用智能集合筛选文献
案例演示 为 CO₂ 电还原组会筛选单原子催化原始研究
用纳入和排除标准，将候选文献整理成经过复核的阅读集。本例检索八篇论文，对标题和摘要进行智能筛选，复核判断，再导出五篇原始研究。这是有明确主题的组会选文，不是穷尽式系统综述，也不是全文质量评价。
1. 检索并接受候选文献
创建 Single-Atom Catalysis Screening 项目，打开模型可用的会话。本次使用 Codex subscription。启用相应文献 Connector，按需配置服务凭证，发送：
I am preparing a group meeting on single-atom catalysts for
electrochemical CO2 reduction. Find eight relevant papers published
from 2017 through 2022, including both primary studies and review
articles so I can screen them. Propose the references to the Library
Inbox, with verified titles, DOIs, abstracts and source links. Save a
short candidate list identifying each paper's study type.
Keep the output in English.
打开 Library → Inbox，核对每条标题、DOI 和来源，只选择这八篇，点击 Accept，确认它们关联到本项目。收件箱中的其他记录应单独审核，不要为了清空收件箱一并接受。
保存的候选清单记录五篇原始研究、三篇综述／Account，并说明在线发表年与期刊卷期年的差异。若要使用完全相同的输入，将清单里的八个 DOI 加入项目；重新按主题检索可能得到不同候选。
2. 绑定筛选模型
打开 Settings → Model → Classification models，在 Smart collections 下选择已配置的分类服务及模型。点击服务卡片的 Check model，确认 Check passed。本例使用 TypeSafe AI / Jev Latest，主会话继续使用 Codex。
智能集合没有默认模型。Automatic capability selection 是另一项功能，不能代替此绑定。所有智能集合共用筛选绑定，详见分类模型设置。
3. 设置范围与规则
在文献库选择 New collection，填写 CO2 Reduction - Primary Studies，开启 Smart collection。将 Scope 设为 Single-Atom Catalysis Screening，只评估项目中的八篇文献。
| 字段 | 本例填写内容 |
|---|---|
| Description | Select primary experimental papers for a group meeting on single-atom catalysts for electrochemical CO2 reduction. |
| Inclusion criteria | Published from 2017 through 2022 inclusive. Reports original experimental research on atomically dispersed metal catalysts used for electrochemical CO2 reduction. |
| Exclusion criteria | Exclude reviews, Accounts, perspectives and purely computational studies. Exclude studies limited to thermal CO2 conversion or reactions other than CO2 electroreduction. |
规则要求满足全部纳入条件，且不触发任何排除条件。本次只筛选标题和摘要，保持 Use available full text、Update automatically 关闭，再选择 Create collection。下图是通过 Collection rule → Edit rule 重新打开的已保存规则。
Live rule preview 可辅助调整草稿，但不会保存结果。Use available full text 会将可用的 PDF 文本发送给分类服务；长文档使用相关片段，PDF 不可用时回退到标题和摘要。应检查每条判断实际使用的证据，再决定能否把它视为全文评价。
4. 先执行小规模试筛
打开 Collection actions → Trial run (up to 20 references)，核对范围后选择 Start trial run。试运行会保存决定，并进入 Screening process。观察已处理数量、待处理候选和逐步出现的结果；AI matches 只表示本轮模型判断，人工决定仍决定最终集合成员。
需要中断时选择 Pause（提示为 Pause analysis），等界面显示 Paused，再用 Resume analysis 继续。规则、候选文献或保存进度变化后，原运行可能无法续跑，应核对当前规则再发起新一轮。选择 Back to results 返回纳入、待复核、排除和未评估视图；Run details 可查看本轮信息。
| 视图 | 处理方式 |
|---|---|
| Included | 阅读匹配文献并确认是否符合标准 |
| Needs review | 对照真实来源解决不确定或过期的判断 |
| Excluded | 检查排除理由是否符合规则 |
| Not evaluated | 先检查缺失证据或评估错误，再决定是否重试；它不表示排除 |
点击行内 Evaluation details，查看决定、匹配分数、证据和模型历史。分数描述规则匹配程度，不衡量研究质量或效应大小。
5. 复核并确认阅读集
打开论文标题，阅读摘要，必要时沿 DOI 或来源链接核对。逐项比较发表时间、研究类型、催化剂和反应是否符合规则，再选择 Include 或 Exclude。
本例首轮排除了两篇综述，将五篇原始研究列为 Needs review，另有一篇因可读证据不足未评估。复核后手动纳入五篇原始研究；检查来源确认最后一篇为综述后，手动排除。最终纳入的五篇均由人工确认。
| 复核记录 | 最终决定 | 依据 |
|---|---|---|
| Ju，2017 · 10.1038/s41467-017-01035-z | 纳入 | 实验比较金属–氮–碳 CO₂ 电催化剂 |
| Zhang，2019 · 10.1002/anie.201906079 | 纳入 | 制备 FeN₅ 位点并进行电化学测试 |
| Cai，2021 · 10.1038/s41467-020-20769-x | 纳入 | Cu 位点催化 CO₂ 制甲烷的实验研究 |
| Li，2022 · 10.1021/acs.nanolett.1c04382 | 纳入 | 通过磷调节 Fe 单原子催化剂的实验研究 |
| Zhang，2021 · 10.1002/anie.202014718 | 纳入 | 负载 Ag 位点的实验制备与 CO₂ 催化测试 |
| Su，2019 · 10.1021/acs.accounts.8b00478 | 排除 | Account，不符合原始研究规则 |
| Li，2020 · 10.1002/adma.202001848 | 排除 | 综述，可单独保留作背景阅读 |
| Wang，2022 · 10.1002/smm2.1101 | 排除 | 核对来源后人工确认为综述 |
集合更新会保留人工决定。Use model decision 撤销单条人工覆盖；集合菜单中的 Reset manual decisions 范围更大，使用前应核对。
6. 导出并使用入选论文
确认 Included 5、Excluded 3，且 Needs review、Not evaluated 均为零。本例纳入行应显示 Manually included；重新运行时，模型首轮分数可能不同。
选择 Collection actions → Export included references → BibTeX 或 RIS，保存后检查文件包含五条 DOI 记录。示例 BibTeX保留导出的引用信息，为便于再分发已移除摘要。它是书目文件，不包含筛选决定日志或 PDF 全文。交接时可同时保留复核决定表。
将入选文献用于组会资料包。提取详细结果或比较催化性能前，先取得并阅读全文。Update automatically 可评估所选范围内新增或变化的记录，并可能产生服务费用；它不会去外部数据库检索新论文。