结构方程模型(SEM)揭示VR田野记录技术(如360°全景/三维声场/触觉反馈)与文化场景沉浸感(β=0.44±0.03)、仪式行为还原度(β=0.39±0.02)、跨模态感知同步性(β=0.33±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.95，RMSEA=0.02) 🆔 ID: 213035 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同民族志研究场景(宗教仪式/日常生活/手工艺制作)对VR记录技术配置(如8K全景/空间音频/力反馈手套)选择的差异响应(宗教仪式全感官记录概率=0.75±0.03，日常生活基础360°记录概率=0.62±0.02) 🆔 ID: 213036 ✅ 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，VR设备采样率(帧/秒)对文化现象记录精度(0-100分)的因果效应(β=0.36±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 213037 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球VR田野项目数据，估计技术配置异质性(τ=0.15±0.02，8K+空间音频配置解释力比基础4K配置强1.6±0.2倍) 🆔 ID: 213038 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估VR记录技术引入前后文化数据采集效率变化(仪式流程完整记录时长ATT=0.27±0.03，细节丢失率ATT=?0.21±0.03) 🆔 ID: 213039 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析VR田野记录技术地理分布特征，相邻区域学术合作网络密度每提高1个标准差，本地多感官数据融合创新扩散速度提升0.19±0.02(空间滞后系数ρ=0.33±0.02) 🆔 ID: 213040 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期VR田野记录对文化理论发展(如具身认知理论/感官人类学)的累积效应(一阶滞后系数θ=0.30?*，技术交互复杂度调节效应β=0.24±0.03) 🆔 ID: 213041 ✅ 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VR田野记录效果的九个关键因素(累计贡献度74.3±1.5%，SHAP值范围0.12-0.45) 🆔 ID: 213042 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在VR数据量阈值处(≥80GB)估计文化场景还原准确率的局部平均处理效应(LATE=0.29±0.02，处理组密度变化p=0.043) 🆔 ID: 213043 ✅ 可用
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结构方程模型揭示VR记录技术(如空间定位/手势追踪/环境渲染)与文化意义可视化(β=0.46±0.03)、感官体验量化(β=0.40±0.02)、跨模态交互流畅性(β=0.34±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.54±0.03) 🆔 ID: 213044 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示VR田野记录方法复杂度在不同研究阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.20±0.03，成熟阶段β=0.34±0.02) 🆔 ID: 213045 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当VR记录技术配置低于基础标准(如4K无空间音频)时，文化现象解释效度预测下降至44.9%±3.3%(后验概率>0.93) 🆔 ID: 213046 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计VR设备刷新率(Hz)与文化动态捕捉完整性(0-100分)的边际效应(在高刷新率区间ME=0.27±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 213047 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析VR田野记录技术空间分布的空间依赖性，地区间学术交流频率每增加10%，多感官数据标准化程度提升0.16±0.02(空间误差系数λ=0.26±0.02) 🆔 ID: 213048 ✅ 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VR技术偏好差异，东方研究者更倾向全感官整合(β=0.42±0.03)显著高于西方研究者(β=0.25±0.02) 🆔 ID: 213049 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别VR田野记录理论构建的技术交互阈值，当同步模态超过4种且延迟低于20ms时，文化模式识别准确率显著提升(β=0.27±0.03) 🆔 ID: 213050 ✅ 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VR田野记录研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.21，解释方差增加16.1%) 🆔 ID: 213051 ✅ 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)计算高精度VR记录(如120Hz刷新率)对文化细节捕捉(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.24±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 213052 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示VR记录技术引入后文化现象实时记录能力(如仪式过程)的动态提升(时间分辨率提升倍数ATT=2.1±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 213053 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的VR田野数据预测，整合时空信息后预测文化行为模式的准确率(AUC=0.88±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 213054 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示VR田野记录对文化理论发展的非线性影响，当多感官数据融合深度超过中级水平时，理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 213055 ✅ 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VR田野记录对不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的分析效能差异化(东方研究者对全感官模态响应最强，β=0.33±0.03) 🆔 ID: 213056 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析VR田野记录地理集群效应，相邻区域共享研究传统每增加10个百分点，本地多感官数据融合创新度提升0.14±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 213057 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计VR田野记录对文化理论发展的长期累积效应(50代后效应HR=1.37，95%CI:1.19-1.58，考虑技术交互动态变化) 🆔 ID: 213058 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别VR田野记录对极端文化现象(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=0.23±0.02) 🆔 ID: 213059 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示VR田野记录方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 213060 ✅ 可用
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动态面板模型估计VR田野记录对文化现象解释深度(如象征意义)的长期影响(β=0.22±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 213061 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高精度VR记录(如8K+空间音频)对文化细节完整性(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 213062 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态VR田野记录优化模拟，显示实时调整技术配置可使文化解释效度提升至81.1%±3.0%(累积奖励R=2.94±0.24) 🆔 ID: 213063 ✅ 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，高分辨率VR设备(如12K摄像)对文化数据信噪比(0-100分)的促进效应(β=0.20±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 213064 ✅ 可用
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