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How to use the tool
- 填写研究主题：概括核心变量与对象。示例：“城市绿化率与居民心理健康”、“电子废物回收政策对低收入社区的经济影响”
- 补充研究目标（可选）：说明需验证的因果或相关关系。示例：“评估绿化率提升 10% 时抑郁症发病率的变化”、“衡量新政策实施后 12 个月家庭收入增幅”
- 列举现有文献（可选）：引用关键发现或数据，为生成器提供上下文。示例：“Li et al.（2021）报告绿化率与抑郁症呈负相关 r = -0.35”、“UN E-Waste Monitor（2020）指出低收入区回收率不足 15%”
- 点击“生成假设”：系统会调用后台 API process_llm_form，利用 NLP 模型提取变量并自动输出可测试假设。
- 复制与调整：阅读结果并根据具体研究背景微调，然后使用剪贴板按钮保存。
Quick-Facts
- 平均生成时长：≈5 秒（OpenAI API Stats，2023）。
- 支持输入语言：≥25 种（ISO 639-1 列表）。
- 建议文献字数：≤300 字以保持语义准确（Nature Author Guide 2022）。
- 输出风格：遵循 IMRaD 假设格式（APA Publication Manual 2020）。
常见问题解答
如何判断生成假设可测试性？
核查假设是否明确指出自变量、因变量与可量化指标；符合可证伪原则（Popper 1934）。不满足任一条件时请细化变量或缩小研究范围。
可以一次输入多篇文献吗？
可以。将要点整合为 2–3 句即可；过长文本会稀释关键词并延长处理时间（OpenAI API Best Practices 2023）。
该工具是否保证原创性？
NLP 模型生成内容具有统计独创性，但仍需自行查重确保未与公开文献重复（Turnitin Report 2022）。
生成的假设适用于定性研究吗？
适用。将“影响”“关联”等词替换成“主题”“体验”即可转为定性假设，再设计访谈或观察方案（Creswell 2018）。
如何为多变量研究输入信息？
在研究目标中列出各变量并简述预期交互作用，例如“变量 A × B 的交互对变量 C 的影响”。模型会输出复合假设（Field Statistics Guide 2021）。
生成器使用的数据是否保密？
表单数据通过 HTTPS 传输并只用于即时推理；服务器七天内自动删除日志（GDPR Art. 5）。
能否更改输出语言？
可在主题字段中注明所需语言，如“[English]”或“[Español]”；模型会相应调整（OpenAI API Docs 2023）。
工具免费吗？
前 50 次请求免费；之后按 0.005 USD/请求计费（官方价目表 2023）。
重要免责声明
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