如何核查人工智能生成的引文及其所支持的论断
一条可用的引文需要通过两项检查：文献确实存在且书目信息准确；文献内容能够支持您想提出的论断。在人工智能推荐的参考文献进入您的稿件之前，请完成这两项检查。
下载研究工作流程模板（research workflow templates）：这是一个 ZIP 文件，包含可编辑的 CSV 记录表，分别用于证据提取、引文核查、质性编码审查和分析检查。请在电子表格或研究工作空间中打开这些文件。
这一工作流程适用于审阅人工智能辅助草稿的研究人员、学生和导师。您需要草稿、学术检索或图书馆资源的访问权限，以及一份简单的核查记录。它同样适用于同事推荐的参考文献，或在二手综述中发现的文献。
将论断与参考文献分开
把您打算加以支持的句子复制到记录表中，并为其分配一个论断编号。在相邻字段中记录所提议的引文、DOI 或网址、经核实的文献、相关段落及其定位、您的判定以及核查日期。
例如，草稿中可能写道：“人工智能提高了所有质性分析的质量。”即使尚未检索，“所有”一词就已设定了极高的举证门槛。您的任务是判断文献实际证实了什么，并改写句子，使其与这一范围相符。
独立查找书目记录
先检索完整标题，再组合检索作者姓名和标题中的独特词语。Crossref 支持书目查询；其 Simple Text Query 有助于将参考文献与 DOI 匹配。出现多个可能匹配时需要逐一核查。
将标题、作者、刊物、年份、卷号或文章编号以及 DOI 与出版商的记录进行比对。区分预印本与之后正式发表的期刊论文。年份不同可能源于在线发表与编入期号的时间差，因此在认定某一文献系捏造之前，请先调查不一致之处。
如果找不到记录，请将该参考文献标记为未解决。扩大检索范围，查阅图书馆目录、作者所在机构的页面或相关的文献存储库。有些正当的文献并没有 DOI。询问同一个聊天机器人其提供的参考文献是否真实，并不能构成独立核查。
阅读支持论断的部分
尽可能打开全文。找到相关的结果、图、表或论证。阅读足够的上下文，以理解研究对象、研究设计、结果变量和局限性。摘要或许可以支持一个宽泛的描述，而详细的数值性或方法性论断通常需要阅读全文。
检查以下常见的不匹配情况：
将相关关系描述为因果效应。
将某一任务中的结果推广到整个学科。
将评论文章当作实证研究呈现。
将探索性结果呈现为已证实的假设。
文献只是讨论了某种担忧，而草稿却称其通过实验证明了这一担忧。
如果只能看到摘要，请记录“已核查摘要，无法获取全文”，并相应地收窄论断。对于需要更细致核查的论断，请设法通过图书馆获取全文。
为每个论断给出判定
使用四种实用状态：有支持、在收窄措辞后有支持、无支持、未解决。“有支持”表示您已核查相关证据；这并不意味着该论文无可批评。
对于需要收窄的论断，请在记录表中写下替换句。对于无支持的论断，请删除它或寻找合适的文献。对于未解决的论断，在消除不确定性之前，请勿将其纳入最终论证。在最终提交之前，请查看出版商页面上是否有更正、撤稿或版本更新。
用人工智能生成核查清单
人工智能可以帮助您找出需要核查的句子。给它下面这个有明确边界的任务：
“从这份草稿中，列出每一个可在外部核实的论断以及当前所附的引文。保留原始措辞。标出绝对化表述、数值性论断、因果论断以及缺失的引文。不要编造参考文献，也不要将任何文献标记为已核实。返回一份供人工审查的清单。”
然后将清单与原始草稿进行比对，以发现遗漏。在您提供文献原文的情况下，也可以请它给出可能的支持性段落；但您仍需亲自打开并阅读这些段落。
最终产出： 每一个保留下来的论断都有一份经过核查的文献、一个可追溯的位置，以及与证据相称的措辞。能够正常解析的 DOI 是这一过程中有用的一项检查；对内容的实质性阅读才使核查完整。
接下来，可以构建一份文献综述证据矩阵（literature-review evidence matrix），或浏览研究学习路径（research learning paths）。
原创教程，发布于 2026 年 11 月 6 日。Crossref 文档于当日核查。
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