scientific-critical-thinking
Применение научного критического мышления к исследованиям
Также доступно от: davila7
Научные утверждения часто содержат скрытые изъяны в методологии, предвзятость или логике. Этот навык дает систематические подходы для оценки качества доказательств, выявления когнитивных искажений, оценки дизайна экспериментов и обнаружения логических ошибок в научной дискуссии.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «scientific-critical-thinking». Evaluate this claim: A new study shows that drinking coffee extends lifespan by 10 years.
Ожидаемый результат:
- **Проблемы методологии:** Это наблюдательное или экспериментальное исследование? Если наблюдательное, корреляция не равна причинности.
- **Возможные источники предвзятости:** смещение отбора, если любители кофе систематически отличаются; смещение воспоминаний в самоотчетном потреблении.
- **Качество доказательств:** одиночное исследование означает низкое качество. Нужны репликации и механистические доказательства.
- **Логические проблемы:** без рандомизации нельзя исключить смешивающие переменные, такие как социально-экономический статус.
- **Рекомендация:** утверждение завышает доказательность. Причинный язык неуместен без РКИ.
Использование «scientific-critical-thinking». Analyze this abstract for methodological red flags: A drug showed significant improvement in 50 patients. P-value = 0.04.
Ожидаемый результат:
- **Проблема размера выборки:** 50 пациентов — мало; размер эффекта может быть завышен (Winner's Curse).
- **Интерпретация p-value:** P = 0.04 едва значимо; проверить p-hacking или множественные сравнения.
- **Недостающая информация:** не упомянут анализ мощности; не приведен доверительный интервал.
- **Обобщаемость:** были ли пациенты репрезентативны? Нет информации о демографии или критериях отбора.
- **Детали дизайна:** было ли исследование рандомизированным? Контролируемым? Ослепленным? В аннотации не указано.
Аудит безопасности
БезопасноThis 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.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (1)
Оценка качества
Что вы можете построить
Критика научных статей
Систематически оценивать опубликованные исследования на методологическую строгость, предвзятость и валидность выводов.
Обучение оценке доказательств
Развивать навыки оценки научных утверждений с использованием устоявшихся фреймворков, таких как GRADE, и иерархии доказательств.
Проверка медийных утверждений
Применять фреймворки критического мышления для оценки научных утверждений, сообщаемых в популярных медиа.
Попробуйте эти промпты
Оцените это исследование по качеству методологии, возможным источникам предвзятости и тому, поддерживаются ли выводы доказательствами. Выявите любые логические ошибки в аргументации.
Примените фреймворк GRADE для оценки качества доказательств по этому утверждению. Какие факторы понижают или повышают качество доказательств?
Определите все возможные источники предвзятости в дизайне этого исследования. Для каждого источника объясните, как он может повлиять на результаты и выводы.
Проанализируйте рассуждение в этом научном аргументе. Выявите любые логические ошибки и объясните, почему каждая из них подрывает достоверность аргумента.
Лучшие практики
- Различайте корреляцию и причинность; требуйте экспериментальные доказательства для причинных утверждений
- Применяйте единые стандарты оценки независимо от согласия с выводами
- Признавайте неопределенность и ограничения; избегайте завышения силы доказательств
Избегать
- Принятие утверждений без анализа методологии или возможных смешивающих переменных
- Оценка качества только по дизайну исследования; хорошо спланированное наблюдательное исследование лучше плохого РКИ
- Игнорирование базовых уровней и априорной вероятности при оценке статистических доказательств