# 论文质量评审标准

## 评审维度与权重

| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| **创新性** | 30% | 论文的创新程度和贡献的新颖性 |
| **方法完整性** | 25% | 方法的描述完整性和可复现性 |
| **实验充分性** | 25% | 实验设计的全面性和结果的可信度 |
| **写作质量** | 10% | 论文表达的清晰度和学术规范性 |
| **相关性与影响力** | 10% | 与领域的相关性和潜在影响力 |

## 详细评分标准

### 1. 创新性 (30%)

| 分数 | 标准 |
|------|------|
| **5分 - 突破性贡献** | 提出全新的范式或方法，对领域有重大影响 |
| **4分 - 显著创新** | 在现有方法上有显著改进，提出新的见解 |
| **3分 - 方法创新** | 提出了新的方法或框架，有一定的创新性 |
| **2分 - 改进型** | 对现有方法有改进，但创新有限 |
| **1分 - 增量改进** | 仅有微小的改进或组合现有方法 |

**评估要点：**
- 是否提出了新的问题或视角？
- 方法是否有实质性创新？
- 是否突破了现有方法的局限？

### 2. 方法完整性 (25%)

| 分数 | 标准 |
|------|------|
| **5分 - 完整且严谨** | 方法描述完整，数学推导严谨，易于复现 |
| **4分 - 非常完整** | 方法描述详细，大部分细节可复现 |
| **3分 - 可复现** | 核心方法清晰，可基本复现 |
| **2分 - 缺乏细节** | 关键细节缺失，复现困难 |
| **1分 - 表述不清** | 方法描述不清楚，无法判断有效性 |

**评估要点：**
- 方法描述是否清晰？
- 是否提供了足够的细节？
- 是否有代码仓库？
- 数学推导是否严谨？

### 3. 实验充分性 (25%)

| 分数 | 标准 |
|------|------|
| **5分 - 全面深入** | 多数据集验证，充分消融实验，详细分析 |
| **4分 - 非常充分** | 多个数据集，合理消融实验 |
| **3分 - 合理验证** | 主干实验完整，结果可信 |
| **2分 - 验证不足** | 实验较少，缺乏对比 |
| **1分 - 实验不足** | 仅在简单场景验证，结果不可信 |

**评估要点：**
- 是否在标准数据集上验证？
- 是否有充分的对比实验？
- 是否有消融实验？
- 统计显著性如何？

### 4. 写作质量 (10%)

| 分数 | 标准 |
|------|------|
| **5分 - 优秀** | 表达清晰，逻辑严密，学术规范 |
| **4分 - 良好** | 表达清楚，逻辑基本完整 |
| **3分 - 清晰** - 表达基本清晰，可理解 |
| **2分 - 一般** | 表述有模糊之处 |
| **1分 - 表述不清** | 表述混乱，难以理解 |

### 5. 相关性与影响力 (10%)

| 分数 | 标准 |
|------|------|
| **5分 - 广泛影响** | 解决重要问题，影响多个领域 |
| **4分 - 领域重要** | 解决领域内重要问题 |
| **3分 - 相关有意义** - 研究有意义，有一定影响 |
| **2分 - 小众问题** | 针对小众问题 |
| **1分 - 影响有限** - 影响非常有限 |

## 自动评分辅助指标

在人工评审前，可使用以下指标辅助初筛：

- **摘要质量**：摘要是否包含实验结果和具体数据
- **数据集**：是否在知名数据集上验证（如 TUH EEG, BCIC IV 等）
- **代码可用性**：是否提供 GitHub 链接
- **作者机构**：第一作者/机构的学术声誉（可选）
- **引用数**：arXiv 上的早期引用数（可选）

## 综合评分计算

```
总分 = 创新性×0.30 + 方法完整性×0.25 + 实验充分性×0.25 + 写作质量×0.10 + 相关性与影响力×0.10
```

**评分示例：**
- 创新性：4分
- 方法完整性：3分
- 实验充分性：4分
- 写作质量：3分
- 相关性与影响力：4分

总分 = 4×0.30 + 3×0.25 + 4×0.25 + 3×0.10 + 4×0.10 = 1.2 + 0.75 + 1.0 + 0.3 + 0.4 = 3.65

## 评审流程

1. **初筛**：根据标题和摘要排除明显不相关的论文
2. **Top 10 候选池**：每个领域先固定保留 Top 10
3. **全文阅读**：对 Top 10 进行深度阅读/细读摘要与方法实验部分
4. **维度打分**：按照5个维度逐一打分
5. **计算总分**：加权计算综合得分
6. **Top 3 shortlist**：按总分排序，选出 Top 3
7. **Top 1 final**：在 Top 3 中结合创新性、实验可信度和领域影响力选出 Top 1

## 固定收敛规则（每个领域）

- 必须遵循：**Top 10 -> Top 3 -> Top 1**
- 不允许从原始检索结果直接跳到最终 Top 1
- 输出必须可审计，至少包含：
  - Top 10 候选列表
  - Top 3 评分表（五维分数 + 加权总分）
  - Top 1 选择理由
