paper-polisher

目的

数学モデリングコンテストの論文セクションを、文章の質、論理の明瞭さ、数式の一貫性、主張の適切な調整という観点から推敲します。

このスキルは、すでに草稿がある論文セクションを対象とします。表現を改善し、文法を修正し、数式を確認し、証拠の強さに合わせて断定の度合いを調整し、過大な主張を検出し、書式要件への準拠を確認します。新たな内容を創作したり、裏付けのない主張を加えたり、論文の科学的な論旨を書き換えたりすることはありません。

nature-polishing の設計原則を取り入れています。言葉は論旨に奉仕するものであり、推敲によって弱い論拠を覆い隠してはならず、主張は証拠に見合ったものでなければなりません。

このスキルは、新しい論文セクションの執筆、実験の実施、図の作成、最終的な品質保証は行いません。

使用するタイミング

次のような場合にこのスキルを使用します。

• paper-section-writer が1つ以上の論文セクションを執筆した後。
• quality-assurance-auditor に渡す前。
• ユーザーが「論文を推敲して」「英語を確認して」「文法を直して」「文章を改善して」「主張の度合いを調整して」「過大な主張がないか確認して」「Q1セクションを校正して」と依頼した場合。
• 中国語から英語への翻訳で作成された粗い草稿を滑らかにする必要がある場合。
• セクション間で数式、記号、用語に一貫性がない場合。

前提条件

次のファイルがすでに存在するか、提供されている必要があります。

• paper/sections/ 以下の論文セクションの草稿。
• 最終版の手法説明（数式と記号の確認用）。
• 最終版の結果分析（主張の確認用）。
• planning/symbol_table.md の全体記号表（利用可能な場合）。
• コンテストの書式要件（利用可能な場合）。

論文セクションが存在しない場合は、paper-section-writer に差し戻してください。

入力

次のファイルを使用するか、提供を依頼してください。

• paper/sections/*.md または paper/sections/*.tex — 論文セクションの草稿。
• methods/Qx/qx_final_method_explanation.md — 数式と記号の確認用。
• results/Qx/reports/qx_final_result_analysis.md — 主張の確認用。
• planning/symbol_table.md — 記号の一貫性確認用。
• コンテストの書式要件。

ワークフロー

1. 論文の種類とセクションを特定します。

   • 数学モデリングコンテストの論文は、一般に次の構成に従います。Abstract → Problem Restatement → Problem Analysis → Assumptions → Symbols → Model Construction (per Q) → Model Solution → Results Analysis → Robustness → Strengths & Limitations → Conclusion。
   • セクションごとに推敲で重視する点が異なります（以下のセクション別ルールを参照）。

2. 12項目の推敲チェックリスト（以下を参照）を実行します。

3. 証拠に照らして主張の度合いを調整します。

   • 数値に関する主張や比較に関する主張は、最終結果分析またはロバスト性レポートで裏付けられているかを確認します。
   • 主張が証拠を誇張している場合は、表現の断定度を下げます。
   • 裏付けのない主張は、阻害要因として指摘します（黙って削除せず、執筆者が判断できるようにします）。

4. 数式と記号の一貫性を確認します。

   • すべての記号は、全体記号表に記載するか、該当箇所で定義する必要があります。
   • 同じ概念には、すべてのセクションで同じ記号を使用する必要があります。
   • 添字、上付き文字、インデックスの一貫性を確認します。
   • 数式番号は連番とし、本文中の参照と一致させます。

5. 用語の一貫性を確認します。

   • 同じ概念には、全体を通して同じ用語を使用します。
   • 手法名は、最終版の手法説明と一致させます。
   • 「ベースライン」「主モデル」「改良モデル」は一貫して使い分けます。

6. 推敲済みのセクションを提示します。

   • 差分または変更点の概要を示します。
   • 表現の断定度を下げた主張と、その理由を明記します。
   • 執筆者の対応が必要な残りの問題を指摘します。

12項目の推敲チェックリスト

1. 文の長さ

• 30語を超える文は分割します。
• 短文（8～15語）と中文（15～25語）を織り交ぜ、文の長さに変化をつけます。
• 各段落の最初と最後の文は、最も明瞭なものにします。

2. 段落構成

• 各段落では、主な論点を1つに絞ります。
• 最初にトピックセンテンスを置き、続けて根拠を示し、最後に次の段落へのつなぎを入れます（または、次の段落の冒頭でつなぎます）。
• 5～6文を超える段落は分割するか、簡潔にします。

3. 時制の一貫性

• 問題の再提示／前提／記号：現在形を使います。
• モデルの構築：モデルの説明には現在形を使います。
• モデルの解法／結果の分析：実施したことや得られた結果には過去形を使います。
• 結論：最終的な知見には現在形、実施したことには過去形を使います。
• 理由もなく、1つの段落内で時制を混在させないでください。

4. 蓋然性表現の調整

主張の強さを証拠に合わせます。

証拠のレベル	適切な蓋然性表現	例
複数の検証で堅牢性を確認	強い主張。蓋然性表現は不要	「エントロピー TOPSIS 法は安定した順位を生成します。」
1回の検証、中程度の摂動	中程度の蓋然性表現	「中程度の重みの変更に対して、順位は安定しているようです。」
限定的な検証、狭い範囲	弱い蓋然性表現	「結果は、検証した範囲内では順位が安定している可能性を示唆しています。」
検証なし、外挿	主張は認められません	根拠がないことを明記してください。記述しないでください。

蓋然性を示す表現（強い順）：

• demonstrates／shows／establishes → 最も強い
• indicates／suggests／supports → 中程度
• may indicate／appears to／is consistent with → 弱い
• could potentially／might possibly → 最も弱い（控えめに使ってください）

5. 過剰な主張の検出

次の表現は、根拠に合わせて弱めるか削除します。

• 絶対的な主張：「常に」「決して」「証明する」「保証する」「最適」（証明されている場合を除く）。
• 根拠のない因果関係：相関しか示されていないのに「AがBを引き起こす」とする。
• 適用範囲の拡大：1つのモデルしか検証していないのに「すべてのモデルに効果がある」とする。
• 検証されていない「最初」や「新規性」の主張。
• 統計的検定や定義済みの閾値がない「有意に」。
• 1～2個のベースラインとしか比較していないのに「提案モデルは既存のすべての手法を上回る」とする。
• データの裏付けを超える数値の精度：「スコアは0.883214」→「スコアは約0.88」。

6. 数式の書式

• 重要な数式はディスプレイ数式モード（$$...$$ または \begin{equation}...\end{equation}）で記述します。
• 変数の参照や短い式にはインライン数式（$...$）を使います。
• 下付き文字と上付き文字のスタイルを統一します。
• 数値の後に単位を付けます。
• 数式で初めて使う変数は、直後に定義します。

7. 表記の一貫性

• すべての記号を planning/symbol_table.md と照合します。
• 決定変数、状態変数、パラメーターを区別します。
• ベクトル／行列の表記（太字、矢印、またはどちらも使わない）を統一します。

8. 図表の参照

• すべての \ref{fig:...} または「Figure X」が、実際の図ファイルに対応していることを確認します。
• 図の参照順を守ります（本文ではFig.1の後にFig.2を記載します）。
• すべての表の参照が、実際の表に対応していることを確認します。
• キャプションには単なる説明ではなく、主な要点を含めます。

9. つなぎと文章の流れ

• セクション間には、次のセクションにつなぐ文を1つ入れます。
• 段落間の論理的な流れを明確にします（したがって、しかし、対照的に、さらに、具体的には）。
• 「前述のとおり」や「先に述べたように」は避け、要点を簡潔に言い直します。
• 「注目すべき点は……です」や「述べておくべき点は……です」は避け、内容をそのまま記述します。

10. 言葉の選び方

• 曖昧な表現より具体的な表現を優先します：「RMSEが35％改善した」は「誤差が良くなった」より具体的です。
• 飾った表現より簡潔な表現を優先します：「利用する」ではなく「使う」、「解明する」ではなく「示す」、「約」は精度が重要な場合を除き「およそ」より簡潔です。
• 冗長な表現を削除します：「重要な点として」「興味深いことに」「驚くべきことに」。
• 意味が重複する語句を削除します：「さまざまな異なる」「基本的な基礎」「事前の計画」。

11. 文体

• 明確さを高めるため、能動態を優先します。「指標行列に TOPSIS を適用しました」とし、「指標行列に TOPSIS が適用されました」とはしません。
• 受動態は控えめに使い、主に「方法／モデルの解法」セクションで用います。「重みはエントロピー法を用いて算出しました」などとします。
• 「著者」「本稿」「研究チーム」ではなく、一貫して「私たち」を使います。
• 中国語から英語に翻訳する場合、中国語の学術的な慣習を直訳しないようにします。

12. 書式の遵守

• コンテスト固有の書式要件（語数、ページ数の上限、フォントサイズ、余白の要件）を確認します。
• セクション番号に一貫性があることを確認します。
• 参考文献の書式に一貫性があることを確認します。
• 付録資料に適切なラベルが付いていることを確認します。

セクションごとの推敲で重視する点

セクション	最優先事項
要約	主張の適切な調整、数値の精度、語数
問題の再提示	明確さ、要件を追加しないこと
仮定	必要性の確認、影響の説明
記号	網羅性、一貫性、変数の種類の区別
モデルの構築	数式の正確さ、表記の一貫性、仮定の追跡可能性
モデルの解法	手順の明確さ、再現可能性
結果の分析	主張と根拠の整合性、図表への参照
ロバスト性	安定性と脆弱性の区別、境界条件
強みと限界	具体性、誠実さ
結論	小問への対応、主張の適切な調整

中国語から英語への翻訳に関する注意

原文が中国語で、英語への翻訳が必要な場合：

• 直訳せず、意味を訳します。
• 中国語の学術文体では婉曲表現が多く使われることがあります。根拠が裏付ける範囲に限って表現します。
• 中国語の文は長くなりがちです。英語では短い文に分けます。
• 「本文」は文脈に応じて “This paper” または “We” と訳します。
• 「显然」／「显而易见」は、本当に明白な場合を除いて “obviously” と訳さないようにします。強い根拠がある場合に限り “clearly” を使います。
• 「一定的」は削除するか、具体的な数量表現に置き換えます。
• 「较好的效果」は定量化する必要があります。“good results” ではなく、「RMSE が X% 改善した」とします。

ルール

• 言語と構成を推敲します。新しい内容は創作しません。
• 過大な主張は抑えます。根拠の弱い主張を、より強く聞こえる表現に変えてはいけません。
• 根拠のない主張は問題点として指摘し、黙って削除したり変更したりしません。
• 数式を変更する場合は、最終的な手法の説明と照合してから行います。
• 新たな参考文献、実験、図、数値を追加しません。
• 限界や不確実性に関する記述を削除しません。
• 変更内容を追跡できるようにし、何を変更したか、なぜ変更したかを示します。
• 論旨に問題がある場合は、推敲で覆い隠さず、その問題を指摘します。

検証

提出前に、以下を確認します。

• 変更したすべての文が文法的に正しいこと。
• すべての数式を最終的な手法の説明と照合していること。
• すべての主張が、入手可能な根拠に見合ったものであること。
• 過大な主張が指摘されているか、適切に抑えられていること。
• すべてのセクションで表記に一貫性があること。
• 図表への参照が順番どおりで、既存のファイルに対応していること。
• コンテストの書式要件を満たしていること。
• 変更点の要約が作成されていること。

失敗時の対応

以下の場合は作業を中止し、問題を報告します。

• 論文中の主張に、それを裏付ける根拠がまったくない場合（根拠が弱いだけの場合は除きます）。
• 論文中の数式が、最終的な手法の説明と矛盾している場合。
• 参照されている図表が存在しない場合。
• 論文中の数値が、いずれの結果ファイルにも見つからない場合。
• 小問に対する結果を主張しているのに、最終的な結果分析がない場合。

中止条件

以下の場合は推測せず、作業を中止します。

• 言語の修正に科学的な意味の変更が必要となる場合。
• 主張を裏付ける根拠がまったくない場合。
• 同じセクション内に複数の矛盾する主張がある場合。
• 参照先の成果物が見つからない場合。
• 作業を続けることで、根本的な論理上の欠陥を洗練された文章で覆い隠すことになる場合。

中止する際は、以下を出力します。

• 問題点
• 該当する文または段落
• 不足している根拠、または矛盾する根拠
• 推奨される対応

引き継ぎ

推敲後： → quality-assurance-auditor

以下を添えてください：

• 推敲したセクションのパス
• 変更の概要（変更内容と理由）
• フラグを立てた過剰な主張（表現を弱めたもの、または著者の判断待ちのもの）
• 著者の対応が必要な残りの問題

例

例 1：過剰な主張の表現を弱める

原文：「当社のエントロピーTOPSISモデルは、既存のあらゆる評価手法よりも大幅に優れた性能を示し、最適な順位精度を達成しています。」

推敲後：「エントロピーTOPSISモデルは、等重みベースラインと比べてスコアの識別性が向上します（標準偏差：0.15 対 0.08）。検証した3つの候補手法（等重み、エントロピーTOPSIS、AHP-TOPSIS）の中では、重みを客観的に導出でき、±10％の摂動に対して順位が安定していることから、エントロピーTOPSISを選択しました。」

変更点：

• 「既存のあらゆる手法より大幅に優れている」→ 検証したベースラインとの比較に限定
• 「最適な順位精度」→ 削除（正解となる順位が存在しないため）
• 具体的な数値的根拠を追加（標準偏差 0.15 対 0.08）
• 手法選択の背景を追加（検証した候補は3つ）

例 2：表記の修正

原文：「$x_i$を都市$i$のスコアとします。重み$w_j$は次のように計算されます……」

修正後：「$S_i$を都市$i$の総合スコアとします。指標の重み$\omega_j$はエントロピー法で計算されます……」

問題点：Q1ではスコアに使われていたx_iが、Q2では指標の生データに使われていました。全体の記号表に合わせてS_iに変更し、\omega_j（重み）と、別の変数として他の箇所で使われているw_jを区別しました。

例 3：文の分割

原文（38語）：「エントロピー法を適用して客観的な指標の重みを計算し、その後TOPSIS法を使って各都市の理想解に対する相対的な近さを計算した結果、表1に示す最終順位が得られました。」

推敲後（2文、15語＋14語）：「エントロピー法により、データのばらつきに基づいて客観的な指標の重みを算出しました。続いてTOPSISで各都市の理想解に対する相対的な近さを計算し、最終順位を求めました（表1）。」