审核标准

paper-audit现在使用深度审查优先标准。

有两层：

1. 问题分类针对实际审稿人的发现
2. 准备情况总结和门的分数映射

核心原则

• 在标记问题之前了解作者的意图。
• 优先考虑有证据支持的发现而不是风格评论。
• 仅当歧义可能误导细心的读者时才标记它。
• 将分数作为指标；将发行包视为主要产品。
• 保持[Script]和[LLM]调查结果分开。

深入审查分类法

检查：

1. 数学或推导错误
2. 符号不一致
3. 散文与方程/表格/形式定义不匹配
4. 数值不一致
5. 对于重要的选择或推导没有足够的理由
6. 声称不准确或过度声称
7. 含糊不清可能会误导细心的读者
8. 缺少方法细节或重复性关键信息
9. 各部门内部矛盾
10. 标准的自我一致性

计分层

4维总结

• 质量
  • 主张的合理性
  • 评价的公平性
  • 推导、统计和比较的正确性
• 明晰
  • 符号一致性
  • 组织
  • 缺少定义和方法细节
• 意义
  • 如果属实，贡献是否重要
  • 权利要求的范围是否诚实
• 独创性
  • 相对于之前的工作有新颖性
  • 与接近的基线或先例的诚实区别

9维学者评估层

根据要求使用 ScholarEval，但不要让分数生成取代问题查找。该问题包仍然是主要的。

严重性校准

• 主要的
  • 威胁论文级的主张、方法、比较或结论
• 缓和
  • 真正的问题，本地化且可修复，但不会造成论文致命
• 次要的
  • 仍然值得关注的框架或清晰度问题

剧本与审稿人的判断

通常由脚本支持

• 未定义的参考/标签/标题
• 期刊或会议清单失败
• 视觉布局问题
• 一些横截面闭合启发式
• 一些文献基础或引文堆叠启发法

通常是审稿人的判断

• 过度主张
• 证据充分性
• 比较的公平性
• 标准的自我一致性
• 现有技术重叠意义
• 歧义严重性

宽大处理规则

宽容对待：

• 介绍性简化
• 转发稍后解决的引用
• 有意解释正式陈述的散文摘要
• 当 PDF 解析不完善时，OCR 伪影或孤立的符号噪声

请勿标记：

• 格式化琐事
• 仅大写问题
• 领域明显的简写，任何细心的审阅者都不会误解