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認識 Liner 對於論文研究可以起到的功能,如
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在寫論文的時候,很多階段都有其讓人頭痛的地方。
「提出假說」應該也可以被列為讓人頭痛的階段之一。當然,並不是所有的論文都要有假說這個元素
,不過大部分的人都會遇到這個階段。
但首先,我們來看看什麼是「假說」。
每一篇論文的誕生,都始於一個研究人員的「為什麼」。
為什麼煮熟的湯放久了還是會變酸壞掉?為什麼細菌在某種黴菌附近會死亡?
這些「為什麼」,就是研究問題的起點,也是所有假說(Hypothesis)形成的源頭。
於是微生物學之父 Louis Pasteur 提出了「如果液體在無菌條件下仍能生成生命,則自發生成存在;否則否定」,用鵝頸瓶實驗推翻了自然發生說;而 Alexander Fleming 提出了「此種這種黴菌會產生一種抑制細菌的物質」,藉此發現了青黴素,開啟了抗生素時代。
前面這樣講起來,好像假說其實並不難設定,只要設定一個推測出來就可以了,並不難。
但事實上,假說可不是空口白話說出來就有人信的
。
假說的設定,需要透過文獻、理論、觀察合力建構
之下,進行合理推論,這樣設定的假說才能有被信任的基礎。
比如你說「我覺得紅色的廣告比較能賣出產品。」,這個假說就非常沒有說服力,如果沒有理論、沒有數據,也沒有清楚地變量設定,根本沒有辦法支撐這個假說,只能說是個「主觀印象」。
但如果改成,「根據色彩心理學與行銷研究,紅色會引發緊迫感與注意焦點。因此提出假說:『紅色背景的促銷廣告比藍色背景的點擊率更高。』」這樣就合理多了。
所以,想要設定一個漂亮完美的假說,必須先有幾個前置條件:
文獻中尋找關聯性
建立變量(變項)
清楚的關係與方向
兩個詞聽起來好像差不多,但其實是不一樣的兩個東西,而且常常被搞混。
我們先用表格搞清楚這兩種東西的不同。
英文 | 意義 | 可驗證性 | |
---|---|---|---|
假設 | Assumption | 預先設定的論述基礎 或前提條件 |
❌ 不一定可驗證 |
假說 | Hypothesis | 一種對現象的推測 ,用於研究中驗證,尚未驗證為真之前先假定為真 |
✅ 可驗證 |
其實差別就在於,一個是建立在問題之前的條件,一個是問題之後的結果。
記得區分兩者的差別,如果在寫論文的時候把假說寫成了假設,有些老師或是口試委員可是會很嚴肅指正的哦!
Liner 有一個從問題建構出假說的功能,可以讓你從你想知道的事情中,快速建構出一個完整的假說。
比如圖片中,他收到問題後,會自己歸納出可以尋找的主題
、找到相似文獻,然後透過文獻堆疊
(它會初步寫出文獻探討),建構出假說。
其中的文獻都會標註在字句的後面,讓你可以很方便的去驗證正確性,也可以讓你在第一時間找到符合相關主題的文獻。
對於還在苦思冥想要怎麼建構價說的人,這是一個挺不錯的工具,推薦給各位~
有寫論文的都知道,如果論文寫得好一點,那麼論文口試結束並不是一篇論文得真正結束
,還要投稿到研討會和期刊,讓它「見見世面」。
投稿到研討會,是錄取之後在會議的發表上和大家分享;但投稿到期刊不一樣,他們會是由同儕(Peer),簡單來講就是跟你相同或類似領域的人先看過後,再決定你論文的主題是否有突破性、可否在期刊中刊出。
而即使沒有通過,也常常可以得到其他許多有經驗學者的建議
,往往可以獲得許多收穫,發現自己沒有注意到的點。
但是如果都去投稿了,基本上會想要一次就可以通過吧(雖然不太可能……但至少可以得到基本錄取只有部分內容要細修的那種結果),那如果想要交出去的就是目前最完美的狀態,是不是可以先請別人幫忙看一看,給一點回饋?
Liner 有一個非常特別的功能,是我目前用過的研究型 AI 都沒有看過的,叫做 Peer Review,將你的文章丟進去後,會有五個審稿人來評估這篇文章
。
五個審稿人分別是 Novelty(新穎性)、Rigor(嚴謹性)、Clarity(清晰度)、Impact(影響)、Limitation(限制),也表示 AI 會從這五個方面去評估。
個人用完之後覺得這些建議挺有建設性的,內容的回饋有許多地方和口試委員說的都一致,比如其中的缺陷、優點等等,所以建議各位如果有評估的需要,可以在這邊試試。
當然,這還是一個 AI 工具,如果本身的文章是保密性比較強或是較怕洩漏的文章,也可以自己評估
要不要丟上去。
上傳一篇論文或貼上段落,Liner 能自動幫你:
抽取重點
概述研究目的、方法與結論
非常適合在蒐集文獻時快速判斷「這篇有沒有用」。
瀏覽網頁或 PDF 時,可以用 Liner 的瀏覽器外掛直接劃線標記。
所有重點都會自動同步
到你的 Liner 筆記本中,再也不用自己複製貼上一大堆段落。
類似 ChatGPT 的互動,但更偏向知識型問答
。
把你標註過的多篇內容整合成一份報告
。
這功能對「文獻探討」非常有幫助,能幫你快速彙整多篇文獻的觀點。