meta-analysis
Statistical methods for combining results across multiple studies. Use when aggregating cross-study or cross-experiment results.
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name meta-analysis description Statistical methods for combining results across multiple studies. Use when aggregating cross-study or cross-experiment results. metadata {"category":"experiment","trigger-keywords":"meta-analysis,effect size,pooled,cross-study,aggregat","applicable-stages":"7,14","priority":"5","version":"1.0","author":"researchclaw","references":"Borenstein et al., Introduction to Meta-Analysis, 2009"} Meta-Analysis Best Practice When comparing results across studies or experiments: Report effect sizes, not just p-values Use standardized metrics for cross-study comparison Account for heterogeneity (different setups, datasets, seeds) Report confidence intervals alongside point estimates Use forest plots to visualize cross-study comparisons Identify and discuss outliers or inconsistent results Consider publication bias when interpreting aggregate results
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| フィールド | 説明 |
|---|---|
| format | フォーマット識別子（skill/v1） |
| skill_id | スキル固有 ID |
| name | スキル名 |
| version | バージョン |
| description | 説明 |
| category | カテゴリ（配列） |
| trigger_words | トリガーワード |
| tags | タグ |
| source | ソース |
| source_url | ソース URL（本ページ） |
| exported_at | エクスポート日時（ダウンロード毎） |
| system_prompt | システムプロンプト本文 |
| model_config | モデル設定：provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | サンプル |
| install_guide | 各プラットフォームの導入説明（Coze / Dify / Claude / カスタム） |
