结构方程模型(SEM)揭示多模态数据(文本/图像/音频/视频)融合分析与文化意义建构(β=0.43±0.03)、感官体验编码(β=0.38±0.02)、跨模态叙事连贯性(β=0.31±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 212892 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同民族志研究场景(仪式/日常生活/工作场所)对多模态数据采集技术(如360°摄像/三维声场记录/生物传感器)选择的差异响应(仪式场景多模态同步采集概率=0.72±0.03，日常生活场景选择性模态采集概率=0.64±0.02) 🆔 ID: 212893 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，多模态数据融合深度(模态交互层级)对文化现象解释效度(0-100分)的因果效应(β=0.35±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 212894 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球多模态民族志项目数据，估计模态组合异质性(τ=0.14±0.02，视听模态组合解释力比单一文本模态强1.5±0.2倍) 🆔 ID: 212895 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估数字采集技术引入前后多模态民族志数据信效度变化(文本-图像关联强度ATT=0.26±0.03，跨模态主题一致性ATT=0.19±0.03) 🆔 ID: 212896 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析多模态民族志研究地理分布特征，相邻区域学术合作网络密度每提高1个标准差，本地多模态数据融合创新扩散速度提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.32±0.02) 🆔 ID: 212897 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期多模态田野调查对文化理论发展(如感官人类学/具身认知理论)的累积效应(一阶滞后系数θ=0.29?*，模态交互复杂度调节效应β=0.23±0.03) 🆔 ID: 212898 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响多模态民族志分析效果的八个关键因素(累计贡献度73.1±1.6%，SHAP值范围0.11-0.42) 🆔 ID: 212899 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在多模态数据量阈值处(≥50GB)估计文化模式识别准确率的局部平均处理效应(LATE=0.28±0.02，处理组密度变化p=0.044) 🆔 ID: 212900 ✅ 可用
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结构方程模型揭示多模态数据(如视觉符号/声音景观/身体动作)与文化意义阐释(β=0.45±0.03)、感官体验量化(β=0.39±0.02)、跨模态隐喻映射(β=0.32±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.53±0.03) 🆔 ID: 212901 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示多模态民族志方法复杂度在不同研究阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.19±0.03，成熟阶段β=0.33±0.02) 🆔 ID: 212902 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当多模态数据模态数量低于3种时，文化现象解释效度预测下降至43.7%±3.2%(后验概率>0.93) 🆔 ID: 212903 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计多模态数据采集频率(次/周)与文化细节捕捉完整性(0-100分)的边际效应(在中等频率区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 212904 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析多模态民族志研究空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，多模态数据标准化程度提升0.15±0.02(空间误差系数λ=0.25±0.02) 🆔 ID: 212905 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的多模态分析偏好差异，东方研究者更倾向视听模态整合(β=0.41±0.03)显著高于西方研究者(β=0.24±0.02) 🆔 ID: 212906 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别多模态民族志理论构建的模态交互阈值，当模态组合超过3种且同步采集时，文化模式识别准确率显著提升(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 212907 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别多模态民族志研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.20，解释方差增加15.4%) 🆔 ID: 212908 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.009)计算多模态数据融合技术对文化细节捕捉(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.23±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 212909 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示多模态采集技术引入后文化现象动态捕捉能力(如仪式过程)的实时性提升(时间分辨率提升倍数ATT=1.8±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 212910 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的多模态民族志数据预测，整合时空信息后预测文化行为模式的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.78±0.02) 🆔 ID: 212911 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示多模态民族志对文化理论发展的非线性影响，当多模态数据融合深度超过中级水平时，理论创新概率显著增加(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 212912 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示多模态民族志对不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的分析效能差异化(东方研究者对视听模态整合响应最强，β=0.32±0.03) 🆔 ID: 212913 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析多模态民族志地理集群效应，相邻区域共享研究传统每增加10个百分点，本地多模态数据融合创新度提升0.13±0.02(空间滞后系数ρ=0.24±0.02) 🆔 ID: 212914 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计多模态民族志对文化理论发展的长期累积效应(50代后效应HR=1.35，95%CI:1.17-1.55，考虑模态交互动态变化) 🆔 ID: 212915 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别多模态民族志对极端文化现象(如神秘仪式)捕捉的异质性影响(在高复杂度分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 212916 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示多模态民族志方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 212917 ✅ 可用
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动态面板模型估计多模态民族志对文化现象解释深度(如象征意义)的长期影响(β=0.21±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 212918 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，多模态数据融合对文化细节完整性(0-100分)的正向影响(β=0.24±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 212919 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态多模态民族志分析优化模拟，显示实时调整模态组合可使文化解释效度提升至80.8%±3.0%(累积奖励R=2.91±0.25) 🆔 ID: 212920 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，多模态采集设备精度(如4K摄像/高保真录音)对文化数据信噪比(0-100分)的促进效应(β=0.19±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 212921 ✅ 可用
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