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エビデンスに基づく科学論文の執筆

文章を磨く前に、科学的な論旨を明確にします。ユーザーのエビデンス、不確実性、文体を保ち、新規性を誇張したり、研究が実際以上に完成しているように見せたりしないでください。ジャーナル風の文体に整えても、投稿が承認されたことにはなりません。

執筆要件と実際の投稿先ジャーナルを確認する

ジャーナルと現在のコンテンツ種別、中心的な主張、隣接分野の読者にとっての重要性、主張を裏付ける結果と図、関連性の高い先行研究のうち最も重要なもの、適用範囲の境界条件、不足している事実を確認します。抄録やREADMEから未確認のデータを再構成するのではなく、提供された資料を使ってください。

そのジャーナルとコンテンツ種別に関する公式ガイドを確認します。規則、出典 URL、確認日、必須か推奨かを記録してください。Nature Portfolio に共通する抄録の文字数制限はありません。同梱テンプレートの名称だけを根拠に、ジャーナルが現在もレターを受け付けていると決めつけないでください。ジャーナルが指定されていない場合は、特定のジャーナルの規則に準拠していると主張せずに原稿を作成します。

journal calibration と structural modes を読んでください。最近の関連論文を数本参考にし、構成や説明の詳しさを把握します。ただし、明示された投稿規則に優先させたり、特徴的な表現をコピーしたりしてはいけません。

論旨を組み立ててから執筆する

簡潔な図と主張の対応表を作成します。各主要な主張、そのエビデンス、代替説明、裏付けに必要な図や方法を記載してください。実験の時系列ではなく、答えようとする問いに沿って結果を並べます。実際に行ったことを確認しながら方法を下書きし、その後、考察、背景、抄録、タイトル、図注の順に作成します。これは有用な標準手順ですが、1段落だけを編集する場合に必須の儀式ではありません。

関連するテンプレートを保持して活用してください。 brief、 editorial blueprint、 figure–claim matrix、および paragraph map。 より深い構成については、editorial architecture を参照してください。

各段落に目的、裏付けとなるエビデンス、有用な結論または次へのつなぎを持たせます。既知の情報と新たな知見を結びつけ、重要な点は読者が強調を期待する位置に置きます。隣接分野の研究者にも理解できる、具体的な動詞と説明を使ってください。必要な技術的詳細、正確な単位、反復の定義、解析方法の選択、不確実性は保ちます。

エビデンスを変えずに編集する

一般的な重要性の主張は、具体的な含意に置き換えます。観察、解釈、提案されたメカニズムを区別してください。相関を因果関係に、技術的反復を独立サンプルに、データがないことを帰無結果に、探索的解析を事前登録された検定に変えてはいけません。

定型的なつなぎ表現、重複する結論、誇張された形容詞、不要な名詞の連結を取り除きます。スコアを狙うためではなく、自然なリズムの変化をつけてください。受動態、用語の反復、専門用語の複合語が最も明確な選択である場合もあります。 短い文が、必ずしも優れた科学的文章とは限りません。

sentence craft、 voice and variation、および section rubric は、ジャーナルの規則ではなく編集上のヒューリスティックとして活用してください。提供された参考例には、exemplar anchoring を活用してください。重要な限界は明示したままにしつつ、すべての主張に弁解めいた文言を付け加えないでください。

独自に作った汎用モードではなく、選択した投稿区分を確認する

SKILL_DIR を、このスキルがインストールされているディレクトリに解決してください。ローカルチェッカーでは、正確な日付付きプロファイル、または検証済みのカスタムプロファイルが必須になりました。

python3 "$SKILL_DIR/scripts/nature_preflight.py" --input /absolute/draft.md \
  --profile nature-communications-article

組み込みの Nature Communications Article プロファイルでは、200語の上限を確認します。Nature Article プロファイルでは、200語の要約目標は参考値として扱います。別個のプレーンテキストのアブストラクト／要約には、--opening-only を追加してください。それ以外の場合は、## Abstract のように、プロファイルと一致する ATX 見出しを正確に1つ使用してください。チェッカーは、最初の段落を推測するのではなく、見出しの欠落、重複、入れ子を検出して拒否します。

空白で区切られたトークンを数えます。投稿ポータルやワープロソフトの慣例とは異なる場合があります。確認するのは冒頭部分の長さのみであり、参考文献、科学的妥当性、投稿区分の適格性、原稿の残りの部分は確認しません。すべての結果に submission_readiness: NOT_ASSESSED と表示されます。終了コード0は設定された長さ以内、1は必須の長さ超過、2は参考値の超過、未検証の入力、またはツール／使用法のエラーを意味します。JSON のステータスを確認してください。以前の --mode／--format フラグは削除され、誤解を招く汎用の既定値には置き換えられません。

他のジャーナル向けには、実際の投稿規定を確認したうえで、ジャーナルのキャリブレーションに記載されたスキーマを使って --profile-file を作成してください。組み込みの上限を名前だけ変更して別のジャーナルに流用しないでください。

任意の文章指標／フィンガープリントスクリプトは、引き続き編集上の補助ツールです。"$SKILL_DIR/scripts/..." からヘルプを実行してください。これらは AI 検出器でも客観的な品質スコアでもなく、警告があっても出版ポリシー違反を示すものではありません。

研究公正と最終成果物

結果、参考文献、承認、サンプル数、ソフトウェアのバージョン、アクセッション番号、完了済みの解析を捏造してはいけません。実際に不足している情報にはその旨を明記し、出典の引用が実際の内容と一致することを確認してください。元の画像／データの証拠を保持し、観察結果を捏造するために生成画像を使用してはいけません。あらゆる文章編集が免除される、あるいはすべての計算プロットが禁止されると決めつけず、実際に行った作業に適用されるジャーナルの最新の AI 利用、開示、画像に関するポリシーを確認してください。著者は原稿を確認し、その責任を負います。

研究公正の確認を使用してください。査読者への回答では、各指摘に答え、実際に行った変更とその箇所を示し、完了した作業と提案を区別してください。カバーレターでは、誇張せずに新規性、根拠、適合性を説明してください。両方のテンプレートは assets/ にあります。

改訂した文章／パッチを最初に返し、選択した投稿区分と、重要な未解決事項のみを示してください。監査では、文体の好みよりも、具体的な構成上／科学上の問題を優先してください。実際に実行したジャーナルチェックと、未実施のチェックを明記してください。メンテナーの回帰テスト：

python3 -m unittest discover -s "$SKILL_DIR/tests" -v