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楼主: 小白斩鸡
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揽瓜阁训练营 第二十七天(含CR,RC和DI题目)

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61#
发表于 2023-12-31 14:28:48 | 只看该作者
现象解释:研究误差(以气温研究为例)
P1:测量误差的概念;举例
P2:由于仪器和人为的不完美,测量误差无法避免,但可以后续调整和识别
P3:然而测量误差难以直接辨别。举例:David研究全球表面气温
P4:david的研究误差来源:英美研究方法差异
P5:之后的研究中,部分数据转变成了英国,导致气温下降。作者提出气候学家要考虑这个因素,但Thompson证实气温上升趋势不变

Q1:C(文章主要是围绕测量误差,但是以气温研究为例子)
Q2:d(P4-5研究气温时,由于英美测量方式的差异导致研究误差)
Q3:d (P3最后一句)
Q4:C
Q5:A(纠结AB。P5最后一句:作者认为科学家应该....)
62#
发表于 2023-12-31 14:38:14 | 只看该作者
CR:A B
F:实验,孩子被告知黑鲨凶残而其他动物友好。看动画片的时候,孩子能看出两者对话差异。
C:孩子能分清字面意思和实际意思。
问增强:看出对话差异就一定代表清楚字面意思和实际意思吗?要选加强这种关联关系的选项
A:实验后,孩子们能分清是否是真正友好还是字面友好。表明确实具备这方面的能力分清对话的实际含义
但同时D也是很有些纠结的

P:live用录音保证演出质量,因为现场情况复杂不能呈现最好。
C:音乐爱好者喜欢这种录音因为体验更好。
问assumption:也就是说人们看重现场体验而不是真唱假唱,CQ一般是排除他因或增强因果联系
A:方向相反,削弱
B:正确,结合时事也比较好理解
63#
发表于 2023-12-31 23:33:59 | 只看该作者
RC: CCCCB
P1:测量误差在测量届是难以解决的挑战
P2:由于设备局限性,完全消除误差是不可能的
P3:通过温度数据的研究举例科学研究中的测量偏差
P4:研究表明是测量方法的不同导致的
P5:进一步研究发现

CR:
D 印证了children can distinguish
B 人们更喜欢录音室音效

IR: Hainan Liaoning Xinjiang Plums
64#
发表于 2024-1-1 02:36:08 发自 iPhone | 只看该作者
打卡
65#
发表于 2024-1-1 04:45:44 发自 iPad 设备 | 只看该作者

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66#
发表于 2024-1-1 17:21:35 | 只看该作者
看一下!               
67#
发表于 2024-1-1 18:03:10 | 只看该作者
27\
Cr:
1.        实验时候已被告知,实验后能清楚表达出是否为actually还是literally,选择A
D?
2.        B

Rc: ABCCB
一、        计量偏差的定义
二、        过渡段,关键在于识别调整
三、        地球表面温度记录的长期偏差,引出David的实验
四、        介绍David的发现,引出英美两种测温区别
五、        英美两种方法使用情况,气候学家要将这种偏差考虑在模型中,上升的大趋势不变
Skew 偏离,歪曲,曲解,inadvertently 无意地、不经意地, advertently 谨慎地
Discrepancy 差异,不符 stark鲜明的,明显的,完全的 overarching 首要的,支配一切的
68#
发表于 2024-1-2 08:50:31 发自 iPhone | 只看该作者
文章结构
P1
1、引出对象:测量偏差出现系统性错误,即不经意扭曲数据
2、举例说明
P2
1、观点:尽管测量偏差可能是不能获得的理想,关键领域在于在数据分析过程中识别和随后的调整
P3
1、观点:识别偏差不总是直截了当的
2、研究通过在全球表面温度记录中的长期以来的偏差分析强调了识别偏差的复杂性
3、这个发现来自于D的实验
P4
1、研究结果表明1945年海洋温度记录突然下降0.5
2、原因:表明与测量相关的起源
3、详细阐述起源:测量海水温度主要是英国和美国船只,两者采用不同的方法
P5
1、进一步阐述:战时美国船只数据占主导,1945年8月发生转变,即近50%的数据来自英国船只,导致观测的温度下降
2、观点:随着偏见的揭露,科学家必须将这种理解整合到模型中
69#
发表于 2024-1-2 23:31:22 | 只看该作者
DAY27
CR
1、支持 A
前提:在一部动画片,儿童在看友善动物,对白字面和实际上都是友好的+看吓人动物,对白字面友好实际恐怖
结论:儿童可以分析文字和实际意义
2、削弱 A (B)
前提:复制录音棚的声音效果很难
结论:真正的音乐爱好者更喜欢这种提高的音乐表现因为这样提供了更好的音乐体验

RC:
P1:测量误差(科学领域公认的挑战)——系统错误 + 典型例子:温度变化,尺子测量会有错误
P2:while消除误差不可能 + 但是数据分析中要识别和调整
P3:however:承认误差不总是直接的:一个nature的例子强调了通过一个在全球表面温度记录分析长期biases的复杂性——DWJ的实验(调整比如el的气候因素)
P4:DWJ的发现:1945海洋温度下降0.5,全球没有——指出一个测量相关的起源:英国和美国运用不同的方法log海洋温度
P5:气候学家需要融入这个关于biases的理解到他们的模型中
CBCCB
70#
发表于 2024-1-3 01:35:33 | 只看该作者
同意!               
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