為什麼研究起步者要先弄懂傳統統合與網絡統合的差別？因為只有辨識清楚兩者的題目結構，你在 PubMed 出海捕魚時，才不會找錯題目，日後懂得傳統統合後，也能同時撈出兩倍研究機會。初學者避免走冤枉路，進階者則能把能做的題目池瞬間擴大一倍。
這堂課會用白話把網絡統合分析說清楚，不靠公式，而是真正解釋它適合回答哪些問題、背後的邏輯是什麼，並和傳統統合分析放在一起比較。
以 SCI 論文寫作需求的流程來說，兩種統合分析相似之處甚少，直接當成不同研究法看待比較務實。他們在不同研究情境中扮演不同角色，了解之後，你會自然知道一個題目應該走哪一條路。
網絡統合分析，最困難、最容易卡關、也是最決定成敗的，不是跑模型，也不是寫討論，而是「找題目」。
許多人在 PubMed 前徘徊許久，會用搜尋框、概念也略懂，但就是找不到能做、能寫、能發表的題目。因此，我們設計了這堂課，把找題目、訂範圍到可行性評估整合成一套系統性的流程，並在新版課程中加入 AI 工具的正確使用方式，讓起步者更快找到方向，也避免踩雷。
問身邊會寫論文的人，大多數都會坦白承認：有 AI 之後，生產力真的變高，稿子生得更快，心理壓力也小很多。但同樣的工具，在某些人手上卻會讓文章直接出包——最嚴重的，就是被學術期刊撤下。
而且，撤稿並不是把文章悄悄下架，而是永遠掛在網站上，頁面上蓋著巨大的 Retracted 浮水印，有時編輯部還會另外發聲明。別以為「撤稿」是抹去痕跡，實際上更像是被釘在醫學史的公告欄上，永久存在。
因此，這堂課不是單純告訴你「用 AI 寫更快」，而是教你如何在 AI 的高速與風險之間取得最佳平衡。我們會示範一套經過反覆驗證、能兼顧個人化、正確性與效率的全文寫作流程，並在每個環節中清楚劃分 AI 的三種使用情境：安全且能大幅加速的、容易出小錯但能快速修正的，以及絕對不能交給 AI 的高風險部分。只要誤用，就可能讓你的第一篇論文以出包開局。
照著這個流程做，你就能在題目確定、統計圖表到位後，用非常高的效率生出全文雛形，並確保品質不會因為 AI 而失控。
在整個 NMA 寫作流程中，有一段是 AI 完全幫不上忙的，就是「統計與作圖」。
因為這裡沒有現成答案可以抄，必須由你親手整理數據、輸入正確格式、選擇合適的模型與參數，理解哪些輸出是關鍵、哪些選項其實多餘，還要避免被統計軟體「看起來很厲害」的功能誤導。軟體各自有自己的脾氣，按錯一次就可能卡在錯誤訊息裡，如果沒有實際操作經驗，很容易不是算錯，就是看錯。
而且，統計圖表最後要以什麼格式、什麼解析度輸出，才能同時符合大多數期刊的要求，又不讓 reviewer 在閱讀時感到痛苦？太模糊、標示混亂、顏色或字體處理不當，常會讓人產生「這篇稿子不太可靠」的直覺印象。統計本身沒錯，但圖表品質不佳，一樣可能在審稿初期就被刷掉。這些「品味」與「標準」，不是用說的就會，而是要親手做過，才會變成身體記得的東西。
新思惟網絡統合分析工作坊的一大特色，就是不只帶你看別人的圖，而是帶你「做完一整套自己的 NMA 圖表」。指定論文裡面出現的每一張圖，我們都會在課堂上帶你親手完成。從資料整理、輸入統計軟體、選擇正確輸出，到如何轉成適合投稿的圖檔格式與解析度，都有清楚示範與說明。你不是在看老師示範，而是拿著自己的電腦，做出真正可以放進論文裡的作品。
論文投稿出去，最常見的結果就是 revision 或 reject。真正厲害的團隊，拿到 revision 的那一刻，其實心裡大概就知道「這篇八成都能過了」。但現實卻是，有些人 revision 幾乎都能成功，有些人 revision 失敗的機率卻超過一半，改到後來還是被拒。為什麼會有這麼兩極化的差別？
關鍵在於：revision 該是一個有策略的過程，而不是逐條回覆文字的技術題。這個策略，AI 看不懂，也模仿不來，更別說你幾乎沒有機會看到那些高手團隊是怎麼寫 revision 信的。所以這堂課，我們想把這一段平常「看不到」的內幕，完整分享給你。
寫 NMA 的路上，AI 能幫的地方很多，但有一類問題，是 AI 永遠無法替你解決的：真正卡住的時候。不是語句不順、不是找不到文獻，而是那種「看起來像死路」、讓你以為整篇寫不成、甚至想放棄的卡關點。這堂課，就是專門處理這些問題的。