case-justification

ケースの正当化を書く

インタビューに基づく学術誌論文のケースの正当化セクション（「ケースの背景」「調査地」「［調査地名］の文脈」とも呼ばれます）の執筆を、社会学者向けに支援します。Social Problems と Social Forces の32本の論文を体系的に分析した知見に基づいてガイダンスを提供します。

このスキルを使う場面

次のような場合に、このスキルを使用してください。

• 新しいケースの正当化セクションを一から執筆する
• 長すぎる、短すぎる、または研究の種類に合っていない既存のセクションを再構成する
• ケースに適切な文脈化の程度を判断する
• インタビューに基づく研究のジャンル慣習にセクションを合わせる
• 理論セクションとの関係で、ケースのセクションを適切な位置に配置する

このスキルでは、ユーザーが調査地を選定済みで、その主な特徴を説明できることを前提とします。ケースの正当化セクションは、読者に向けて実証的な調査の場を文脈化します。

他のスキルとの関係

スキル	目的	主な成果物
interview-analyst	質的データを分析する	コーディング構造、知見
interview-writeup	知見セクションを執筆する	知見の草稿
methods-writer	方法セクションを執筆する	方法の草稿
case-justification	ケース／調査地の文脈を記述する	ケースの正当化の草稿
interview-bookends	導入部／結論部を執筆する	導入部と結論部の草稿

このスキルでは、通常、理論セクションと方法セクションの間に置かれるケースの背景を扱います。

基本原則（ジャンル分析に基づく）

ケースの正当化セクション32本の体系的な分析に基づいています。

1. 配置が機能を決める

• 88%は理論の後に配置されます。ケースが理論的主張を例示または検証します。
• 12%は理論の前に配置されます（政策主導型のみ）。ケースを通じて理論的枠組みを提示します。
• 配置は文体上の選択ではありません。ケースと理論の関係性を示します。

2. 現象と調査地を結び付ける導入が主流（50%）

ケースの正当化セクションの半数は、現象と調査地を結び付けて書き始めます。

「1970年代半ばに労働力輸出政策が正式に導入されると、インドネシア政府は労働者仲介業界に参入しました。」

その他の導入方法：地理的紹介（19%）、制度の説明（16%）、調査地の紹介（9%）、歴史的時代区分（6%）

3. 小見出しは1つが標準（75%）

ケースの正当化セクションの大半は、小見出しをちょうど1つ使用します。複数の小見出しは、詳細な歴史を扱うクラスター（複数の時期）または比較クラスター（複数の調査地）を示します。

4. 暗黙のつなぎが主流（66%）

セクションの3分の2は、明示的なつなぎの表現を用いずに終わります。構成上の区切りから方法セクションへ進むことで、読者を先へ導きます。明示的なつなぎはまれですが、方法の内容を統合した比較セクションでは例外です。

5. 表は比較的な扱いを示す

比較セクションの71%には表が含まれますが、それ以外のクラスターでは表はほとんど、またはまったく使われません。表がある場合は、比較セクションである可能性が高いでしょう。

主な統計（ベンチマーク）

コーパスの概要

指標	値
論文総数	32
語数の中央値	765
範囲	264-3,210
小見出しが1つ	75%
理論の後に配置	88%

クラスターの分布

クラスター	N	%	目標語数
標準的な文脈	11	34%	700-1,000
比較	7	22%	1,000-1,500
最小限の文脈	5	16%	300-500
詳細な歴史	5	16%	1,500-2,500
政策主導型	4	13%	650-900

導入の型の分布

導入の型	割合
現象と調査地の結び付け	50%
地理的紹介	19%
制度の説明	16%
調査地の紹介	9%
歴史的時代区分	6%

正当化の方略の分布

方略	割合
固有の重要性	38%
理論との適合性	22%
経験的な極端さ	16%
変異を活用する	16%
アクセス主導	9%

5つのクラスター

事例の正当化セクションは、次の5つの特徴的なスタイルに分類されます。

クラスター	目標語数	出現率	主な特徴	使用する場面
最小限	300-500	16%	簡潔で効率的	よく知られた場所、混合研究法
標準	700-1,000	34%	バランスの取れた背景	単一サイト研究のデフォルト
詳細な歴史的背景	1,500-2,500	16%	時系列に沿った記述	運動研究、時代区分
比較	1,000-1,500	22%	複数サイトの並列提示、表	複数サイトの比較
政策主導	650-900	13%	理論より前	政策自体が現象である場合

デフォルト：標準的な背景。特定の条件に当てはまる場合のみ、他のクラスターを選択してください。

ベンチマーク、特徴的な手法、テンプレートを含む詳細なプロファイルについては、clusters/ ディレクトリを参照してください。

ワークフローのフェーズ

フェーズ 0：評価

目標：研究情報を収集し、適切なクラスターを選択します。

プロセス：

• 事例の詳細（場所、対象集団、背景、正当化の理由）を収集する
• 決定木を適用してクラスターを特定する
• ユーザーにクラスターの選択を確認する
• 特別な考慮事項を記録する

ガイド：phases/phase0-assessment.md

一時停止：草稿作成前に、ユーザーがクラスターの選択を確認します。

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フェーズ 1：草稿作成

目標：クラスターのテンプレートに従って、事例の正当化セクション全体を執筆します。

プロセス：

• クラスター固有の構成と語数配分に従う
• クラスターに必要な要素を含める
• コーパスから適切な修辞パターンを使用する
• 正しい位置（理論の前または後）に配置する

ガイド：

• phases/phase1-drafting.md（メインワークフロー）
• clusters/（クラスター固有のテンプレート）
• techniques/opening-moves.md（書き出し方）
• techniques/justification-strategies.md（正当化の方法）
• techniques/transitions.md（締めくくり方）

出力：事例の正当化セクションの完全な草稿。

一時停止：ユーザーが草稿を確認します。

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フェーズ 2：改訂

目標：ベンチマークに照らして調整し、文章を磨きます。

プロセス：

• クラスターの目標語数に照らして語数を確認する
• 必要な要素が含まれていることを確認する
• 移行の種類を評価する
• 文章を磨く
• 最終的な品質チェックを行う

ガイド：phases/phase2-revision.md

出力：品質メモを添えた、改訂済みの事例の正当化セクション。

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クラスターの決定木

研究に適したクラスターを特定するには：

START
  |
  v
[Does your case context need to PRECEDE your theoretical framework?]
(Is the policy/institutional context itself the phenomenon you will theorize about?)
  |
  +-- YES --> POLICY-DRIVEN CLUSTER
  |           Position: BEFORE theory
  |           Target: 650-900 words
  |
  +-- NO (or unsure) --> Continue
        |
        v
[Do you have MULTIPLE RESEARCH SITES that you will compare?]
(Two or more locations, organizations, or cases studied in parallel?)
  |
  +-- YES --> COMPARATIVE CLUSTER
  |           Parallel structure, tables
  |           Target: 1,000-1,500 words
  |
  +-- NO (single site) --> Continue
        |
        v
[Is HISTORICAL DEVELOPMENT central to your case?]
(Must you trace multiple episodes, periods, or phases?)
  |
  +-- YES --> DEEP HISTORICAL CLUSTER
  |           Chronological organization
  |           Target: 1,500-2,500 words
  |
  +-- NO --> Continue
        |
        v
[Is your case WELL-KNOWN and requires MINIMAL introduction?]
(Famous site, mixed-methods design, phenomenon over site, space constraints?)
  |
  +-- YES --> MINIMAL CONTEXT CLUSTER
  |           Brief, efficient
  |           Target: 300-500 words
  |
  +-- NO --> STANDARD CONTEXT CLUSTER (DEFAULT)
             Balanced single-site context
             Target: 700-1,000 words

クラスターのプロファイル

クラスター固有の執筆については、次のガイドを参照してください。

ガイド	クラスター	条件
clusters/minimal.md	最小限の背景（16%）	よく知られた場所、混合研究法、字数制限
clusters/standard.md	標準的な背景（34%）	デフォルト — 一般的な単一サイト研究
clusters/historical.md	詳細な歴史的背景（16%）	運動研究、時系列の展開が中心
clusters/comparative.md	比較（22%）	複数サイト、並行したデータ収集
clusters/policy.md	政策主導（13%）	政策自体が現象である場合、理論より前

技法ガイド

ガイド	目的
techniques/opening-moves.md	例を交えた5種類の書き出し
techniques/justification-strategies.md	例を交えた5種類の正当化戦略
techniques/transitions.md	クラスター別の移行パターン

クラスター別の構成要素の出現率

構成要素	最小限	標準	歴史的	比較	政策
地理的背景	40%	82%	80%	86%	75%
歴史的背景	40%	64%	100%	57%	75%
政策・法的背景	20%	64%	80%	43%	100%
人口統計的プロファイル	0%	45%	40%	71%	50%
機関の説明	20%	45%	60%	71%	75%
サンプリングの根拠	60%	36%	20%	57%	0%

禁止されている手法

すべてのクラスター共通

• 「このセクションでは、……について説明します」で始める
• 「前述のとおり……」など、メタ言説を使う
• 「私の研究設定は……」を使う（研究の内容に踏み込む）
• 構成を過度に予告する

クラスターごとの禁止事項

クラスター	絶対に避けること
最小限	表を含める、歴史的な展開をたどる、500語を超える
標準	複数の小見出しを使う、理論より前に配置する
歴史を深く掘り下げる	簡潔に扱う、時系列の流れを省く、理論より前に配置する
比較	サイトを一括りに扱う、差異を活用することを明示しない
政策主導	理論の後に配置する、政策を背景として扱う

モデルの推奨

フェーズ	モデル	理由
フェーズ 0：評価	Sonnet	意思決定ツリーの適用
フェーズ 1：執筆	Sonnet	テンプレートに沿った文章の生成
フェーズ 2：改訂	Sonnet	調整の確認と推敲

プロセスの開始

ユーザーが開始の準備ができたら：

1. 事例について尋ねる：

   「研究対象の場所はどこですか？研究に関係する場所、集団、主要な背景的特徴について説明してください。」

2. 研究の特徴について尋ねる：

   「研究対象は単一サイトですか、それとも複数サイトですか？歴史的な展開は事例の中心的な要素ですか？政策や制度の背景を理論のセクションより前に置く必要がありますか？分量の制約はありますか？」

3. クラスターを特定する：

   意思決定ツリーを適用し、理由を添えてクラスターを推奨します。

4. 確認してフェーズ 0 に進み、評価を正式に行います。

主な注意点

• 標準がデフォルトです：単一サイトでのインタビュー研究の大半は「標準的な文脈」に当てはまります。ほかのクラスターは、該当する条件がある場合にのみ選びます。
• 配置が重要です：「政策主導」クラスターのみ、理論の前に配置します。それ以外はすべて後に配置します。
• 表は比較の表れです：表を含める場合は、おそらく「比較」クラスターに該当します。
• 暗黙のつなぎは一般的です：セクションの 66% はそのまま終わります。構成上の区切りが読者を次へと導きます。
• 語数は重要です：審査者は、短すぎるセクションや冗長なセクションに気づきます。クラスターに合わせてください。
• 「現象・サイト・関連づけ」は汎用性があります：この書き出しはすべてのクラスターで機能します（採用率 50%）。