精选
相信很多科研作者在借助AI撰写SCI论文手稿时，都有过这样的经历：输入一个研究主题，很快就能获得一大段内容，包括：
l 研究背景
l 研究热点
l 发展趋势
l 应用前景
l 核心期刊
看起来信息量十足，但真正着手开始写Introduction时，却发现一个现实问题：AI说得头头是道，但参考文献列表依然空空如也。在此做一个简单测试，以热门研究主题：Waste Recycling为例，分别使用通用AI工具和LetPub的参考文献挖掘工具进行检索。
一、通用AI：更像一份粗略的行业调研报告
通用AI首先进行了主题拆分Waste Recycling拆分成E-Waste Recycling等，然后列出了代表论文、期刊名称、年份，以及“全球电子废弃物塑料年产量约5400万吨，回收率不足50%”的核心结论。
对于刚进入该领域的研究人员来说，这种整理方式确实有优势：
✓ 结构化程度高
✓ 便于快速了解领域全貌
✓ 能迅速发现热门研究方向
✓ 对选题和开题有帮助
但从实际的科研写作角度来看，也存在明显不足。
① 缺少DOI
截图中的文献只有标题和期刊名称。如果作者想进一步查阅：还需要自己去Web of Science或期刊官网搜索。
② 文献来源难以验证
例如“全球电子废弃物塑料年产量约5400万吨”这个数据很吸引人，但没有直接说明来自哪篇论文，作者无法直接引用。
二、LetPub参考文献挖掘工具：直接给出可引用文献输入同样的关键词 Waste Recycling，工具返回结果（部分）如下：
可以看到，除了研究主题总结之外，参考文献挖掘工具直接给出了：
✅ 文献标题
✅ 作者信息
✅ 发表期刊
✅ DOI链接
✅ 研究要点
相比而言，通用AI只会笼统地告诉作者一个观点，而LetPub的参考文献挖掘工具则会提供：
> 哪篇论文提出了这一观点；
> 这篇论文发表在哪本期刊；
> DOI是什么；
> 是否值得阅读和引用。
SCI期刊编辑与审稿人不仅关注论点，也关注参考文献是否充分、准确、权威。哪一个更适合写Introduction？结果一目了然。
如果您正在：
✔ 写Introduction
✔ 写Discussion
✔ 准备综述
✔ 开展新课题
✔ 系统调研某个研究方向
那么相比单纯AI问答，LetPub的参考文献挖掘工具往往更能直接提升写作效率——不仅不易产生“AI幻觉”，还能直接提供领域内高引用综述，为科研作者节省数小时甚至数天的文献检索时间。
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