강의 조사 및 연구 격차 탐색기

강의 조사 및 연구 격차 탐색기은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 학생이나 연구자가 특정 주제(공학, 의학, 교육, 경영, 물리학, 사회과학 등 모든 분야)에 대해 문헌 조사, "강의 조사", 연구 격차, 또는 Q1 저널 논문 아이디어를 요청할 때 사용합니다.

출력은 하나의 컬러 A4 PDF(LaTeX)로, 약 8-12페이지 분량이며, 파일명은 <Short_Topic>_Survey_Gaps_Ideas_v1.pdf 형식입니다. PDF에는 논문 한눈에 보기, 강의 형식의 조사 내용, 그림, 격차 표, 아이디어 표, 그리고 상위 3개 아이디어에 대한 시작 계획이 포함됩니다.

작문 스타일: 영어, 짧은 문장, 쉬운 단어(B2 수준), 전문적. 모든 숫자는 논문에서 가져와야 합니다. 본인의 추정이나 분류는 반드시 그렇게 표시해야 합니다.

단계 0 - 질문 (짧은 메시지 하나, 또는 AskUserQuestion)

추측할 수 없는 것만 질문하세요. 사용자가 답변하지 않으면 기본값을 사용합니다.

1. 주제 및 분야 (필수).
2. 연도 범위 (기본값: 오늘 기준 최근 2-3년) 및 논문 수 (기본값 20).
3. 학생의 배경 및 기술 (예: 코딩, 통계, 연구실 접근 권한, 임상 데이터). 이는 아이디어 표의 "적합성" 열을 채우는 데 사용됩니다. 알 수 없는 경우 일반적인 실행 가능성에 따라 "적합성"을 기재합니다.
4. 목표 학술지 또는 장소 (선택 사항).

단계 1 - 논문 찾기

1. SciSpace의 search-papers를 사용할 수 있으면 사용합니다(ToolSearch로 로드). 그렇지 않으면 Google Scholar, Semantic Scholar, arXiv, PubMed(의학), ERIC(교육), SSRN(경영) 등에서 WebSearch를 사용합니다.
2. 각각 주제의 하위 영역 하나(방법, 응용, 실험, 리뷰, 새로운 방향)를 다루는 5-7개의 검색어를 실행합니다. 각 검색어는 완전한 자연어 질문 형태여야 합니다. 병렬로 실행합니다.
3. 연도 범위 내의 논문만 유지합니다. 다음 항목을 제거합니다: 중복(arXiv와 학술지에 동일한 제목이 있는 경우 학술지 버전 유지), 범위 외 논문, 신뢰할 수 없는 업로드(특별한 주장이 있는 저장소, 저자가 AI 도구로 표시된 경우, 소속 불명, 방법론 없음). PDF에서 무엇을 제거했는지와 그 이유를 명시합니다.
4. 사전 인쇄본(arXiv, medRxiv, SSRN, Preprints.org)은 "아직 동료 검토되지 않음"으로 표시합니다.
5. 유지된 각 논문 기록: ID, 짧은 제목, 저자, 학술지/장소, 날짜, DOI/URL, 유형(실험 / 이론-방법 / 리뷰 / 데이터셋 / 임상 시험 / 사례 연구 ...), 주제, 그리고 초록의 모든 숫자(결과, 크기, 거리, 정확도, 표본 크기, p-값...).

단계 2 - 분석

1. 논문을 4-6개의 주제로 그룹화합니다. 각 주제는 하나의 색상을 갖습니다.
2. 각 주제에 대해 시간에 따른 추세, 가장 우수한 보고된 수치, 저자들이 인정한 미해결 문제를 찾습니다.
3. 해당 분야에서 커버리지 매트릭스에 중요한 6-9가지 측면을 선택합니다(예: 공학 - 실험, 하드웨어, 채널 모델, 코딩, ML, 네트워크, 보안; 의학 - RCT, 표본 크기 >1000, 저소득 환경, 장기 추적, AI 모델, 비용 분석; 교육 - K-12, 고등 교육, 무작위 설계, 장기 효과, AI 도구, 교사 교육). 각 논문의 초록이 해당 측면을 명확히 보고하는 경우에만 태그를 지정합니다.
4. 6-10개의 격차를 찾습니다. 모든 격차에는 증거(논문 ID 및 수치)가 필요합니다. 커버리지 매트릭스에서 0-2개의 논문만 있는 열은 격차 후보이지만, 그 중요성을 설명해야 합니다.
5. 격차를 6-8개의 논문 아이디어로 전환합니다. 각 아이디어: 제목, 채우는 격차, 주요 방법, 보여줄 주요 결과, 학생과의 적합성, 목표 Q1 저널, 노력.

단계 3 - 참신성 확인 (필수)

가장 강력한 3개의 아이디어에 대해 각각 하나의 검색을 실행합니다("X가 Y에 대해 수행된 적이 있습니까?"). 발견된 가장 가까운 논문을 기록합니다(N1, N2, ...). PDF에서 각 아이디어에 대해 "검색에서 찾을 수 없음", "[Nk]에 의해 부분적으로 수행됨", 또는 "이미 수행됨 - 삭제 또는 변경"이라고 명시합니다. 빠른 검색은 완전한 참신성 확인이 아님을 항상 경고합니다.

단계 4 - 그림 (matplotlib, STIX 폰트, pdf.fonttype=42, 약 6.8 x 4 인치, 10-11 pt)

데이터가 허용하는 만큼 만들되, 데이터를 절대 만들어 내지 마십시오.

1. 타임라인: x = 날짜, y = 주제, 마커 모양 = 유형, 논문 ID는 마커 내부에 작성.
2. 주요 성능 지표 플롯: 해당 분야의 주요 수치 대 주요 조건(거리 대비 비율, 데이터셋 크기 대비 정확도, 표본 크기 대비 효과 크기, 연도 대비 비용...). 초록의 숫자만 사용합니다. 두 가지 체계가 존재하는 경우(예: 유한 대 점근, 내부 검증 대 외부 검증) 채워진 마커와 빈 마커를 사용합니다. 추세를 화살표와 노트 상자로 주석 처리합니다.
3. 기록/벤치마크 막대 차트: 접근 방식별 최상의 결과, 각 막대 옆에 트레이드오프 표시.
4. 분야 파이프라인 다이어그램(TikZ): 해당 분야의 일반적인 체인(예: 데이터 -> 모델 -> 평가 -> 배포; 환자 -> 진단 -> 치료 -> 추적). 각 격차가 위치한 블록에 빨간색 격차 배지 G1, G2...를 배치합니다.
5. 커버리지 매트릭스: 행 = 주제 색상별로 그룹화된 논문, 열 = 측면, 체크 표시, 맨 아래 행 = 합계, 2개 이하의 논문이 있는 열은 빨간색 합계. 캡션: "초록에서 추출한 분류".
6. 아이디어 맵: x = 노력/위험, y = 예상 영향, 색상 = 학생과의 적합성; "여기서 시작" 상자를 음영 처리합니다. 캡션: "추정치이며 측정값이 아님".
7. 최고 아이디어에 대한 참신성 맵: 범주별 타임라인상의 가장 가까운 기존 연구와 아이디어가 채울 빈 자리를 나타내는 별표.

플로팅 규칙: 각 그림을 PNG로 렌더링하고(pdftoppm -r 70) 확인합니다. 겹치는 레이블, 잘린 텍스트, 데이터를 가리는 범례를 수정합니다(명시적 텍스트 위치 사용; 빈 영역에 주석 상자 배치).

단계 5 - PDF 제작 (LaTeX)

전문: article, a4paper, 여백 18 mm, helvet 산세리프, xcolor[table], tcolorbox[most], tikz (arrows.meta, positioning, calc, fit, backgrounds), booktabs, tabularx, xltabular, array, enumitem, titlesec, fancyhdr, float, caption, needspace, graphicx, amsmath, hyperref[hidelinks]. 색상: navy #1B3A5C, teal #00798C, rosered #D1495B, amber #E09F3E, leaf #2E8B57, plum #6A4C93. 상자(\newtcolorbox{name}[1]{...title={#1}}): verdict (teal, 주요 메시지), stepbox (navy, "읽는 방법"), goodbox (초록, "알려주는 내용"), notebox (amber, 약어/노트), critical (빨강, "글쓰기를 시작하기 전에"), ideabox[2] (색상은 두 번째 인수, breakable). 매크로: 인용 \newcommand{\cit}[1]{\textcolor{navy}{[#1]}} - 절대로 \ref를 재정의하지 마십시오(섹션 참조가 깨집니다). 격차 배지 \gap{G1} 및 아이디어 배지 \idea{I1}는 작은 색상 TikZ 노드로 표시.

구조:

1. 커버 밴드(navy TikZ 밴드 + teal 스트립): 주제, "문헌 조사, 연구 격차 및 Q1 논문 아이디어", 논문 수, 날짜 범위, 버전, 날짜, 대상.
2. verdict 상자: 세 문장으로 된 주요 메시지. stepbox: 가이드 사용 방법. notebox: 약어 표(모든 약어를 한 번 정의).
3. 논문 선정 방법(검색, 필터, 제거된 항목).
4. 논문 한눈에 보기: 표(ID, 짧은 제목, 학술지/장소, 날짜, 유형; 얼룩말 행; navy 헤더) + 타임라인 그림 + goodbox.
5. 문헌 조사(강의 스타일): 주제별 하위 섹션, 6-10문장, 스토리 순서(오래된 것부터 최신 것까지), 인용과 함께 숫자 사용, "메시지:"와 격차 배지로 마무리. 주요 성능 지표 그림을 해당 주제에 stepbox + goodbox와 함께 배치합니다. 그런 다음 기록 그림 + goodbox. 이 섹션은 논문의 "관련 연구"로 재사용할 수 있습니다.
6. 격차 위치: 파이프라인 다이어그램 + goodbox.
7. 커버리지 매트릭스 + stepbox + goodbox.
8. 연구 격차 표: 격차 | 짧은 이름 | 논문의 증거 | 중요한 이유.
9. 논문 아이디어 표(xltabular): ID | 아이디어 | 격차 | 주요 방법 및 주요 결과 | 적합성 | 목표 학술지. 회색 노트 추가: "제출 전에 현재 학술지 사분위수(JCR 또는 Scimago)를 확인하세요." 그런 다음 아이디어 맵 + goodbox.
10. 상위 3개 아이디어: 각각 ideabox 하나씩, 문제, 가능한 기여(번호 매기기, 굵게 표시하지 않음), 첫 번째 시뮬레이션/실험, 위험. 참신성 맵을 아이디어 1 옆에 배치합니다.
11. critical 상자: 글쓰기를 시작하기 전에(2-3개 데이터베이스에서 참신성 검색 반복, 전체 텍스트 읽기, 사전 인쇄본 업데이트).
12. 참고문헌: 조사된 논문 [1..n] 및 참신성 확인 논문 [N1..]. 목록 앞에 \sloppy를 사용합니다. 회색 각주: 데이터 출처 및 날짜, 정확한 데이터인 그림과 추정치인 그림.

레이아웃: 모든 섹션 앞에 \clearpage를 넣지 마십시오(반 페이지가 빈 페이지가 남습니다). 큰 표나 그림이 뒤따르는 제목 앞에는 \Needspace{12-30\baselineskip}를 사용하여 제목이 페이지 하단에 단독으로 남지 않도록 합니다. pdflatex -interaction=nonstopmode로 두 번 컴파일합니다. 누락된 패키지: apt-get install -y texlive-latex-extra texlive-fonts-extra texlive-science texlive-pictures.

단계 6 - 전송 전 확인

• 모든 페이지를 4페이지 시트로 렌더링(pdftoppm -r 55)하고 모든 시트를 확인합니다: 고아 제목 없음, 반 페이지가 빈 페이지 없음, 겹침 없음, 표가 여백 내에 있음(약 10pt 이상의 Overfull hbox 경고 수정).
• 파이프라인 다이어그램과 아이디어 표를 확대(-r 110)하여 확인합니다.
• 텍스트와 그림의 모든 숫자를 초록과 대조 확인합니다; 진술한 비율(예: "약 4자릿수")을 확인합니다.
• 모든 추정치(커버리지 태그, 아이디어 맵, 적합성)가 추정치로 표시되었는지 확인합니다.

단계 7 - 전달

PDF를 SendUserFile로 전송합니다. 몇 줄로 답변: 주요 발견 사항, 그림 목록, 각각 한 줄로 설명된 상위 3개 아이디어, 한계(추정치, 빠른 참신성 확인). "출처:" 목록을 제공합니다. 모든 수정은 새 버전 번호(v2, v3, ...)와 함께 이름을 유지합니다.

다른 분야 적응 (빠른 가이드)

• 의학/건강: 주요 지표 = 효과 크기, AUC, 사망률, 표본 크기; 파이프라인 = 인구 -> 선별 -> 진단 -> 치료 -> 추적; 대상 학술지: The Lancet Digital Health, JAMA Netw Open, BMJ Open (사분위수 확인).
• 교육: 주요 지표 = 학습 이득/효과 크기 대 표본 크기 또는 기간; 파이프라인 = 학습자 -> 콘텐츠 -> 교수법 -> 평가 -> 결과.
• 경영/경제: 주요 지표 = 수익률, 비용, 채택률 대 시간 또는 기업 규모; 파이프라인 = 투입 -> 프로세스 -> 시장 -> 성과.
• 컴퓨터 과학/AI: 주요 지표 = 정확도 대 모델 크기 또는 데이터 크기; 파이프라인 = 데이터 -> 모델 -> 학습 -> 평가 -> 배포.
• 자연 과학/공학: 주요 지표 = 주요 성능 대 거리, 출력, 온도 또는 크기; 파이프라인 = 물리적 시스템 체인.