ARGUMENT MAP → STRUKTURA PRZESŁANEK I DOWODÓW

Mapa Argumentacji (Argument Map)

Śledź strukturę logiczną: Teza → Przesłanka → Dowód → Zastrzeżenie. Wszystkie pojęcia w nomenklaturze naukowej; brak domysłów i niepotwierdzonych tez.

Wyczyść
747 twierdzeń w rejestrze
508 opracowań badawczych
315 Dowodów empirycznych (FACT)
131 Granic wiedzy / niepewności

Taksonomia Struktury Argumentacyjnej

Zgodność z metodologią EBP
1. Teza badawcza Teza / Claim Twierdzenie kliniczne wymagające weryfikacji w danych.
2. Uzasadnienie Dowód empiryczny Wynik badania bezpośrednio ze źródła (FACT).
3. Wnioskowanie Wniosek pośredni Interpretacja lub uogólnienie dokonane przez badaczy.
4. Granica Zastrzeżenie / Luka Czego badanie nie pozwala rozstrzygnąć (UNCERTAINTY).

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Badanie obejmowało 768 studentów przydzielonych losowo do czterech warunków po 192 osoby.

„We conducted a 2 × 2 randomized vignette experiment with 768 college students.”

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Komunikat o prywatności zwiększał postrzeganą ochronę prywatności; efekt wynosił d=0,91.

„Privacy assurance increased perceived privacy protection, F(1, 764) = 159.30, p < 0.001, ηp² = 0.172, d = 0.91.”

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Ostrzeżenie o granicach zawodowych zwiększało świadomość granic; efekt wynosił d=0,96.

„Professional-boundary warning increased boundary awareness, F(1, 764) = 176.40, p < 0.001, ηp² = 0.188, d = 0.96.”

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Świadomość granic wiązała się z niższym ryzykiem nadmiernego polegania i większą intencją szukania profesjonalnej pomocy.

„boundary awareness was linked to lower overreliance risk and stronger professional help-seeking intention.”

Wniosek pośredni / Interpretacja Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Projekt interfejsu może być elementem bezpieczeństwa AI w zdrowiu psychicznym, ale komunikaty ostrzegawcze nie są dowodem klinicznej skuteczności chatbota.

Brak zarejestrowanego dosłownego cytatu.

Niepewność / Granica dowodu Privacy assurances and professional-boundary warnings in generative AI mental health chatbots: a randomized vignette experiment on calibrated trust, overreliance risk, and professional help-seeking intentions RCT DOI: 10.3389/fpsyg.2026.1934264

Wyniku nie należy traktować jako dowodu, że takie komunikaty poprawią bezpieczeństwo w rzeczywistych kryzysach lub podczas długotrwałej terapii z AI.

Brak zarejestrowanego dosłownego cytatu.

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Randomized controlled evidence of the efficacy of acceptance and commitment therapy: A systematic review and meta-analysis Metaanaliza DOI: 10.1016/j.cpr.2026.102786

Autorzy wskazali powtarzające się problemy metodologiczne, w tym brak prerejestracji części hipotez, niedostateczną moc i ograniczone użycie ITT.

„lack of preregistration ... inadequate statistical power ... limited use of intent-to-treat analyses”

Dowód empiryczny (Dane ze źródła) Generative AI mental health chatbots: a scoping review of intervention design and user experience Przegląd systematyczny DOI: 10.1038/s41746-026-02972-0

Użytkownicy często oceniali użyteczność, satysfakcję i przymierze terapeutyczne jako umiarkowane do wysokich, ale niezgodne kontekstowo odpowiedzi osłabiały zaufanie.

„Moderate-to-high usability, therapeutic alliance and satisfaction were reported; inaccurate or contextually misaligned outputs eroded trust.”

Publiczna mapa argumentacji nie nadaje automatycznych ocen skuteczności (typu wysoka/niska) w oderwaniu od kontekstu klinicznego. Wszelkie stopnie kompletności odnoszą się do śledzalności dowodowej (Traceability).