scientific-writing

科学論文の執筆

概要

これは、このリポジトリの中核となる論文執筆スキルです。科学的なストーリーが固まった段階で、引用文献、図、報告基準との整合性を保ちながら、明確で構成の整った原稿の文章にまとめるために使用します。

科学論文の執筆とは、研究を正確かつ明瞭に伝えるプロセスです。IMRAD構成、引用文献（APA／AMA／Vancouver）、図表、報告ガイドライン（CONSORT／STROBE／PRISMA）を用いて原稿を執筆します。研究論文や学術誌への投稿にこのスキルを適用してください。

重要な原則：最終原稿は必ず、文章が自然につながる完全な段落で執筆してください。箇条書きは決して提出しないでください。 2段階のプロセスで進めます。まず、検証済みのメモ、文献、結果から要点をまとめて各セクションのアウトラインを作成し、次にそのアウトラインを完全な段落に仕上げます。

大幅な改訂が必要な学術誌投稿原稿では、古くなった文章から直接推敲に進まないでください。まずリバースアウトラインと主張・根拠マップを作成してセクションを整理し、その後で段落を書き直します。

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。

• 科学論文のいずれかのセクション（要旨、序論、方法、結果、考察）を執筆または改訂する
• IMRADやその他の標準的な形式に沿って研究論文を構成する
• 特定のスタイル（APA、AMA、Vancouver、Chicago、IEEE）に従って引用文献と参考文献を整える
• 図、表、データの可視化を作成、整形、改善する
• 研究ごとの報告ガイドライン（試験ではCONSORT、観察研究ではSTROBE、レビューではPRISMA）を適用する
• 学術誌の要件（構造化または非構造化）を満たす要旨を作成する
• 特定の学術誌への投稿に向けて原稿を準備する
• 文章の明瞭さ、簡潔さ、正確さを高める
• 専門分野固有の用語と命名法が適切に使われていることを確認する
• 査読者のコメントに対応し、原稿を改訂する

タイトル、要旨、カバーレター、または全体的な論理構成の判断については、references/editor-first-impression.mdを参照してください。

各原稿セクションの役割、依存関係、受け入れ基準は、paper-workflowのreferences/section-contracts.mdで一元的に定義されています。このスキルは、それらに沿って草稿を作成します。要旨の長さや構成、その他の形式は、汎用テンプレートではなく投稿先の学術誌の要件に従います。

LaTeXの数式番号、図の配置、表のページ割り、改ページの要望については、references/latex-layout.mdを参照してください。組版だけの作業では、既存の文章、図、数値情報を使用します。リバースアウトラインの作成、主張の書き換え、図の生成は必要ありません。保護対象の文章と著者のメタデータを尊重してください。段落の区切りも修正する必要がある場合は、表示レイアウトを確認する前に、科学的な意味を保つためwrite-scientific-manuscriptを使用してください。

科学図版による視覚的な強化

原稿に模式図、ワークフロー図、概念図があると理解しやすくなる場合は、OpenRouter AI-schematic のルートが含まれる、このリポジトリの nature-figure スキルを使用してください。プロット用バックエンドまたは OPENROUTER_API_KEY が必要なため、デフォルトの推奨セットには含まれていません。Figure Stack からインストールしてください（インストール手順を参照）。

ドキュメントを仕上げる前に、次の点を確認してください。

1. 理解が大きく深まる場合は、図を少なくとも1つ追加します。
2. 長い論文では、図を2～3点追加することをおすすめします（方法のフローチャート、結果の可視化、概念図など）。

図の生成方法：

• nature-figure スキルの OpenRouter ルートを使用して、出版物向けの模式図を生成します。
• 学術的なスタイル、白い背景、明瞭なラベル、色覚多様性に配慮した色、高いコントラストを指定したプロンプトを作成します。
• 出力は、現在のプロジェクト内のローカルな figures/ ディレクトリに保存します。

コマンド例（インストール後、nature-figure スキル経由で実行）：

export OPENROUTER_API_KEY="sk-or-..."
python ~/.agents/skills/nature-figure/scripts/generate_openrouter_schematic.py \
  --title "Your method" \
  --panel-map "left: problem; center: proposed mechanism; right: validated outcome" \
  --outdir figures --basename schematic --resolution 2K
# Claude Code (global install): replace ~/.agents/skills with ~/.claude/skills
# Claude Code (project-local install): replace ~/.agents/skills with .claude/skills

OPENROUTER_API_KEY が必要です。レイアウトが整うまでパネルの配置とタイトルを調整してから、出力を下書きとして扱ってください。Nature Portfolio のジャーナルは生成 AI で作成した画像を受け付けないため、投稿する図は手作業またはコードで描き直します。詳しいオプションについては、nature-figure の references/openrouter-image-generation.md を参照してください。

図を追加するケース：

• 研究デザインや方法のフローチャート（CONSORT、PRISMA、STROBE）
• 概念的な枠組みを示す図
• 実験ワークフローの図解
• データ分析パイプラインの図
• 生物学的経路やメカニズムの図
• システムアーキテクチャの可視化
• 可視化によって理解しやすくなる複雑な概念

図の作成に関する詳しいガイダンスは、nature-figure スキルを参照してください。

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主な機能

1. 原稿の構成と整理

IMRAD 形式：多くの科学分野で用いられる標準的な「Introduction、Methods、Results、And Discussion」の構成に沿って論文を作成できます。具体的には、次の内容が含まれます。

• Introduction：研究の背景を説明し、未解決の課題を特定して、目的を述べます
• Methods：研究デザイン、対象集団、手順、分析方法を詳述します
• Results：それぞれの知見に必要な簡潔な解釈を添えて結果を示します。より広い意味づけは Discussion で行います
• Discussion：結果を解釈し、締めくくりの段落で研究の範囲を一度述べ、今後の展望を提案します

IMRAD 構成の詳しいガイダンスについては、references/imrad_structure.md を参照してください。これは分野横断的な入門資料です。ジャーナルの指定を優先する原稿において、同資料の内容が各セクションの要件と異なる場合は、セクションの要件に従ってください。資料に記載された形式は、投稿先のジャーナルが求める場合に限り適用します。

代替構成：次のような分野固有の形式にも対応します。

• 総説論文（ナラティブレビュー、システマティックレビュー、スコーピングレビュー）
• 症例報告および症例集積
• メタ分析および統合解析
• 理論・モデリング論文
• 方法論論文およびプロトコル

2. セクション別の執筆ガイダンス

編集者を最初に意識した導入部：タイトル、要旨、序論、結果、考察、カバーレターでは、次の4つの問いに同じ順序で答えてください。

• なぜこの研究を行う必要があったのか
• 何を行ったのか
• 何がわかったのか
• この研究は分野の発展にどう貢献するのか

これらのセクションで異なる筋書きが語られていると、各部分の文章が優れていても、原稿全体にまとまりがなくなります。

要旨の構成：論文の目的、方法、結果、結論を捉えた、簡潔で単独でも内容がわかる要約を作成してください。長さと形式は投稿先のジャーナルに合わせます。構造化要旨（見出し付きのセクション）は、ジャーナルまたは報告ガイドラインで求められる場合にのみ使用し、それ以外は構造化されていない1つの段落にしてください。要旨には、問題、目的・方法、主な結果、示唆を記載します。一般的な背景説明に大半の紙幅を割いたり、結果が有意だったと述べるだけにしたりしないでください。

タイトルとカバーレター：タイトルは主な貢献を簡潔に表すものとし、できれば20語以内にしてください。具体的なキーワードを優先し、疑問形のタイトルや不要な略語は避けます。また、方法自体が主な貢献でない限り、方法をタイトルにするのは避けてください。カバーレターは1ページ程度とし、研究の重要性、ジャーナルとの適合性、読者層との適合性、重要な発見を1つか2つ記載します。2つ目の要旨や結果の全リストにしないでください。

全体の論理構成：原稿全体を通じて、次の流れが明確になるようにしてください。

• トピック
• 公表済みの研究
• 未解決の問題
• 目的
• 方法論
• 結果と図
• 発見の要約
• 解釈
• 分野への示唆

序論の展開：説得力のある序論は、次のように構成してください。

• 研究課題の重要性を示す
• 関連する文献を体系的にレビューする
• 知識の空白や論争点を特定する
• 明確な研究課題または仮説を示す
• 研究の新規性と重要性を説明する

方法の記述：次の情報を記載し、再現性を確保してください。

• 参加者・サンプルの詳細な説明
• 手順の明確な記録
• 根拠を示した統計手法
• 機器・材料の仕様
• 倫理審査の承認と同意に関する記述

結果の提示：次の点に留意して結果を示してください。

• 主要アウトカムから副次アウトカムへ論理的に展開する
• 図表と連携させる
• デザイン上可能な場合は、区間とnを伴う効果量および統計量を示す
• 各発見を肯定的な形で述べ、必要な解釈を添える

考察の構成：次の点を踏まえて、発見を総合的に論じてください。

• 結果を研究課題に関連付ける
• 既存の文献と比較する
• 制約を箇条書きにするのではなく、研究の範囲を締めくくりの段落で一度だけ述べる
• メカニズムに基づく説明を提案する
• 実践的な示唆と今後の研究を提示する

3. 引用と参考文献の管理

分野に応じて引用スタイルを正しく適用してください。詳しいスタイルガイドは references/citation_styles.md を参照してください。

主な引用スタイル：

• AMA（American Medical Association）：上付きの番号付き引用。医学分野でよく使われます
• Vancouver：角括弧内の番号付き引用。生物医学分野の標準です
• APA（American Psychological Association）：本文中で著者名と発行年を記載する引用。社会科学分野でよく使われます
• Chicago：注・参考文献方式または著者・年方式。人文科学および科学分野で使われます
• IEEE：角括弧内の番号付き引用。工学およびコンピューターサイエンス分野で使われます

ベストプラクティス：

• 可能な限り一次資料を引用する
• 最新の文献を含める（活発な分野では過去5～10年）
• 序論と考察で引用をバランスよく配分する
• すべての引用を原典と照合する
• 参考文献管理ソフトウェア（Zotero、Mendeley、EndNote）を使用する

4. 図と表

理解を深める効果的なデータ可視化を作成してください。詳しいベストプラクティスについては、references/figures_tables.md を参照してください。

表と図の使い分け:

• 表: 正確な数値データ、複雑なデータセット、正確な値が必要な複数の変数
• 図: 傾向、パターン、関係性、視覚的に理解するのが適している比較

デザインの原則:

• 各表・図は、完全なキャプションによって単独で内容が分かるようにする
• すべての表示項目で書式と用語を一貫させる
• すべての軸、列、行に単位を付けてラベルを付ける
• サンプルサイズ (n) と統計的注釈を含める
• 「1000語あたり表または図1つ」というガイドラインに従う
• 本文、表、図の間で情報を重複させない

一般的な図の種類:

• 棒グラフ: 離散的なカテゴリーの比較
• 折れ線グラフ: 時間経過に伴う傾向の表示
• 散布図: 相関関係の表示
• 箱ひげ図: 分布と外れ値の表示
• ヒートマップ: 行列とパターンの可視化

5. 研究デザイン別の報告ガイドライン

確立された報告基準に従い、網羅性と透明性を確保してください。ガイドラインの詳細については、references/reporting_guidelines.md を参照してください。

主要なガイドライン:

• CONSORT: ランダム化比較試験
• STROBE: 観察研究（コホート研究、症例対照研究、横断研究）
• PRISMA: システマティックレビューとメタアナリシス
• STARD: 診断精度研究
• TRIPOD: 予測モデル研究
• ARRIVE: 動物研究
• CARE: 症例報告
• SQUIRE: 品質改善研究
• SPIRIT: 臨床試験のプロトコル
• CHEERS: 経済評価

各ガイドラインには、重要な方法論的要素がすべて報告されていることを確認するためのチェックリストが用意されています。

6. 執筆の原則とスタイル

科学論文執筆の基本原則を適用してください。詳細な指針については、references/writing_principles.md を参照してください。

明確さ:

• 正確で曖昧さのない言葉を使う
• 専門用語と略語は初出時に定義する
• 段落内および段落間で論理的な流れを維持する
• 明確さのために適切な場合は能動態を使う

簡潔さ:

• 冗長な語句や表現を削除する
• 平均15〜20語程度の短い文を心がける
• 不要な限定語を取り除く
• 語数制限を厳守する

正確さ:

• 適切な精度で正確な値を報告する
• 文書全体で用語を一貫させる
• 観察結果と解釈を区別する
• 不確実性を適切に認める

客観性:

• バイアスなく結果を提示する
• 知見や示唆を誇張しない
• 相反する証拠を認める
• 専門的で中立的な語調を保つ

7. 執筆プロセス：アウトラインから段落本文へ

重要：科学論文では、常に箇条書きではなく、完全な段落で執筆してください。

科学論文は、完全で流れるような文章で書く必要があります。効果的な執筆のため、次の2段階の方法を用いてください。

第1段階：要点を押さえたセクションのアウトラインを作成する

新しいセクションに取りかかるときは、次のようにします。

1. 検証済みの手元のメモ、信頼できるウェブ情報源、またはインストール済みの文献検索スキルから、関連する文献やデータを収集します
2. 次の項目を箇条書きで示した、構造化されたアウトラインを作成します。
   • 提示する主な論点や知見
   • 引用する主要な研究
   • 盛り込むデータや統計
   • 論理の流れと構成
3. この箇条書きは骨組みとして使うものであり、最終原稿ではありません

アウトラインの例（序論のセクション）：

- Background: AI in drug discovery gaining traction
  * Cite recent reviews (Smith 2023, Jones 2024)
  * Traditional methods are slow and expensive
- Gap: Limited application to rare diseases
  * Only 2 prior studies (Lee 2022, Chen 2023)
  * Small datasets remain a challenge
- Our approach: Transfer learning from common diseases
  * Novel architecture combining X and Y
- Study objectives: Validate on 3 rare disease datasets

第2段階：要点を完全な段落に展開する

アウトラインが完成したら、各箇条書きを適切な文章に展開します。

1. 箇条書きを、主語・動詞・目的語を含む完全な文に変換します
2. 文や考えの間に接続表現を加えます（しかし、さらに、対照的に、その後など）
3. 引用はリストとしてではなく、文の中に自然に組み込みます
4. 箇条書きでは省略されている背景や説明を加えて、内容を展開します
5. 各段落内で、文から次の文へ論理的につながるようにします
6. 文の構造に変化をつけ、読者の関心を保ちます

文章への変換例：

Artificial intelligence approaches have gained significant traction in drug discovery 
pipelines over the past decade (Smith, 2023; Jones, 2024). While these computational 
methods show promise for accelerating the identification of therapeutic candidates, 
traditional experimental approaches remain slow and resource-intensive, often requiring 
years of laboratory work and substantial financial investment. However, the application 
of AI to rare diseases has been limited, with only two prior studies demonstrating 
proof-of-concept results (Lee, 2022; Chen, 2023). The primary obstacle has been the 
scarcity of training data for conditions affecting small patient populations. 

To address this challenge, we developed a transfer learning approach that leverages 
knowledge from well-characterized common diseases to predict therapeutic targets for 
rare conditions. Our novel neural architecture combines convolutional layers for 
molecular feature extraction with attention mechanisms for protein-ligand interaction 
modeling. The objective of this study was to validate our approach across three 
independent rare disease datasets, assessing both predictive accuracy and biological 
interpretability of the results.

アウトラインと最終稿の主な違い：

アウトライン（計画段階）	最終原稿
箇条書きと断片的な記述	完全な文と段落
電文のようなメモ	背景を含む詳しい説明
引用文献のリスト	文章に組み込まれた引用
省略された考え	接続表現を用いて展開された論点
自分だけが読むもの	公開および査読に向けたもの

避けるべきよくある間違い：

• ❌ 最終原稿に箇条書きを決して残さないでください
• ❌ 段落にすべき箇所をリストにして提出しないでください
• ❌ 結果や考察のセクションでは、研究仮説や選択基準などの特別な場合を除き、番号付きリストや箇条書きを使わないでください
• ❌ 文の断片や不完全な考えを書かないでください
• ✅ 方法のセクションでは、選択・除外基準や材料リストなどに限り、必要に応じてリストを使ってください
• ✅ すべてのセクションが、つながりのある文章として流れるようにしてください
• ✅ 自然な流れになっているか確認するため、段落を声に出して読んでください

リストが使用できる場合（限定的なケース）：

科学論文でリストを使用できるのは、次のような特定の場面に限られます。

• 方法：選択・除外基準、材料および試薬、参加者の特性
• 補足資料：詳細なプロトコル、機器のリスト、詳細なパラメーター
• 使用しない箇所：抄録、序論、結果、考察、結論

文献検索との連携：

第1段階（アウトラインの作成）では、検証済みの文献を収集することが不可欠です。

1. 信頼できる情報源またはインストール済みの文献検索スキルを使って、関連する論文を検索します
2. 主な知見、方法、データを抽出します
3. 知見をアウトライン内で箇条書きに整理します
4. 次に、第2段階でアウトラインを完全な段落に変換します

この2段階のプロセスにより、次のことが可能になります。

• 情報を体系的に収集し、整理する
• 執筆前に論理的な構成を作る
• 洗練された、出版可能な文章を作成する
• 論述の流れに集中する

7A. 改稿に向けた逆アウトライン作成と主張・根拠の確認

ゼロから執筆するのではなく、既存の原稿セクションを改稿する場合：

1. 現在の文章から逆アウトラインを作成します。
   • セクションの主張
   • 各段落の要旨を1行で記述
   • 各段落が提示する根拠、引用、または論理的説明
2. Abstract、Introduction、Results のトピックセンテンス、Discussion における主要な主張すべてについて、以下を記述します。
   • Claim: ... | Evidence: ... | Status: supported / partial / missing
3. 主張が partial または missing と判定された場合は、次のいずれか1つだけを行います。
   • 根拠が支持する内容に絞り、肯定的に述べます（弱めた表現にせず、免責事項を添えません）
   • 不足している根拠を追加します
   • 動機付け、解釈、または今後の研究に移します
4. この確認を終えてから、論文としての文章に書き直します。

特に、次のような場合にこの手順を使います。

• セクションが何度も改稿されている
• 前半が Results よりも強くなっている可能性がある
• 段落の流れは滑らかでも、論理がまだ不安定に感じられる

7B. 最終化前の懐疑的な自己レビュー

セクションを完成とみなす前に、次の点を確認します。

• 貢献は実際に明確ですか？
• 主要な主張はすべて、単独で読んでも理解できますか？
• 実証的な根拠は、提示している主張を直接支持していますか？
• 重要なベースライン、アブレーション、または対照実験が欠けていませんか？
• 懐疑的な査読者は、手法、フレームワーク、またはリソースの正当性が十分に示されていないと指摘しませんか？

原稿自体から明確に根拠を示して答えられない場合は、文体を整える前にセクションを改稿します。改稿で追加するのは、根拠、正確な定義、または絞り込んだ主張であり、新たな但し書きや安心させる表現ではありません。anti-defensive-writing のルールゼロを参照してください。

8. ジャーナル固有の書式

ジャーナルの要件に合わせて原稿を調整します。

• 構成、長さ、書式に関する投稿規定に従います
• ジャーナル固有の引用スタイルを適用します
• 図表の仕様（解像度、ファイル形式、寸法）を満たします
• 必須の記載事項を含めます。資金提供、利益相反、著者の貢献（著者名欄と一致するイニシャル）、データの入手可能性とコードの入手可能性（実際に使用したリポジトリを明記）、倫理的承認、および Nature Portfolio のジャーナルでは、実際の使用範囲に即した Methods 内の生成 AI に関する記述（ツール、用途、著者の責任。AI 生成画像は受け付けられません）
• 各セクションの語数制限を守ります
• テンプレートが提供されている場合は、その要件に従って書式を整えます

9. 分野固有の表現と言葉遣い

対象となる科学分野に合うよう、表現、用語、慣例を調整します。各分野には、専門性を示し、対象読者に明確に伝えるための確立された語彙、好まれる言い回し、分野固有の慣例があります。

分野固有の言語的慣例を確認する：

• 対象ジャーナルに掲載された最近の影響力の高い論文で使われている用語を確認します
• 分野固有の略語、単位、表記体系に注意します
• 推奨される用語を確認します（例：「participants」か「subjects」か、「compound」か「drug」か、「specimens」か「samples」か）
• 方法、対象生物、技法が一般にどのように記述されているかを確認します

生物医学・臨床科学：

• 解剖学的および臨床的な用語を正確に使います（正式な文章では「heart attack」ではなく「myocardial infarction」を使うなど）
• 標準化された疾患分類法（ICD、DSM、SNOMED-CT）に従います
• 薬剤名は一般名を先に記載し、必要に応じて括弧内に商品名を記載します
• 臨床研究では「patients」、地域を対象とする研究では「participants」を使います
• 遺伝的変異には Human Genome Variation Society（HGVS）の命名法に従います
• 検査値は標準単位で報告します（国際的なジャーナルでは通常 SI 単位） 分子生物学と遺伝学：
• 遺伝子記号はイタリック体（例：TP53）、タンパク質は通常のフォント（例：p53）を使用します
• 種ごとの遺伝子命名法に従います（ヒトでは大文字：BRCA1、マウスでは文頭のみ大文字：Brca1）
• 生物の名称は初出時に正式名称を記載し、以降は一般に認められた略称を使用します（例：初出時は Escherichia coli、以降は E. coli）
• 標準的な遺伝学的表記を使用します（遺伝子型の例：+/+、+/-、-/-）
• 分子技術には確立された用語を使用します（例：「quantitative PCR」または「qPCR」を使用し、「real-time PCR」は使用しません）

化学と薬学：

• 化合物の命名にはIUPAC命名法に従います
• 新規化合物には系統名、よく知られた物質には一般名を使用します
• 化学構造は標準的な表記法で示します（データベースではSMILES、InChIなど）
• 濃度は適切な単位（mM、μM、nM、または% w/v、v/v）で報告します
• 合成経路は、広く認められた反応命名法を用いて記述します
• 「bioavailability」「pharmacokinetics」「IC50」などの用語は、分野で定められた定義に従って一貫して使用します

生態学と環境科学：

• 種の学名は二名法に従います（イタリック体：Homo sapiens）
• 関連する場合は、種名の初出時に分類学上の命名者名を記載します
• 標準化された生息環境および生態系の分類を使用します
• 生態学的指標の用語を一貫して使用します（例：「種の豊富さ」「Shannon多様度指数」）
• サンプリング方法は、分野で標準的な用語を使って記述します（例：「トランセクト」「方形区法」「標識再捕獲法」）

物理学と工学：

• 分野の慣例で別途定められていない限り、SI単位系に一貫して従います
• 物理量には標準的な表記を使用します（スカラー、ベクトル、テンソルの区別など）
• 現象には確立された用語を使用します（例：「量子もつれ」「層流」）
• 関連する場合は、機器の型番とメーカーを記載します
• 分野標準に沿った数学表記を使用します（例：換算プランク定数にはℏを使用）

神経科学：

• 標準化された脳領域の命名法を使用します（例：Allen Brain Atlasなどの脳アトラスを参照）
• 確立された定位脳手術系を用いて、脳領域の座標を記載します
• 神経科学用語の慣例に従います（例：正式な文書では「スパイク」ではなく「活動電位」を使用）
• 測定方法に応じて、「神経活動」「ニューロン発火」「脳賦活」を適切に使い分けます
• 記録手法は適切に具体的に記述します（例：「ホールセル・パッチクランプ法」「細胞外記録」）

社会科学と行動科学：

• 適切な場合は、人を主体とする表現を使用します（例：「統合失調症の人」とし、「統合失調症患者」とはしません）
• 標準化された心理学的構成概念と、妥当性が検証された評価尺度の名称を使用します
• 言語におけるバイアスを減らすためのAPAガイドラインに従います
• 理論的枠組みは、確立された用語を用いて特定します
• 人を対象とする研究では、「被験者」ではなく「参加者」を使用します

一般原則：

読者の専門知識に合わせる：

• 専門誌向け：分野特有の用語を積極的に使用し、高度に専門的な用語や新しい用語のみを定義します
• 幅広い読者を対象とする雑誌（例：Nature、Science）向け：より多くの専門用語を定義し、専門的な概念に背景情報を加えます
• 学際的な読者向け：正確さと分かりやすさのバランスを取り、用語は初出時に定義します

専門用語を適切に定義する：

• 略語は初出時に定義します：「messenger RNA（mRNA）」
• より広い読者を対象に執筆する場合は、専門的な手法について簡潔な説明を加えます
• 対象読者によく知られている用語を過剰に定義しないようにします（分野への不慣れさを示してしまいます）
• 避けられない専門用語が多数ある場合は、用語集を作成します

一貫性を保つ：

• 同じ概念には全体を通して同じ用語を使用します（「medication」「drug」「pharmaceutical」を使い分けないでください）
• 略語の表記ルールを統一します（初出時の定義以降、「PCR」と「polymerase chain reaction」のどちらを使うか決めます）
• 全体を通して同じ命名体系を適用します（特に遺伝子、種、化学物質について） 分野の混同による誤りを避ける：
• 基礎科学に臨床用語を使わないでください（例：マウスを「患者」と呼ばない）
• 正確な分野用語の代わりに、口語表現や過度に一般的な用語を使わないでください
• 適切な使い方を確認せずに、隣接分野の用語を持ち込まないでください

用語の使い方を確認する：

• 分野固有のスタイルガイドや命名法の資料を参照します
• 対象ジャーナルの最近の論文で用語がどのように使われているか確認します
• 専門分野のデータベースやオントロジー（例：Gene Ontology、MeSH 用語）を使用します
• 判断に迷う場合は、用語を確立した主要な参考文献を引用します

10. 避けるべきよくある落とし穴

主な不採択理由：

1. 不適切、不完全、または説明が不十分な統計解析
2. 結果の過剰解釈、または裏付けのない結論
3. 再現性に影響する、説明が不十分な方法
4. サンプル数が少ない、偏りがある、または不適切なサンプル
5. 文章の質が低い、または内容を追いにくい文章
6. 文献レビューや背景説明が不十分
7. 図表が不明瞭、またはデザインが不適切
8. 報告ガイドラインに従っていない

文章の質に関する問題：

• 時制の不適切な混在（方法と結果には過去形、確立された事実には現在形を使います）
• 専門用語の多用、または定義されていない頭字語
• 論理の流れを妨げる段落分け
• セクション間のつなぎが不足している
• 表記法や用語に一貫性がない

原稿作成のワークフロー

ステージ 1：計画

1. 対象ジャーナルを決め、著者向けガイドラインを確認します
2. 該当する報告ガイドライン（CONSORT、STROBE など）を特定します
3. 原稿の構成を組み立てます（通常は IMRAD）
4. 論文の骨子となる図表を計画します

ステージ 2：執筆（各セクションで二段階の執筆プロセスを使います）

1. 図表（データの中核となるストーリー）から始めます
2. 以下の各セクションで、二段階のプロセスに従います：
   • 第一段階：確認済みの文献、メモ、結果をもとに箇条書きでアウトラインを作成します
   • 第二段階：箇条書きを、流れのある文章で構成した段落にまとめます
3. 方法を執筆します（多くの場合、最初に書くのが最も簡単です）
4. 結果を執筆します（図表を客観的に説明します）
5. 考察を執筆します（知見を解釈します）
6. 序論を執筆します（研究課題を提示します）
7. 要旨を作成します（全体のストーリーをまとめます）
8. タイトルを作成します（簡潔で内容を的確に表すものにします）

注意：箇条書きは計画のためだけに使います。最終原稿は、必ず完全な段落で構成してください。

ステージ 3：改訂

1. 全体を通じた論理の流れと「赤い糸」を確認します
2. 用語と表記法の一貫性を確認します
3. 図表だけで内容が理解できることを確認します
4. 報告ガイドラインに準拠していることを確認します
5. すべての引用が正確で、適切な形式になっていることを確認します
6. 各セクションの語数を確認します
7. 文法、スペル、明瞭さを校正します

ステージ 4：最終準備

1. ジャーナルの要件に従って書式を整えます
2. 補足資料を準備します
3. 研究の重要性を強調したカバーレターを作成します
4. 投稿用チェックリストを完成させます
5. 必要な声明と書式をすべて揃えます

他の科学スキルとの連携

このスキルは、以下と効果的に連携します：

• データ分析スキル：報告する結果の生成に使用します
• 統計解析：適切な統計結果の提示方法を決めるために使用します
• 文献レビューのスキル：研究に文脈を与えるために使用します
• 図の作成ツール：出版品質の可視化を作成するために使用します

参考資料

このスキルには、科学論文執筆の特定の側面を扱う包括的な参考資料が含まれています。

• references/imrad_structure.md：IMRAD形式と各セクションに固有の内容に関する詳細なガイド
• references/citation_styles.md：引用スタイル（APA、AMA、Vancouver、Chicago、IEEE）の完全なガイド
• references/figures_tables.md：効果的なデータ可視化を作成するためのベストプラクティス
• references/reporting_guidelines.md：研究ごとの報告基準とチェックリスト
• references/writing_principles.md：効果的な科学コミュニケーションの基本原則
• references/latex-layout.md：LaTeXの数式番号、フロートの配置、SI表、レンダリング後のページ検証、および有効なテンプレートと編集範囲を維持する条件付きの修正

科学論文執筆の特定の側面に取り組む際は、必要に応じてこれらの参考資料を参照してください。

Natureスタイルの学術的な推敲

文の長さの調整

ルール：推敲後の出力では、すべての文を30語以内にし、標準的な書式で2行以内に収めてください。

文のつながりを保つための方法：

方法	例
主語を言い直す	「その結果生じる連続切片には、本質的な空間的非対称性が見られます。この非対称性により、ピクセル単位の位置合わせは不可能になります。」
副詞的な接続表現	「PASで捉えられる病理の側面は1つだけです。したがって、特殊染色が不可欠です。」
代名詞による照応	「病理医は複数の組織化学染色を用います。それぞれが異なる特徴を対象とします。」
定冠詞＋名詞	「腎生検標本は小さいものです。組織量が限られているため、マルチモーダル解析が難しくなります。」
指示詞＋名詞	「この不均一性により、IgANは理想的な検証事例となります。」

実用的なヒューリスティクス

• 英語の各文は、1つの主語と1つの動詞を核としてください。
• 分詞句、列挙、複数の命題を詰め込みすぎないようにしてください。
• 明瞭さと読みやすさを高めるため、長い文は分割してください。

例

修正前： 腎障害時にこの微小環境内で生じる表現型の進化と空間的再編成を特徴づけるため、病理医は複数の組織化学染色を用います。PAS、Masson's trichrome、PAM、H&Eは、それぞれ基底膜病変、コラーゲン沈着、細胞浸潤など、異なる病理学的側面を調べ、組織損傷を総合的に評価できるようにします。（38語）

修正後： 腎障害時にこの微小環境内で生じる表現型の進化と空間的再編成を特徴づけるため、病理医は複数の組織化学染色を用います。PAS、Masson's trichrome、PAM、H&Eは、それぞれ異なる病理学的側面を調べます。対象には、基底膜病変、コラーゲン沈着、細胞浸潤が含まれます。これらを組み合わせることで、組織損傷を総合的に評価できます。