Research Paper Writer

Overview

このスキルはIEEEおよびACM会議/ジャーナルの出版基準を満たす正式な学術研究論文の作成をガイドします。適切な構成、フォーマット、学術的な執筆スタイル、および研究トピックの包括的なカバレッジを確保します。

Workflow

1. 研究トピックの理解

研究論文の執筆をリクエストされた場合:

1. トピックとスコープを明確化:

   • 主な研究問題または貢献は何か?
   • ターゲットオーディエンスは何か(会議、ジャーナル、一般的な学術)?
   • 希望する長さは何か(ページ数または単語数)?
   • 特定の必須セクションはあるか?
   • どのフォーマット標準を使用するか(IEEEまたはACM)?

2. 必要に応じてコンテキストを収集:

   • 提供された研究資料、データ、参考文献を確認
   • ドメインと技術的背景を理解
   • 参照すべき主要な関連研究や既存研究を特定

2. 論文構成

この標準的な学術論文構成に従ってください:

1. タイトルと要約
   - 主な貢献を反映した簡潔なタイトル
   - 要約: 目的、手法、結果、結論をまとめた150-250語

2. 導入(Introduction)
   - モチベーションと問題ステートメント
   - 研究ギャップと重要性
   - 主な貢献(通常3-5項目)
   - 論文の構成に関する段落

3. 関連研究/背景(Related Work/Background)
   - 関連研究の文献レビュー
   - 既存アプローチとの比較
   - 現在の研究の位置付け

4. 方法論/アプローチ/システム設計(Methodology/Approach/System Design)
   - 提案手法/システムの詳細な説明
   - 該当する場合はアーキテクチャ図
   - アルゴリズムまたは手順
   - 設計上の決定と根拠

5. 実装(Implementation)(該当する場合)
   - 技術的詳細
   - 使用されたツールとテクノロジー
   - 課題とその解決策

6. 評価/実験/結果(Evaluation/Experiments/Results)
   - 実験設定
   - データセットまたはテストシナリオ
   - パフォーマンスメトリクス
   - 結果の提示(表、グラフ)
   - 分析と解釈

7. 議論(Discussion)
   - 結果の意味
   - 制限と妥当性への脅威
   - 得られた教訓

8. 結論と将来の研究(Conclusion and Future Work)
   - 貢献の要約
   - 影響と重要性
   - 将来の研究方向

9. 参考文献(References)
   - 適切な引用形式の包括的な参考文献リスト

3. 学術的執筆スタイル

学術研究からの以下の執筆慣行を適用してください:

トーンと声:

• 正式で客観的かつ正確な言語
• 三人称の視点(特定の貢献を説明する場合を除き、「I」または「we」を避ける)
• 確立された事実には現在時制、特定の研究には過去時制を使用
• 不要な複雑さなく、明確で直接的な記述

技術的正確性:

• 初出時にすべての頭字語を定義: 「Context-Aware Systems (C-AS)」
• ドメイン固有の用語を正しく一貫して使用
• 特定のメトリクスまたは証拠で主張を定量化
• 「very」「many」「significant」などの曖昧な用語をデータなしで避ける

議論:

• 主張を明確に述べた後、証拠でサポート
• 論理的な進行: モチベーション → 問題 → 解決策 → 検証
• 関連研究と明示的に比較・対比
• 制限と反論に対処

セクション別ガイドライン:

要約:

• 最初の文: 広いコンテキストとモチベーション
• 第2・3文: 具体的な問題とギャップ
• 中間: アプローチと手法
• 最後: 主要な結果と貢献
• 自己完結型(完全な論文なしで読める)

導入:

• 実世界のモチベーションまたは説得力のある問題から開始
• 一般から特定へ(逆ピラミッド)
• 明確な貢献リストと論文のロードマップで終了
• 例を使用して問題を説明

関連研究:

• 関連研究をテーマまたはアプローチでグループ化
• 明示的に比較: 「Yに焦点を当てた[X]とは異なり、私たちのアプローチ...」
• ギャップを特定: 「しかし、これらのアプローチは...に対処していません」
• 自分の研究を明確に位置付ける

結果:

• 表/図でデータを明確に提示
• トレンドとパターンを客観的に説明
• ベースラインと定量的に比較
• 予期しない結果やネガティブな結果を認める

4. フォーマット設定

IEEE形式(デフォルト):

• ページサイズ: A4 (210mm × 297mm)
• 余白: 上19mm、下43mm、左右14.32mm
• 2段組レイアウト、段間4.22mm
• フォント: 全体でTimes New Roman
  • タイトル: 24ptボールド
  • 著者名: 11pt
  • セクション見出し: 10ptボールド、番号付き(1.、1.1、1.1.1)
  • 本文: 10pt
  • 図/表キャプション: 8pt
• 行間隔: シングル
• 段落: インデントなし、段落間3ptスペース
• 図: 中央配置、キャプションは下
• 表: 中央配置、キャプションは上

ACM形式(代替):

• 標準ACM会議論文集フォーマット
• 1段組の要約、2段組の本文
• 要約後にCCS ConceptsおよびKeywordsセクションを含める
• 引用にはACM参考文献形式を使用

5. 引用と参考文献

本文内引用:

• 番号付き引用を使用: 「最近の研究[1, 2]は...を示しています」
• 複数の引用は時系列順: [3, 7, 12]
• 特定のセクションを参照: 「[5, Section 3]で実証されているように...」

参考文献フォーマット(IEEE形式):

[1] A. Author, B. Author, and C. Author, "Title of paper," in Proc. Conference Name, Year, pp. 123-456.
[2] D. Author, "Title of journal article," Journal Name, vol. X, no. Y, pp. 123-456, Month Year.
[3] E. Author, Book Title, Edition. City: Publisher, Year.

参考文献リストの要件:

• 最初の著者の姓でアルファベット順(または引用順番)
• 利用可能な場合はDOIまたはURLを含める
• 完全論文の場合最低15-20件の参考文献
• 最近の作品(過去5年)と基礎的な作品の混在

6. コンテンツ生成プロセス

段階的アプローチ:

1. アウトラインを作成

   • セクション別の詳細なアウトラインを開発
   • 各セクションの主要ポイントを定義
   • 図/表が必要な場所を特定

2. セクションをイテレーティブにドラフト

   • 方法論(主な貢献)から開始
   • 次に導入(貢献が明確になった後)
   • 関連研究(貢献を位置付けるために)
   • 結果と評価
   • 議論と結論
   • 要約は最後(完全な論文のサマリー)

3. 引用を追加

   • 全体で関連研究を参照
   • 文献からの証拠で主張をサポート
   • 包括的な参考文献リストを作成

4. レビューと改善

   • セクション間の論理的流れを確認
   • 用語の一貫性を確保
   • すべての図/表が本文で参照されていることを確認
   • 要約がコンテンツと一致していることを確認
   • 引用の完全性を検証

Examples

例1: ユーザーがサーベイ論文をリクエスト

ユーザー: 「Context-Aware Systemsの最近の進歩をサーベイする研究論文を書いてください」

レスポンス:
1. スコープを明確化: 「Context-Aware Systemsのサーベイ論文を作成します。いくつかの質問があります:
   - 特定の側面(例: 要件エンジニアリング、実装技術)に焦点を当てるべきか?
   - 「最近」の時期は?(過去5年、10年?)
   - 希望する長さ: 10-15ページ、または20-30ページの包括的なサーベイ?
   - IEEE または ACM フォーマット?」

2. 明確化後、以下を示すアウトラインを作成:
   - Context-Aware Systemsの分類法
   - サーベイ方法論
   - 分類スキーム
   - 異なる側面のセクション別カバレッジ
   - トレンドと将来の方向

3. 広範な関連研究カバレッジを含むサーベイ構造に従って論文をドラフト

例2: ユーザーが実験論文をリクエスト

ユーザー: 「Vision-Language Modelのハルシネーション検出に関する新しいアルゴリズムについての論文を書いてください」

レスポンス:
1. 以下の詳細を収集:
   - アルゴリズムアプローチと革新性
   - 使用された実験設定とデータセット
   - 結果とメトリクス
   - 比較ベースライン

2. 実験論文として構成:
   - 導入: ハルシネーション検出のモチベーション
   - 関連研究: 既存の検出方法
   - 提案手法: 詳細なアルゴリズム説明
   - 実験: データセット、メトリクス、セットアップ
   - 結果: ベースラインとの定量的比較
   - 分析: アブレーション研究、エラー分析
   - 結論: 貢献と将来の研究

3. 再現性と経験的検証を強調

Resources

references/

• writing_style_guide.md: サンプル論文から抽出した詳細な学術執筆慣行
• ieee_formatting_specs.md: 完全なIEEEフォーマット仕様
• acm_formatting_specs.md: 完全なACMフォーマット仕様

assets/

• full_paper_template.pdf: フォーマット例を含むIEEE論文テンプレート
• interim-layout.pdf: ACM論文テンプレート
• ユーザーとフォーマット要件について議論する際にこれらのテンプレートを参照してください

Important Notes

• 常に明確化を求める: 開始前にトピックのスコープについて
• 速度より質: 適切に構成し、明確に書く時間をかける
• 適切に引用: 学術的誠実性は適切な帰属を必要とします
• 制限について正直に: 研究のギャップまたは制約を認める
• 一貫性を維持: 全体で用語、記法、スタイルを一貫させる
• ユーザーが研究コンテンツを提供: このスキルは構成と執筆を行い、ユーザーが技術的貢献と成果を提供します