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title: 论文矩阵分析
slug: matrix-analysis
summary: 把多篇候选论文与一组分析维度交叉排列，用于结构化比较和导出。
category: discovery
status: current
updated: 2026-10-15T10:24:13+08:00
canonical: https://www.scholay.com/wiki/matrix-analysis
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# 论文矩阵分析

需要结构化比较多篇论文时，用矩阵分析。把暂存区中的候选论文送入矩阵，选择分析维度，系统会逐篇用 AI 生成每个维度的比较摘要。

## 矩阵结构

![矩阵分析 · 论文行与维度列](<https://www.scholay.com/wiki/img/7d7e4f9ae74617684aa896b0ebb7da46a1f408a184e3a4e5aaea23ec9ff68d50.webp>)

论文按行排列，分析维度按列展开。每个交叉单元格回答"这篇论文在这个维度上的结果"。

## 设置分析维度

![论文矩阵 · 3 个可见、1 个隐藏维度](<https://www.scholay.com/wiki/img/bdbe087df0caa4e1833c18bb2077cb2134d0aa8d0877526d979ac9b2734ce9ca.webp>)

可以选用系统模板维度，也可以增加自己的维度。开关控制维度是否显示，拖拽改变列顺序。隐藏维度不会删除已保存的定义；系统维度右侧按钮恢复默认，自定义维度右侧"×"才是删除。

### 可复制的维度描述

复制后可作为自定义维度的分析要求。

#### 研究设计

```text
概括研究设计：研究对象与样本、数据来源、核心变量、对照或基线、采用的方法和时间范围。论文未报告的内容写"未报告"，不要推断。
```

#### 核心发现

```text
概括论文的主要发现，并把每项发现与对应数据、表图或实验结果关联。区分作者报告的结果和作者提出的解释，不要把相关性写成因果。
```

#### 局限边界

```text
列出作者明确承认的局限，以及从研究设计和数据范围可以直接判断的适用边界。两类内容分开呈现，不要自行发明作者未讨论的缺陷。
```

#### 复现要点

```text
提取复现所需的信息：数据来源、样本筛选、预处理、参数、软件或模型版本、评价指标与随机性控制。缺失项明确写"未报告"。
```

## 生成与核对

矩阵结果由 AI 分析生成，消耗 [AI 周期额度](/wiki/ai-usage-quota)。批量生成会受到论文内容可用性、模型状态和账户额度影响。失败的单元格可以与已完成结果分开重试。

矩阵单元格是 AI 生成的研究辅助摘要，不是论文原文，不能直接引用。缺少原文定位时，应先标记为待核对。

## 导出

矩阵提供导出入口。导出结果是研究辅助材料，引用仍应指向原论文。

## 下一步

1. [回到 PDF 核对原文](/wiki/pdf-reader) — 检查矩阵中的关键数字、方法和结论。
2. [生成并核对正式引用](/wiki/citation-dialog) — 使用论文元数据生成引用，按目标格式检查。