Habilidades scientific-critical-thinking

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scientific-critical-thinking

Name: scientific-critical-thinking
Author: K-Dense-AI

Seguro ⚙️ Comandos externos

Aplicar pensamento crítico científico à pesquisa

Também disponível em: davila7

Afirmações científicas frequentemente contêm falhas ocultas na metodologia, viés ou lógica. Esta habilidade fornece estruturas sistemáticas para avaliar a qualidade das evidências, identificar vieses cognitivos, avaliar o desenho experimental e detectar falácias lógicas no discurso científico.

Suporta: Claude Codex Code(CC)

🥉 72 Bronze

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A utilizar "scientific-critical-thinking". Evaluate this claim: A new study shows that drinking coffee extends lifespan by 10 years.

Resultado esperado:

**Methodology concerns:** Is this observational or experimental? If observational, correlation does not equal causation.
**Potential biases:** Selection bias if coffee drinkers differ systematically; recall bias in self-reported consumption.
**Evidence quality:** Single study means low quality. Need replication and mechanistic evidence.
**Logical issues:** Without randomization, cannot rule out confounding variables like socioeconomic status.
**Recommendation:** Claim overstates evidence. Causal language inappropriate without RCT.

A utilizar "scientific-critical-thinking". Analyze this abstract for methodological red flags: A drug showed significant improvement in 50 patients. P-value = 0.04.

Resultado esperado:

**Sample size concern:** 50 patients is small; effect size may be inflated (Winner's Curse).
**P-value interpretation:** P = 0.04 is barely significant; check for p-hacking or multiple comparisons.
**Missing information:** No power analysis mentioned; no confidence interval reported.
**Generalizability:** Were patients representative? No information on demographics or selection criteria.
**Design details:** Was this randomized? Controlled? Blinded? Abstract does not specify.

Auditoria de Segurança

Seguro

v4 • 1/17/2026

This is a pure documentation skill containing only markdown reference materials for scientific critical thinking. All 206 static findings are FALSE POSITIVES. The scanner misidentified common scientific terms (algorithm, randomization, base rate) as cryptographic patterns, research methodology terminology as reconnaissance patterns, and markdown code block delimiters as shell backtick execution. No executable code, network calls, file system operations, or cryptographic functionality exists. This skill provides educational frameworks for evaluating research methodology and evidence quality.

Arquivos analisados

3,371

Linhas analisadas

achados

Total de auditorias

Fatores de risco

⚙️ Comandos externos (1)

SKILL.md:39-41

Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

Arquitetura

100

Manutenibilidade

Conteúdo

Comunidade

100

Segurança

Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Criticar artigos de pesquisa

Avaliar sistematicamente estudos publicados quanto ao rigor metodológico, viés e validade das conclusões.

Aprender avaliação de evidências

Desenvolver habilidades para avaliar afirmações científicas usando estruturas estabelecidas como GRADE e hierarquia de evidências.

Verificar alegações na mídia

Aplicar estruturas de pensamento crítico para avaliar alegações científicas reportadas na mídia popular.

Tente Estes Prompts

Crítica básica de artigo

Avalie este estudo de pesquisa quanto à qualidade da metodologia, possíveis vieses e se as conclusões são sustentadas pelas evidências. Identifique quaisquer falácias lógicas no argumento.

Avaliação de evidências

Aplique a estrutura GRADE para avaliar a qualidade da evidência para esta afirmação. Quais fatores rebaixam ou elevam a qualidade da evidência?

Identificação de vieses

Identifique todas as potenciais fontes de viés neste desenho de estudo. Para cada viés, explique como ele poderia afetar os resultados e as conclusões.

Detecção de falácias

Analise o raciocínio neste argumento científico. Identifique quaisquer falácias lógicas presentes e explique por que cada uma compromete a validade do argumento.

Melhores Práticas

Distinguir entre correlação e causalidade; exigir evidência experimental para afirmações causais
Aplicar padrões de avaliação consistentes independentemente de concordar com as conclusões
Reconhecer incerteza e limitações; evitar exagerar a força das evidências

Evitar

Aceitar afirmações sem examinar metodologia ou possíveis variáveis de confusão
Usar apenas o desenho do estudo para determinar qualidade; um estudo observacional bem desenhado supera um RCT ruim
Ignorar taxas base e probabilidade prévia ao avaliar evidências estatísticas

Perguntas Frequentes

O que é a estrutura GRADE?

GRADE avalia a qualidade das evidências em quatro níveis: alta (efeito verdadeiro confiável), moderada, baixa e muito baixa. RCTs começam em alta; estudos observacionais começam em baixa.

Como detecto p-hacking?

Procure p-valores suspeitamente perfeitos logo abaixo de 0,05, análises múltiplas não divulgadas ou análises de subgrupos sem correção.

O que é viés de confirmação?

A tendência de buscar, interpretar e lembrar informações que confirmam crenças preexistentes enquanto ignora evidências contraditórias.

Quando posso inferir causalidade?

Causalidade requer manipulação experimental com randomização, ou forte evidência de experimentos naturais sem alternativas plausíveis.

O que é a Falácia do Atirador do Texas?

Encontrar padrões em dados aleatórios depois do fato, como atirar flechas e depois desenhar alvos ao redor de agrupamentos para fazê-los parecer significativos.

Como avalio a qualidade das evidências?

Considere desenho do estudo, risco de viés, consistência, direcionalidade, precisão e viés de publicação usando estruturas como GRADE ou Cochrane Risk of Bias.