[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Secondary-Research.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-SERE-001
+id: [[P-Reinforce]]-AUTO-SERE-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.93
-tags: [auto-reinforced, secondary-research, desk-research, literature-review, existing-data, cost-efficiency]
+tags: [auto-reinforced, secondary-[[Research]], desk-re[[Search]], literature-review, existing-data, cost-[[Efficiency]]]
 last_reinforced: 2026-04-20
 ---
 
@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 1.  **장점**:
     *   **Cost-Efficiency**: 직접 실험(Primary)하는 것보다 훨씬 싸고 빠름. (Efficiency와 연결)
-    *   **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-analysis) 더 큰 흐름 파악 가능. (Knowledge synthesis와 연결)
+    *   **Macroscopic View**: 여러 연구를 합쳐서(Meta-[[Analysis]]) 더 큰 흐름 파악 가능. ([[Knowledge synthesis]]와 연결)
     *   **Baseline Setting**: 새로운 실험을 하기 전, 현재 어디까지 밝혀졌는지 확인.
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   모든 위대한 혁신은 기존 지식의 재해석에서 시작되며, 2차 연구는 그 '재료'를 가장 효율적으로 모으는 과정이기 때문임.
@@ -27,5 +27,5 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Efficiency]], [[Knowledge synthesis]], [[Research-Methodology]], [[Reference]], [[Analysis]]
-- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey reports, AI Research agents.
+- **Modern Tech/Tools**: Google Scholar, Statista, McKinsey [[Reports]], AI Research agents.
 ---