標籤彙整:新思惟

QA146
2025 / 7 / 16

我的日常 ChatGPT 使用分享

 

 

QA146

 

 

作者:蔡依橙

 

ChatGPT 是文筆最好,而且回話最具支持性的,也就是有些人說的「諂媚」。但也因為他這種順著使用者的說話語氣,在各種 AI 工具中,會讓人最想找他做一些疑難雜症看看。

 

實務上我最常跟他腦力激盪。像是如果我要寫一篇中文介紹文章,有想法,但還不確定怎麼構成。我會寫下幾個我預計提到的重點,請他幫我增添細節與實證資訊,寫成目標字數。

 

 

在使用 AI 前,自己要先懂得辨識真偽。

 

不過,他寫的東西還是很有 AI 味,我一般會讓他寫到約六成的完成度,就接手自己修改重寫,加上自己的風格,直到完成。

 

對我來說,從想法到六成完成度的文章,他處理得很好。但如果你繼續叫他寫到完稿的話,中文好的人一眼就能看出來這個有點 AI。

 

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QA143
2025 / 7 / 16

如何克服 data-driven writing?

 

 

 

 

QA143

 

 

問:老師,上次提到 data-driven writing 很不好,但實務上我們當然都是從自己做很久的手術或治療出發。該怎麼做才能用同樣的資料處理成 hypothesis-driven 呢?

 

答:(蔡依橙)好奇心!

 

假設你做一個手術十年,也真的做得不錯,患者的 outcome 很棒,甚至國際學會也邀請你演講或示範。這樣的資料非常寶貴,只是你要多一點好奇心。

 

這十年來,你一定有些想法。某些患者一看就覺得預後會很好,某些患者一看就覺得可能術後會感染;某一群術後不幸過世的患者,其實你在跟家屬解釋之前就已經知道有風險。

 

那就把這些觀察量化,以這些問題去想一些假設,然後收集相關資訊。

 

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QA140
2025 / 6 / 24

AI 持續在進化,使用者也要跟著進化!

 

 

 

QA140

 

 

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。

 

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OH137
2025 / 6 / 13

Preliminary study 投稿一直被退?你可能忽略了這三個關鍵!

 
 

 

OH137

 

 

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:

 

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2025 / 5 / 28

平凡如我,也能寫出一篇統合分析文章。

 

作者: 奇美醫院 急診醫學部 陳國泰 醫師

相關文章:[快訊] 陳國泰醫師團隊,關於胃十二指腸動脈瘤 / 假性動脈瘤之統合分析,獲 PeerJ 刊登!

 

 

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在新思惟國際的傑出榮耀上,刊出的心得多數是成功又量產的研究者,或是研究初心者被刊登後所寫下的感想,但世界上有更多平凡且表現不出色的研究者,為了興趣、所屬單位的壓力、或僅僅只為試試手腳做研究的人,成果往往很普通不值得說嘴,不可能是其他人學習的模板。

 

可是這樣處處碰壁不順利的研究歷程,或許更貼近多數人的經驗,可用來相互取暖,「並非只有我這麼鈍」,但若願意堅持下去,普通人在學術寫作中,也有些不起眼的果子可以採。

 

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2025 / 5 / 22

著重在統合實作的課程,學費非常值得!

 

作者:馬偕紀念醫院 陳妍廷 醫師

 

 

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以前也參加過類似課程,但都著重在理論。

 

上完一整天的課很累,卻很開心,因為動手實作、上課時老師很細節的分享每一步寫作會遇到的問題、以及後續的 Office Hour,而消除了上課前的擔心,很期待趕快開始寫第一篇統合分析!

 

記得決定要報名工作坊的那一刻,我在葡萄牙度假,還打了電話給我媽,跟她說我要報名一堂四萬元的課,雖然已經工作快兩年,但還是第一次花這麼大一筆錢上課,後來想想花錢出國都可以,那學習研究更應該要好好投資。

 

其實大學時也上過其他統合分析課程,當時用的是 RevMan,可能課程花了比較多時間說明理論,操作時間很緊湊、助教人數也不多,所以常常一步卡住以後,後面就聽不懂了。雖然也學到一些概念,但因為沒有辦法實際產出圖表,課後也沒有進一步的延伸或實作。

 

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