AI 找到了数据可用性声明，就证明研究数据能用了？
识别声明有没有出现，与核实数据是否可访问、是否满足条件，是不同任务。解释自动检查结果时，需要说明它实际上测到了哪一层。
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发布数据集时，作者贡献别全部勾成“数据整理”
Dryad引入与数据集相关的贡献角色后，可以更明确地说明不同参与者做了什么。填写角色前应核实实际工作，而不是根据作者排序统一分配。
预注册表填完就结束了吗？后续报告还要对得上原计划
预注册模板与结果报告是前后相连的工作。保存研究计划时，也要想清楚以后如何解释实际执行与原计划的关系。
研究成果被贴上SDG标签，就能当作贡献证明吗？
自动标签可以帮助查找候选研究，但不能替代对论文主要内容的阅读；分类分数也不应直接当成正确概率。
看到公开研究记录，就能直接拿到个体数据吗？先分清两种访问
公开页面能帮助判断一项数据是否值得申请，但页面可见不等于个体层数据可以任意下载和使用。