本页放第 8 章三项合成模拟的全部脚本与原始输出（共 15 个文件），用于复算和核对结论。
怎么复算
python simulations/literature_screening.py
python simulations/idea_discovery.py
python simulations/peer_review.py
Python 3.13 + NumPy + Matplotlib，固定 seed 20260925，每项模拟重复 1000 次。results/run_manifest.csv 记录脚本与每个产物的 SHA-256，隔离重跑后逐字节一致；下表给出同样文件的 SHA-256 前缀，可自行校验。
用法边界
这些输出只对应第 8 章表格中标注的合成构造：参数（π、d、B/m、λ、c、ω、σ_ai 等）是场景设定值，不是对真实科研生产率、筛选召回、评审质量或公平性的估计，跨出该构造不能直接引用。
模拟脚本
| 文件 | 说明 | 大小 | SHA-256 |
|---|---|---|---|
literature_screening.py | SIM-8.1 合成文献筛选模拟：三种排序器在固定深度下的召回—集中度权衡 | 22.9 KB | deb0d34dd2eb4af3… |
idea_discovery.py | SIM-8.2 合成选题发现模拟：信号强度 × 发现预算 × 确认权重 | 15.5 KB | e702a542c6afcfdc… |
peer_review.py | SIM-8.3 合成同行评议模拟：人机混合权重、共同误差与预算再分配 | 30.8 KB | b669ac94d2ee105b… |
模拟输出与校验记录
| 文件 | 说明 | 大小 | SHA-256 |
|---|---|---|---|
literature_screening_parameters.csv | SIM-8.1 参数表（seed、规模、prevalence、语义相关性等） | 0.5 KB | 8773e06bded0dd55… |
literature_screening_results.csv | SIM-8.1 逐方法 × 深度的指标汇总（1000 次重复的分位数） | 4.9 KB | 3bfea89ee9a67868… |
literature_screening_comparisons.csv | SIM-8.1 排序器之间的成对比较 | 13.9 KB | 722909055e1a8e89… |
literature_screening_boundary.csv | SIM-8.1 零信号边界检查（负控：召回应接近选中比例） | 1.3 KB | 2f1b63935a7d3575… |
idea_discovery_summary.csv | SIM-8.2 π × d × 预算 × 方法 的全网格结果 | 100.5 KB | 3471c9d1273bb42f… |
peer_review_parameters.csv | SIM-8.3 参数表（评审人数、接受率、σ_ai、κ、δ 等） | 1.3 KB | 5b7f8b6242463874… |
peer_review_omega_summary.csv | SIM-8.3 人机混合权重 ω 主网格的指标汇总 | 3.3 KB | 6b5bc4fa12019c94… |
peer_review_parameter_sensitivity.csv | SIM-8.3 评审能力 × 严厉度 × 特异噪声的敏感性网格 | 22.4 KB | 5a44cd13258269f8… |
peer_review_common_error_mechanism.csv | SIM-8.3 共同 AI 误差 σ_ai 的机制扫描 | 7.8 KB | da4fbc9dc6a83a6f… |
peer_review_allocation_sensitivity.csv | SIM-8.3 同预算下额外评审再分配策略的敏感性 | 8.2 KB | dbabba534507a9e1… |
run_manifest.csv | 运行清单：脚本与每个产物的 SHA-256、seed、复现状态 | 3.6 KB | 6b68131d13c17644… |
citation-validation.json | 87 条来源的 BibTeX 校验记录（键、年份、DOI 一致性） | 2.6 KB | 51359ce069cf3c85… |
校验方式（Windows 下）：Get-FileHash -Algorithm SHA256 <文件>，与上表前缀比对。