範圍綜述怎麼做：Scoping Review 的 PCC 框架與圖表化提取提示詞
想摸清一個新興領域「研究了什麼、怎麼研究的、還缺什麼」，又不打算做效應合併時用：AI 幫你判斷該做範圍綜述還是系統綜述，用 PCC 框架寫研究問題，設計數據圖表化（charting）提取表，並按 PRISMA-ScR 規劃報告結構。
通用大模型 對話模型通用
我正在考慮做一篇範圍綜述（scoping review），請你作為方法學顧問幫我設計。 我想了解的領域：[研究領域] 想回答的問題（可以有多個）：[想回答的問題] 預期文獻類型：[預期文獻類型]（如：實證研究、政策文件、灰色文獻、會議論文） 綜述的用途：[綜述用途]（如：為後續系統綜述鋪路 / 畢業論文第二章 / 識別研究空白） 請按順序完成： 1. 判斷適用性：對照我的問題，說明範圍綜述與系統綜述的區別（目的、是否評價質素、是否合併效應），給出「適合 / 不太適合範圍綜述」的判斷和理由。 2. PCC 框架：寫出 Population（對象）、Concept（核心概念）、Context（情境）三要素，再整合為 1 個主問題和 2–4 個子問題。 3. 納入標準：基於 PCC 逐項寫納入與排除標準，並說明灰色文獻是否納入及檢索來源。 4. 圖表化提取表（charting form）：設計提取字段，至少包括作者與年份、國家/地區、研究類型、對象特徵、概念的定義或測量方式、情境、主要發現、作者指出的空白；說明為什麼要先用 3–5 篇文獻試提取再定稿。 5. 結果呈現：建議用哪些表和圖呈現（如按年份的發文數量、按國家的分佈、概念定義對照表、證據圖譜/證據空白圖），以及敘述性總結的組織方式。 6. 報告規範：按 PRISMA-ScR 清單列出報告各部分要寫的內容，並提醒可參考 JBI 關於範圍綜述的方法學指南；具體條目以官方最新版本為準。 不要編造任何文獻或統計數量。
高亮處換成你自己的內容：[研究領域]、[想回答的問題]、[預期文獻類型]、[綜述用途]
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使用說明
怎麼填變量：[想回答的問題] 範圍綜述常見的問題是「某概念在文獻中是怎樣被定義和測量的」「有哪些干預類型被研究過」，而不是「某干預是否有效」——後者更適合系統綜述加 Meta 分析。[綜述用途] 寫清楚，AI 會據此調整檢索廣度：為畢業論文打底和為發表投稿，嚴謹程度要求不同。
常見問題與調整：
- AI 建議也做偏倚風險評價 → 範圍綜述通常不要求評價納入研究的方法學質素，可追問：「如果我決定不做質素評價，應該怎樣在方法部分說明理由？」
- 提取字段太多做不完 → 追問：「只保留回答我子問題必需的字段，其餘放進『備註』列。」
- 結果寫成文獻羅列 → 追問：「按子問題組織結果，每節先給表格，再用一段話總結規律和空白。」
提醒：範圍綜述同樣建議預先撰寫並公開研究方案（如發佈在 OSF 等平台），檢索式的寫法可用本站「文獻檢索式怎麼寫」提示詞。
示例輸出
示例，僅供參考（領域：中小學教師使用生成式 AI 備課）
PCC：P = 中小學在職教師；C = 在備課、出題、作業批改中使用生成式 AI 的方式與體驗；Context = 各國基礎教育學校環境。
主問題：現有文獻如何描述中小學教師在備課相關工作中使用生成式 AI 的方式、感知收益與顧慮？
圖表化提取字段（節選）：研究類型｜教師學段與學科｜使用的具體環節（教案、出題、反饋）｜報告的收益｜報告的顧慮（準確性、學術誠信、私隱）｜作者指出的研究空白
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