赛斯资料研究计划 / 主张库 / automatic-writing-7
当自动书写内容质量明显优于日常水准时应仔细审查；若含预言，应在可能时核对后续事件。
Automatic writing content that is clearly superior to the individual's usual standard should be examined carefully; if it contains prophecies, these should be checked against subsequent events whenever possible.
概念 自动书写 · 领域 信念仪式与身心效应· 方法论建议 · 科学接口 3/3 · 可检验 3/3 · 状态 已有支持
本板块把赛斯资料当作**假设来源**而不是待验证的教义：线索档案由 AI 依据语料库检索整理，每个论断后附「书 §节号」出处；研究现状评审由 AI 联网检索现代文献生成，所列论文全部经 Crossref 核验 DOI；议程草案由 AI 综合评审写成。三层内容都不是赛斯原文，也不代表科学界结论。
赛斯出处（书 §节号）
- esp-power §2
裁决实验
100名书写者连续6个月提交全部文本，预言在结果发生前由独立人员编码事件、期限、方向及概率，带时间戳封存；再随访6—12个月。全部可评分预测与基准发生率、普通书写和常规预测比较，采用Brier分数并纳入失败预测；文本质量另由至少3名盲评者与同作者的匹配基线比较。
论文题目建议
Prospective Accuracy and Blinded Quality Assessment of Automatic Writing: A Preregistered Longitudinal Study
核心颠覆
审查与核对建议本身不会推翻任何主流假设；只有排除信息泄漏后仍可重复的超基线预测，才会挑战预测受现有信息约束的假设。
可合作团队 / 资助方
Quinton Deeley；伦敦国王学院 Cultural and Social Neuroscience Research Group；Ryan L. Boyd；得克萨斯大学达拉斯分校，文本分析研究
赛斯表述的特异性
很低：与常规证据核验原则一致；未给出预言的准确率、时窗或优于基线的幅度。
备注
supported指方法建议有科学方法论支持，不是自动书写预言得到支持；只核对看起来命中的句子会产生选择偏差。
证据（2 篇，已 Crossref 核验）
- The preregistration revolution — Brian A. Nosek; Charles R. Ebersole; Alexander C. DeHaven; David T. Mellor (2018), Proceedings of the National Academy of Sciences方法论支持：预先固定预测和分析可区分真正预测与事后解释；此文不证明自动书写具有预言能力。[论文](https://doi.org/10.1073/pnas.1708274114)
- Neuroimaging during trance state: a contribution to the study of dissociation — Julio Fernando Peres; Alexander Moreira-Almeida; Leonardo Caixeta; Frederico Leao; Andrew Newberg (2012), PLOS ONE直接邻近证据：10名书写者的探索研究报告状态间文本复杂度及脑血流差异，但样本极小，复杂度不等于事实正确或预言准确。[论文](https://doi.org/10.1371/journal.pone.0049360)
引用本条：Future Mind Institute, Seth Material Research Agenda, claim automatic-writing-7, https://www.seth.org.cn/research/claims/automatic-writing-7