文献综述型SCI期刊论文学术写作框架

“没到共产主义，总得讲些实际嘛” —— 《中国出了个毛泽东》

脚踏实地，仰望星空，伟人的思想永远值得学习

前言

从之前的文章“创新研究型SCI期刊论文学术写作框架”可以窥见，创新研究型期刊论文的框架中，题目、摘要、前言、讨论和结论部分是基本固定并且可以按照模板去写的。不论写研究型文章还是综述型文章，如果没有头绪，或者说对这个领域不了解，很多专业名词不明白，那就去寻找目前在写的这个题目相关的优秀的文献综述文章阅读，将每一个理论，每一个专业名词搞明白，要做到一丝不苟的把综述阅读完，基本就会对这个题目有一个初步的写作想法和思路了。

文献综述型学术期刊论文可以说变数更小，但基本上没差，相同的，题目、摘要、前言、讨论和结论部分是基本固定并且可以按照模板去写，而中间的部分（即具体的定量、定性分析部分）我们可以使用创造力和想象力在已有模板基础上自由发挥。

在开始之前，我们需要明白一件事情：由于综述文章万变不离其宗，想要投稿至好的期刊，就要写出比别人优秀的综述。扩展开来讲，不论是书写综述型文章还是在写研究型文章前言的综述部分时，这其中的核心竞争力源自于分析方法。对一个研究课题的综述结果无非是——做了什么、没做什么、哪些地方还可以继续做。

假如通过更加新颖的或者高级的数理统计、文献计量学分析、一些计算模型去分析得出相应的结论，然后再对这些统计学的分析结论再进行进一步的分析得出更深层次的结论（分析要做的方向、没做的方向、还有哪些可以做的方向、哪些方向不能做、哪些方向存在哪些优缺点、为什么值得做这些方向）。毕竟学术的本质是套娃。记住，没有自己的深层次结论的流水账式的综述分析是没有意义的，不会被录稿的。

综述的目的在于：

（1）让别人了解清楚这个课题的发展历史

（2）让别人了解清楚这个课题现有的方法和原理以及各个方法的研究进展

（3）让别人了解清楚课题的趋势、方向、不足、可能性

（4）通过数理、模型、计量学等统计方法和处理方式去分析现有的研究成果

关于综述的引用文献数量，如果是英文综述文章，那么引用的论文数量应不低于100篇，如果是中文的综述文章，那么引用数量应不低于80篇。

与之前文章相同，我们将文章结构为多个部分，从头到尾对文献综述的框架进行分析。

文献综述型SCI期刊文章的结构构成

综述型SCI期刊文章的框架结构非常简单：

摘要、前言、方法论、文献计量学定量分析、子话题定性分析、数理统计分析、讨论、总结

与研究型期刊论文的书写顺序一致，一般要先中间，后两边：

1. 方法论（Methods）

2. 文献计量学定量分析（Quantitative Bibliometric Analysis）

3. 子话题定性分析（Qualitative Subtopic Analysis）

4. 数理统计分析（Mathematical Statistical Analysis）

5. 对比分析（Comparative Analysis）

6. 讨论（Discussion）

7. 总结（Conclusion）

8. 前言（Introduction）

9. 摘要（Abstract）

我们将主要使用两篇例文作为拆解对象并分析解构：

（1）A review of vibration-based damage detection in civil structures: From traditional methods to Machine Learning and Deep Learning applications [1] 这篇文章是典型的分析部分只采用多个子话题分析的文献综述

（2）Comprehensive analysis of the relationship between thermal comfort and building control research - A data-driven literature review [2] 而这篇文章就是结合使用了文献计量学分析等定量数理统计方法的文献综述

我们依旧按照阅读顺序来对文章框架进行解构

题目（Tilte）

与“创新研究型SCI期刊论文学术写作框架”一样的，题目是审稿人最先看到的东西，也是决定是否对这篇文章进行审稿或者拒稿的第一标准。

文献综述型文章的题目是可以通过加法堆叠套模板的，也可以充满自由发挥的进行书写。但是题目一定是具体到某个研究课题的题目，不能是笼统的东西。比如”装配式建筑预制梁受荷特性研究进展“这种就不行，我们需要将题目细化致具体的研究内容和课题，可以将原题目更改为：”（XX条件下）装配式建筑（水平/竖向或类型）预制梁（单向/循环往复等受荷类型的）受荷特性研究进展“

方法模板	英文题目	中文题目
自由发挥型	Exploring an unknown territory: “Sleeping Beauties” in the nursing research literature [3]	探索未知领域：护理研究文献中的“睡美人”
直接点题型	Structure and patterns of cross-national Big Data research collaborations. [4]	跨国大数据研究合作的结构和模式
研究题目+分析方法+发挥型	The Circular Economy Umbrella: Trends and Gaps on Integrating Pathways. [5]	循环经济伞： 整合路径的趋势与差距 - “清洁生产期刊”
研究题目+文献综述型	Reverse logistics for the end-of-life of and end-of-use products in the pharmaceutical industry: A systematic literature review. [6]	医药行业报废和报废产品的逆向物流： 系统文献综述
研究问题+研究方法型（包括方法套方法）	Is autoimmunology a discipline of its own? A big data-based bibliometric and scientometric analyses. [7]	自身免疫学是一门独立的学科吗？基于大数据的文献计量学和科学计量学分析
研究题目+创新方法	Climate change and viticulture-a quantitative analysis of a highly dynamic research field. [8]	气候变化与葡萄栽培–对高度动态研究领域的定量分析。
…	…	…

如果对自己论文没有好的想法，归根结底还是文献看的太少了，其实期刊文章并不死板，题目可以自己用比喻啊之类的想象力的方法去拟，当然做事三思，记得衡权利弊。

另外，文章的研究方向不一定只对论文进行分析，专利同样可以用于文献综述，甚至可以单独写一篇专利综述。比如这个例子：

Patent citations analysis and its value in research evaluation: A review and a new approach to map technology-relevant research (专利引用分析及其在研究评估中的价值： 综述和绘制技术相关研究地图的新方法). [9]

所以，新的方法，新的思路非常重要，选题够好就可以成为一片非常好的论文，不论是研究型论文还是综述型论文，别人没有研究过的题，自己想到了，就是好题（不能偏离实际）。以下这篇文章是个例子：

ChatGPT or Bard: Who is a better Certified Ethical Hacker? (ChatGPT 还是 Bard？谁是更好的认证道德黑客？) [10]

一种好题由此而来，使用平易近人的工具，加上比较创新，加上一个没人研究过的题。

摘要（Abstract）

以 “Comprehensive analysis of the relationship between thermal comfort and building control research - A data-driven literature review” 这篇文章为例，我们来看他的摘要组成。

1. 背景
2. 阐明问题
3. 阐明解决问题使用的方法
4. 文献综述的方法
5. 文献综述方法大概流程
6. 文献综述的结果结论及方向

Buildings are responsible for about 30–40% of global energy demand. At the same time, we humans spend almost our entire life, up to 80–90% of the time, inside of buildings. Reducing energy demand through optimal operation is the subject of building control research, while human satisfaction in buildings is studied in the thermal comfort community. Thus, balancing the two is necessary for a sustainable and comfortable building stock. We review both research fields and their relationship using a data-driven approach. Based on specific search terms, all relevant abstracts from the Web Of Science database are downloaded and analyzed using the text mining software VOSviewer. We visualize the scientific landscapes of historic and recent trends, and analyze the citation network to investigate the interaction between thermal comfort and building control research. We find that building control focuses predominantly on energy savings rather than incorporating results from thermal comfort, especially when it comes to occupant satisfaction. We identify potential research directions in terms of bridging the two fields.

1.开头背景

“建筑物约占全球能源需求的 30-40%。与此同时，我们人类几乎有 80-90% 的时间是在建筑物内度过的。”

阐明技术背景，并且用数字百分比来吸引读者。

2.阐明问题

“通过优化运行减少能源需求是楼宇控制研究的主题，而人类对楼宇的满意度则是热舒适研究的主题。“

3.阐明解决问题使用的方法

“因此，要实现可持续和舒适的建筑群，就必须平衡这两者。”

4.文献综述的方法

”我们采用数据驱动法对这两个研究领域及其关系进行了综述。根据特定的搜索条件，我们从 Web Of Science 数据库下载了所有相关摘要，并使用文本挖掘软件 VOSviewer 进行了分析。”

5.文献综述方法大概流程

“我们将历史和近期趋势的科学景观可视化，并分析引文网络，以研究热舒适与建筑控制研究之间的互动关系。”

6.文献综述的结果结论及方向

“我们发现，楼宇控制主要关注的是节能，而不是热舒适度的结果，尤其是在涉及居住者满意度时。我们确定了连接这两个领域的潜在研究方向。”

前言（Introduction）

综述型期刊论文前言部分其实与研究型期刊论文相似，流程基本如下：

1. 背景介绍：写故事，抛出问题，在…遇到/存在问题”Q0”

   主题背景与重要性：引言首先强调问题Q0的重要性以及…的需求。

2. 问题发展历史：引用文献并综述写出Q0这个问题的发展历史

3. 现有传统解决方案综述+分析：综述，再对综述内容对具体方法逐个分析优劣

   介绍传统方法，并综述：由于…的限制和特定…部分，如…具有低…导致…（举具体工程或者研究案例），传统的…存在问题Q1 / 受到…限制。

   后面接逐个解决问题Q1的方法综述+分析优点和不足。

   另外最后指明，尽管取得了这些进展，但仍然…问题存在。

   并介绍问题存在的原理，为什么暂时不能解决它？

4. 现有的综述研究分析：对之前学者的综述文章进行综述，分析他们的综述

   需要对以往的综述进行阐述和分析，如果我们做的综述是针对两个领域的，那么就分别对每个领域的已有的综述进行分析，另外对已有的结合了两个领域的综述进行分析。即：

   （1） 对领域A已有的综述文章进行回顾综述，然后指出领域A现有综述研究的不足

   （2） 对领域B已有的综述文章进行回顾综述，然后指出领域B现有综述研究的不足

   （3）对结合了领域A和领域B的已有的综述文章进行回顾综述，然后指出其现有综述研究的不足

5. 本综述的目的和框架：

   强调原有综述的优缺点，然后阐述本综述的方向，最后阐述文章整体的框架：

   以 “Comprehensive analysis of the relationship between thermal comfort and building control research - A data-driven literature review” 这篇文章为例：

   “以前的评论独立地分析了各个研究领域，或者侧重于具体的例子。然而，正如上面所强调的，如果不考虑人体舒适度，就无法实现节能运行，这本身就是一个复杂的话题。因此，本次综述的目的是通过以下方式提供全面的概述：(1) 分析历史发展和近期趋势，(2) 通过引文网络调查这两个领域如何相互作用，最终，(3) 确定领域中的差距有关热舒适性和建筑控制的文献。

   在本文的其余部分安排如下。第 2 节描述了数据驱动文献调查的方法。在第 3 节中，我们首先对出版物进行定量分析，然后使用科学景观和引文网络描述历史发展和最新趋势。我们在第 4 节中讨论我们的发现，并在第 5 节中总结本文。”

方法论（Methodology）

需要详述文献回顾的方法论，包括如何选择相关文献、使用的关键词、文献的筛选过程等。为读者提供关于研究执行的透明度和可重复性的信息。

1. 首先说明使用到的方法以及如何运用这些方法，同时阐明方法使用的大致顺序和研究结构，并附上研究框架图

2. 阐明数据收集的原则，包括选择相关文献的原则、来源、使用的关键词、文献的筛选过程

3. 分多小节对文章使用到的每种分析方式进行解析，并阐明在本文中是如何使用方法对数据进行处理的

文献计量学分析（Quantitative Bibliometric Analysis）

需要通过文献计量学分析了解特定领域或主题的研究趋势、发展动态、研究热点、学术影响力…等方面，每完成文献计量学分析中的一小项分析，需要附上量化结果图，并对分析出的数据可视化结果进行讨论。以下是常见的文献计量学分析中的小分析项：

1. 发表产出分析

   通过统计特定期间内的文献发表数量，可以分析出科研活动的活跃度、增长趋势或衰退情况。这种分析可以展示出研究领域随时间的变化情况。

2. 学术期刊和出版物分析

   评估不同学术期刊的发表量、影响因子和引用情况，以确定哪些期刊在学术界具有较高的声誉和影响力。

3. 合著网络分析

   通过研究作者之间的合作关系，可以构建合著网络。这有助于揭示科研合作的模式和科研群体的结构，理解科研合作的广度和深度。网络分析用于研究科研合作和引文网络，可以揭示作者、机构或国家之间的合作关系以及科学领域内的知识流动。常用的网络分析指标包括度（degree）、中心性（centrality）、网络密度（density）、社区结构（community structure）等。

4. 引用分析

   引用分析包括研究文献被引用的频率和模式，通过这些数据可以评估研究的影响力和科学文献的质量。引用最多的文章通常表明该研究领域或主题的基础或突破性工作。

5. 关键词和主题趋势分析

   通过分析研究文献中出现的关键词和主题，可以识别研究领域中的热点问题和发展趋势。这种分析有助于预测未来可能的研究方向。

6. 研究资金和产出的关联分析

   分析研究资助信息与科研产出的关系，了解资金支持对科研活动的影响程度。

7. 地理和机构分布分析

   研究特定地理区域或机构的科研产出和科研合作情况，揭示科研活动的地域集中性和机构之间的交流合作模式。

8. 高被引研究者和研究团队分析

   识别在某一领域或多个领域内高度活跃或具有显著影响力的研究者和团队。

以下是一些常用的数理统计方法，这些方法可以帮助研究者更好地理解科学文献的趋势、网络和影响力：

1. 描述性统计

   描述性统计提供了文献集合的基本特征描述，包括文献数量、发表年份、引用次数等。常用的描述性统计量包括平均数、标准差、中位数、频率和百分比等。

2. 网络分析

   网络分析用于研究科研合作和引文网络，可以揭示作者、机构或国家之间的合作关系以及科学领域内的知识流动。常用的网络分析指标包括度（degree）、中心性（centrality）、网络密度（density）、社区结构（community structure）等。

   （1）包括度（degree）：节点的包括度是指与该节点直接相连的边的数量。在合作网络中，一个节点的包括度越高，表示该作者、机构或国家与更多其他单位有直接合作。分析方法：计算网络中每个节点的度，可以用来识别最活跃的研究者或最中心的研究机构。

   （2）中心性（Centrality）：中心性是衡量节点在网络中中心位置的指标。常用的中心性指标包括接近中心性（closeness centrality）、中介中心性（betweenness centrality）和特征向量中心性（eigenvector centrality）。使用图论软件或编程库（如NetworkX in Python）计算网络中每个节点的中心性，以识别影响力最大的研究者或核心机构。

   • 接近中心性：一个节点的接近中心性是基于该节点到网络中其他所有节点的最短路径长度的平均值。值越低，表明节点在网络中位置越中心。
   • 中介中心性：一个节点的中介中心性是通过该节点的所有最短路径的数量来衡量的。如果更多的最短路径通过某个节点，这个节点的中介中心性就越高。
   • 特征向量中心性：节点的特征向量中心性是基于其邻居的重要性；如果一个节点与多个高中心性节点相连，那么该节点的特征向量中心性也高。

   （3）网络密度（Density）：网络密度是网络中实际边数与可能边数的比率。网络密度越高，表明网络中的节点之间合作更加紧密。分析方法：计算网络密度来评估科研合作的整体紧密程度。网络密度高可能表明一个紧密合作的科研群体。

   （4）社区结构（Community Structure）：社区结构是指网络中的节点可以自然分组的结构，组内节点之间的连接比组间的连接密集。分析方法：使用社区检测算法（如Louvain方法或Girvan-Newman算法）来识别网络中的社区。这可以揭示科研合作中的子群体或研究领域。

3. 聚类分析

   聚类分析可以将文献按照主题或关键词聚类，帮助识别研究领域中的主要研究主题或趋势。

   常用的聚类技术包括k-means聚类、层次聚类（hierarchical clustering）和基于密度的聚类方法（如DBSCAN）。

   （1）K-means 聚类

   • 概念：K-means 是一种分割聚类方法，它将数据划分为K个集合，以最小化每个点与其最近的均值（聚类中心）之间的距离的平方和。
   • 应用步骤：
     选择聚类数（K值）：确定要形成的聚类数量，这可能需要先验知识或通过方法如肘部法则（Elbow Method）确定。
     初始化中心：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
     分配数据点：将每个数据点分配给最近的聚类中心。
     重新计算中心：更新每个聚类的中心，使其成为聚类中所有点的平均位置。
     迭代重复：重复分配和更新步骤，直到聚类中心不再显著变化。
     分析结果：分析聚类结果，解释每个聚类可能代表的研究主题。

   （2） 层次聚类（Hierarchical Clustering）

   • 概念：层次聚类是通过构建一个聚类树（树状图）来组织数据，树上的每个节点代表一个聚类。可以是自底向上（聚合）或自顶向下（分裂）。
   • 应用步骤：
     构建相似性矩阵：计算所有文献之间的相似性（通常基于关键词、摘要等）。
     聚合或分裂：在聚合方法中，最初每个文献自成一类，逐步合并最相似的类；在分裂方法中，开始时所有文献属于一个类，逐步分裂。
     构建树状图：记录聚类过程，形成一个层次结构的树状图。
     剪枝：根据需要剪枝，选择适当级别的聚类。
     分析和解释：分析树状图以识别主题或趋势。

   （3）基于密度的聚类方法（如DBSCAN）

   • 概念：DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）依赖于数据点的密度，可以形成任意形状的聚类，并能处理噪声和异常值。

   • 应用步骤

     设置参数：选择半径（ε）和最小点数（MinPts），这两个参数定义了一个区域的密度。

     分类点：将点分类为核心点、边界点或噪声点。

     形成聚类：从一个核心点开始，添加所有直接密度可达的点，递归地添加所有可达的核心点及其邻居，形成一个聚类。

     处理噪声：识别并处理不属于任何聚类的噪声点。

     分析结果：解释每个聚类的含义，识别出核心主题和趋势。

那么，如何将这些方法应用于文献计量呢？以下是步骤：

（1）数据准备：从科研数据库（如Web of Science, Scopus, PubMed等）收集相关文献的元数据，包括标题、摘要、关键词、作者、引用次数、发表年份等。

（2）特征选择：确定用于聚类的特征，常见的包括关键词、引用模式、作者关联性或研究主题。

（3）选择聚类算法：

• K-means聚类：适用于大型数据集，要求预先设定聚类数量，适用于已知具体研究领域数量的情况。
• 层次聚类：不需要预设聚类数，结果以树状图展示，适合探索性分析，了解数据的层次结构。
• DBSCAN：适用于数据量较大且聚类形状不规则或存在噪声的数据集，不需预设聚类数。

（4）结果评估和解释：评估聚类质量，如使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）评估聚类的紧密度和分离度。解释每个聚类代表的科研主题或趋势，可能基于聚类中的代表性文献或关键词。

（5）可视化：使用可视化工具（如Origin Lab、Gephi、Tableau或Python的Matplotlib和Seaborn库）将聚类结果可视化，例如生成关键词共现网络图、聚类散点图等。根据聚类结果识别研究领域的新趋势、核心研究群体或潜在的研究间隙。

4. 时间序列分析

   时间序列分析适用于研究文献发表量、引用量随时间的变化趋势。可以使用自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）或自回归移动平均模型（ARMA）来分析时间序列数据。

5. 引用分析

   引用分析包括评估文献或作者的引用次数，识别高被引文献和核心作者。可以使用引用影响力分析（如h-index、g-index）、被引半衰期等指标。

6. 因子分析

   因子分析用于研究变量间的潜在关系，例如，探索影响文献被引次数的潜在因素。这种方法可以减少数据的维度，帮助理解数据背后的结构。

7. 相关性分析

   相关性分析用来评估两个或多个变量间的相关程度，例如，研究文献数量和某科技政策或某全球可持续政策的实施强度之间的关系。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient）。

8. 多元回归分析

   多元回归分析用于预测或解释一个变量（如文献的引用次数）和多个预测变量（如文献的长度、发表期刊的影响因子、作者数量等）之间的关系。

9. 主成分分析（PCA）

   主成分分析是一种用于探索和可视化高维数据结构的技术，适用于大规模文献集合的分析，可以帮助识别数据中最重要的模式和结构。

这些统计方法可以单独使用或组合使用，以提供关于科研文献集合的全面见解。选用适当的方法取决于具体的研究问题、数据类型和可用的软件资源。

子话题定性分析（Qualitative Subtopic Analysis）

这部分可能是整篇文章中最冗长的部分

目的：深入探讨研究领域中的各个子话题，定性的方式来理解和解释数据和现象。

这部分的写作框架比较灵活，大致的写作框架如下：

1. 引入子话题：明确介绍子话题的背景信息、研究的重要性以及相关的研究问题。

2. 分小节对子话题分析：每个小节分析一个子话题，在每小节内的每个段落聚焦一个研究点或论证点，使用引证和数据支持观点。不仅总结信息，还要进行批判性分析，探讨不同观点，识别研究间的差异和联系。

3. 方法具体的某方面的性能数值结果数据可视化，要对性能数值结果做表格或者画图，并进行分析。

数理统计分析（Mathematical and statistical analysis）

这部分是对定性分析中主要的文章结果的数据结果进行总结，并自己进一步处理他们的数据并进行数理分析，将他们的结果扩展。

根据研究问题和数据类型选择合适的统计方法。常见的统计方法包括描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析（ANOVA）、相关分析等。选择方法时需要考虑数据的分布、样本大小以及研究的目的。

统计结果需要数据可视化，将统计结果通过图形呈现出来，例如使用条形图、箱形图、散点图等。数据可视化不仅可以帮助解释统计结果，也是展示数据趋势和模式的有效方式。对统计结果进行解释，说明其在研究中的意义。讨论统计发现支持或反驳研究假设的程度，分析变量间的关系，以及可能的原因和机制。承认分析中可能存在的局限性，如样本偏差、测量误差、外部因素影响等。讨论这些局限性可能对结果的影响。基于统计分析的结果，提出未来研究的可能方向或改进措施。例如，可以建议使用更大的样本量，或者采用不同的方法来验证发现。

对比分析（Comparative Analysis）

1. 选取对比对象：选择要进行对比的研究成果，对比哪一项数据结果？通常是那些在方法论、实验设计、使用的技术或得出的结论上有明显差异的研究。确定对比的维度，如理论基础、研究方法、数据采集技术、分析方法、结果解释等。
2. 描述对比方法：阐明对比分析的方法和标准，例如，是否采用统计学的方法来比较数据集之间的差异，或者是基于专家意见的定性比较。如果适用，描述用于对比的数据处理和分析工具，如统计软件、可视化工具等。
3. 展示对比结果：使用表格、图形或文本描述形式来展示对比结果。表格和图形可以更直观地显示不同研究结果的差异。对比分析可以包括数值比较（如平均值、百分比、标准差等）和定性比较（如方法的适用性、效率、可靠性等）。
4. 分析对比发现：解释对比结果的意义，讨论不同研究结果之间的一致性与差异性。指出每种方法或结果的优点和局限性，以及这些差异可能对研究领域的影响。

讨论和总结（Discussion & Conclusion）

个人认为因为综述型论文中间部分的内容已经很冗长了，所以讨论和总计需要放在一起写，目标是简单回顾整篇文章，整合研究发现，强调研究的学术贡献，并提出未来的研究方向。

这里的讨论和总结与“创新研究型SCI期刊论文学术写作框架”的类似，但还是有些出入的：

1. 研究综述总结
   • 文献回顾总结：总结已审阅文献中关键的发现和主题，分析在当前领域的研究趋势以及主要的理论和方法。
   • 主要结论：概括文献综述中识别出的重要见解和共性问题，以及这些问题对相关领域的影响。
2. 性能与方法评估
   • 理论评估：评价现有研究中常用方法的效率和有效性，以及这些方法在处理特定问题时的局限性。
   • 方法比较：分析并比较不同学者的研究方法和结果，指出其中的优势和不足。
3. 方法和理论的优势分析
   • 方法优势评述：“与…方法相比，…方法简化了数据处理过程，降低了操作复杂性”
   • 效率和简化：强调新理论或方法如何提高研究效率，简化研究步骤，及其在实际应用中的潜在价值。
4. 局限性与未来研究方向
   • 承认局限性：诚实地讨论综述过程中存在的局限性，例如文献覆盖的不全面或某些研究方法的偏差。
   • 未来研究建议：“未来的研究应关注于提高数据收集的广度和深度，以及开发更为精确的分析模型，以增强研究结果的普遍适用性。”

References

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