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批判性地阅读科学论文
批判性地阅读科学论文对于数据科学家在某些领域的工作至关重要，特别是在健康领域。考虑到这一点，以下是阅读科学（同行评审，灰色文学）论文的一些重要注意事项：
理论：理论是否合理？设计中是否存在引起问题的理论问题？实施：是否对实施有疑虑，导致您对结论提出疑问？
方法学最佳实践：考虑进行特定研究类型的最佳实践。作者遵循这些做法了吗？他们是否进行了已经讨论过的质量检查？该研究在这些质量检查中的表现如何？
有效期威胁：什么是“有效期威胁”？作者是如何解决这些问题的？或者其中一些问题不是本研究中的问题？
数据：是否对数据采集，数据质量等有疑问？原始数据看起来引人注目还是有任何基本缺陷？
分析：模型在逻辑上是否合理？模型是数据的有力代表吗？相关性/共线性是否会影响结论？具有低预测能力的模型值得关注。
作者偏见：作者是否有选择地关注他们的结果或讨论，而忽略了不支持其论文的关键要素？如果有理由质疑作者的偏见，并不意味着我们拒绝这项研究，但确实引起了人们的关注。
进一步的研究/研究局限性：如何改进研究？您将对数据采集，研究设计，分析，变量包含等进行哪些更改以得出结论？是否有原因导致作者没有执行您正在考虑的步骤？
结论：经过上述所有步骤的思考之后，您相信作者的结论吗？为什么或者为什么不？
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关键词：批判性 数据科学家 最佳实践 数据采集 数据质量