paper-review
自分の論文を投稿前にセルフレビューする際に活用するスキルで、査読者視点での厳しい検証を段階的にガイドします。貢献の十分性・文章の明瞭さ・結果の品質・検証の完全性・手法設計の5観点チェックリスト、「まず却下」シミュレーションや根拠のない主張の削除などの逆張りプロトコル、逆アウトライン作成、図表の品質確認を組み合わせて論文の弱点を洗い出します。「セルフレビューしたい」「ドラフトを確認したい」「論文は提出できる状態か」といった場面で使用し、他者の論文の査読や実際の査読コメントへの対応（その場合はpaper-rebuttalを使用）には使いません。
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Guides self-review of YOUR OWN academic paper before submission with adversarial stress-testing. Core method: 5-aspect checklist (contribution sufficiency, writing clarity, results quality, testing completeness, method design), counterintuitive protocol (reject-first simulation, delete unsupported claims, score trust, promote limitations, attack novelty), reverse-outlining, and figure/table quality checks. Use when: user wants to self-review or self-check their own paper draft before submission, stress-test their claims, prepare for reviewer criticism, or mentions 'self-review', 'check my draft', 'is my paper ready'. Do NOT use for writing a peer review of someone else's paper, and do NOT use after receiving actual reviews (use paper-rebuttal instead).
SKILL.md 本文
Paper Review
投稿前に学術論文を体系的に自己レビューするためのアプローチ。5側面レビューチェックリスト、構造的明確性のための逆アウトライニング、図表品質チェック、および査読準備をカバーしています。
このスキルを使用する時期
- ユーザーが投稿前に論文ドラフトをレビューまたはチェックしたい場合
- ユーザーが論文品質または完全性についてフィードバックを求めている場合
- ユーザーが潜在的な査読者の批判に備えたい場合
- ユーザーが「論文をレビュー」「ドラフトをチェック」「自己レビュー」と述べている場合
ユーザーが既に査読コメントを受け取り、反論文を書く必要がある場合は、
paper-rebuttalスキルを代わりに使用してください。
前提条件
レビューを開始する前に、paper-writing ハンドオフチェックリストが満たされていることを確認してください: すべてのセクションがドラフト化されていること、主張が根拠に基づいていること、制限事項セクションが存在すること、図が最終化されていること、未解決の \todo{} マーカーがないこと。何か不完全な項目がある場合は、レビューの前にライティングを完了してください。
完璧主義的アプローチ
完璧さを目指してください: 自分の論文をレビューし、査読者が質問するかもしれないすべてのことを検討し、それらに1つずつ対処してください。
否定的な査読に対する最良の防御は、徹底的な自己レビューです:
- 対抗的レビュー: 批判的な査読者が読むであろう方法で自分の論文を読む
- アドバイザーのフィードバックを求める: アドバイザーにレビューを依頼してください — フィードバックが多いほど、より良い
- すべてに対処する: 見つけた潜在的な弱点すべてに対して、それを修正するか防御を準備するかのいずれかを行う
逆説的レビュープロトコル
最終的なポーランディングの前にこのプロトコルを実行してください:
- 棄却優先シミュレーション: 肯定的なコメントを書く前に、強制的に1段落の棄却サマリーを書きましょう。
- 根拠なしの強い主張を1つ削除: 強い主張に直接的な根拠がない場合、それを防御する代わりに削除してください。
- 信頼度をスコア化し、利得だけではなく: わずかに低い利得だが信頼性と再現性がより高い論文は、しばしばより良いレビュー結果を受け取ります。
- 明示的な制限事項を1つ昇格: 意味のある制限事項を隠されたメモから論文に移動させてください。透明性は信頼を増加させることができます。
- 新規性主張を攻撃: 「強い博士課程の学生がこれを午後1時間で導き出すことができるか?」と聞いてください。答えが「はい」の場合、新規性ステートメントを絞り込んで磨いてください。
references/counterintuitive-review.md を参照してください
5側面自己レビューチェックリスト
側面1: 貢献度の十分性
論文は読者に新しい知識を提供していません。
貢献度が十分かどうかを評価するために、これらの質問をしてください:
- 失敗ケースは一般的か? 失敗ケースが頻繁で明白な場合、査読者は方法が出版の準備ができているかどうかを疑問視するかもしれません。
- 提案された技術はよく検討されているか? 技術が既に広く研究されている場合、新しい洞察や改善は何をもたらしますか?
- 改善は予見可能/よく知られているか? 改善が既知のアイデアの組み合わせから予測可能だった場合、新規性が疑問視される可能性があります。
- 技術は単純すぎないか? 既存技術の単純な応用は、十分な貢献度が不足しているかもしれません。
赤旗: これらのいずれかに「はい」の場合、貢献度の叙述を強化するか、より多くの技術的深さを追加してください。
側面2: 記述の明確性
技術的詳細が不足、再現不可; 方法モジュールが動機を欠いています。
- 技術的詳細が不足しているか? 読者は論文だけから方法を再現することができますか?
- モジュール動機が不足しているか? メソッドセクションのすべてのモジュールが、何 であるかだけでなく、なぜ それが存在するのかを説明していますか?
- 段落構造: 各段落は明確なトピックを持っていますか? 最初の文は要点を述べていますか?
- 流れ: 段落とセクション間の論理的流れはスムーズですか?
- 用語: 用語は全体を通じて一貫して使用されていますか?
赤旗: 再現性が疑わしい場合は、実装の詳細または補足資料を追加してください。
側面3: 実験結果の品質
わずかに以前の方法より良い、またはわずかに以前の方法より良いが、それでもまだ十分ではありません。
- 限定的な改善か? SOTA にしてすべての改善が非常に小さい場合、統計的に有意ですか?
- 絶対的な品質が不十分か? ベースラインより良い場合でも、出力品質はアプリケーションに十分に良いですか?
- 視覚的品質: 定性的結果は説得力がありますか? 改善は目に見えますか?
赤旗: 改善が限定的な場合は、他の利点(速度、汎化可能性、単純さ)を強調するか、より難しいテストケースを追加してください。
側面4: 実験テストの完全性
アブレーション研究が不足; 重要なベースラインが不足; 重要な評価メトリクスが不足; データが単純すぎます。
- アブレーション研究が不足しているか? すべてのコア貢献がアブレーションされていますか?
- 重要なベースラインが不足しているか? 最近のSOTA方法は含まれていますか?
- 評価メトリクスが不足しているか? このタスクのすべての標準メトリクスが報告されていますか?
- データセットが単純すぎないか? ベンチマークは本当に方法の能力をテストしていますか?
- 失敗ケース分析がないか? 正直な失敗分析は信頼性を高めます。
赤旗: アブレーション研究またはベースラインが不足していることは、棄却の最も一般的な理由の1つです。
側面5: 方法設計の問題
実験設定が実用的でない; 方法に技術的欠陥がある; 方法が堅牢ではない; 新しい方法のコストがその利点を上回っています。
- 実験設定が実用的か? 意図された使用例に対して仮定は現実的ですか?
- 技術的欠陥があるか? 方法には理論的または概念的な弱点がありますか?
- 堅牢ではないか? 方法はシーン単位のハイパーパラメーターチューニングが必要ですか?
- 利点 < 制限か? 新しいモジュールはその利点を上回る制限事項を導入していますか?
赤旗: 方法がシナリオごとに重大なチューニングが必要な場合は、堅牢性実験を追加するか、制限事項を認め対処してください。
重大な注意: 主張にはサポートが必要です
論文のすべての主張(特に要約とイントロダクションで)は、正確で実験によってサポートされている必要があります。一部の査読者は、根拠なしの主張のために直接論文を棄却します。
要約とイントロダクションのすべての主張を検討してください。各主張について:
- は事実上正確ですか?
- それをサポートする実験または分析がありますか?
- サポートしている実験は明確に参照されていますか?
根拠なしの主張 — 特に要約またはイントロダクション内の — は棄却の根拠となる可能性があります。
逆アウトライニング技法
完成した段落から記述計画を抽出し、流れがスムーズかどうかを確認します。
セクション(または全論文)を書いた後:
- 各段落を1つずつ読む
- 各段落の主なメッセージを 1文で書き下す
- メッセージの列を読む — 論理的に流れていますか?
- ブレークを特定する: 流れが唐突または非論理的に感じられる場所はどこですか?
- 修正: 段落を再編成し、遷移を追加し、段落を分割/マージしてください
これを以下に適用してください:
- イントロダクション(叙述の流れを確認)
- メソッド(モジュールが論理的な順序で提示されているかを確認)
- 実験(結果が意味のある列で提示されているかを確認)
図と表の品質チェックリスト
図
- パイプライン図は新規性を強調する(単なる説明ではなく)
- パイプライン図は以前の研究と異なるように見える
- ティーザー図は説得力があり、自己完結している
- すべての図に明確なキャプションがある
- 解像度は印刷に十分な高さである
- 色盲対応(赤緑のみの区別を避ける)
- 図は本文で参照されている
表
- キャプションは表の上にある
- 縦線がない
- booktabs(
\toprule,\midrule,\bottomrule)を使用 - 最高の結果が強調表示されている(太字/色)
- メトリクスの方向が示されている(↑/↓)
- キャプションが結果ではなく、セットアップ/表記法を説明している
- すべての表は本文で参照されている
結論と制限事項チェック
- 結論が貢献度と主要な結果をまとめている
- 制限事項セクションが存在する(査読者が頻繁にその不在にフラグを立てる)
- 制限事項はタスク/設定スコープについている(将来の仕事のような)、技術的欠陥ではなく
ルール: 「われわれの方法がSOTAメトリクスを下回らない場合、それは技術的欠陥ではありません」
- 制限事項は正直だが、自己否定的ではない
投稿前の最終チェック
- すべての参考文献が完全である(「?」または欠落したエントリがない)
- 著者情報が会場の要件と一致している
- ページ数が制限内である
- 補足資料が適切に参照されている
- TODO マーカーが論文に残されていない
- 謝辞セクションが適切である
- 匿名レビューの偶発的な二重盲検違反がない
- すべて引用された作品に完全な書誌情報がある(著者、タイトル、会場、年)
- 匿名性を破る自己引用がない(二重盲検会場)
- 主要な関連作が引用されている — 著名なベースライン論文を見逃すことは棄却をトリガーできます
反論へのハンドオフ
査読が返ってきたら、以下に対して paper-rebuttal スキルを使用してください:
- スコア診断とレビューカラーコーディング
- チャンピオン戦略(ディスカッションのためにあなたの肯定的な査読者を武装させる)
- 構造、コンテンツ、トーンのための18の戦術的ルール
- 逆説的反論原則
自己レビュー成果物(棄却優先シミュレーション、主張根拠監査、逆説的プロトコルからの反論前ドラフト)は反論プロセスに直接供給されます。
references/review-checklist.md で、より詳細なサブ質問を備えた5側面チェックリストの拡張版を参照してください。
対抗的ストレステストと棄却リスク閾値については、references/counterintuitive-review.md を参照してください。
ライセンス: Apache-2.0(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- evoscientist
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/evoscientist/evoskills / ライセンス: Apache-2.0
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