用途：用于在撰写 Annual Review of Psychology（ARPsych）综述时落实透明性与可复现性要求。纯叙述性综述没有自有数据集，透明度主要体现在两个方面：文献如何被检索和筛选，以及综述自身贡献的任何定量综合。若综述计算了合并效应，即属原创分析，必须可复现。
主要能力：
- 叙述性综述（无元分析）：报告数据库、检索词、日期范围、纳入/排除标准与停止规则，近似 PRISMA 式的简短说明即可；说明筛选逻辑，即为何选这些研究；明确存在争议效应的重复验证状态。
- 内嵌元分析：需满足定量综合标准，包括 PRISMA 式流程（检索→筛选→纳入并标注各步计数）、编码协议（效应如何提取/编码、编码者间信度）、效应量数据集（提取的效应与调节变量）、分析代码（复现合并估计与图表）、异质性与偏倚（I²、调节变量、漏斗图/发表偏倚诊断）、以及前瞻性综合时的预注册（协议/PROSPERO）。数据与代码应存入公共仓库（如 OSF），并在综述中引用 DOI。
使用方式与声明：Annual Reviews 要求作者披露潜在偏倚/利益冲突并说明资助来源，具体格式以官网作者页为准；AI 工具不得列为作者。资料提供了检查清单（检索协议、筛选逻辑、重复验证状态、PRISMA 流程、编码与信度、数据与代码、异质性/偏倚、利益冲突与资助声明）及反模式（无检索依据的断言、无可复现元分析、缺异质性与发表偏倚评估、把综述透明度当作原始论文复现包、遗漏披露、把 AI 列为作者）。输出格式含综述类型、检索透明度、元分析相关项、开放材料、异质性与偏倚、声明及下一步。
限制：以上信息检索于 2026-06，须以官网为准；技能未提供具体代码、命令或收费信息。