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投Nature前，可以先問問ChatGPT！Stanford University的5000篇研究實測，一半意見與人類評審重疊
全文連結：https://arxiv.org/abs/2310.01783
最近在整理ChatGPT於研究上的角色文章，持續搜尋相關文獻閱讀與整理，愈能發掘它在學術應用的潛力。這篇文章很有參考價值，同享。
打破舊有窠臼 追求新的卓越
同樣的提醒：要善用，不要濫用！
重點：
該文章主要結果如下：
- GPT-4對Nature和ICLR論文進行了評審，與人類評審的意見進行了比較，結果發現超過50%的觀點與至少一名人類評審一致。
- 在GPT-4給出的意見中，55%與Nature論文的人類評審意見一致，而在ICLR論文中這一比例高達77.18%。
- GPT-4能夠提供針對性強且非通用的回饋，其“成對重疊率”在Nature和ICLR論文中分別降低到了43%和3.91%。
- GPT-4在識別多個評審員一致認可的常見問題或缺陷方面表現良好，但其給出的意見在某些方面與人類評審存在差異。可以提供互補。
- 逾4%的作者認為GPT-4提供的意見對他們非常有幫助，比一些人類評審更有幫助。
侷限性：
ChatGPT關注整體布局，缺少針對特定領域的深度具體建議。
總結：儘管高品質的人類回饋仍然不可替代，但GPT-4在論文審查方面亦顯示其獨特優勢，尤其是在初稿階段，能夠為作者提供寶貴意見，幫助改進論文品質。作者可在正式評審前使用它來預審，幫助梳理論文結構與補充實驗遺漏等細節。但在正式評審中，審稿人應該還是獨立參與，保持其獨立性與專業判斷，不依賴任何LLM。
數據串接與清洗
數據是礦藏，數據清洗是挖出鑽石的第一步，尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注，且有可能會消耗許多時間和精力，就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。
全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全，種類多，需要串接與清洗，進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。
Fig1.同一個Project資料散落在不同tables，無法使用
Fig2.整併與清理為可分析的table
Fig.3整理和分析後形成有意義的知識
概念與流程示意圖
教育培訓
課程規劃核心為以「學習者」為中心進行「傳承」
以學習者為中心，結合陳秀敏博士十多年來的統計實務以及教學經驗，設計適合學員學習方式，開設課程，達到有效學習。
開設線上統計學院
SPSS基礎統計實戰班：第一次分析SCI研究就上手(上、下)
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臨床研究思維-Open your mind
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計畫撰寫與統計諮詢
為了讓匯東華的顧客與學員有更好的合作和消費體驗，故匯東華特別依據營業項目開發周邊產品，提供使用、購買。目前已有針對公共衛生師的題庫以及模擬試題，未來將針對醫學研究領域發展產品。