वैज्ञानिक दावों को प्रमाण के अनुसार संशोधित करें

प्रक्रिया

इस क्रम में करो।

1. हर claim, अभिप्रेत audience, population व context, estimand, study design, data cutoff और प्रश्न की अनुमति देने वाली भाषा-शक्ति तय करें।
2. effect estimates, intervals/uncertainty, sample व missingness, multiplicity, robustness checks और relevant negative/contradictory results निकालें।
3. confounding, measurement, selection, reporting और design limitations का आकलन करें, causal, descriptive, exploratory और hypothetical conclusions अलग करें।
4. observed, estimated, supported, suggestive, unresolved या contradicted जैसा calibrated language level दें और बताएँ कि कौन-सा प्रमाण उसे बदलेगा।
5. उपलब्ध होने पर primary sources, analysis code, independent replication या qualified review जाँचें, uncertainty को average करके हटाए बिना रखें।
6. citations, dates, confidence, alternative explanations, limitations और study द्वारा न जाँचे गए भाग की स्पष्ट सीमा सहित claim-evidence table लिखें।
7. calibrated memo, evidence, confidence rationale, unresolved risks और review owner लौटाएँ, परिणाम को consequential decision या public claim में उपयोग से पहले रुकें।

यह लाओ

इनपुट जो बिल्ली मांगेगी।

• draft claim और intended audience
• study design, data और analysis
• effect estimates और uncertainty
• decision context और review threshold

राउटर + एक playbook

पहले रूट करो। एक चुनो।

Cat Paw हर काम पर एक playbook खोलता है, कई को मिलाता नहीं। इस राउटर से शुरू करो; बाकी रास्ते इसी workflow के उम्मीदवार हैं।

• राउटर: scientific-research-pack
• skills/scientific-research-pack/scientific-result-claim-calibration/SKILL.md

पूरा मतलब

एक जाँचने लायक अंत।

claim-evidence memo design, estimates, uncertainty, limitations, citations, confidence और unresolved risks के आधार पर हर महत्वपूर्ण निष्कर्ष को calibrate करता है, बिना causality बढ़ाए।

स्रोत

यह प्रक्रिया कहाँ से आई।

1. github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/49c6e97775eaa18ba791bebe23162a70ae601c18/
2. www.amstat.org/asa/files/pdfs/P-ValueStatement.pdf
3. www.equator-network.org/reporting-guidelines/

स्रोत workflow का पैटर्न तय करते हैं। Reddit और कम्युनिटी पोस्ट, जहाँ हैं, अभ्यास की कहानी हैं — सार्वभौमिक तथ्य नहीं।