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# 论文质量评审标准
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## 评审维度与权重
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| 维度 | 权重 | 说明 |
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| **创新性** | 30% | 论文的创新程度和贡献的新颖性 |
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| **方法完整性** | 25% | 方法的描述完整性和可复现性 |
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| **实验充分性** | 25% | 实验设计的全面性和结果的可信度 |
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| **写作质量** | 10% | 论文表达的清晰度和学术规范性 |
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| **相关性与影响力** | 10% | 与领域的相关性和潜在影响力 |
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## 详细评分标准
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### 1. 创新性 (30%)
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| 分数 | 标准 |
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| **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 |
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| **4分 - 显著创新** | 在现有方法上有显著改进,提出新的见解 |
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| **3分 - 方法创新** | 提出了新的方法或框架,有一定的创新性 |
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| **2分 - 改进型** | 对现有方法有改进,但创新有限 |
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| **1分 - 增量改进** | 仅有微小的改进或组合现有方法 |
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**评估要点:**
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- 是否提出了新的问题或视角?
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- 方法是否有实质性创新?
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- 是否突破了现有方法的局限?
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### 2. 方法完整性 (25%)
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| 分数 | 标准 |
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| **5分 - 完整且严谨** | 方法描述完整,数学推导严谨,易于复现 |
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| **4分 - 非常完整** | 方法描述详细,大部分细节可复现 |
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| **3分 - 可复现** | 核心方法清晰,可基本复现 |
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| **2分 - 缺乏细节** | 关键细节缺失,复现困难 |
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| **1分 - 表述不清** | 方法描述不清楚,无法判断有效性 |
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**评估要点:**
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- 方法描述是否清晰?
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- 是否提供了足够的细节?
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- 是否有代码仓库?
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- 数学推导是否严谨?
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### 3. 实验充分性 (25%)
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| 分数 | 标准 |
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| **5分 - 全面深入** | 多数据集验证,充分消融实验,详细分析 |
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| **4分 - 非常充分** | 多个数据集,合理消融实验 |
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| **3分 - 合理验证** | 主干实验完整,结果可信 |
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| **2分 - 验证不足** | 实验较少,缺乏对比 |
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| **1分 - 实验不足** | 仅在简单场景验证,结果不可信 |
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**评估要点:**
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- 是否在标准数据集上验证?
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- 是否有充分的对比实验?
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- 是否有消融实验?
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- 统计显著性如何?
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### 4. 写作质量 (10%)
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| 分数 | 标准 |
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| **5分 - 优秀** | 表达清晰,逻辑严密,学术规范 |
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| **4分 - 良好** | 表达清楚,逻辑基本完整 |
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| **3分 - 清晰** - 表达基本清晰,可理解 |
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| **2分 - 一般** | 表述有模糊之处 |
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| **1分 - 表述不清** | 表述混乱,难以理解 |
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### 5. 相关性与影响力 (10%)
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| 分数 | 标准 |
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| **5分 - 广泛影响** | 解决重要问题,影响多个领域 |
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| **4分 - 领域重要** | 解决领域内重要问题 |
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| **3分 - 相关有意义** - 研究有意义,有一定影响 |
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| **2分 - 小众问题** | 针对小众问题 |
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| **1分 - 影响有限** - 影响非常有限 |
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## 自动评分辅助指标
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在人工评审前,可使用以下指标辅助初筛:
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- **摘要质量**:摘要是否包含实验结果和具体数据
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- **数据集**:是否在知名数据集上验证(如 TUH EEG, BCIC IV 等)
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- **代码可用性**:是否提供 GitHub 链接
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- **作者机构**:第一作者/机构的学术声誉(可选)
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- **引用数**:arXiv 上的早期引用数(可选)
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## 综合评分计算
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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
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```
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**评分示例:**
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- 创新性:4分
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- 方法完整性:3分
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- 实验充分性:4分
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- 写作质量:3分
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- 相关性与影响力:4分
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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
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## 评审流程
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1. **初筛**:根据标题和摘要排除明显不相关的论文
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2. **Top 10 候选池**:每个领域先固定保留 Top 10
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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
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4. **维度打分**:按照5个维度逐一打分
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5. **计算总分**:加权计算综合得分
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6. **Top 3 shortlist**:按总分排序,选出 Top 3
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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
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## 固定收敛规则(每个领域)
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- 必须遵循:**Top 10 -> Top 3 -> Top 1**
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- 不允许从原始检索结果直接跳到最终 Top 1
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- 输出必须可审计,至少包含:
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- Top 10 候选列表
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- Top 3 评分表(五维分数 + 加权总分)
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- Top 1 选择理由
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