scite 是一款由人工智慧驅動的學術引用索引工具，旨在透過對後續文獻如何引用特定論文進行分類，協助研究人員評估科學文獻的可靠性及其語境。傳統的引用指標對所有引用一視同仁——一項嚴謹推翻某項論點的研究，與一項成功重現該論點的研究，或僅在引言段落順帶提及該論點的研究，在作者的引用計數上增加的數值完全相同（+1）。透過其旗艦級的 Smart Citations 系統，scite 利用深度學習技術從學術論文全文中擷取確切的引用語句，並將其歸類為 supporting（支持）、contrasting（對立/反駁）或 mentioning（提及）。這讓文獻探討撰寫者能夠迅速發掘學術爭議、定位重現實驗，並追蹤跨學科的證據鏈。
文獻探討中傳統引用指標的挑戰
撰寫一份具權威性的文獻探討，需要明確區分已獲公認的學術共識、存在爭議的假說以及已被明確推翻的論斷。然而，Google Scholar、Web of Science 或 Scopus 等傳統文獻計量工具給研究人員帶來了顯著的結構性障礙：
- 指標模糊性（Metric Ambiguity）：引用次數反映的是能見度與傳播範圍，而非科學有效性。高被引論文可能因提出了突破性的研究方法而廣受討論，但也可能僅僅是因為後續研究者在嘗試重現其存在缺陷的研究結果時遇到了困難。
- 全文人工檢索繁瑣（Manual Full-Text Ingestion）：為了查明某篇關鍵論文的結論在當下是否依然成立，研究人員傳統上必須手動翻閱數十甚至數百篇引用該論文的 PDF，仔細檢閱冗長的「討論（Discussion）」章節，以確定原論文在何處以及因何被提及。
- 正向引用偏差（Positive Citation Bias）：學術寫作常受「引用級聯（citation cascades）」影響，即後續論文在未核實原始實證基礎的情況下盲目正面引用一手來源，導致未經證實的發現於整個文獻群中被不斷放大。
scite 透過與出版商合作以及接入開放取用文獻庫來解析全文文獻，擷取出現引用的具體句子，並直觀呈現施引作者是否提供了證實或矛盾的實證證據，進而消除了上述阻礙。
理解 Smart Citation 的分類機制
scite 平台的核心是一個基於數十萬條人工標註引用語句訓練而成的深度學習模型。當某篇論文被索引時，scite 會識別文內引用並擷取 citation statement（引用語句）——即包含該引用的目標句子，以及其前句與後句，以完整保留修辭語境。
該平台將這些語句劃分為三個不同類別：
| 引用分類 | 視覺標識 | 定義與修辭目的 | 文獻探討中的典型參考信號 |
|---|---|---|---|
| Supporting | 綠色徽標 / 勾號 | 施引論文提供了實證數據、直接重現結果或對比分析，證實或驗證了被引論文的研究發現。 | 表明研究結論經過了穩健的重現、在新樣本群體中具備普適性，或獲得了跨學科驗證。 |
| Contrasting | 藍色 / 對比徽標 | 施引論文的研究發現與被引論文存在矛盾、未能重現其結果、提出質疑，或限定了被引論文的適用範圍。 | 揭示了邊界條件、方法論缺陷、不可重現的論斷，或當前活躍的學術爭議。 |
| Mentioning | 灰色徽標 | 施引論文僅出於背景介紹、文獻探討、理論架構或標準方法論的需要提及該研究，並未對其實驗結果進行驗證或反駁。 | 表明該研究在領域內具有主題相關性與基礎地位，但未提供直接的事實驗證。 |
理解這些分類，能讓文獻探討撰寫者繞過數百條常規的背景引用，直接聚焦於對關鍵實證論點進行過檢驗的論文。
逐步工作流程：在文獻探討中使用 Smart Citations
在文獻探討中使用 scite，涉及一套系統化的初篩、過濾與語境驗證流程。以下是高效定位支持性與對立性證據的實用工作流程：
第 1 步：初始論文初篩與分流
在評估文獻主題中的奠基性或高被引論文時：
- 檢索目標文獻：在 scite 搜尋欄中輸入論文標題、DOI 或作者姓名；亦可在 PubMed、ScienceDirect、Nature 或 Wiley 等平台上，透過瀏覽器中的 scite 擴充功能直接檢視論文。
- 檢視 Smart Citation 徽標：觀察論文標題下方顯示的整體統計數據。scite 不僅提供單一的被引總數，還將引用細分為引用語句總量、supporting 語句數量和 contrasting 語句數量。
- 評估證據比例：
- 若某篇論文有 200 次引用且 contrasting 語句為 0，可能表明學術界對此已有高度共識，或者該論文的核心論點尚未被後續作者進行實證檢驗。
- 若某篇論文存在顯著的 contrasting 引用聚集（例如 5 到 10 條以上 contrasting 語句），則立即發出信號，表明該結論存在爭議，在將其作為既定事實引用之前必須展開深入調查。
第 2 步：獨立分離對立證據以梳理學術爭議
當學術文獻探討梳理出尚未解決的分歧而非單純呈現單方面敘事時，其學術深度會大為提升。Smart Citations 使定位這些爭議焦點變得清晰高效：
- 按「Contrasting」過濾：在論文的 scite 報告頁面上，點擊引用分類篩選器中的 Contrasting 標籤。
- 檢閱擷取的引文摘要與上下文：直接在平台上閱讀展示的引用語句。該摘要片段會強調施引作者的原話，說明其研究結果為何與原論文存在分歧。
- 歸類分歧原因：閱讀 contrasting 語句時，注意分析分歧是否源於：
- 方法論差異：施引作者是否採用了不同的實驗分析方法、樣本規模或測量模型？
- 族群與邊界條件：原有的效應在不同的人口統計學族群、動物模型或組織情境下是否無法成立？
- 統計不可重現性：施引作者是否執行了預先註冊的直接重現實驗，並得出了無效結果（null results）？
第 3 步：按內文章節過濾以衡量證據權重
並非所有引用的證據權重都相同。引言中的引用與結果或討論章節中的引用，通常承擔著截然不同的修辭功能：
- 套用章節篩選：使用 scite 的章節下拉式選單，篩選出現在 Results（結果）或 Discussion（討論）章節的引用。
- 評估實證佐證程度：
- 出現在 Results 章節且被歸類為 Supporting 的引用，表明作者實際開展了實驗，並將其實證數據與被引研究進行了直接對比，發現了相符的趨勢。
- 出現在 Discussion 章節且被歸類為 Contrasting 的引用，通常包含作者對其經驗結果為何與原論文產生衝突的理論詮釋。
- 剔除附帶性提及：透過排除 Introduction（引言）章節，可以過濾掉僅起鋪陳作用的背景引用，進而精準分離出研究之間實質性的實證對話。
第 4 步：透過自然語言在引用語句中搜尋
除了分析個別論文外，研究人員還可以利用 scite 在已索引的整個引用語句資料庫中探索更廣泛的主題問題：
- 使用引用語句搜尋：不再局限於搜尋論文摘要，而是直接向 scite 查詢具體論點（例如
"ketogenic diet cognitive performance"或"transformer attention quadratic complexity"）。 - 按分類過濾：將搜尋結果精確縮小至被分類為 supporting 或 contrasting 的語句。
- 發掘隱藏的深層關聯：這能夠揭示深嵌在論文全文內部、但在標題和摘要中均未包含相關關鍵字之具體實證論述。
第 5 步：利用 Reference Check 進行完稿前品質控制
在完成文獻探討或研究論文的初稿後，可以使用 scite 對自己的參考文獻清單進行審查稽核：
- 上傳初稿：在 scite 的 Reference Check 工具中，上傳 PDF 或 DOCX 格式的手稿，或直接貼上參考文獻清單。
- 檢視參考文獻審查結果：平台會依據其資料庫對參考文獻中的每一項研究進行比對掃描，並醒目標示：
- 收到大量 contrasting 引用的參考文獻。
- 已被撤銷、撤回或已被發布關切通告（expression of concern）的參考文獻。
- 缺乏實證 supporting 引用的參考文獻。
- 修訂文獻論證：若你作為權威依據引用的某項研究收到了多條 contrasting 引用或編輯聲明，請及時更新探討敘述以討論這些相反結論，確保你的成果展現出平衡且具批判性的學術深度。
最佳實踐與核心局限性
儘管 scite 大幅加速了文獻評估速度，研究人員仍應保持標準的學術審慎態度，並遵循以下關鍵原則：
將 scite 視為初篩工具，而非真理裁決者
scite 的深度學習模型是一個輔助分類工具，而非科學有效性的終極裁判者。如果一位作者寫道：「我們的結果與 Smith 等人的發現相反，後者使用了未控制溫度的過時方案，」 這一觀點雖然明確，但僅憑分類本身並不能保證哪項研究在方法論上更為優越。研究人員必須親自研讀底層論文，獨立評估其研究設計。
警惕語言修辭的微妙差異
學術論述常使用委婉或保留語氣（hedges），這可能會給自然語言處理分類器帶來挑戰：
- 委婉反駁：例如 「雖然 Jones 等人在特定條件下觀察到了 X，但我們更廣泛的調查揭示了 Y」 這樣的表述，若語氣較為委婉，可能會被系統歸類為 mentioning 而非 contrasting。
- 複雜句法結構：包含多重子句或雙重否定的長句偶爾會導致分類錯誤。請務必通讀系統提供的三句式上下文片段，以核實分類是否真正符合作者的實際立場。
考量資料庫與出版商的收錄邊界
scite 透過與主要出版商（包括 Wiley、Springer Nature、IEEE 和 Cambridge University Press）的合作，已索引了超過 12 億條引用語句，但它並未掌握所有專有期刊或付費資料庫的全文取用權限。某篇論文在 scite 上的 supporting 或 contrasting 引用數量較少，並不代表不存在此類研究；這可能僅僅是因為相關施引論文發表在未被索引的期刊或小眾區域性資料庫中。
文獻探討撰寫者實用檢核清單
將 scite Smart Citations 整合至文獻探討工作流程時：
- 檢查核心關鍵論文的 Smart Citation 分布，評估學術界的整體共識。
- 過濾 Contrasting 引用，識別存疑理論、未成功的重現實驗與適用邊界。
- 按 Results 和 Discussion 章節篩選，將實證證據與背景鋪陳敘述區隔開來。
- 在得出結論之前，完整閱讀由三句話組成的引用語境片段。
- 在最終參考文獻清單上執行 Reference Check，確保沒有在未經批判性說明的情況下將已撤稿或爭議巨大的論斷當作事實呈現。