5.1检索过程分析
在文献检索过程中，本报告使用了5个数据库，分别是中国知网（CNKI）、WOS、超星及文心X1、ChatGPT。
经过检索发现，首先数据库的选择是进行科学信息检索的第一步，各数据库涵盖资源类型及其检索功能、算法有所不同，可互为补充。如中国知网（CNKI）主要包含大量中文文献，且便于获取全文，对于总结国内研究现状具有重要价值；WOS则提供了大量英文文献及文摘索引，其数据量及涵盖领域为了解国际研究进展提供了帮助；而超星发现系统更易于实现跨库检索，提供较为全面的学术资源检索平台，且其具有文献管理功能及学术社区交流功能，有助于检索后进一步了解相关内容，获得更丰富的信息资源。而LLM作为数据库，可以有效地涵盖多种数据库，使得文献信息和种类更加丰富，中文英文文献覆盖全面。
其次，检索词的选择在信息检索中占据关键地位。信息检索中需通过对研究主题的把握选择初始检索词，并应通过多种方式进行扩展，如利用关键词共现分析得出高关联度的关键词，以调整检索词。又如利用汉语主题词表，查找相关主题词，以丰富的同义词、下位词、上位词拓展检索词。同时，LLM工具在检索词优化中有较好的表现力，可以用自然语言的方式进行高效检索，使得检索更加简易方便，大大降低了检索难度。
再次，检索策略决定着检索成效。针对不同数据库算法特点构建适宜的检索式，应充分掌握布尔逻辑运算符，灵活调整检索策略，以保证一定查全率与查准率。而在LLM数据库中还需考虑真实性，在以LLM作为数据库展开检索时，易获得虚假文献，主要通过提供学习示例、给出更高的检索需求、要求提供原文链接等等设计prompt，并通过Google学术、CNKI、百度学术等数据库进行人工核实、剔除。
最后，对检索过程的评估以及分析总结是检索效果呈现的关键步骤。本报告通过文献、人、时间及地域四大角度进行分析，应用Citespace、LLM等多种及工具，采用年代分析法、主题分析法等多种分析方法，可视化呈现检索结果在历史脉络、地域分布、作者关系、关键词共现及聚类等多方面的情况，有助于清晰、全面把握本研究领域具体情况。
5.2文献管理
文献管理是学术研究的基础性工作，其核心目标在于通过系统化、规范化的方法对海量文献资源进行收集、整理、评估、存储及持续更新，从而为研究提供可靠的数据支撑与理论依据。本报告围绕“数字经济赋能城市低碳治理路径研究”主题，依托中国知网（CNKI）、超星发现系统、Web of Science（WOS）、文心X及ChatGPT等数据库，通过智能检索与人工筛选结合的方式获取文献资源，并采用多层次管理策略实现文献的高效利用。
在本报告之前的章节中，已经进行了文献收集与筛选、文献分类与整理、文献质量评估等部分，在本部分中将重点叙述文献存储备份及持续更新。
图5-2-1 本地存储
我们采用分层存储架构，在本地存储中按数据库来源建立文件夹（如“CNKI-低碳治理”“WOS-数字技术”），保存PDF全文及元数据文件。同时，进行云同步备份文献库，设置版本控制，防止数据丢失。
图5-2-2 云同步备份
我们将获取文献导入NoteExpress，分类入不同文件夹，并修改、完善题录。可直接在NoteExpress中进行研读、标注，并在word中直接插入引用。
图5-2-3 文献导入NoteExpress
图5-2-4 在NoteExpress中进行研读、标注
图5-2-5 word中直接插入引用
为了保障安全性与可访问性，通过Zotero共享库实现团队协作，设置编辑与只读权限，确保权限控制。另外，采取定期导出文献库至外部硬盘，确保长期归档可回溯。
此外，考虑如何持续更新与维护相关文献，定期（如隔一个月）在数据库中进行检索，查询新发表文献。同时，也可以通过向LLM发出“继续获取文献”等指令，分批次补充2024-2025年文献成果。
另外，我们拟定了定期清理与优化策略，每季度检查文献库，删除重复或过时文献（如技术细节已更新的早期研究），同时追随热点更新，调整分类体系。
