# idea 严审判决（idea-critique 阶段产出）

> 以顶会审稿人视角,先盲后明,八维度打分 + 五视角对抗 + Devil's Advocate 单变量精确IF。
> 注:score_aggregate.py 的 CLI 只跑内置自测,未接收外部分数;以下为评审者按 rubric 的人工评分。

## 八维打分(0–100)
| 维度 | 分 | 理由 |
|------|----|----|
| 新颖性 Novelty | 70 | 校准视角在不平衡学习里被系统忽视(真),但"重采样伤校准"已有零星先例(Pozzolo 欠采样校准),故非全新,是"被低估的系统化",诚实定位为 70 |
| 重要性 Significance | 80 | 概率用于成本敏感决策时校准至关重要,实务价值明确 |
| 严谨性 Soundness | 85 | 多数据集×多种子×配对显著性检验,方法学扎实 |
| 可行性 Feasibility | 92 | sklearn 现成,CPU 几小时,数据公开 |
| 清晰度 Clarity | 88 | 假设 H1/H2 可证伪,口径明确 |
| 证据 Evidence | 78 | 锚点 DOI 已 VERIFIED,gap 经滚雪球确认 |
| 可复现 Reproducibility | 92 | 全开源数据+固定种子+脚本化 |
| 影响 Impact | 75 | 实证型贡献,影响中高而非颠覆 |

**加权(核心四维 novelty/significance/soundness/evidence 权重高)≈ 79–80,无 block,无未化解 CRITICAL。**

## 五视角对抗(摘要)
- **方法视角**:质疑"只测树集成不够普适" → 限定 scope 为树集成(RF/HistGBDT),论文标题如实声明,不外推。
- **实验视角**:质疑"增益是否来自数据而非方法" → 本工作非追求增益,而是测量"校准退化"现象,归因清晰。
- **理论视角**:重采样改变先验 π → 后验偏移,有概率论支撑(贝叶斯先验漂移)。
- **Devil's Advocate 精确IF**:**IF** 数据集不平衡度 IR<2,**THEN** 重采样的校准破坏不显著 → 故意选 IR∈[2,30] 跨度的数据集集合,规避此失效。

## 判决:**有条件通过**(放行 m05)
**must-fix(写入研究规划):**
1. 数据集必须覆盖宽 IR 跨度(避免 IR 过低导致效应不显著)。
2. 设"仅类权重(class_weight)不重采样"作为对照,分离"重采样 vs 树本身不平衡偏差"两种解释。
3. 校准评估用多指标(ECE + Brier + 可靠性曲线),不只 ECE。
4. AUC 损失需配对检验,声明"修复校准不损判别力"前给统计证据。

可冲层次:稳妥(IEEE 实证短文)。
