[好用網站分享]叫AI幫我寫投稿信

閱讀時間約 1 分鐘

我在投稿時最討厭的就是寫投稿信(Covering Letter),因為該信通常沒有格式規範,英文又不是我們的母語,所以難度不小,所幸現在AI科技非常厲害,本文介紹一個非常好用網站,可以叫AI幫忙寫一封專屬於你研究的投稿信,親測完全免費,讓你輕鬆寫好投稿信,不用在抄網路上的模板啦~



今天介紹的好用網站叫赛特新思(citexs),這次介紹的是投稿信

進去網站要先登入微信帳號(不需要實名制),然後就會跳到系統中(如下圖),只要輸入你想投稿的期刊、研究摘要和文章標題就可以自動生成投稿信。不過要注意的是,他寫的有時候可能並非完全正確,建議還是先自己改一遍再寄給期刊編輯歐~

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文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
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高低分組,顧名思義,就是把考生的成績分成兩組:表現最好的一組和表現最差的一組。依據Kelley(1939),通常前27%的考生是高分組,後27%的考生是低分組。如果高分組和低分組的表現差異很大,那麼說明這題題目鑑別度高,能有效區分不同程度的考生。
有時候在其他檔案轉換成SPSS檔時,可能出現在一個變項內,以特定符號將不同數字分開的(如下圖,第三行4,7,8),這時無法用SPSS進行有效分析。本文將說明如何使用SPSS將特定符號分開的數字轉換成不同變項,光看文字可能太過抽象,請看圖文教學。
在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分,將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。 ,
選舉民調是預測選舉結果的重要工具。然而,如果我們不了解樣本和母體的概念,就很容易被民調結果誤導。 在本文中,我們將介紹樣本和母體的概念,以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來,擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量,本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
會,因為日常生活中充斥著各式統計報告,若不懂統計,容易被誤導。具有統計概念可以幫助我們找出對的統計報告,做更明智的做出決策。一般人可以先學習如何判讀統計報告和留意統計的應用開始,培養如何獨立思考。
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