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使用证据分级框架（如GRADE、Cochrane偏倚风险评估）评估科学主张和证据质量，判断实验设计的有效性，识别偏倚、混杂因素、统计陷阱和逻辑谬误。适用于评判证据质量、确定证据确定性等级、发现研究设计或因果推断缺陷、识别偏倚或混杂因素、指出统计谬误，或用于批判性思维教学。若需撰写正式可提交的论文同行评审，请使用 alterlab-peer-review；若需模拟多评审人小组裁决，请使用 alterlab-paper-reviewer；若涉及伦理审查（如IRB、知情同意、利益冲突），请使用 alterlab-research-ethics。本技能属于 AlterLab 学术技能套件的一部分。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-16 01:10）：使用证据分级框架（如GRADE、Cochrane偏倚风险评估）评估科学主张和证据质量，判断实验设计的有效性，识别偏倚、混杂因素、统计陷阱和逻辑谬误
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-16 01:09	d49f6f1e	可取

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