案例12｜研究結論邊界：Acronym 雙重查詢、作者責任與 ChatGPT 未參與寫作

一、案例定位

本案例依原書 9.6–9.7 整理。

整理本章最終 Methodological Caveat 與 Declaration。

二、學習目標

掌握作者對 Acronym Search 的最終建議。
理解 Tool Use 與 Authorship 的分離。
建立 LLM-assisted Research Disclosure Practice。

三、案例情境

本研究最終認為 ChatGPT 對 16 國 Climate Concern／Solution 彙整整體表現良好，但 Acronym 與 Full Name Search 出現 Incongruity。因此作者建議遇到 Popular Acronym 時兩種寫法都應查詢並比較 Completeness。Declaration 同時說明 ChatGPT 3.5 用於 Methodology，不用於 Manuscript Writing，作者對內容負全責。

四、開始資料

Final Boundary	原書內容	研究實務
Acronym	SADC 與 Full Name Output 不完全一致	兩種 Prompt 都跑並比較
Completeness	不能只信單一 wording	建立 Prompt Variant Check
Tool	ChatGPT 3.5 used for methodology	揭露 Tool／Purpose
Writing	Not used for writing manuscript	Method vs Authorship 分開
Responsibility	Authors take full responsibility	Human Accountability

五、Excel／AI 分析方法

建立 LLM Research Log：Tool、Version、Prompt、Date、Purpose、Output、Validation、Author Responsibility。

六、計算結果

本案例不是新的統計結果，而是研究使用邊界與 Disclosure。

七、結果分析與管理解讀

Prompt Sensitivity 與 Human Accountability 是本章最重要的可移植方法論：LLM 可加速研究工作，但責任不能外包給模型。

八、AI 提問詞

請為 LLM-assisted research 建立 disclosure log，包含 tool/version/date/prompt/purpose/validation，並明確標記 human author responsibility。