SuperAPI AI 工具集

peer-review

写作与研究

查看项目

更新于 10-15 22:39

技能介绍

用途:对科学手稿和基金申请开展系统化同行评审,覆盖方法学、统计、实验设计、可复现性、伦理、图表完整性与报告规范,适用于期刊稿件评审、基金申请评估、方法学与统计审查、可复现性与数据可用性检查、报告指南(CONSORT、STROBE、PRISMA等)合规性核查,以及为科学写作提供建设性反馈。主要能力:提供分阶段评审工作流。阶段1初步评估研究问题、主要发现、科学可靠性与适配性;阶段2逐节审阅标题摘要、引言、方法、结果、讨论、参考文献;阶段3评估方法学与统计严谨性,包括统计假设、效应量、多重比较校正、置信区间、样本量与功效、参数与非参数检验选择、缺失数据、验证性与探索性分析区分、对照与重复、随机化与盲法、混杂控制、计算与生物信息学方法、软件版本与参数、代码可得性、批次校正;阶段4可复现性与透明性,包括数据存放与登记号、数据共享限制、代码与材料可得性、报告规范;阶段5图表与数据呈现,包括分辨率、坐标轴与单位、误差棒定义、显著性标示、色盲友好配色、比例尺,以及图像重复拼接等完整性排查;阶段6伦理,包括人体受试者伦理审批与知情同意、弱势群体保护、隐私与利益冲突、动物实验IACUC与3R、科研诚信与作者身份、资助披露、抄袭与重复发表;阶段7写作质量与可读性。使用方式:以系统化流程组织评审报告,先写总结陈述(研究概要、总体建议、主要优点与缺点、意义与可靠性判断),再列编号的主要意见(方法缺陷、统计不当、结论过度、缺关键对照、可复现性问题、文献缺口、伦理问题,并说明缘由与具体解决建议及是否必须修改),随后列编号的次要意见(图表标注、方法细节缺失、文字错误、数据展示建议、统计报告细节、需澄清之处),可选逐行评论与向作者提问,最后按清单核对。限制:本技能为评审辅助流程与参考材料(references/reporting_standards.md、references/common_issues.md),不替代领域专家判断;具体收费、价格、平台支持信息暂未提供;是否可用于双盲评审及身份披露要求需按期刊规定执行。