peer-review

ピアレビュー

説明責任を担う人間のレビュアーを支援するため、厳密で公平かつ実行可能な評価を行います。未公開の投稿原稿とレビューはすべて機密として扱います。

必須の安全境界

未公開コンテンツを読む、または分析する前に、次のことを行います。

1. ユーザーが出版社、編集者、著者、またはその他の権利者から許可を得ていることを確認します。
2. 対象媒体のレビュー、機密保持、共同レビュー、保持、および AI／ツールに関するポリシーを確認します。
3. 利益相反、専門性の限界、依頼された範囲、専門家によるレビューの必要性を記録します。
4. 原則としてローカルのみで処理します。

許可が不明確な場合は、原稿を確認したり引用したりしないでください。確認を求めるか、原稿のテキストを出力しない同梱のローカル CLI のみを使用してください。

次のことは決して行わないでください。

• 出版社／著者からの個別の許可と、対象媒体の承認を得ずに、未公開の原稿、補足資料、レビュー、または編集上の文書を外部サービスに送信する
• 機密コンテンツを、公開モデル、検索エンジン、引用サービス、文法チェックツール、盗用検出ツール、または画像サービスにアップロードする
• コンテンツをトレーニング、ベンチマーク、製品改善、または無関係な研究に再利用する
• 環境全体の状態、.env ファイル、API キー、または認証情報を読み取る
• 同梱ツールからネットワーク、LLM、または画像 API を呼び出す
• 別のスキルや PDF／画像パイプラインを自動的に呼び出す
• 指名されたレビュアー、編集者、学術誌、資金提供者、または著者になりすます
• 原稿の詳細、レビュー結果、引用、分析、実験、再現結果、または編集上の結論を捏造する
• 編集者または委員会が下すべき決定を告知する

ポリシーで求められる場合はローカルのコピーと派生物を削除してください。それ以外の場合は、適用されるポリシーで許可されたものだけを保持してください。機密コンテンツを記録にコピーせず、削除または保持を記録してください。

機密資料を扱う前に、references/ethical_review_practice.md を読んでください。

人間による説明責任

生成されたテキストには作業用ドラフトであることを明記します。説明責任を担う人間は、次のことを行う必要があります。

• 許可された投稿原稿全体と関連する補足資料を読む
• すべての事実記述、計算、引用、および原稿内の位置を確認する
• 利益相反を解決し、必要に応じて支援を開示する
• 自身の専門的な判断に基づいてコメントを書き直す
• 許可された経路を通じて提出する

自動化された網羅性、整合性、またはリンターの結果はピアレビューではなく、原稿の価値を示すものでもありません。

受付ゲート

assets/review_intake_template.json をコピーして記入し、次を実行します。

python3 scripts/validate_review_intake.py completed-intake.json

ステータスが READY_FOR_LOCAL_REVIEW の場合に限り、続行してください。

バリデーターは次の項目を未解決のままにできません。

• 文書化されていない許可
• 人間による説明責任の欠如
• 利益相反の未評価または未解決
• レビューモデルが不明、または対象媒体のポリシーが未確認
• 許可されていない AI 支援
• 外部サービスの使用
• データの再利用
• 削除／保持計画の欠如

バリデーターが検証するのは申告内容であり、その真偽ではありません。

レビューワークフロー

1. 範囲と利用可能な証拠を確認する

次の項目を記録します。

• 投稿の種類と段階
• レビューで答えるべき質問と、求められている重点
• 対象媒体とレビュー方式
• 実際に利用できる資料：原稿、補足資料、プロトコル、登録情報、分析計画、データ／コードに関する声明、過去の判定、または回答書
• 専門分野とその限界
• 評価を妨げる不足資料

記載されていない内容を推測しないでください。「報告されていない」または「レビュー用として入手できない」と記してください。

2. 判定を行わずに全体像を把握する

中立的で簡潔な概要を作成します。

• 研究上の問い
• 対象集団またはシステム
• 研究デザインと単位
• 介入、曝露、検査、またはモデル
• 比較対象／参照対象
• 評価項目と時点
• 主要な主張

採択／不採択の推奨は書かないでください。各主張を評価するために必要な証拠を特定してください。

3. 報告ガイダンスを選択する

assets/study_profile_template.json をコピーして、次を実行します。

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py local-profile.json

チェックリストの網羅性を確認するには、次を実行します。

python3 scripts/select_reporting_guidelines.py \
  local-profile.json \
  --coverage local-coverage.csv

現行の基本ガイドライン、説明・詳述、該当する拡張ガイドライン、および投稿先の方針を使用してください。references/reporting_standards.md を参照してください。

重要な区別： 報告の完全性は、研究デザインの質、バイアスリスク、妥当性、または研究の価値とは異なります。欠落項目を自動スコアや掲載判断に決して置き換えないでください。

4. 主張とエビデンスを対応付ける

中心的な主張、因果関係に関する主張、メカニズム、安全性、診断、予測、一般化に関する主張を優先してください。

各主張について、次を記録します。

• 該当箇所と主張 ID
• 裏付けとなる結果、図、表、分析、または引用の ID
• 方向、規模、集団、アウトカム、時点、不確実性の整合性
• 限界または代替説明
• 範囲を限定した要請事項

次を実行します。

python3 scripts/validate_claim_evidence.py local-claim-matrix.csv

assets/claim_evidence_matrix_template.csv をひな形として使用します。レポートには ID と件数が出力され、主張の文章は出力されません。

5. 方法と統計をレビューする

次の順序で評価します。

1. 研究課題と対象とする量
2. 研究デザインと推論単位
3. サンプリング、割り付け、対照、盲検化、タイミング
4. サンプルサイズまたは精度の根拠
5. 組み入れ、除外、脱落、欠測
6. 分析と研究デザインの整合性、および前提条件
7. 多重性と事前規定
8. 効果推定値、不確実性、分母、害
9. 解釈、因果関係、一般化可能性

references/common_issues.md と references/statistical_reproducibility.md を使用してください。

構造化されたローカル監査を行うには、次を実行します。

python3 scripts/audit_statistics_reproducibility.py \
  local-statistics-reproducibility.json

assets/statistical_reproducibility_template.json をひな形として使用します。中心的な方法が専門性の範囲を超える場合は、専門家によるレビューを依頼してください。一般的な批評に隠れて不確実性を曖昧にしないでください。

6. 再現性と透明性をレビューする

該当する場合、次の項目を確認します。

• プロトコル、登録、改訂、および分析計画の整合性
• データの来歴、除外、変換、アクセッション ID
• ソフトウェア、パッケージ、モデル、パラメーターのバージョン
• コード、環境、シード、実行手順、テスト
• データ、コード、資料、モデルの利用可能性、または利用制限の正当な理由
• 分野固有のメタデータ標準

許可された入力を、記録されたコマンド、環境、出力を用いて実際に実行していない限り、再現したと主張しないでください。

7. 倫理と研究公正をレビューする

該当する承認、同意、福祉、プライバシー、コミュニティのガバナンス、資金提供、スポンサーの役割、利益相反、著者資格・貢献、登録、バイオセーフティ、デュアルユースに関する懸念を確認します。

観察できるエビデンスと不確実性を説明してください。著者を非難したり、著者について調査したりしないでください。信頼できる懸念がある場合は、投稿先の方針に従い、編集者との秘密保持された連絡経路を通じて報告してください。

8. 図、表、引用をレビューする

図と表について、次の点を評価します。

• 本文および補足資料との整合性
• 分母、単位、軸、スケール、不確実性、凡例
• アクセシブルな表現と十分な文脈
• 画像の取得・処理に関する開示とソースデータの方針

このスキルには、画像生成や PDF 変換のワークフローはありません。ユーザーが許可したローカルの成果物とツールのみを使用してください。

[@ref-id] のような Pandoc 形式の引用については、次を実行します。

python3 scripts/audit_citations.py local-manuscript.md local-references.csv

assets/citation_references_template.csv をひな形として使用します。これはキーの整合性と識別子の形式のみを確認するものであり、参照先が実在するか、主張を裏付けているかは検証しません。

9. 実行可能なコメントの下書きを作成する

受付の確認に合格した後にのみ、非公開のひな形を生成します。

python3 scripts/generate_review_scaffold.py \
  completed-intake.json \
  -o private-review.md

すべての主要コメントおよび軽微なコメントに、以下を含めます。

• 場所
• 所見
• 根拠または基準
• 重要性
• 求める対応

以下を優先します。

• 主張と根拠の整合性
• 方法と統計的妥当性
• 再現性と透明性
• 倫理および参加者・動物の保護
• 評価に必要な報告事項
• 図、表、限界、引用

新たな作業を求める場合は、中心的な主張を裏付けるために必要であり、かつ対象範囲に見合ったものとします。範囲の縮小、明確化、感度分析、修正、または限界に関する記述で十分な場合は、それらを提案します。

10. チャネルを分ける

著者へのコメントには、科学的レビュー、長所、主要・軽微なコメント、および限界を記載します。

編集者への機密コメントには、別途の経路が必要となる、ポリシーに沿った利益相反、専門性の限界、支援の開示、専門家への依頼、または根拠のある研究公正性・プロセス上の懸念のみを記載します。

通常の批判を機密メモのみに記載しないでください。匿名化プロセスでは、査読者の身元を明かさないでください。

11. リントと最終確認を行う

python3 scripts/lint_review.py private-review.md

リンターは、チャネルの分離、未解決のプレースホルダー、限定的な不適切表現の辞書、役割・判定に関する表現、および必須の実行可能性フィールドを確認します。レビュー本文ではなく、行番号とルール ID を出力します。人間らしい語調と科学的レビューは引き続き必須です。

引き渡しの前に、以下を確認します。

• 場所と根拠をすべて確認する。
• 根拠のない批判や推測に基づく批判を削除する。
• 専門的で不適切な表現のない言葉遣いを確認する。
• レビューの限界と必要な専門家を明記する。
• 許可された支援を開示する。
• すべてのプレースホルダーを削除する。
• 存在しない引用、実験、再解析、または結果が含まれていないことを確認する。
• 文書化された削除・保持ルールに従う。

ローカルツール一覧

• scripts/validate_review_intake.py — 対象範囲、承認、利益相反、ポリシー、取り扱い
• scripts/select_reporting_guidelines.py — 日付付き選定ツールと採点を伴わない網羅性監査
• scripts/validate_claim_evidence.py — 主張と根拠の整合性マトリックス
• scripts/audit_statistics_reproducibility.py — 方法・統計・再現性チェックリスト
• scripts/audit_citations.py — ローカルの引用・参考文献の整合性
• scripts/generate_review_scaffold.py — チャネルを分離した非公開の Markdown ひな形
• scripts/lint_review.py — 語調、チャネル、実行可能性のリント

スキーマと終了コードの全容：references/tool_reference.md。

参考資料とアセット

• references/ethical_review_practice.md — COPE/ICMJE の義務、機密保持、AI、チャネル
• references/reporting_standards.md — 現行の主要ガイドラインと検証済みの分野別基準
• references/statistical_reproducibility.md — 方法、統計、再現性のレビュー
• references/common_issues.md — 状況に応じた問題のパターンと建設的な対応
• references/security_validation.md — 基本的な修正とローカルスキャン結果
• assets/source_ledger.csv — 2026-07-23 に検証済みの信頼できる情報源
• assets/reporting_guidelines.json — ローカル選定ツールのカタログ
• assets/review_scaffold_template.md — 構造化された非公開の下書き

情報源台帳には日付が付されています。後日レビューを行う場合は、検索クエリに機密性のある原稿のテキストを含めず、最新の一次情報源と対象出版先のポリシーを再確認してください。

エージェントの作業手順

1. 環境を確認します。 作業に取りかかる前に、ユーザーの草稿、データ、図表、投稿先を収集します。
2. 入力内容を明確にします。 データまたはユーザーに確認して、形式、識別子、パラメーターを確認します。結果に影響する値は推測せず、質問します。
3. まず小規模に試します。 1つのセクションまたは段落を作成し、文体、構成、用語についてユーザーに確認します。
4. 上記の指示と参考資料を使用して、タスク全体を実行します。
5. 結果を検証します。 すべての主張はユーザーのデータまたは検証済みの情報源に基づいていること、数値が表や図と一致すること、引用が実在することを確認します（citation-verification）。
6. 報告します。 実行した内容（バージョン、コマンド、パラメーター）、確認した内容、未解決の不確実な点を伝えます。

このような場合	対応
主張を裏付けるデータや引用がない	裏付けを捏造せず、本文に明記します（例：[citation needed]）。
これらの指示にある関数、フラグ、エンドポイントがインストール済みのバージョンにない	インストール済みバージョンの公式ドキュメント（help()、--help、公式ドキュメント）を確認し、適宜対応してユーザーに伝えます。APIを決して捏造しません。
必須の入力、識別子、パラメーターが曖昧	ユーザーに質問するか、実行前に仮定を明示します。

誠実性に関するルール

• 結果、パラメーター、識別子、引用、統計値を決して捏造しません。実行または検証できない場合は、その旨を明確に伝えます。
• 著者はユーザーです。ユーザーが提供または承認していない結果、参考文献、主張を追加しません。
• ここに記載されたバージョン固有の詳細は古くなっている可能性があるものとして扱い、インストール済みバージョンの公式ドキュメントで確認します。
• 費用が発生する、共有GPUやクラウドの利用枠を消費する、個人データまたは患者データに触れる、あるいは取り消せない操作を行う場合は、事前に確認します。

関連スキル

• scientific-writing：根拠の明確な出所、報告ガイドラインへの準拠、著者資格の確認を踏まえ、科学論文やレポートの草稿作成、改訂、監査を行います…
• reproducibility-statement：データとコードの利用可能性に関する記述や再現性に関する記述など、論文の再現性、透明性、オープンサイエンスに関する項目を作成します…
• cell-press：Cell Pressのジャーナル（Cell、Molecular Cell、Neuron、Immunity、Cell Reports、Cell Systems、iScience、Cell Metabolism、…）向けの原稿を準備します。