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在學術研究的過程中，文獻閱讀是不可避免的一部分。然而，許多學生和研究者常常感到消化文獻很吃力，甚至產生閱讀疲勞。這往往是因為輸入太多而輸出太少，沒有形成系統化的知識框架，或者閱讀方式過於被動。那麼，如何讓文獻閱讀更輕鬆高效呢？
1. 改變閱讀方式
金字塔閱讀法
如果你面對海量文獻，
隨著論文口試日期越來越近，我卻一點進度也沒有。說不甘心是騙人的，念了這麼多年，我不想就這麼留下一個「肄業」的結果。但每當想到論文，那股厭煩、想死的感覺卻湧了上來。因為課業壓力跟種種因素導致的重鬱症，已經九年了，開始全心寫論文後，我因自殺未遂住院了兩次，連我都忍不住懷疑——像我這樣的研究生畢得了業嗎？
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慢性下背痛（Chronic Low Back Pain, cLBP）是復健醫學中最常見卻也最棘手的問題之一。脊椎推拿療法（Spinal Manipulation Therapy, SMT）雖被廣泛應用，但「該做幾次才有效？」這一問題始終缺乏高質量證據支持。
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運動員的神經損傷（如腦震盪、脊髓損傷）不僅發生率高，復健過程更需兼顧「快速恢復」與「運動表現維持」的雙重挑戰。Pamboris 等學者（2024）剛發表一篇 10 年文獻大盤點，分析 103 篇論文，整理出「全球研究趨勢、關鍵技術、未來方向」。我們直接幫你畫好重點，3 分鐘掌握核心資訊。
參與觀察法是一種重要的研究方法，本文詳細介紹其優缺點、適用情境、不同觀察角色、資料收集與分析方法，以及在研究計畫中納入反思問題的重要性。參與觀察法強調研究者作為主要工具，透過長時間的參與和觀察，深入瞭解研究對象的個人觀點，以及事件發生的情境脈絡。
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為什麼你需要這篇解析？
如果你在復健科門診或研究團隊中，每天被「下背痛治療」的論文淹沒，卻沒時間一篇篇細讀——這份懶人包就是你的救星！
Guo 等學者（2025）剛發表一篇10年文獻大盤點，他們用數據分析488篇論文，整理出「誰在研究、哪些方法有效、未來該關注什麼」。
介紹本週海選的五篇 AI paper（2024 年 3 月17～23 日），包括大模型推理優化、強化學習改進、記憶系統創新、3D 生成技術突破，以及 LLM 訓練策略的新發現。
由 AI 科學家（The AI Scientist V2）完全生成的一篇論文成功通過了 2025 年國際學習表徵會議（ICLR）研討會的同行評審過程。
許多碩博士生在準備口試時，最擔心的不是「研究做不出來」，而是——「講不清楚」。
當委員問問題時，腦袋一片空白，答非所問，甚至連自己的研究核心概念都沒講清楚，這樣的場面，光想就讓人焦慮。
但你知道嗎？口試成功不靠天賦，而是靠對的習慣！
為什麼突然研究氣泡排序？
每學期我都會教高一學生氣泡排序。然而有一天我和朋友聊天，發現有很多不同版本的氣泡排序，於是我深入研究，探索氣泡排序的歷史。
另外，原本用英文寫，但發現這個平台應該大部分是讀中文，於是又翻譯了自己的文章改為中文版。
