[Item]论文阅读笔记【小白粗略自用版】

[MaoMaoundMiMi]

Description

根据 @https://github.com/LynnXie00 的代码以及deepseek的大纲，mix而成的模板。但是实际使用出现内容重复，希望好心大佬解答❤️

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1. 研究背景 (Research Context)
   1.1 领域现状
   [所属学科领域的关键发展脉络]

[已有研究的里程碑成果（引用关键文献）]

[当前存在的知识缺口/技术瓶颈]

1.2 问题起源
[触发本研究的具体现实需求/理论矛盾]

[现有解决方案的局限性（方法论/数据/理论框架）]

[本研究的创新性定位]

1.3 研究价值
[理论贡献：对学科基础理论的拓展方向]

[实践意义：解决实际问题的潜在路径]

2. 研究问题 (Research Questions)
   2.1 核心问题
   [用疑问句明确表述核心科学问题]

[问题提出的理论依据（引用支撑文献）]

2.2 子问题分解
[子问题1：具体的研究切入点]

[子问题2：关键的技术/理论突破点]

[子问题3：验证性/延伸性问题]

2.3 研究目标
[短期目标：本文直接解决的问题]

[长期目标：可能开启的研究方向]

3. 理论架构 (Theoretical Framework)
   3.1 基础理论
   [支撑本研究的主要理论体系（学派/代表人物）]

[关键理论假设与适用条件]

3.2 概念模型
[可视化呈现核心概念关系图（可附手绘截图）]

[操作化定义：关键变量的测量方式]

3.3 研究假设
[H1：自变量→因变量的预期关系]

[H2：调节变量的作用机制]

[H3：中介效应的理论路径]

4. 实验设计 (Experimental Design)
   4.1 方法论选择
   [定量/定性/混合方法的选用依据]

[方法创新点（与传统范式的区别）]

4.2 研究样本
[抽样策略：概率/非概率抽样及其合理性]

[样本特征：规模、构成、代表性]

4.3 数据采集
[测量工具的信效度检验（α值/因子载荷）]

[实验设备的技术参数（如适用）]

[数据预处理流程（清洗/标准化）]

4.4 分析策略
[统计模型：回归模型/机器学习算法选择]

[软件工具：SPSS/R/Python版本信息]

[显著性水平设置（p值/贝叶斯因子）]

5. 实验结果 (Findings)
   5.1 主要发现
   [支持/否定假设的关键证据链]

[效应量大小（Cohen's d/OR值等）]

[具有统计显著性的核心结果]

5.2 意外发现
[与假设相悖的异常数据]

[值得关注的边缘显著结果]

[需排除的干扰因素分析]

5.3 结果可视化
[关键图表所在页码及解读要点]

[数据分布特征（偏态/峰度）]

[敏感性分析结果]

6. 理论讨论 (Discussion)
   6.1 结果阐释
   [从微观机制到宏观理论的解释路径]

[与经典理论的对话（印证/挑战）]

6.2 学术对话
[与3-5项关键研究的对比分析]

[对矛盾性结果的合理解释]

6.3 局限与展望
[内部效度威胁：样本/方法限制]

[外部效度边界：推广适用范围]

[未来研究的4-5个优先方向]

交叉链接：

[关联文献库中的理论奠基论文]

[相关实验方法原始文献]

[后续跟进研究的最新进展]

批判性思考：

[研究设计中的潜在缺陷]

[替代理论解释的可能性]

[伦理问题的讨论（如涉及）]

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7.0.15 (64-bit)

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2.4.3

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  <h2>研究背景</h2>
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  <h3>领域现状 </h3>
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  <h4>[所属学科领域的关键发展脉络] </h4>
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  <h4>[已有研究的里程碑成果] </h4>
  <br>
  <h4>[当前存在的知识缺口/技术瓶颈] </h4>
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  <h3>问题起源 </h3>
  <br>
  <h4>[触发本研究的具体现实需求/理论矛盾] </h4>
  <br>
  <h4>[现有解决方案的局限性（方法论/数据/理论框架）] </h4>
  <br>
  <h4>[本研究的创新性定位] </h4>
  <br>
  <h3>研究价值 </h3>
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  <h4>[理论贡献：对学科基础理论的拓展方向] </h4>
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  <h4>[实践意义：解决实际问题的潜在路径]</h4>
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  <h2>研究问题</h2>
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  <h3>核心问题 </h3>
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  <h4>子问题 分解</h4>
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  <h5>[子问题1：具体的研究切入点] </h5>
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  <h5>[子问题2：关键的技术/理论突破点] </h5>
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  <h5>[子问题3：验证性/延伸性问题] </h5>
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  <h2>理论架构 </h2>
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  <h3>基础理论 </h3>
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  <h4>[支撑本研究的主要理论体系（学派/代表人物）]</h4>
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  <h4>[关键理论假设与适用条件]</h4>
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  <h3>概念模型</h3>
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  <h4>[可视化呈现核心概念关系图（可附手绘截图）] </h4>
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  <h4>[操作化定义：关键变量的测量方式] </h4>
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  <h3>研究假设</h3>
  <br>
  <h4>[H1：自变量→因变量的预期关系] </h4>
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  <h4>[H2：调节变量的作用机制] </h4>
  <br>
  <h4>[H3：中介效应的理论路径]</h4>
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  <h2>实验设计</h2>
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  <h3>方法论选择</h3>
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  <h4>[定量/定性/混合方法的选用依据]</h4>
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  <h4>[方法创新点（与传统范式的区别）]</h4>
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  <h3>研究样本</h3>
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  <h4>[抽样策略：概率/非概率抽样及其合理性]</h4>
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  <h4>[样本特征：规模、构成、代表性]</h4>
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  <h3>数据采集</h3>
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  <h4>[测量工具的信效度检验（α值/因子载荷）]</h4>
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  <h4>[实验设备的技术参数（如适用）]</h4>
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  <h4>[数据预处理流程（清洗/标准化）]</h4>
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  <h3>分析策略</h3>
  <br>
  <h4>[统计模型：回归模型/机器学习算法选择]</h4>
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  <h4>[软件工具：SPSS/R/Python版本信息]</h4>
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  <h4>[显著性水平设置（p值/贝叶斯因子）]</h4>
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  <h2>实验结果</h2>
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  <h3>主要发现</h3>
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  <h4>[支持/否定假设的关键证据链]</h4>
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  <h4>[效应量大小（Cohen's d/OR值等）]</h4>
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  <h4>[与假设相悖的异常数据]</h4>
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  <h4>[值得关注的边缘显著结果]</h4>
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  <h4>[需排除的干扰因素分析]</h4>
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  <h3>结果可视化</h3>
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  <h4>[关键图表所在页码及解读要点]</h4>
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  <h4>[数据分布特征（偏态/峰度）]</h4>
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  <h4>[敏感性分析结果]</h4>
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  <h2>理论讨论</h2>
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  <h3>结果阐释</h3>
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  <h4>[从微观机制到宏观理论的解释路径]</h4>
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  <h4>[与经典理论的对话（印证/挑战）]</h4>
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  <h3>学术对话</h3>
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  <h4>[与3-5项关键研究的对比分析]</h4>
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  <h4>[对矛盾性结果的合理解释]</h4>
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  <h3>局限与展望</h3>
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  <h4>[外部效度边界：推广适用范围]</h4>
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  <h4>[未来研究的4-5个优先方向]</h4>
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  <h2>交叉链接</h2>
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  <h4>[关联文献库中的理论奠基论文]</h4>
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  <h4>[相关实验方法原始文献]</h4>
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  <h4>[后续跟进研究的最新进展]</h4>
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  <h2>批判性思考</h2>
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  <h3>伦理问题的讨论（如涉及）</h3> `;
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  <h2>研究背景</h2>
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  <h4>[所属学科领域的关键发展脉络] </h4>
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  <h4>[已有研究的里程碑成果] </h4>
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  <h4>[当前存在的知识缺口/技术瓶颈] </h4>
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  <h3>问题起源 </h3>
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  <h4>[触发本研究的具体现实需求/理论矛盾] </h4>
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  <h4>[现有解决方案的局限性（方法论/数据/理论框架）] </h4>
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  <h4>[本研究的创新性定位] </h4>
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  <h3>研究价值 </h3>
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  <h4>[理论贡献：对学科基础理论的拓展方向] </h4>
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  <h4>[实践意义：解决实际问题的潜在路径]</h4>
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  <h2>研究问题</h2>
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  <h3>核心问题 </h3>
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  <h4>子问题 分解</h4>
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  <h5>[子问题1：具体的研究切入点] </h5>
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  <h5>[子问题2：关键的技术/理论突破点] </h5>
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  <h5>[子问题3：验证性/延伸性问题] </h5>
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  <h2>理论架构 </h2>
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  <h3>基础理论 </h3>
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  <h4>[关键理论假设与适用条件]</h4>
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  <h3>概念模型</h3>
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  <h4>[可视化呈现核心概念关系图（可附手绘截图）] </h4>
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  <h3>研究假设</h3>
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  <h4>[H1：自变量→因变量的预期关系] </h4>
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  <h4>[H2：调节变量的作用机制] </h4>
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  <h4>[H3：中介效应的理论路径]</h4>
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  <h2>实验设计</h2>
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  <h3>方法论选择</h3>
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  <h4>[定量/定性/混合方法的选用依据]</h4>
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  <h4>[方法创新点（与传统范式的区别）]</h4>
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  <h3>研究样本</h3>
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  <h4>[抽样策略：概率/非概率抽样及其合理性]</h4>
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  <h4>[样本特征：规模、构成、代表性]</h4>
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  <h3>数据采集</h3>
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  <h4>[测量工具的信效度检验（α值/因子载荷）]</h4>
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  <h4>[实验设备的技术参数（如适用）]</h4>
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  <h4>[数据预处理流程（清洗/标准化）]</h4>
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  <h3>分析策略</h3>
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  <h4>[统计模型：回归模型/机器学习算法选择]</h4>
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  <h4>[软件工具：SPSS/R/Python版本信息]</h4>
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  <h4>[显著性水平设置（p值/贝叶斯因子）]</h4>
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  <h2>实验结果</h2>
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  <h3>主要发现</h3>
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  <h4>[支持/否定假设的关键证据链]</h4>
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  <h4>[效应量大小（Cohen's d/OR值等）]</h4>
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  <h4>[具有统计显著性的核心结果]</h4>
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  <h3>结果阐释</h3>
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  <h4>[与经典理论的对话（印证/挑战）]</h4>
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  <h3>学术对话</h3>
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  <h4>[与3-5项关键研究的对比分析]</h4>
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  <h4>[对矛盾性结果的合理解释]</h4>
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  <h3>局限与展望</h3>
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  <h4>[内部效度威胁：样本/方法限制]</h4>
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Anything else

不是计算机专业嘟，苦于调试了十几次deepseek都没有办法产出自己想要的模板，只好采用移花接木的手法，如有冒犯请告知，感谢啾咪！

[MaoMaoundMiMi]

更正：代码是没有数字标识的！