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review-research

pjt222
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について

このClaudeスキルは、研究方法論、実験デザイン、統計手法の適切性を評価することで、研究文書のピアレビューを実施します。再現性の評価、バイアスの特定、そして論文・プレプリント・研究計画書に対する建設的なフィードバックを提供します。開発者は、研究ベースのコンテンツの技術的品質と厳密性を体系的にレビューする必要がある場合に、本スキルをご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git クローン代替
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/review-research

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

審研

行結構同行審於研工、估法、統擇、可復、總科嚴。

  • 審稿、預稿、內研報
  • 估研提或研協
  • 估稱或薦背證之質
  • 為同事研設於數集前供饋
  • 審論章或論段

  • :研文(稿、報、提、協)
  • :域脈(影法準)
  • :刊或場導(為發審)
  • :補材(數、碼、附)
  • :前審註(若審改版)

一:首過——範與構

讀全文一過、解:

  1. 研問:明且特乎?
  2. 貢稱:何新?
  3. 總構:循期格(IMRaD 或場特)乎?
  4. 範合:工合標群/場乎?
## First Pass Assessment
- **Research question**: [Clear / Vague / Missing]
- **Novelty claim**: [Stated and supported / Overstated / Unclear]
- **Structure**: [Complete / Missing sections: ___]
- **Scope fit**: [Appropriate / Marginal / Not appropriate]
- **Recommendation after first pass**: [Continue review / Major concerns to flag early]

得:明解稿稱與貢。 敗:研問全讀後仍不明→記為主憂續。

二:估法

評研設對域準:

量研

  • 研設應於研問(實、準實、察、查)
  • 樣大有由(力析或實理)
  • 樣法述應(隨、層、便)
  • 變明定(獨、依、控、混)
  • 量具驗、信報
  • 數集程於述可復
  • 倫顧處(IRB/倫准、同意)

質研

  • 法明(紮論、現象、案、人類學)
  • 與選準與飽議
  • 數集法述(訪、察、文)
  • 研者位認
  • 信策報(三角、員察、審跡)
  • 倫顧處

混法

  • 混設由釋
  • 整策述(聚、釋序、探序)
  • 量質二要皆合各準

得:法單畢、各條有特察。 敗:關法訊缺→標主憂、勿設。

三:估統與析擇

  • 統法應於數型與研問
  • 統測設察報(正、同方、獨)
  • 效大與 p 值並報
  • 適處供信區
  • 需處施多較正(Bonferroni、FDR)
  • 缺數處述應
  • 為關設行敏析
  • 果釋合析(不過述發見)

常統紅旗:

  • p-hacking 號(多較、選報、「邊際義」)
  • 不應測(無由於非正數行 t 測、序數行參數測)
  • 混統義與實義
  • 無效大報
  • 後設呈為先設

得:統擇估、特憂書。 敗:審者乏特法專→認、薦專審。

四:估可復

  • 數可性述(開數、庫鏈、請可得)
  • 析碼可性述
  • 軟版環書
  • 隨種或可復機述
  • 關參與超參報
  • 算環述(硬件、OS、依)

可復級:

TierDescriptionEvidence
GoldFully reproducibleOpen data + open code + containerized environment
SilverSubstantially reproducibleData available, analysis described in detail
BronzePotentially reproducibleMethods described but no data/code sharing
OpaqueNot reproducibleInsufficient method detail or proprietary data

得:可復級分含由。 敗:數不可分(私、專)→合成數或詳偽碼為受替——記其供乎。

五:識潛偏

  • 選偏:與代標群乎?
  • 量偏:量程或系扭果乎?
  • 報偏:諸果報乎、含非義者?
  • 確偏:作者唯尋支設證乎?
  • 存偏:脫者、排數、敗實顧乎?
  • 資偏:資源露且可影發見乎?
  • 發偏:此為全像乎、抑負果或缺?

得:潛偏識含稿特例。 敗:自可訊不能估偏→薦作者明處之。

六:書審

建設構審:

## Summary
[2-3 sentences summarizing the paper's contribution and your overall assessment]

## Major Concerns
[Issues that must be addressed before the work can be considered sound]

1. **[Concern title]**: [Specific description with reference to section/page/figure]
   - *Suggestion*: [How the authors might address this]

2. ...

## Minor Concerns
[Issues that improve quality but are not fundamental]

1. **[Concern title]**: [Specific description]
   - *Suggestion*: [Recommended change]

## Questions for the Authors
[Clarifications needed to complete the evaluation]

1. ...

## Positive Observations
[Specific strengths worth acknowledging]

1. ...

## Recommendation
[Accept / Minor revision / Major revision / Reject]
[Brief rationale for the recommendation]

得:審特、建設、引稿確處。 敗:審過長→序主憂、記次患於摘列。

  • 各主憂引特段、圖、或稱
  • 饋建設——患與薦並
  • 正面與憂並認
  • 統估合所用析法
  • 可復明估
  • 薦合所提憂之重
  • 調業、敬、同

  • 糊評:「法弱」無助。明何弱與何故
  • 求他研:審所為研、非汝所為
  • 忽範:會稿期異於刊文
  • 人攻:審工、非作者。永勿引作身
  • 完美:無研全。注於變結之憂

  • review-data-analysis — 深注數質與模驗
  • format-apa-report — APA 格準為研報
  • generate-statistical-tables — 發備統表
  • validate-statistical-output — 統出驗

GitHub リポジトリ

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パス: i18n/wenyan-ultra/skills/review-research
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