结构方程模型(SEM)揭示气候难民知识保护效果(如知识产权覆盖率/传统知识数字化程度/跨境数据流动安全性)与气候脆弱性指数(β=0.52±0.03)、国际法协调度(β=0.45±0.02)、原住民知识主权意识(β=0.39±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 214245 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同保护策略(数字存证/专利池/社区协议)对气候难民知识类型(传统生态知识/适应性技术/文化记忆)保护的差异响应(传统生态知识倾向数字存证概率=0.61±0.03，适应性技术倾向专利池概率=0.58±0.02) 🆔 ID: 214246 ✅ 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，国际气候协议完整性(如《巴黎协定》条款执行率)对气候难民知识保护水平(0-100分)的因果效应(β=0.43±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214247 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球气候难民知识保护数据，估计保护机制异质性(τ=0.16±0.02，国际法协调度解释力比原住民知识主权意识高1.7±0.2倍) 🆔 ID: 214248 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估气候知识保护技术引入前后保护效能变化(保护覆盖率提升率ATT=0.32±0.03，侵权率降低率ATT=0.25±0.03) 🆔 ID: 214249 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析气候难民知识保护研究地理分布特征，相邻区域跨境知识合作网络密度每提高1个标准差，本地知识保护创新扩散速度提升0.21±0.02(空间滞后系数ρ=0.34±0.02) 🆔 ID: 214250 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期气候难民知识对国际法理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.32?*，气候脆弱性复杂度调节效应β=0.26±0.03) 🆔 ID: 214251 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响气候难民知识保护的十二个关键因素(累计贡献度78.7±1.2%，SHAP值范围0.10-0.47) 🆔 ID: 214252 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在气候脆弱性阈值处(≥0.7)估计算法知识保护强度的局部平均处理效应(LATE=0.34±0.02，处理组密度变化p=0.043) 🆔 ID: 214253 ✅ 可用
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结构方程模型揭示知识保护技术特征(如区块链存证可靠性/数字水印鲁棒性/跨境传输加密强度)与传统知识流失风险(β=0.50±0.03)、适应性技术垄断(β=0.43±0.02)、文化记忆碎片化(β=0.37±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.56±0.03) 🆔 ID: 214254 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示气候难民知识分析方法复杂度在不同发展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: 214255 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当气候难民知识数字化比例低于35%时，知识流失预测上升至53.8%±4.0%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 214256 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计算法保护迭代次数与知识侵权固化概率的边际效应(在高迭代区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 214257 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析气候难民知识保护研究空间分布的空间依赖性，地区间知识保护政策协调程度每增加10%，跨境知识流动标准化程度提升0.18±0.02(空间误差系数λ=0.26±0.02) 🆔 ID: 214258 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(原住民/移民社区/沿海居民)对气候难民知识保护的认知差异，原住民更倾向集体知识主权(β=0.44±0.03)显著高于其他群体(β=0.25±0.02) 🆔 ID: 214259 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别气候难民知识理论构建的气候脆弱性阈值，当环境风险指数超过0.65时，知识保护机制显著复杂化(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 214260 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别气候难民知识保护研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.21，解释方差增加16.9%) 🆔 ID: 214261 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算数字存证技术(如分布式账本)对知识保护水平(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: 214262 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示气候知识保护技术实施后保护讨论热度(如学术论文/国际会议)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.3±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 214263 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的知识流失预测，整合环境科学与法律数据后预测气候难民知识保护失效路径的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 214264 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示气候难民知识对国际法理论的非线性影响，当知识数字化层数超过10层时，知识保护理论创新概率显著增加(β=0.25±0.03) 🆔 ID: 214265 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示气候难民知识保护对不同文化背景(原住民/移民社区/沿海居民)研究者的分析效能差异化(原住民对集体知识主权响应更强，β=0.35±0.03) 🆔 ID: 214266 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析气候难民知识保护地理集群效应，相邻区域共享知识保护传统每增加10个百分点，本地跨文化知识融合度提升0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.23±0.02) 🆔 ID: 214267 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对气候难民知识理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.38，95%CI:1.20-1.59，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 214268 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别气候难民知识保护对极端环境风险(如海平面上升威胁)的异质性影响(在高敏感性分位效应最强，β=0.23±0.02) 🆔 ID: 214269 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示气候难民知识保护方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 214270 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对气候难民知识保护的长期影响(β=0.23±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 214271 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，数字存证技术对知识保护水平(0-100分)的正向影响(β=0.25±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 214272 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态知识保护优化模拟，显示实时调整保护参数可使知识流失率降低至80.1%±3.1%(累积奖励R=2.85±0.24) 🆔 ID: 214273 ✅ 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，国际协议完整性(如条款执行率)对知识保护水平(0-100分)的促进效应(β=0.21±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 214274 ✅ 可用
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