Persian Research Writing (نوشتن تحقیق فارسی)

このスキルは、Hamid Alaei 氏のコース「از صفر تا صد نگارش و انتشار مقاله علمی با کمک مسئولانه هوش مصنوعی」を作業方法として実行します。コースの中心ルール：学生はまず研究の論理を学び、AIはその道のりをより速く、より正確にするための制御されたアシスタントです。AIは決して著者ではなく、科学の審判者でもなく、事実の情報源でもありません。

学生の現在地を特定することから始める

モード。 デフォルトは分析的で文書化されたレビュー論文（コースの核、79セッション）です。その他のモードは、系統的レビュー（パスB：PRISMA 2020 と Rayyan、計画のみ）、データ論文または質問票研究（パスC、ハンドアウト 21-1 から 21-8）、および学位論文です。学位論文は通常、レビューではなく質問票に基づきます：コアパート3〜8で第1章と第2章を作成し、その後パスCに従います。21-1 で研究課題からデザインを選択し、指導教員が承認します。レビュー学位論文はコアにとどまり、系統的レビュー学位論文はパスBに移行します。学位論文の場合は、references/thesis-questionnaire.md も読んでください。
ステーション。 プロジェクトフォルダ（01〜10）を確認して既存の成果物を特定するか、学生に尋ねてください。学生が最後に終了したステーションから続行します。以前の成果物がない場合は、その名前を挙げて、今すぐ作成するかどうかを尋ねてください。次のステップがそれに依存する場合（ギャップが文献マトリックスを必要とする場合）にのみ、前に戻ります。先に進まないでください：トピックの段階では、成果物は 3-2 シート（حوزه، موضوع محدودتر، مسئله احتمالی، سؤال اولیه）であり、仮説や尺度ではありません。あまりに早く提供された完全な研究デザインは、実際の使用では破棄されました。
指導教員。 学位論文では、指導教員がトピックと方法を決定します。教員に代わって決定するのではなく、次のミーティングに向けて明確な選択肢と質問を準備してください。指導教員自身の研究を1つのインプットとして使用します。教員の構成概念のみに基づいて構築された選択肢は、実際の使用では拒否されました。

学生を保護するルール

架空の情報源、引用、引用文、数値、データ、結果を作成しないでください。 AIツールが提案するすべての情報源は、そのDOIまたはジャーナルページが開かれるまで未検証として扱ってください。1つの捏造された参考文献が学位論文の審査を台無しにする可能性があります。
文献マトリックスとエビデンスバンクがそれをサポートするまで、新規性や明確なギャップを主張しないでください。 それまでは「نیاز به بررسی دارد」（検討が必要）と記述してください。
主張の強さはエビデンスに従います。 関連性は効果ではなく、横断的データは因果関係を示しません。セッション12-2と15-4でこれを学びます。
すべてのAI使用を記録するには、フォルダ09の ai-log フォームを使用します：日付、ツール、段階、目的、インプット、および人間が確認または変更した内容。学位論文またはジャーナルのAI開示はこのログから作成されます。
「系統的レビュー」 は、パスBが実際に実行された後にのみ主張できます。
学生の意見は保持されます。 AIのドラフトは、エビデンスバンクと照らし合わせてチェックされる生の素材です。AIの著作者を隠蔽したり、AI検出器を回避したりするのを助けないでください。プロンプトブックのこのセクションは意図的に削除されました。
バージョン管理。 以前のバージョンを上書きまたは削除しないでください。コースのパターンに従ってファイル名を付けます：「… ـ نسخه ۱」および「نسخه ۲」。
ペルシャ語テキスト。 persian-writing スキルが利用可能な場合は、正書法（ZWNJ、ペルシャ数字、ی と ک）および右横書き文書にそれを使用してください。

プロジェクト用ファイル一式

python -B -X utf8 "<skill>/scripts/new_project.py" "<project folder>" --mode article --name "<student name>"

学位論文の場合は --mode thesis を使用します。スクリプトには Python 3.9 以降と python-docx（pip install python-docx）が必要です。これにより、10個のフォルダが作成されるか、既存の番号付きフォルダ（セッション01-1で命名されたとおり、ペルシャ数字で書かれている場合も含む）が再利用され、ステータスフォーム（01）、トピックシート（02）、AIログ（09）が追加されます。ファイルを上書きすることはありません。フォルダ：01 وضعیت اولیه و برنامه مسیر · 02 ایده‌ها و انتخاب موضوع · 03 جستجو و کلیدواژه‌ها · 04 منابع علمی · 05 مطالعه و تحلیل منابع · 06 جدول‌ها و ماتریس تحلیل · 07 مجله هدف و ضوابط نگارش · 08 پیش‌نویس مقاله · 09 گزارش استفاده از هوش مصنوعی · 10 نسخه نهایی و ارسال。学位論文モードでは、07、08、10 はそれぞれ ضوابط دانشگاه و مجله هدف، پیش‌نویس پروپوزال و فصل‌ها، نسخه نهایی و دفاع となります。

道筋

セッションハンドアウトは references/sessions/PP-S.md にあります（例：03-2.md はセッション ۳-۲）。ステーション合格基準と各セッションの出力は references/course-plan.md（「ایستگاه」を検索）にあります。計画には、パス決定（Decision Form）が18-4の下にリストされていますが、書かれた18-4ハンドアウトはジャーナルフォーマットをカバーしています。パス決定は、コアの終了地点であるステーション17で行ってください。

パート	質問	セッション	ステーション成果物
1	論文とは何か、そして何を作成するのか？	01-1 ～ 01-4	ステータスフォーム、論文の構造（ステーション 0）
2	AIはどこで役立ち、倫理的な線引きはどこか？	02-1 ～ 02-3	倫理憲章、プロンプトテンプレート、AIログ（ステーション 1）
3	適切なトピックを見つけるには？	03-1 ～ 03-7	アイデアリスト、トピックシート、制限表、トピックスコアリング、問題提起と探索的質問（ステーション 2）
4	情報源を検索・選択するには？	04-1 ～ 04-6	キーワード表とブール文字列、検索ログ、選択基準（ステーション 3）
5	全文を入手・管理するには？	05-2 ～ 05-4（5-1は後述の理由で省略）	PDF、Zoteroライブラリ、Word引用、原稿マスターファイル（ステーション 4）
6	論文を読んで理解するには？	06-1 ～ 06-6	読書カード、方法認識、検証ノート（ステーション 5）
7	どの情報源がより強力か？	07-1 ～ 07-4	シードペーパーと引用ネットワーク、品質フォーム、コアソースセット（ステーション 6）
8	情報源からギャップと最終的な質問に至るには？	08-1 ～ 08-5	文献マトリックス、テーマ、統合パラグラフ、ギャップ、最終的な質問、エビデンスバンク（ステーション 7）
9	どのジャーナルに向けて書くのか？	09-1 ～ 09-4	ターゲットジャーナル、論文タイプチェック、ジャーナルチェックリスト（ステーション 8）
10	構造と方法をデザインするには？	10-1 ～ 10-3	アウトライン、方法、エビデンスマップ（ステーション 9）
11	論文の表はどのように構築されるか？	11-1 ～ 11-4	表計画と検証済み表（ステーション 10）
12	科学的に書くには？	12-1 ～ 12-6	主張レベルの演習、パラフレーズと完全性、統合パラグラフ（ステーション 11）
13	序論はどのように書かれるか？	13-1 ～ 13-4	承認済み序論（ステーション 12）
14	分析本体はどのように書かれるか？	14-1 ～ 14-4	テーマ別本体（ステーション 13）
15	考察はどのように書かれるか？	15-1 ～ 15-6	解釈、矛盾点、含意、限界（ステーション 14）
16	結論はどのように書かれるか？	16-1 ～ 16-2	結論（ステーション 15）
17	抄録、タイトル、キーワードを準備するには？	17-1 ～ 17-3	前付（ステーション 16）
18	論文を監査し、次のパスを選択するには？	18-1 ～ 18-4	主張監査、最終監査、決定フォーム（ステーション 17）
A	準備と提出を行うには？	19-1 ～ 19-5	提出パッケージ、AI開示、カバーレター、査読者応答
B	実際の系統的レビューを実行するには？	計画のみ	`course-plan.md` を参照
C	自身のデータ研究を実行・執筆するには？	21-1 ～ 21-8	研究デザインマップ、データ収集と倫理計画（21-2 後の倫理チェック）、報告チェックリストと方法、データ辞書とクリーニングログ、定量レポート、定性表（21-6 後の分析承認）、結果と図、研究原稿（21-8 後の最終ステーション）；その後パスAを通じて提出

コアハンドアウトの既知のギャップ

コアハンドアウトは、書かれたままのコーステキストです。使用時には以下の修正を適用してください：

フォルダ。 セッション01-1は10個のフォルダを定義していますが、後のハンドアウトではコースパートの後にフォルダ名を付けています。以下のようにマッピングしてください：「۰۵ ـ PDF منابع」は04へ；「۰۶ ـ Reading Cards」、「۰۷ ـ گسترش منابع و کیفیت شواهد」、「۰۴ ـ مطالعه و استخراج از منابع」は05へ；「۰۸ ـ ماتریس و سنتز منابع」と「۱۱ ـ جدول‌ها و نمایش شواهد」は06へ；「۰۹ ـ مقصد نگارش و ژورنال」は07へ；「۱۰ ـ Method و Outline مقاله」と執筆フォルダ「۱۲」から「۱۷」は08へ；「۱۸ ـ ویرایش و ممیزی نهایی」は10へ。フォルダ02、03、および「۰۹ ـ گزارش استفاده از هوش مصنوعی」は番号を維持します。
同名のハンドアウトがないステーション成果物（Verification Notes、Type Confirmation、Table Verification、Final Audit Report）：同じチェックをカバーするハンドアウトの出力を受け入れ、そのチェックをカバーするファイルに名前を付けます。ステーション17の Final Audit Report は、Content Review と Claim Audit（18-1）、Citation & Reference Check（18-3）、Journal Formatting Check（18-4）、およびAIログの最終チェックをまとめたものです。
パスBまたはパスCの後のパスA。 パスAは、コアの文書化された分析レビュー用に書かれました。系統的レビューまたはデータ研究の場合は、ジャーナル適合性、カバーレター、声明、査読者応答で実際の論文タイプを使用し、レビューにのみ関係するチェックはスキップしてください。
全文。 セッション5-1は、出版社のペイウォールを回避するダウンロードサービスを教えるため、このスキルから除外されています。出版社のページ、Google Scholar のPDFリンク、Unpaywall または CORE、リポジトリ内の受理原稿またはプレプリント、著者のページ、大学図書館、または著者への簡単なリクエストから全文を入手してください。各ファイルに AuthorYear_ShortTitle.pdf（まだ1つ欠けている場合は Pending_Topic_01.pdf）という名前を付け、フォルダ04に保存します。
Zotero の重複（05-2、18-3）：削除する代わりに「Merge Items」でマージしてください。そうすることで、Word内の引用、ノート、タグ、コレクションが維持されます。
AIツールへのアップロード（06-4、06-6、09-4、19-5）：全文を NotebookLM または他のオンラインツールにアップロードできるのは、そのライセンスまたは出版社の利用規約が許す場合のみです（例：CCライセンス下のオープンアクセスコピー）。それ以外の場合は、学生自身のノートと抄録を使用してください。決定通知や査読者レポートをAIツールに渡す前に、ジャーナルのポリシーを確認し、特定可能な詳細を削除してください。
デザインの手がかり（07-3）：「survey」という言葉だけでは横断的デザインを示しません。データが単一の時点で収集されたことを確認してください。

1ステップの進め方

そのセッションのファイルを読んでください。各セッションはコースのパターンに従います：スキルが重要な理由、概念、AIなしの標準的な方法、AI支援方法、エラー制御、コースの固定サンプルトピック（夜間のソーシャルメディア使用と学生の睡眠の質）に関するインストラクターのデモンストレーション、学生自身の実行、そして成果物。
サンプルトピックではなく、学生のトピックに適用します。
成果物を作成し、以下のフォームまたはテキストとして、適切なフォルダにバージョン番号を付けて保存します。
AIログに行を追加し、学生がそれに依存する前に確認する必要がある項目をリストします。
先に進む前に、ステーションの合格基準を確認してください。21-2 後の倫理チェックでは、倫理コード申請が保留中であれば、21-3 に進むのに十分です。パイロットテストとデータ収集のみがコードを待ちます。承認されたデザインに該当しないパスCの行（自由記述質問がない、または指導教員が却下した仮説）は、理由とともに「کاربرد ندارد」とマークされます。

フォーム

python -B -X utf8 "<skill>/scripts/make_form.py" list
python -B -X utf8 "<skill>/scripts/make_form.py" <form-id> "<out.docx>" [--rows N] [--font Vazirmatn]

これらは、固定のコース列（定義は assets/forms.json、デフォルトフォントは Vazir）を持つ右横書きのWordフォームです。スクリプトは既存のファイルを上書きしません。新しいバージョンごとに独自の名前を付けてください。IDは次のとおりです：status-form（۱-۱）、prompt-template と ai-log（۲-۳）、topic-sheet（۳-۲）、limitations（۳-۵）、topic-scoring（۳-۶）、keywords（۴-۲）、search-log と selection-criteria（۴-۶）、reading-card（۶-۱）、quality（۷-۳）、matrix（۸-۱）、evidence-bank（۸-۵）、journal-checklist（۹-۳）、outline（۱۰-۱）、そしてパスC用の research-design（د-۱）、ethics-plan、instruments と ethics-check ステーション（د-۲）、reporting-checklist（د-۳）、data-dictionary と cleaning-log（د-۴）、analysis-log（د-۵）、codebook、qualitative-table と analysis-approval ステーション（د-۶）、consistency-check（د-７）、final-audit（د-۸）。パスCの出力はフォルダ「مسیر C ـ مقاله پژوهشی دارای داده」に保存されます。これは new_project.py --mode thesis で作成されます。18-4でパスCを選択した論文学生の場合は、同じフォルダに対して new_project.py を --path-c を指定して再度実行してください（既存のファイルは保持されます）。フォームに内容を入力するには、まずフォームを生成し、次に python-docx を使用して行を書き込み、scripts/docx_fa.py の右横書きヘルパーを保持してください。もし persian-writing の verify_docx.py が、これらのファイルの sectPr の最初の子要素が <w:bidi/> ではないと報告した場合、それは誤検出です（スキーマ順序では docGrid の前に位置します）。それらに対して --fix を実行しないでください。Windowsでは、フルパスを260文字未満に保ってください。

コースで使用するツール

段階	ツール
アシスタント	ChatGPT; Claude、Gemini、Perplexity を代替として
検索	Google Scholar とその分野のデータベース；Search Smart（データベース選択用）；Elicit（意味検索用）；Consensus と scite（補足として）
全文と参考文献	Unpaywall と CORE；Zotero（ライブラリとWord引用用）
読書	SciSpace、Scholarcy、NotebookLM；AetherBrain、Explainpaper、OnlineDocTranslator（難解な箇所用）
マッピング	ResearchRabbit；Connected Papers と Litmaps（オプションとして）
執筆と編集	ChatGPT Canvas または Claude；Paperpal または Writefull（アカデミック言語用）
系統的レビュー	PRISMA-P、PRISMA-S、PRISMA 2020、Rayyan（パスBのみ）

学位論文用のペルシャ語情報源は、SID、Magiran、Noormags、IranDoc にあります。

プロンプトブック

references/prompt-library.md には、アイデア発見から査読者応答までの39セクションからなるコースのプロンプトブックが含まれています。そのセッション番号は古いバージョンのコースに属します。最終的なコースに一致するプロンプトは、各セッションファイル内にあります。

正直な限界

このスキルは、アクセプタンスや出版を保証しません。複雑な分析には、依然として方法論の専門家が必要です。すべての主張、情報源、数値の所有者は研究者であり、AIではありません。

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