用智慧集合篩選文獻
案例演示 為 CO₂ 電還原組會篩選單原子催化原始研究
用納入和排除標準，將候選文獻整理成經過複核的閱讀集。本例檢索八篇論文，對標題和摘要進行智慧篩選，複核判斷，再匯出五篇原始研究。這是有明確主題的組會選文，不是窮盡式系統綜述，也不是全文質量評價。
1. 檢索並接受候選文獻
建立 Single-Atom Catalysis Screening 專案，開啟模型可用的會話。本次使用 Codex subscription。啟用相應文獻 Connector，按需配置服務憑證，傳送：
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.
開啟 Library → Inbox，核對每條標題、DOI 和來源，只選擇這八篇，點選 Accept，確認它們關聯到本專案。收件箱中的其他記錄應單獨稽核，不要為了清空收件箱一併接受。
儲存的候選清單記錄五篇原始研究、三篇綜述／Account，並說明線上發表年與期刊卷期年的差異。若要使用完全相同的輸入，將清單裡的八個 DOI 加入專案；重新按主題檢索可能得到不同候選。
2. 繫結篩選模型
開啟 Settings → Model → Classification models，在 Smart collections 下選擇已配置的分類服務及模型。點選服務卡片的 Check model，確認 Check passed。本例使用 TypeSafe AI / Jev Latest，主會話繼續使用 Codex。
智慧集合沒有預設模型。Automatic capability selection 是另一項功能，不能代替此繫結。所有智慧集合共用篩選繫結，詳見分類模型設定。
3. 設定範圍與規則
在文獻庫選擇 New collection，填寫 CO2 Reduction - Primary Studies，開啟 Smart collection。將 Scope 設為 Single-Atom Catalysis Screening，只評估專案中的八篇文獻。
| 欄位 | 本例填寫內容 |
|---|---|
| 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. |
規則要求滿足全部納入條件，且不觸發任何排除條件。本次只篩選標題和摘要，保持 Use available full text、Update automatically 關閉，再選擇 Create collection。下圖是透過 Collection rule → Edit rule 重新開啟的已儲存規則。
Live rule preview 可輔助調整草稿，但不會儲存結果。Use available full text 會將可用的 PDF 文字傳送給分類服務；長文件使用相關片段，PDF 不可用時回退到標題和摘要。應檢查每條判斷實際使用的證據，再決定能否把它視為全文評價。
4. 先執行小規模試篩
開啟 Collection actions → Trial run (up to 20 references)，核對範圍後選擇 Start trial run。試執行會儲存決定，並進入 Screening process。觀察已處理數量、待處理候選和逐步出現的結果；AI matches 只表示本輪模型判斷，人工決定仍決定最終集合成員。
需要中斷時選擇 Pause（提示為 Pause analysis），等介面顯示 Paused，再用 Resume analysis 繼續。規則、候選文獻或儲存進度變化後，原執行可能無法續跑，應核對當前規則再發起新一輪。選擇 Back to results 返回納入、待複核、排除和未評估檢視；Run details 可檢視本輪資訊。
| 檢視 | 處理方式 |
|---|---|
| Included | 閱讀匹配文獻並確認是否符合標準 |
| Needs review | 對照真實來源解決不確定或過期的判斷 |
| Excluded | 檢查排除理由是否符合規則 |
| Not evaluated | 先檢查缺失證據或評估錯誤，再決定是否重試；它不表示排除 |
點選行內 Evaluation details，檢視決定、匹配分數、證據和模型歷史。分數描述規則匹配程度，不衡量研究質量或效應大小。
5. 複核並確認閱讀集
開啟論文標題，閱讀摘要，必要時沿 DOI 或來源連結核對。逐項比較發表時間、研究型別、催化劑和反應是否符合規則，再選擇 Include 或 Exclude。
本例首輪排除了兩篇綜述，將五篇原始研究列為 Needs review，另有一篇因可讀證據不足未評估。複核後手動納入五篇原始研究；檢查來源確認最後一篇為綜述後，手動排除。最終納入的五篇均由人工確認。
| 複核記錄 | 最終決定 | 依據 |
|---|---|---|
| Ju，2017 · 10.1038/s41467-017-01035-z | 納入 | 實驗比較金屬–氮–碳 CO₂ 電催化劑 |
| Zhang，2019 · 10.1002/anie.201906079 | 納入 | 製備 FeN₅ 位點並進行電化學測試 |
| Cai，2021 · 10.1038/s41467-020-20769-x | 納入 | Cu 位點催化 CO₂ 制甲烷的實驗研究 |
| Li，2022 · 10.1021/acs.nanolett.1c04382 | 納入 | 透過磷調節 Fe 單原子催化劑的實驗研究 |
| Zhang，2021 · 10.1002/anie.202014718 | 納入 | 負載 Ag 位點的實驗製備與 CO₂ 催化測試 |
| Su，2019 · 10.1021/acs.accounts.8b00478 | 排除 | Account，不符合原始研究規則 |
| Li，2020 · 10.1002/adma.202001848 | 排除 | 綜述，可單獨保留作背景閱讀 |
| Wang，2022 · 10.1002/smm2.1101 | 排除 | 核對來源後人工確認為綜述 |
集合更新會保留人工決定。Use model decision 撤銷單條人工覆蓋；集合選單中的 Reset manual decisions 範圍更大，使用前應核對。
6. 匯出並使用入選論文
確認 Included 5、Excluded 3，且 Needs review、Not evaluated 均為零。本例納入行應顯示 Manually included；重新執行時，模型首輪分數可能不同。
選擇 Collection actions → Export included references → BibTeX 或 RIS，儲存後檢查檔案包含五條 DOI 記錄。示例 BibTeX保留匯出的引用資訊，為便於再分發已移除摘要。它是書目檔案，不包含篩選決定日誌或 PDF 全文。交接時可同時保留複核決定表。
將入選文獻用於組會資料包。提取詳細結果或比較催化效能前，先取得並閱讀全文。Update automatically 可評估所選範圍內新增或變化的記錄，並可能產生服務費用；它不會去外部資料庫檢索新論文。