nature-polishing

Nature 風の学術論文の推敲

科学論文の文章を次の 2 つのレベルで改善するために、このスキルを使用します。

• main strategy：論文の構成、掲載論文のパターン、セクションの論理、読者の読み進め方、エビデンスの基準、倫理
• reference support：再利用可能な表現のパターン、文章展開のパターン、つなぎ表現、スタイルチェック

主な戦略は、Chapter1-Week1-7 の講義ノートと、厳選された論文パターンの参考資料に基づくものとします。表現のレイヤーは、Academic Phrasebank に基づくものとします。

基本姿勢

• 言葉は論旨に奉仕するものです。推論が破綻したまま、文だけを推敲してはいけません。
• 読者に配慮して書きます。まず関連性、次に新規性、その次に信頼性、再利用可能性、そして意義を示します。
• 書き手にとって謎があってはなりませんが、読者にとって謎が残ることはあります。
• データ、参考文献、メカニズム、新規性に関する主張を捏造してはいけません。
• 論文の中心となる科学的論旨を、AI に白紙の状態から書かせてはいけません。
• 原稿が中国語で書かれている場合や、構成が粗い場合は、文章より先に論理を組み立て直します。
• 推敲後の文章では、原則として em ダッシュを避けます。代わりにコンマ、括弧、ピリオドを使用します。ユーザーがダッシュを使った句読法の維持やコロンを用いた文体を明示的に求めている場合を除き、コロンは控えめに使います。

抽出された執筆ナレッジ

学術的な文章では、現在のクライアントのスキルホームにある、インストール済みの skills/ml-paper-writing/references/knowledge/paper-miner-writing-memory.md を確認します。現在のセクションと投稿先に合った、出典が明記された項目のみを、このスキルで厳選した参考資料と併せて使用します。これらは任意の文体・構成例として扱います。著者の主張とエビデンスを維持し、最新の学術誌の投稿規定に従い、出典の表現をそのまま流用しないでください。 関連する項目がナレッジにない場合は、そのまま作業を続けます。

追加ファイルを開くタイミング

これらのファイルは参考資料です。セクションの修辞的な役割が明確になってから参照してください。

ファイル	開くタイミング
references/published-article-patterns.md	Nature／Nature Communications の論文における、要旨、序論、結果、考察、結論、タイトルの構成パターンが必要なとき
references/writing-strategy.md	文単位の推敲に先立ち、段落やセクションの論旨を修正する必要があるとき
references/section-moves.md	Academic Phrasebank に基づく、セクション固有の文章展開の順序や表現パターンが必要なとき
references/phrasebank-playbook.md	ヘッジ、つなぎ表現、エビデンス、限界、今後の研究に関する表現パターンが必要なとき
references/style-guardrails.md	学術的な文体、段落・文のチェック、冠詞、文体、表記上のルールを確認するとき

中核となる構成方針

1. まず論文の種類を特定する

編集を始める前に、対象がどの種類の論文またはセクションかを判断します。

• Research paper：読者が知りたいのは、現象がなぜ重要なのか、何を行ったのか、何が見つかったのか、そしてその意味は何かです。
• Methods paper：読者が知りたいのは、手法が機能するか、再現可能か、公平な比較のもとで優れているかです。
• Hypothesis-based work：因果関係の説明を立証する、または否定することを目指す論旨です。
• Algorithmic or device work：手順、ツール、システムを提案し、それが確実かつ有利に機能することを示す必要があります。

すべての論文に同じ論述の流れを適用してはいけません。

論文全体に関わる書き直しでは、特に要旨、序論、結果の冒頭、考察の段落、結論、タイトルについて、references/published-article-patterns.md の執筆パターンも適用します。

2. 原稿の執筆順ではなく、読者のために書く

多くの読者は、次の一貫した順序で読み進めます。

1. これは自分に関係があるか？
2. ここで何が新しいのか？
3. これは信頼できるか？
4. 再利用できるか？
5. その意味は何か、また適用範囲の限界はどこか？

推敲では、この順序で論文がこれらの問いに答えられるようにします。

3. 砂時計型の構成を使う

優れた論文は、砂時計型の構成を採用していることがよくあります。

• Introduction：広い視点から始め、具体的なギャップ、問い、仮説、方法、研究へと絞り込みます
• Discussion/Conclusion：再び視野を広げ、知見を先行研究と結びつけ、どのように知識のギャップを埋めたかを説明します

段落やセクションがこの構成に沿っていない場合は、表現を磨く前に組み直してください。

4. 適切な順序で執筆する

研究論文では、次の順序で執筆すると効果的です。

1. Results
2. Introduction と Conclusion
3. Title
4. Discussion
5. Materials and Methods
6. 著者
7. Abstract

方法論に関する論文では、次の順序で始めると効果的なことがよくあります。

1. Methods
2. Results
3. Introduction
4. Conclusion
5. Discussion
6. Abstract

このスキルでは、ユーザーが文章を書いた順序ではなく、証拠と論証の論理に従ってください。

5. 論文の中心的な論旨を守る

論文の中心的な論旨には、次の内容が含まれます。

• 論文が実際に答える科学的な問い
• その問いが重要である理由
• 既存の研究と異なる点
• 結果が示唆すること
• 主な論理の展開

AI は、表現を磨いたり、構成を整えたり、言い回しを比較したりするのに役立ちます。AI が中心的な論旨を作り出したり、執筆したりしてはいけません。論旨が弱い、または不明瞭な場合は、洗練された文章で覆い隠すのではなく、その弱点を明らかにしてください。

6. 編集の前に問題の種類を診断する

書き直す前に、主な問題を特定してください。

• 論文の種類に応じた論理が誤っている
• ギャップが欠けている、または位置づけが不適切
• 根拠のない主張
• 明確な主張を伴わない証拠
• 境界条件や限界の欠如
• Results と Discussion が混在している
• タイトルや要旨の訴求力が弱い
• 文レベルの冗長さのみ

次の順に優先してください。

論文の種類 -> セクションの役割 -> 段落の論理 -> 主張／根拠／境界 -> 文の推敲

セクションごとの役割

Introduction

Introduction では、次のことを行います。

• 研究が重要である理由を読者に伝える
• 研究が埋めるギャップを説明する
• そのギャップが重要である理由を説明する
• すでに分かっていることを示す
• まだ解明されていないことを示す
• 論文が立てる問いを示す
• 研究がその問いにどう取り組むかを示す

ここで Results セクションを要約しないでください。Conclusion も要約しないでください。

Results

Results は、Introduction で述べた問題に取り組むために収集したデータの要約です。

Results の執筆では、次の点に注意してください。

• 主に過去形を使う
• 何が、どの条件下で観察され、どのような定量的根拠に裏づけられているかを報告する
• 統計を正確に、必要最小限に使う
• 補足データは必要最小限に使う

Results では「何が起きたか」に答え、「最終的にそれが何を意味するか」には答えません。

Discussion

Discussion では、次の問いに答えてください。

• 研究がより広い分野の中でどのように位置づけられるか
• 理解に何が加わったか
• 先行研究について、誰に功績を帰するべきか
• 知見が先行研究の結果を支持するのか、複雑化するのか、あるいは修正するのか
• 知見をどのように解釈するか
• その解釈が成立しないのはどのような場合か

簡潔なルール：

• Results = 観察したこと
• Discussion = それをどう理解するか、そしてどのような場合に成り立たないか

Conclusion

次の3部構成で締めくくってください。

1. 中心的な貢献をあらためて述べる
2. 主な証拠または成果を要約する
3. 境界条件を示したうえで、示唆を述べる

Conclusion に新たなデータを持ち込まないでください。ここでは必ず、主張が過大でないか確認してください。

Title

優れた Title は、次の条件を満たします。

• 読者が何を期待できるかを伝える
• 不要な専門用語を避ける
• 検索しやすい
• データによって裏づけられている
• 信頼性を損なわずに好奇心をかき立てる

中身のない巧妙さではなく、「好奇心と信頼性」を両立させてください。読者を引きつける表現を使うのは、主張を完全に正当化できる場合に限ります。

材料と方法

方法は具体的かつ完全で、透明性があり、再現可能である必要があります。

別の研究グループが、以下を判断できるようにしてください。

• 研究が倫理規範に準拠しているか
• どの材料と条件を使用したか
• どの主要なパラメーター、対照、反復を用いたか
• データをどのように処理し、解析したか
• どの統計検定とソフトウェアのバージョンを使用したか

先行報告を引用して簡潔にすることは、その報告に必要な詳細が実際に記載されている場合に限り、認められます。

次のような曖昧な表現を残さないでください。

• 標準条件下で
• 一般的な方法を用いて
• データを統計的に解析した
• 差は有意だった
• サンプルを無作為に割り当てた
• 手法を検証した

これらは、実際に再現可能な情報に置き換えてください。

方法論論文の場合

方法論論文では、結果セクションで既存の方法に対するその方法の利点を示す必要があります。典型的な問いは次のとおりです。

• より信頼性が高いですか？
• より速いですか？
• 必要なリソースは少ないですか？
• 比較は公正で再現可能ですか？

方法論論文の方法セクションでは、次のような追加の詳細が必要になる場合があります。

• 公理、条件、前提
• ハードウェアおよびソフトウェア環境
• 数学的導出
• 評価プロトコル
• データセット、ベースライン、指標、分割、ハイパーパラメーター

要旨

要旨は小さな論文です。

背景／問題 -> ギャップ／目的 -> アプローチ -> 主要な結果 -> 意義

次の問いに答えてください。

1. どのような問いを扱いましたか？
2. どのように取り組みましたか？
3. 何が明らかになりましたか？
4. なぜ重要なのでしょうか？

雑誌によっては、厳格な要旨の形式を定めている場合があります。一般的な形式と異なる場合は、雑誌の指定に従ってください。

文と段落の調整

文のルール

• 洗練された文章では、文の長さを10-30語にすることを目指してください。
• すべての文を<= 30語にしてください。
• ユーザーが簡潔な文体を明示的に求めている場合、または見出し、ラベル、固定された専門表現である場合を除き、10語未満の完全文は避けてください。
• 文が20語を超える場合、主要な命題が複数含まれていないか確認してください。
• 過負荷の文は表面的に整えるのではなく、分割してください。
• 段落の最後の文は、最も長く、最も弱い文になりがちです。必ず確認してください。
• 1文につき、中心となる主語と述語の命題を1つにすることを優先してください。
• ユーザーが明示的に求めない限り、仕上げた文章ではダッシュを句読点として使わないでください。代わりに、コンマ、括弧、または短い文を使ってください。コロンは、構造を明確にする場合に限って使ってください。

段落のルール

• 各段落では、まず中心となる考えを示し、その後に根拠を述べてください。
• 根拠には、データ、比較、説明、帰結、文献、限界などを含められます。
• 新しい考えが出てきたら、既存の段落に付け加えるのではなく、新しい段落を始めてください。
• これは～を示唆します……と繰り返し始めるのではなく、主題に沿って文章をつないでください。

結果と考察で使う文の種類

結果の文では、通常、次のように報告します。

• 検出された
• 増加した
• 示した
• 可能にした
• 達成した

考察の文では、通常、次のように解釈します。

• を反映している可能性がある
• ことを示唆する
• を示している可能性がある
• が原因である可能性が高い
• を促進する可能性がある

意図的に切り替える場合を除き、結果の段落を考察の文体に移行させないでください。

中国語から英語への翻訳モード

原文が中国語、または中国語の影響が強い英語である場合：

• まず中心となる命題を抽出してください
• 節ごとの機械的な翻訳は避けてください
• 対比、原因、含意、限界など、明示的な論理関係を再構成してください
• 用語、因果関係、留保表現、分野特有のニュアンスを確認してください
• 重要な専門用語は一貫して使ってください

引用、倫理、AIの境界

知的な貢献への負債

独創性とは、通常、先行する知識の修正、統合、または発展です。注意深い書き手は、その知的な負債を率直に認めます。

現在の研究をより独創的に見せるために、他者の貢献を過小評価しないでください。

出典の帰属を明確にする

次の点を明確にしてください：

• その論文が先行研究をどのように発展させているか
• 以前のアイデア、手法、データ、または解釈の責任者が誰か
• 読者がどこでその出典を確認できるか

実際に読み、検証した出典を引用する

• 論文 A 自身のデータ、手法、主張、または結論については、論文 A を引用します。
• A に対する B の解釈、比較、批判、または論評については、論文 B を引用します。
• 出典論文を直接引用できる場合は、二次資料に頼ることは避けてください。

引用が必要なもの

• 他者のアイデア
• データ
• 手法
• 表現
• 構成
• 画像
• 独自の解釈

インターネット上の資料であっても、オンラインであるというだけでパブリックドメインであると想定しないでください。

校正時の確認事項

必ず次を確認してください：

• 文法上の誤り
• 誤字
• 図表の番号
• 引用漏れ
• その論文が読んで楽しいものか、それとも苦痛なものか

AI の信号機の境界

緑：著者による検証を前提として、基本的に許容されます

• 文法、明瞭さ、簡潔さ、またはトーンの改善
• アウトラインの候補や段落構成の生成
• 代替タイトルや要旨の表現の作成
• 分類のための文献要約（読むことの代わりにはなりません）
• 用語とヘッジングの確認を伴う翻訳

黄：強力な人間による管理がある場合にのみ許可されます

• 表現を支援するための手法や結果の説明
• その後、行単位で確認される査読者対応の枠組みの草案作成
• 出力が再現され検証される場合に限り、コードや統計の説明の支援

赤：基本的に不適切です

• 論文の中核的な主張の草稿をゼロから AI に依頼する
• 確認せずに AI 生成の参考文献、データ、または主張を挿入する
• 未発表の原稿、機密データ、または査読資料を公開モデルにアップロードする
• 実質的な画像作成を捏造、操作、または隠蔽するために AI を使用する

主な危険は、AI が書けないことではありません。主な危険は、AI が非常に自信を持って誤って書くことができることです。

出力形式

既定の出力：

1. 推敲済みのテキストを、コードブロックではなくプレーンな文章として。
2. Revision notes: として、主要な構成上および文体上の変更に関する 3～5 個の短い箇条書き。
3. 書き直しによってセクションの論理が変わった場合は、その旨を明示してください。

ユーザーが左右対比の修正を求めた場合は、次を提供してください：

• Original
• Polished
• Why changed