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关键词样本库权威发布_c#全部关键字(2024年11月精准访谈)

内容来源：友软网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

关键词样本库

如何用知网高效找到文献综述？ 𐟔 文献综述是学术研究的重要组成部分，通过系统地搜集、整理、分析和总结相关领域的文献资料，提供对某一研究主题的全面理解和深入见解。 𐟓š 一、明确研究主题和问题首先，你需要明确你的研究主题和问题。这将指导你选择和筛选相关的文献。 𐟔 二、使用学术数据库利用学术数据库如Google Scholar、PubMed、Web of Science、CNKI等进行文献检索。选择合适的关键词进行检索，确保覆盖主题的主要方面。 𐟓š 三、筛选和评估文献确定文献是否与研究主题密切相关。评估文献的研究方法、数据来源、样本大小等，确保文献的可靠性和科学性。根据需要确定文献的时间范围，一般来说，最新的研究成果更具有参考价值。 𐟓š 四、整理和分类文献根据文献内容将其分类，如按研究方法、研究对象、研究结论等分类。按时间顺序整理文献，了解研究的发展历程和趋势。 𐟓š 五、分析和综合文献找出文献中的共性和差异，分析不同研究结果的原因。总结当前研究的主要成果和不足之处，指出未解决的问题。识别研究中的空白和未来研究的方向。 𐟓š 六、撰写文献综述介绍研究主题、背景和重要性，阐述文献综述的目的。按主题或时间顺序，详细阐述和分析相关文献。每一部分应包括文献的总结、评价和对比。总结主要发现，指出研究的局限性和未来研究方向。列出所有引用的文献，确保格式规范。 𐟓š 七、校对和修改检查综述的逻辑结构和内容是否连贯。确保语言表达准确，参考文献格式一致。 𐟓ƒ 示例框架引言研究背景研究问题和目的主体主题一：文献A的总结和评价文献B的总结和评价文献A和B的对比和分析主题二：文献C的总结和评价文献D的总结和评价文献C和D的对比和分析总结主要发现研究局限未来研究方向参考文献列出所有引用的文献

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

𐟓š语言学研究必备语料库网站𐟌 𐟔探索语言学领域的宝藏，我们为您精选了一系列语料库网站和工具！ 1️⃣ English-Corpora.org 𐟌 𐟓𐎏W新闻文本：从2010年至今的海量新闻，全球英语新闻来源一网打尽，实时分析语言变化和趋势。 𐟓–COCA美式英语：涵盖新闻、杂志、学术文章，洞察当代美国英语常用词和表达方式。 𐟓šBNC英国英语：丰富的现代英国英语样本，研究英国英语的标准使用和语域变体。 2️⃣ 必备工具推荐 𐟛 ️ 𐟔AntConc：经典语料库分析工具，关键词、词频、搭配一目了然。 𐟓ŠWmatrix：强大的多层次语义标签和语法分析，跨文本语义场域和词汇密度轻松比较。 𐟎蓫etch Engine：独特词汇素描和共现模式分析，多语言语料库管理轻松搞定。 𐟤”如何获取社媒文本或网络新闻？ 𐟒𛨯•试Instant Data Scraper或R代码，轻松扒取Reddit帖子、社交媒体评论或新闻文本！ 𐟔娯�€学研究，从这里开始！𐟚€

为植入前遗传学检测而行胚胎活检后的产科、新生儿及儿童的健康结局背景：体外发育胚胎的植入前遗传学检测（PGT）需要通过活检获取细胞样本进行分析。对该程序与细胞损伤迹象的相关性已有描述。因此，尽管数据汇总的可靠性可能受限于各种种报告的重要问题(by important issues in the various reports)，但活检对产科和新生儿结局的影响一直是一些定量分析的主题(have been the subject of some quantitative analyses)。目的和理由：本综述旨在确定证据，以判断胚胎活检后受孕的妊娠是否与不良产科、新生儿和长期结局的较高风险相关。考虑到胚胎发育各阶段的操作(manipulation at various stages of embryo development)，已总结现有证据。搜索方法：使用范围综述(the scoping review)方法。使用与胚胎活检技术以及产科、新生儿和产后结局相关的关键词进行文章数据库搜索。排除在不同阶段（既在卵裂期又在囊胚期）进行胚胎活检的研究。新鲜和冷冻胚胎移植的数据也包括在内。31份文件的最终样本接受定性主题分析(The final sample of 31 documents was subjected to qualitative thematic analysis)。结果：缺乏确凿证据来充分解决有关胚胎活检的潜在产科、新生儿或长期结局问题。对极体活检，文献过于稀少，无法得出任何结论。一些数据（尽管有限且有争议）表明，与来自非活检胚胎的婴儿相比，卵裂期胚胎活检可能与低出生体重儿及小于胎龄儿(low birth weight and small for gestational age neonates)的风险增加有关。在滋养外胚层活检病例中，提示早产和出生缺陷(preterm deliveries and birth defects)增加。对两种活检方法（在卵裂期和囊胚期），发现孕期高血压疾病风险(hypertensive disorders of pregnancy)增加。然而，这些发现可以通过混杂因素来解释，例如其他胚胎操纵程序或患者的内在特征或人群特征来解释(other embryo manipulation procedures or by intrinsic patient or population characteristics)。更广泛的意义：由于缺乏足够证据来评估胚胎活检后的产科、新生儿和长期健康结局，应谨慎开发侵入性PGT策略。需继续追踪一种非侵入性的、基于非胚胎细胞DNA的方法以克服胚胎活检的潜在局限性(A non-invasive approach, based on the analysis of embryo cell-free DNA,needs to be pursued to overcome the potential limitations of embryo biopsy)。

探索神秘矿石：紫龙晶的奇妙世界𐟌✨ 今天我们来了解一种非常特别的矿石：紫龙晶（Charoite）。这是一种单斜晶系的链硅酸盐矿物，其晶体形态多为纤维状或放射状，给人一种丝绸般的光泽。在光线下，紫龙晶会展现出独特的闪烁效果，非常迷人。紫龙晶主要以紫色为主，但不同样本的色调从淡紫到深紫不等。它的主要产地是俄罗斯的西伯利亚，特别是伊尔库茨克州的穆尔云山脉（Murun Mountains）。由于产地的独特性和开采难度，紫龙晶的供应量非常有限，这也使其显得格外珍贵。 𐟔–𐦗𖤻㧚„礼赠 20世纪40年代，前苏联的地质学家们在西伯利亚进行资源勘探时，偶然发现了这种神秘的紫色矿物。起初，这种矿石并没有引起足够的重视，直到1970年代，紫龙晶才被人们重新审视并正式确认为一种全新矿物。由于紫龙晶的稀有性和独特的视觉效果，它常常被认为是收藏价值极高的宝石之一。它与紫锂辉石、舒俱来石并称为“新时代的礼赠”。 ✏️ 关键词转化觉知智慧自省思考灵感成长紫龙晶不仅仅是一种矿石，更是一种象征。它提醒我们要珍惜每一次的转化和成长，通过自省和思考来获得更多的智慧和灵感。

如何用Meta分析指导教育研究？嘿，大家好！今天我想和大家聊聊Meta分析在教育研究中的应用。Meta分析是一种通过收集、分析和总结多个独立研究结果来得出综合结论的方法。它特别适用于教育领域，因为很多教育问题需要通过多个研究来综合理解。选题与注册 𐟓 首先，选题是非常关键的一步。你需要找到一个值得研究的问题，并确保你的研究能够为这个领域做出贡献。你可以在PROSPERO网站上注册你的研究，这样可以让大家知道你在做什么，增加透明度。制定检索词和检索式 𐟔 接下来，你需要制定一些关键词和检索式，这样你就能找到相关文献。这些关键词可能包括教育方法、学生群体、教育效果等等。制定纳入标准和排除标准 𐟓‘ 然后，你需要制定一些纳入和排除标准。比如，你可能只对特定年龄段的学生感兴趣，或者只考虑某种教育方法的效果。这些标准将帮助你筛选出符合条件的文献。数据库检索 𐟓š 使用数据库进行检索是非常重要的。你可以使用知网、万方、维普、CBM、Pubmed、Embase、Cochrane等数据库来找到相关文献。这些数据库涵盖了大量的学术资源，可以帮助你找到高质量的研究。纳入文献管理 𐟓‚ 找到文献后，你需要进行管理。你可以使用Endnote等工具来整理和分类你的文献。同时，你还需要进行质量评价，确保你纳入的研究是可靠的。数据提取 𐟓Š 数据提取是Meta分析的核心部分。你需要创建一个数据提取表，记录每个研究的关键信息，如研究设计、样本大小、干预措施、效果指标等。效应量 𐟓ˆ 效应量是衡量研究结果的重要指标。你可以使用OR、RR、RD、HR等效应量来评估干预措施的效果。此外，WMD和SMD也是常用的效应量指标。森林图制作 𐟌𒊦㮦ž—图是Meta分析的视觉化工具，可以帮助你直观地理解各个研究的结果和合并效应量。你可以使用RevMan、Stata或CMA等软件来制作森林图。漏斗图制作 ⚖️ 漏斗图可以帮助你检测发表偏倚。你可以使用普通漏斗图、Begg漏斗图、Egger漏斗图、Harbord漏斗图和轮廓增强漏斗图来分析发表偏倚的情况。发表偏倚检测 𐟔 发表偏倚检测是Meta分析中非常重要的一步。你可以使用漏斗图、Egger检验、剪补法、失安全系数法和累积森林图法来进行检测。异质性检验和处理 𐟔슥𜂨𔨦€禣€验和处理是Meta分析的关键步骤之一。你可以使用亚组分析、Labbe图、Galbraith图、敏感性分析和Meta回归来处理异质性问题。敏感性分析 𐟧ꊦ•感性分析可以帮助你评估Meta分析的稳定性。你可以使用转换模型法、剪补法、单项研究对合并量的影响和失安全系数法来进行敏感性分析。证据质量推荐 𐟌Ÿ 最后，你需要根据你的分析结果给出证据质量的推荐。你可以使用GRADE分级来评估证据的质量，并给出相应的建议。 PRISMA声明清单 𐟓‹ 最后一步是确保你的Meta分析符合PRISMA声明清单的标准。这样可以增加你的研究的透明度和可信度。希望这些步骤能帮助你更好地进行Meta分析！如果你有任何问题或需要更多信息，欢迎随时留言讨论！

如何轻松写出70+分的英国毕业论文？写毕业论文真的是一件让人又爱又恨的事情，但别担心，我来分享一些超级实用的小技巧，特别适合人文社科的同学，无论你是写小论文还是大论文，这些方法都能帮你轻松搞定！选题：选你熟悉的领域 𐟎芩斥…ˆ，选题很重要！选一个你熟悉的题目，这样写起来会更有感觉。比如，如果你是学策展的，可以从博物馆展陈的角度入手；如果你是学机械的，那就从你熟悉的电路系统开始。记住，选题要有“言之有物”，别瞎编，要有实际内容哦！找样本：看看大牛们怎么写 𐟓š 接下来，上网搜搜那些大牛们是怎么写的。找一些研究方法类似的文章，这样参考起来更靠谱。你可以去一些学术网站或者论文库找找看。文献综述：找到你的参考文献 𐟓– 这一步很关键！用一些工具比如Connected Papers，输入关键词，找几篇相关的论文。先看看摘要，如果觉得合适就下载翻译，看看大致内容。这样可以帮你理清思路。找到你的“人生参考论文” 𐟌Ÿ 现在，最关键的一步来了——找到你的人生参考论文！那些和你研究内容和研究方法差不多的，已经发表的大牛论文，你要密切关注！然后再看看这些论文的参考文献，去套娃参考人家的内容，这样真的不会出错。研究方法：选择适合你的方法 𐟔슥悦žœ你是文科出身，别给自己找麻烦，选择一些简单的研究方法，比如半结构化访谈、文本分析、话语分析之类的。总之，看你挑选的参考文献中，哪种研究方法最适合你，然后去搜索一些关于这种方法的论文。还有专门讲解这种方法优缺点的论文，多研究一下，参考相同研究方法的论文。研究结果：发挥你的才华 𐟎‰ 到了研究结果的部分，相信大家都能发挥出自己的才华，“编”出属于自己的成果！这一步很重要，别忘了多花点心思。整理格式和查重：别忘了最后一步 𐟖‹️ 最后，别忘了整理格式和查重。推荐使用Grammarly和MyBib这两个神器，简直是提升效率的必备工具！不信你试试，绝对让你眼前一亮！跟着这些步骤走，你们一定能够轻松写出高分论文！加油啊，我的宝们！狠狠给老外点颜色看看𐟒ꢜ耀

亚马逊选品和关键词最简SOP 这篇文章，在码字的时候总想把条理写的更清晰一些，让大家有更多收获结果一不小心写多了，足足有两千多字大家可以点赞收藏多看几次，都是经验的总结一、选择好市场 1、看数据案例一（如图1） - 亚马逊自营占据了78%以上市场, 显然,亚马逊自己垄断了该类目,新卖家入场压力很大了 - 然后我们再看品牌那里,前十名品牌完全垄断了市场,对普通卖家来说,完全没有机会了 - 头部商品的总销量占样本商品销量的68.8%的份额,意味着,剩下的卖家在蚕食仅剩的31%的市场 1.1、遇到这样的类目, 我们直接Pass掉（如图2） - 亚马逊自营没有垄断, 品牌也没有被垄断，初步符合要求，通过基层沙漏，进入下一轮筛选。 2、去除干扰因素 2.1检查评论的真假性，有很多产品的数据是刷出来的，很有可能这个产品别人卖的很好,但你冲进去就卖的不行(如果你的测评能力跟不上的话),并且退货率还很高，误以为是好产品。安装Fakespot谷歌插件（如图3、图4）在这里我们可以进行A-F评级划分 A：90%-100%的真实评论，星级在4星以上 B：80-89%的真实评论，星级在3星以上 C：65%-79%的真实评论，星级在2星以上 D：45-64%的真实评论，星级在1.5星以上 F：45%以下的真实评论，星级在1星以上 2.2、把产品进一步的甄别出来，不能误导我们的选品 3、查看谷歌趋势（如图5） - 通过谷歌趋势,我们可以看到产品是正在上升还是下滑的趋势 - 如果是季节性产品，千万不要在产品下滑的时候入场 - 这一项是很重要的指标，这一点没有把控好，所有的环节白做 4、细分产品时间、评论数、价格判断进入机会（直接查看Sorftime工具） 4.1、查看报告（如图6、图7） - 图6是三年以上的老产品占据了38%的市场份额,最近上架的产品占据销量不到一半,表示还是有点压力的, 有一定的竞争难度 - 图7是新产品半年内的拥有一半的市场份额,说明新卖家我们拥有机会切入,可以参考尝试做 - 产品时间的销量占比衡量决定了我们进入后, 能做起来的概率, 新手卖家进来,特别是资金量不是特别多的, 尽量选择上架周期比较短,销量占比比较高的类目进入 - 看下图, 这个类目是2019年开始上升的,后面进来的类目卖家,仍然有机会. （如图8） 4.2、关于价格 - 类目选好确定了之后,我们就是关于价格的分布落实,进一步确认选品（如图9） - 卖得最好的是15—30美金的产品，30-40美金的产品也还行, 占据了一半以上份额,所以这个时候,我们的选品客单价区间也就浮现出来了 4.3、REVIEW指标 - 再看商品对review的要求, review是非常重要的指标,直接会决定你的转换率的多少（如图10） - 看绿色的线,代表销量的指标,也就是说, 如果你要卖得好, 你的评论至少需要做到300——500个以上的review才会订单大增 5、财务指标 - 涉及到需要投入多少的资金,如果想把产品在这个类目做起来的话,作为财务指标,给公司权衡,你们能否最终进入这个类目 - 产品价格区间出来了，可以倒推产品成本，匡算出样品和备货的成本，包括头程 - Review数据出来了，可以制定运营计划，匡算出刷评和推广要投入的成本 - 决策依据就是从我们以上的分析得来,各指标决定了公司需要多少的现金流去运作这个类目产品，以上数据分析决定我们能在这个类目走多远。 - 新手卖家可以注意一下评论少,但销量稍微高的产品,用心找,这样你的胜算会大一点点 6、选品的SOP总结：通过类目的垄断程度,干扰因素、市场趋势、各指标的分析,决定我们能否进入这个类目，整个过程就像沙漏一样，层层筛选剩下的就是符合要求的细分类目和对标产品了 7、流程图，可以根据情况做相应调整（如图11）二、关键词五点描述SOP 1、类目前100出现最多的词就是核心关键词了 1.1利用词频工具，根据高频词确定词根，整理出5-10个（根据实际情况来）链接直达：网页链接（如图12） 1.3、通过高频词根拆出核心关键词，属性词（如图13） 2、通过第三方工具(Helium10)筛选适合自己的广告词 - Helium 10这个软件有自己的产品数据库，选品时可以通过设置不同的过滤，对各个参数（类目，销售额，价格，Review数量等等）进行数值界定, 可以极大的提升我们的效率 2.1、反查类目前排竞争对手的关键词（如图14） - 直接输入对手ASIN，就能快速抓取到这个ASIN目前的关键词情况，以及该关键词的排名情况（仅供参考，排名是变动的，抓取的只是7天内或者3内的数据） 2.2、到亚马逊前台搜索框里面查找出长尾关键词（如图15） 2.3、把以上收集的数据整理到excel表格里面,并判断相关性（如图16） 2.4、然后填好表格里面所有的数据, 最后你就会清晰的知道哪些词是你最要的核心词了 3、关于卖点的编写SOP: 3.1、卖点1-3点： - 吸引客户眼球，激发购买的需求和欲望 - 转换率不行，五点描述没写好是一大主因 3.2、卖点4： - 前3个卖点直击客户痛点和需求后，卖点4需要配合创造“客户惊喜” - 例如我们是有独特的包装的，非常适合节日送礼，并且赠送的小礼品实用性特别强，不仅仅是可以和我们卖的产品配套使用，在其他场景也能使用。 - 找到你的listing产品给客户的特别惊喜之处 3.3、卖点5: - 取得客户信任，消除客户顾虑，尤其是高客单价的一些产品 - 我们承诺多久的售后服务,有任何问题,我们可以提供全额退款之类的,巴拉巴拉一些好听的话 - 获取客户的信任和打消他们的后顾之忧 - 通过一些保证, 进一步刺激客户下单 - 多久时间可以回复客户的问题也可以写下（如图17）每个产品类目都是不一样的,公司结构也是不一样的,不可一概而论，根据这些思路，可以汇总自己所在的类目以及公司情况来制定属于自己的标准化SOP流程, 从而提高效率三、其他SOP示例（如图18）到这里就结束了，确实比较多，老铁们一定要多看几次大家关注我，一个有干货，说真话的博主！

𐟚€如何开始一个新的试剂研发项目？当你决定启动一个新的试剂研发项目时，以下是你需要主动获取的关键信息： 𐟓š指南或专家共识大多数常见疾病都有相关的指南或专家共识。你可以通过搜索“疾病/病原体名称+指南或专家共识”来获取这些信息。指南中通常会包含疾病的权威定义、诊断方法和参考文献。 𐟔参考文献指南中引用的参考文献是了解疾病诊断的宝贵资源。特别是诊断方法部分引用的文献，可以帮助你熟悉这一疾病的诊断方法。此外，参考文献中可能提到其他国家的指南，进一步搜索这些指南可以让你对不同国家的指南有更全面的了解。 𐟧쥐Œ类试剂你可以在药监局官网查询同类试剂的信息，关注它们的检测技术、靶标位点和样本类型。如果能找到说明书，可以进一步了解结果判读方法、样本处理、性能指标、干扰物质和交叉反应物质等信息，这对后续的研发非常有帮助。 𐟦 病原体/疾病的生物学信息在对疾病有了大致的了解后，需要进行更专业的调研。可以通过知网搜索近两年的硕博学位论文，以“疾病/病原体名称+诊断/鉴定”为关键词，快速了解这一疾病/病原体的生物学信息。此外，使用PubMed搜索“疾病/病原体名称+identify /检测技术”关键词，可以找到相关研究论文，了解这一技术在鉴定该疾病/病原体中的应用。 𐟓…NCBI核苷酸数据库对于分子诊断类产品，需要在NCBI核苷酸数据库中搜索该病原体的全基因组序列或基因全长。找到扩增靶点信息后，可以进行进一步的研究和开发。通过以上步骤，你可以为新的试剂研发项目打下坚实的基础。

生态学Meta分析，血泪史！真的要崩溃了！做生态学Meta分析已经11个月了，从确定关键词、检索文献、筛选文献，到现在提取数据、计算结果，感觉永远都在重复劳动。现在还在重新提取数据、计算结果，毕业在即，真的来不及了！是我方法不对，还是生态学Meta分析本来就耗时？想和大家交流一下，时间紧张的千万别选Meta，真的是血泪教训！ 1️⃣ 检索词的痛苦：一开始目标文献数量不够，我改了20多版检索词才最终确定下来。 2️⃣ 筛选文献的煎熬：随着检索词改变，我重复做了3、4遍文献筛选，从500篇到1618篇，再到6000多篇都筛选过。因为做的是多重因素作用分析，符合目标的文献很少，所以不敢错过任何一篇可能能提取数据的文献。筛选文献、理解实验设计，真的要看吐了，一天能提取3篇文献已经极限，整个人精力都耗尽，精神状态极差，非常疲惫+心累。状态不好时一篇文献数据提取3天。 3️⃣ 数据的提取：生态学文献的数据提取真的太糟心了。不像医学文献，结果数值都有表格给出，生态学文献基本没有作者把结果数据放在表里或者附件里，我都要在结果与讨论的柱状图、折线图中去点数据，再转换成数值，计算出平均值、标准差。 4️⃣ 文献质量参差不齐：一些实验根本没有在结果图中标出样本量、标准差或者标准误差。有的文献根本没有说某种处理的样本量，遇到这种情况我都要根据实验设计去测算样本量是多少。还有一些实验只说了实验的重复次数，因为提取的数据是平均值，平均值理论上以实验重复次数计算得出的，把实验重复次数作为样本量符合统计学上样本量含义，看的教程也有提到可以这样处理，但有的实验重复次数和给标出的样本量是不一致的，也不知道该如何处理更加科学？ 5️⃣ 数据库的构建：48篇文献我构建数据库、提取数据用了4个月。文献数量是否会影响发表期刊的层次呢？我现在还在提取文献数据，但是数量增加不了几篇了，接下来更是一直重复计算、增加数据的循环…… 6️⃣ 多因素影响程度阈值的计算：我还想要计算多重因素条件对作物的影响程度阈值，不是Meta分析的数据结构，没有设置对照组和处理组，不同文献不同实验时间实验地点汇总的同一个指标数据，如何科学计算影响程度阈值呢？每天没有周末、每天做到半夜下班，第二天起来一睁眼就是趁着状态好，去办公室多看几篇文献，多做一些数据，真的想哭，被提数据、计算结果恶心哭了，身累心累。

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