果」、領域裡有累積的文獻，就做得出來。
博士班要畢業論文、研究所要 SCI、職涯要代表作，統合分析是資源門檻最低、方法論也站得住腳的起點。
學術發表這件事，不必等到資源齊全才開始。
🌟 各領域都能順利發表！
- 住院醫師：「我是 PGY1，上完課直接找老師合作，學術起步超順利！」
- 物理治療師：「新手也能辦到，一年發表三篇！」
- 營養師：「論文產出快速提升的工具，課後發表 6 篇統合！」
- 護理師：「終於找到方式穩定，可以連續發表論文的方式！」
- 藥師：「跨團隊合作，一個多月就完成！」
- 書記行政：「非醫療背景的統計小白，找對老師學，研究並不遠！」
📈 數據告訴你，為什麼它是你的「最強第二產線」？
在 2025 年，新思惟校友月發表數屢破 100 篇，全年產出 1034 篇。為什麼大家產量激增？因為越來越多的研究者都在開發「第二、第三產線」。
臨床研究常受限於 IRB 與收案速度，而「統合分析」則是突破限制的關鍵。2025 年校友發表的原創論文中，每 5 篇就有 1 篇是統合類文章！ 這是最穩定、最可控的學術投資。
立即報名
這堂課，如何精準解決你的痛點？
🧭 免收案，免 IRB，臨床直覺即價值。
不用求人分數據，只要有公開文獻與正確方法，就能把你的臨床觀察寫成 SCI 論文。
🤖 AI 協作，把力氣用在刀口上。
教你如何與 AI 腦力激盪，在 PubMed 快速過濾熱門題目。文法檢查、語句潤飾這些瑣事交給 AI，你的心力，留給臨床討論。
📊 免寫程式，直覺做出頂尖圖表。
互動實作時間，你會親手操作專門軟體，現場產出投稿等級的森林圖、漏斗圖。遇到問題助教隨時在側，保證從 0 到 1 真的做得出來。
🛠️ 最挺你的 Office Hour，課後寫作不卡關
上完課，回家開始寫，才會遇到真正的問題。新思惟提供課後提問機制，投稿過程中 Reviewer 的各種意見，都可以來問。
課程重點一次掌握
✅ 選題雷達： 快速判斷主題 CP 值，確保有發表機會。
✅ 數據整理： 排除低品質研究，建立系統化資料夾。
✅ 視覺呈現： 製作符合頂尖期刊規範的統計圖表。
✅ 回覆技巧： 如何把 Revise 變成 Accept 的關鍵對話。
不只醫療，跨領域研究者都適用！
你是來自醫療、教育、運動、心理、護理、營養、公共衛生、管理，只要你想解決臨床疑慮，研究題目，有「介入」與「結果」，統合分析就能幫你提升發表效率與品質！
立即報名
過往參與這門課程的校友，不僅成功發表了論文，還有不少人在短時間內進入論文量產的階段。無論是醫學背景的專業人士，還是非醫學領域的學者，都能夠從中獲益。
- [快訊] 林龍暉物理治療師團隊，關於沿淺背線施行遠端肌筋膜徒手治療對柔軟度與疼痛改善效果之統合分析，獲 Journal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation 刊登！
- 新手也能辦到，一年發表三篇！（林龍暉 物理治療師）
- [快訊] 李丞騏醫師團隊，關於內視鏡經鼻手術對鞍結節腦膜瘤視力預後之統合分析，獲 International Journal of Surgery 刊登！
- [快訊] 郭孟璇藥師團隊，關於 B 肝康復者使用不同藥物效價免疫製劑 B 型肝炎病毒再活化的風險之統合分析，獲 Liver International 刊登！
- [快訊] 何承蔚與陳鋭溢醫師團隊，關於免疫檢查點抑制劑相關急性腎損傷之統合分析，獲 Cancer Immunology, Immunotherapy 刊登！
- 老師好，我是 PGY1，已上課、有準備，能跟您做研究嗎？（何承蔚 醫師）
- 傑出榮耀列表
《統合分析工作坊》，讓學術研究變得簡單可行。資源不多、又需要發表成績的研究者，很適合從這裡起步。
立即報名
2026 / 10 / 2
2026 / 10 / 3（六）報名額滿
2026 / 9 / 28
論文太多評不完，丟給 AI 評讀行不行？
問：正在起步統合分析，想請教一個文獻評讀的問題。我把 RCT 與 systematic review 的評讀標準匯入 AI 工具，再把要評讀的論文傳上去，請它依標準評讀。這樣操作合適嗎？會有什麼盲點？因為有些論文頁數真的很多，很難全部人工評讀，如果還要從 reference 回溯做二次搜尋，更是困難，所以想借 AI 的力量協助。
答：（蔡依橙）
可以這麼做。但在你把結果貼進表格之前，先知道它會給你什麼樣的東西。
AI 評出來會偏嚴，你要回去覆核
我自己的經驗是，AI 跟我評的真的差很多，而且會偏嚴格，評出來通常是 some risk 跟 high risk 一堆。
這其實不難理解。文獻評讀本來就有主觀成分，每個人評起來本來就不會一樣，甚至你叫 AI 今天評跟明天評，它也不見得會給你一樣的結果。
所以比較實際的做法是：用 AI 先跑一輪，然後你自己看，覺得「這篇怎麼會 high risk、some risk 這麼多」的時候，就針對你懷疑的那幾項回去查原文。
這一步不能省。表格上掛的是你的名字，審閱者問到某一項為什麼這樣評，要答得出來的人是你。
2026 / 9 / 21
敏感度分析拿掉一篇就不顯著？篇數少的統合這樣救。
問：我找的題目是比較不同術式的效果差異，這個主題應該還沒有人做過，但相關的比較性研究很少，湊到最後只有 5 篇，而且全部是 retrospective。我自己先做了森林圖，結果是顯著的（p = 0.018）。但接著遇到兩個問題：第一，敏感度分析發現拿掉其中一篇之後就不顯著了，信賴區間跨過中線一點（p = 0.07），discussion 該怎麼敘述比較恰當？第二，如果要做 subgroup analysis，因為篇數少，會變成 2:3 甚至 4:1 的狀況，這樣還適合做嗎？
答：（蔡依橙）
先講一個前提：只有 5 篇的統合分析，本來就是「初步方向」，不是定論。這不是你的問題，Cochrane 自己的統合分析，中位數也才 3 篇。審閱者看到 5 篇，心裡本來就不會期待一個很確定的答案，他們要看的是你有沒有誠實把不確定寫出來。
敏感度分析沒過，就把語氣放軟
因為篇數少，拿掉最強的那一篇就變不顯著，這其實很常見。有人統計過 Cochrane 的統合分析，三分之一只要改動五個以下病人的結果就會翻盤，所以這不是失敗，是提醒你結論要寫得比 p = 0.018 看起來的更保守。
具體來說，discussion 盡量不要寫「趨勢接近顯著」。一般期刊可能還好，但如果遇到專業的統計審閱者，會很不喜歡這種寫法，因為有人算過，接近顯著的 p 值再加資料之後，並不見得真的就會往顯著邁進。
比較安全的寫法是描述事實：五篇的效果方向一致，合併結果顯著；拿掉某一篇後，效果估計值仍偏向有效，但信賴區間跨過無效線，代表目前證據的精確度受限於篇數，需要更多研究確認。這樣寫，你沒有多說，也沒有少說。
英文可以這樣寫：Although the pooled estimate favored [intervention], the leave-one-out sensitivity analysis showed that the effect was no longer statistically significant after excluding [Study], with the point estimate remaining in the same direction. Given the small number of included studies, these findings should be regarded as preliminary; larger comparative studies are needed to confirm the observed direction of effect.
2026 / 9 / 9
8 月 95 篇！校友 PubMed + SCI 成果發表 (2026/8)
2026 / 8 / 31
叫你付 APC 的那封信，可能不是期刊寄的
問：看到您先前電子報提到，現在很多出版社把工作交給低成本外包商處理，剛好有感而發想請教您。
我有一篇 SCI 登在某大型出版社，要付兩千多美金的 APC。我付完之後，出版社可能因為時間差還沒收到款，就寄信叫我再付一次，我就傻傻地又刷了一次，結果刷了兩筆。
現在對方的員工跟我說會退款，但拖拖拉拉說要等六週。我很怕他們拖到最後沒有退款。我應該再等一等，還是想辦法聯絡更高層？
答：（蔡依橙）
這件事要很小心，收到的 email 來源要非常仔細檢查，因為這是常見的詐騙。
2026 / 8 / 19
SCI 投稿被接受後，production 階段出包了，該追究責任嗎？
問：最近一篇 SCI Q1 被接受後，期刊社在 production 階段把部分圖表和內容說明刪掉了。我們 proof reading 時提出修正，但文章正式上線後，發現這些修正並沒有被正確更新，寫信給原本的窗口也沒人回應，直到打電話給出版社總部才開始有人處理。這種狀況，適合正式寫信給 editorial office，要求確認責任歸屬、並提供原本負責的 production 人員姓名嗎？未來投稿同一家出版社，可以要求迴避同一人嗎？
答：（蔡依橙）
這種狀況很常見，這幾年不少人都回報過類似經驗。
這是結構性問題
現在許多大型出版社的 production 流程大幅外包給少數幾家超大型供應商，通常是懂英文但人力超級便宜的國家，他們開出來的價格便宜到非常驚人。
這在討論區跟媒體也多有報導，proof 改六輪、整段文字被刪、代名詞被換成數字、必要的連接詞被移除、數學符號排版錯亂，最後出版版本仍留有未修正的錯誤，都有。
也有擔任期刊主編的人證實，proof 階段確實會冒出離奇又前後不一致的錯誤，而且連他都懷疑，供應商把校對工作丟給還不成熟的自動化系統，卻沒有讓人力充分把關。更關鍵的是，期刊編輯往往也沒有選擇供應商的自由，這是「出版集團」層級決定的事。
2026 / 8 / 19
AI 工具應用於學術研究的四層次：可行、可控、可重現、可負責
作者：蔡依橙
常被問到，「用 AI 來做研究，到底可不可以？」
現在工具很多，從問答型 AI，到能自己跑流程的 AI agent，也包括各種用 AI 打造查詢介面的資料庫工具，甚至網路上大量免費分享的 skills。這些東西，究竟能不能拿來當研究工具？
有人說「AI 會出包」，有人說「會出包那是你不會用」，有人說「你看我這樣很快就生出整篇」，也有人說「你那個拿去投稿會出事」。到底哪個對？
這幾個月，只要有人提過，我就去實際使用並感受。歸納起來，我建議一個不錯的思考架構。
任何 AI 工具，在使用之前，都該先針對「自己想完成的那件事」，思考一下以下四個等級，看看你需要多高的要求。這四個等級，由低而高分別是：可行、可控、可重現、可負責。
2026 / 8 / 18
