सबमिशन पूर्व गुणवत्ता जाँच v2.0
विवरण
जर्नल पेपर सबमिशन से पहले व्यापक गुणवत्ता जाँच प्रणाली। छह बुनियादी आयामों (संरचना/तर्क/विधि/भाषा/उद्धरण/पत्रिका मिलान) की समानांतर समीक्षा, साथ ही चार संवर्धित मॉड्यूल (पत्रिका प्रोफ़ाइल विश्लेषण, AIGC जोखिम पुनः जाँच, सारांश स्मार्ट पुनर्लेखन, अस्वीकृति जोखिम रडार चार्ट)। अनुभवी समीक्षक के दृष्टिकोण का अनुकरण करते हुए, संरचित समस्या सूची, गंभीरता स्तरीकरण, सबमिशन तत्परता स्कोर और अस्वीकृति संभावना अनुमान आउटपुट करता है।
संबंधित कौशल
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शीर्ष पत्रिका प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा विशेषज्ञ V7.0
शीर्ष पत्रिका प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा विशेषज्ञ V7.0 सामाजिक विज्ञान और मानविकी के विद्वानों के लिए एक पूर्ण प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा स्किल है। यह Nature/Science/ASR/AJS स्तर की पत्रिकाओं के वरिष्ठ समीक्षकों के दृष्टिकोण का अनुकरण करता है, और दोहरा-कोर एडवर्सेरियल इंजन (समीक्षा बुचर + पॉलिशिंग कारीगर) द्वारा संचालित छह चरणों में सहयोग करता है। V7.0 मुख्य उन्नयन: · प्रशासन स्तर: एकीकृत डैशबोर्ड + स्टेप मोड (डिफ़ॉल्ट/फास्ट फॉरवर्ड/स्लो मोशन) + रैचेट संस्करण प्रबंधन + मध्य में शामिल होने का तर्क · 15 शॉर्टकट कमांड पूरी तरह से लागू (/express /jump /benchmark /ethics-scan /cover-letter /polish /abstract /checklist /audit /resume /skip /rerun /export /persona /lang) · अंतर-चरण भेद्यता ट्रैकिंग तालिका: चरण 2 से चरण 5 तक पूर्ण ट्रैकिंग, स्थिति बंद · 6 आभासी समीक्षक प्रोफ़ाइल (पद्धति बाज़/सैद्धांतिक मूलतत्त्ववादी/परिस्थितिवादी/नैतिकता निरीक्षक आदि), प्रत्येक में 4-5 विशिष्ट प्रश्न, अनुसंधान प्रकार के अनुसार 3-4 स्वचालित रूप से सक्रिय · पूर्ण भाषा जोड़ी समर्थन: चीनी→अंग्रेजी / अंग्रेजी→अंग्रेजी / चीनी→चीनी, चिंगलिश टर्मिनेटर इंजन 7 प्रकार की सामान्य त्रुटियों को कवर करता है · बेंचमार्क पेपर पांच-आयामी तुलना + बिना बेंचमार्क डाउनग्रेड पथ · नया AI उपयोग पारदर्शिता जाँच, उद्धरण गुणवत्ता गहन ऑडिट · प्रयोग परिदृश्य: सामाजिक विज्ञान पीएचडी छात्र/युवा शिक्षक प्रस्तुति से पहले स्व-जांच, सलाहकार द्वारा छात्रों को पांडुलिपि संशोधन में मार्गदर्शन, शोध समूह प्रस्तुति रणनीति चर्चा। चीनी भाषियों के लिए अंग्रेजी प्रस्तुति पूर्ण प्रक्रिया कोचिंग का समर्थन।
जर्नल सबमिशन उन्नत रिफाइनरv2.0
किसी भी लक्ष्य अकादमिक जर्नल के लिए गतिशील अनुकूली समीक्षा, संरचनात्मक पुनर्निर्माण और अनुच्छेद-दर-अनुच्छेद परिष्कार प्रणाली। J-AFP पाँच-आयामी मात्रात्मक स्कोरिंग (उद्देश्य अनुकूलता, सैद्धांतिक योगदान, पद्धति मानकीकरण, परिणाम अनुवाद, प्रारूप अनुकूलता) के माध्यम से पांडुलिपि प्रकाशन स्वीकृति की संभावना का सटीक निदान करती है। यह डुअल-कोर इंजन मॉडल (क्रिटिक समीक्षक कसाई + मेंटर पॉलिशिंग कारीगर) का उपयोग करती है ताकि लेखकों को 'स्व-संतोषजनक लेखन' और 'समीक्षा तर्क के अनुरूप मानकीकृत पेपर' के बीच की खाई को पाटने में मदद मिल सके। यह जर्नल प्रोफाइल मॉडलिंग, शीर्षक पुनर्निर्माण, तार्किक दबाव, सामग्री तालिका अंतिम रूप, से लेकर अनुच्छेद-दर-अनुच्छेद परिष्कार तक पूर्ण-प्रक्रिया इंजीनियरिंग सहायता का समर्थन करता है।
अनुसंधानशोध पत्र लेखन प्रणाली v4.1
यह प्रणाली 五源 मॉडल और AFP 3.1 तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर को जोड़ती है। अन्य AI आपको पेपर 'लिखने' में मदद करते हैं, यह प्रणाली आपको पेपर अस्वीकृति के हर छेद को 'बंद' करने में मदद करती है - एक अस्पष्ट विचार से पूर्ण सबमिशन पैकेज तक, सात मॉड्यूल एक ही बार में, भ्रम-रोधी द्वार + संग्रह कोड से निरंतरता + चार-कोर जाँच। 【10 सेकंड का मूल्य】एक वाक्य का विचार → सबमिट करने योग्य पूर्ण पेपर पैकेज, पूरे समय वास्तविक संदर्भ अनिवार्य, हर उद्धरण सत्यापन योग्य, सत्र-पार रुकावट से निरंतरता। 【ट्रिगर शब्द】पेपर लिखना / साहित्य समीक्षा / शोध विधि डिज़ाइन / चर्चा कैसे लिखें / पेपर पॉलिश / सार और कीवर्ड / सबमिशन पैकेज 【सात मॉड्यूल, सभी पूर्ण निष्पादन योग्य निर्देश】चरण 1 विषय चयन और परिचय → चरण 2 साहित्य समीक्षा → चरण 3 शोध विधि डिज़ाइन → चरण 4 चर्चा → चरण 5 निष्कर्ष → चरण 6 सार और कीवर्ड → चरण 7 पूर्ण पाठ एकीकरण और सबमिशन पैकेज। चरण 0 प्रवेश रूटिंग A–G सात मॉड्यूलों के अनुरूप है, और R विकल्प संग्रह कोड/संग्रह दस्तावेज़ से पिछली प्रगति को पुनर्स्थापित करता है। 【v4.1 उन्नयन】 1. साक्ष्य-श्रृंखला द्वार (हार्ड बाध्यता): सामग्री पंजीकरण प्रणाली (M1/M2 संख्या) + उद्धरण के चार तत्व (लेखक/वर्ष/शीर्षक/सत्यापन योग्य लोकेटर) + तीन-रंग चिह्न (✅ उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त / ⚠️ सत्यापन के लिए लंबित / 🚫 प्रदर्शित करना निषिद्ध)। जब सामग्री पुस्तकालय खाली हो, केवल रूपरेखा और खोज क्वेरी दी जाती है, उद्धरणों के साथ मुख्य पाठ उत्पन्न करने से इनकार किया जाता है; स्मृति से संदर्भ उत्पन्न करना, खंड/अंक/पृष्ठ संख्याएँ गढ़ना निषिद्ध है। 2. संग्रह कोड प्रोटोकॉल: प्रत्येक मॉड्यूल के अंत में संरचित संग्रह कोड आउटपुट होता है, जिसे YouMind दस्तावेज़ के रूप में सहेजा जा सकता है, अगले सत्र में सीधे @ संदर्भ से निरंतरता, लॉक की गई जानकारी दोबारा नहीं माँगी जाती। 3. स्कोरिंग प्रतिलिपि योग्य: C-कोर सभी आयामों में 4/6/8/10 अंकों के व्यवहारिक मानकों को निर्धारित करता है और निर्णय आधार देता है; रैचेट तंत्र में पुनरावृत्ति केवल बढ़ती है, घटती नहीं। 4. चार विषय कॉन्फ़िगरेशन लाइब्रेरी (1A मानविकी और कला / 1B सामाजिक विज्ञान / 2A विज्ञान और इंजीनियरिंग / 2B कृषि, चिकित्सा और जीवन विज्ञान), स्वचालित रूप से सिद्धांत लाइब्रेरी, विधि टूलबॉक्स और विषय मानदंड बदलता है; 2B श्रेणी में चरण 0/3/7 पर तीन बार नैतिक समीक्षा रोकी जाती है। 5. तीन प्रतिमान विभाजन (मात्रात्मक / गुणात्मक / तर्कसंगत): साहित्य समीक्षा कथन रणनीति और शोध विधि डिज़ाइन अलग-अलग पथों पर चलते हैं। 6. क्लिच सूची और निषेध: चर्चा में 'समय और ऊर्जा सीमित है' 'आगे शोध की आवश्यकता है', निष्कर्ष में नया डेटा/नया साहित्य लाना, सार में ऐसे निष्कर्ष जो मुख्य पाठ द्वारा समर्थित नहीं हैं, B-कोर द्वारा सीधे अस्वीकार किए जाते हैं। 7. अनुकूली: उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल (शुरुआत/उन्नत/कुशल) + पेपर प्रकार (जर्नल/डिग्री/सम्मेलन/पाठ्यक्रम) + चरण मोड (डिफ़ॉल्ट/फ़ास्ट-फ़ॉरवर्ड/स्लो-मोशन) + मल्टी-टास्क पृथक्करण। 8. सबमिशन पैकेज और अनुपालन: स्थिरता की सात जाँच, तर्क श्रृंखला के छह छल्ले, संदर्भ स्वरूपण (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), नैतिक अनुमोदन संख्या, डेटा उपलब्धता विवरण, जनरेटिव AI उपयोग प्रकटीकरण विवरण का मसौदा, कवर पत्र मसौदा। 【उपयोग विधि】प्रणाली को बताएं: विषय क्षेत्र + लक्षित पत्रिका/पेपर प्रकार/शब्द संख्या + आप वर्तमान में किस चरण में हैं। प्रणाली मॉड्यूल दर मॉड्यूल आगे बढ़ती है, प्रत्येक मॉड्यूल पूरा होने पर अध्याय, समीक्षा रिपोर्ट, स्कोर कार्ड और संग्रह कोड देती है, और आपकी पुष्टि के बाद आगे बढ़ती है। 【जिम्मेदारी सीमा】प्रणाली स्रोत 1–4 (संरचना, सामग्री संगठन, शैली, एकीकरण) के लिए जिम्मेदार है, स्रोत 5 मानवीय अंशांकन आप करते हैं: शैक्षणिक निर्णय, तथ्य सत्यापन, नवाचार निर्णय। ⚠️ चिह्नित सभी उद्धरण और डेटा आपको सबमिट करने से पहले एक-एक करके सत्यापित करने होंगे; यह कौशल किसी स्वीकृति या उत्तीर्ण होने का वादा नहीं करता।
सबमिशन पूर्व गुणवत्ता जाँच v2.0
विवरण
जर्नल पेपर सबमिशन से पहले व्यापक गुणवत्ता जाँच प्रणाली। छह बुनियादी आयामों (संरचना/तर्क/विधि/भाषा/उद्धरण/पत्रिका मिलान) की समानांतर समीक्षा, साथ ही चार संवर्धित मॉड्यूल (पत्रिका प्रोफ़ाइल विश्लेषण, AIGC जोखिम पुनः जाँच, सारांश स्मार्ट पुनर्लेखन, अस्वीकृति जोखिम रडार चार्ट)। अनुभवी समीक्षक के दृष्टिकोण का अनुकरण करते हुए, संरचित समस्या सूची, गंभीरता स्तरीकरण, सबमिशन तत्परता स्कोर और अस्वीकृति संभावना अनुमान आउटपुट करता है।
संबंधित कौशल
सभी देखेंशीर्ष पत्रिका प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा विशेषज्ञ V7.0
शीर्ष पत्रिका प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा विशेषज्ञ V7.0 सामाजिक विज्ञान और मानविकी के विद्वानों के लिए एक पूर्ण प्रस्तुति पूर्व-समीक्षा स्किल है। यह Nature/Science/ASR/AJS स्तर की पत्रिकाओं के वरिष्ठ समीक्षकों के दृष्टिकोण का अनुकरण करता है, और दोहरा-कोर एडवर्सेरियल इंजन (समीक्षा बुचर + पॉलिशिंग कारीगर) द्वारा संचालित छह चरणों में सहयोग करता है। V7.0 मुख्य उन्नयन: · प्रशासन स्तर: एकीकृत डैशबोर्ड + स्टेप मोड (डिफ़ॉल्ट/फास्ट फॉरवर्ड/स्लो मोशन) + रैचेट संस्करण प्रबंधन + मध्य में शामिल होने का तर्क · 15 शॉर्टकट कमांड पूरी तरह से लागू (/express /jump /benchmark /ethics-scan /cover-letter /polish /abstract /checklist /audit /resume /skip /rerun /export /persona /lang) · अंतर-चरण भेद्यता ट्रैकिंग तालिका: चरण 2 से चरण 5 तक पूर्ण ट्रैकिंग, स्थिति बंद · 6 आभासी समीक्षक प्रोफ़ाइल (पद्धति बाज़/सैद्धांतिक मूलतत्त्ववादी/परिस्थितिवादी/नैतिकता निरीक्षक आदि), प्रत्येक में 4-5 विशिष्ट प्रश्न, अनुसंधान प्रकार के अनुसार 3-4 स्वचालित रूप से सक्रिय · पूर्ण भाषा जोड़ी समर्थन: चीनी→अंग्रेजी / अंग्रेजी→अंग्रेजी / चीनी→चीनी, चिंगलिश टर्मिनेटर इंजन 7 प्रकार की सामान्य त्रुटियों को कवर करता है · बेंचमार्क पेपर पांच-आयामी तुलना + बिना बेंचमार्क डाउनग्रेड पथ · नया AI उपयोग पारदर्शिता जाँच, उद्धरण गुणवत्ता गहन ऑडिट · प्रयोग परिदृश्य: सामाजिक विज्ञान पीएचडी छात्र/युवा शिक्षक प्रस्तुति से पहले स्व-जांच, सलाहकार द्वारा छात्रों को पांडुलिपि संशोधन में मार्गदर्शन, शोध समूह प्रस्तुति रणनीति चर्चा। चीनी भाषियों के लिए अंग्रेजी प्रस्तुति पूर्ण प्रक्रिया कोचिंग का समर्थन।
जर्नल सबमिशन उन्नत रिफाइनरv2.0
किसी भी लक्ष्य अकादमिक जर्नल के लिए गतिशील अनुकूली समीक्षा, संरचनात्मक पुनर्निर्माण और अनुच्छेद-दर-अनुच्छेद परिष्कार प्रणाली। J-AFP पाँच-आयामी मात्रात्मक स्कोरिंग (उद्देश्य अनुकूलता, सैद्धांतिक योगदान, पद्धति मानकीकरण, परिणाम अनुवाद, प्रारूप अनुकूलता) के माध्यम से पांडुलिपि प्रकाशन स्वीकृति की संभावना का सटीक निदान करती है। यह डुअल-कोर इंजन मॉडल (क्रिटिक समीक्षक कसाई + मेंटर पॉलिशिंग कारीगर) का उपयोग करती है ताकि लेखकों को 'स्व-संतोषजनक लेखन' और 'समीक्षा तर्क के अनुरूप मानकीकृत पेपर' के बीच की खाई को पाटने में मदद मिल सके। यह जर्नल प्रोफाइल मॉडलिंग, शीर्षक पुनर्निर्माण, तार्किक दबाव, सामग्री तालिका अंतिम रूप, से लेकर अनुच्छेद-दर-अनुच्छेद परिष्कार तक पूर्ण-प्रक्रिया इंजीनियरिंग सहायता का समर्थन करता है।
अनुसंधानशोध पत्र लेखन प्रणाली v4.1
यह प्रणाली 五源 मॉडल और AFP 3.1 तीन-स्तरीय आर्किटेक्चर को जोड़ती है। अन्य AI आपको पेपर 'लिखने' में मदद करते हैं, यह प्रणाली आपको पेपर अस्वीकृति के हर छेद को 'बंद' करने में मदद करती है - एक अस्पष्ट विचार से पूर्ण सबमिशन पैकेज तक, सात मॉड्यूल एक ही बार में, भ्रम-रोधी द्वार + संग्रह कोड से निरंतरता + चार-कोर जाँच। 【10 सेकंड का मूल्य】एक वाक्य का विचार → सबमिट करने योग्य पूर्ण पेपर पैकेज, पूरे समय वास्तविक संदर्भ अनिवार्य, हर उद्धरण सत्यापन योग्य, सत्र-पार रुकावट से निरंतरता। 【ट्रिगर शब्द】पेपर लिखना / साहित्य समीक्षा / शोध विधि डिज़ाइन / चर्चा कैसे लिखें / पेपर पॉलिश / सार और कीवर्ड / सबमिशन पैकेज 【सात मॉड्यूल, सभी पूर्ण निष्पादन योग्य निर्देश】चरण 1 विषय चयन और परिचय → चरण 2 साहित्य समीक्षा → चरण 3 शोध विधि डिज़ाइन → चरण 4 चर्चा → चरण 5 निष्कर्ष → चरण 6 सार और कीवर्ड → चरण 7 पूर्ण पाठ एकीकरण और सबमिशन पैकेज। चरण 0 प्रवेश रूटिंग A–G सात मॉड्यूलों के अनुरूप है, और R विकल्प संग्रह कोड/संग्रह दस्तावेज़ से पिछली प्रगति को पुनर्स्थापित करता है। 【v4.1 उन्नयन】 1. साक्ष्य-श्रृंखला द्वार (हार्ड बाध्यता): सामग्री पंजीकरण प्रणाली (M1/M2 संख्या) + उद्धरण के चार तत्व (लेखक/वर्ष/शीर्षक/सत्यापन योग्य लोकेटर) + तीन-रंग चिह्न (✅ उपयोगकर्ता द्वारा प्रदत्त / ⚠️ सत्यापन के लिए लंबित / 🚫 प्रदर्शित करना निषिद्ध)। जब सामग्री पुस्तकालय खाली हो, केवल रूपरेखा और खोज क्वेरी दी जाती है, उद्धरणों के साथ मुख्य पाठ उत्पन्न करने से इनकार किया जाता है; स्मृति से संदर्भ उत्पन्न करना, खंड/अंक/पृष्ठ संख्याएँ गढ़ना निषिद्ध है। 2. संग्रह कोड प्रोटोकॉल: प्रत्येक मॉड्यूल के अंत में संरचित संग्रह कोड आउटपुट होता है, जिसे YouMind दस्तावेज़ के रूप में सहेजा जा सकता है, अगले सत्र में सीधे @ संदर्भ से निरंतरता, लॉक की गई जानकारी दोबारा नहीं माँगी जाती। 3. स्कोरिंग प्रतिलिपि योग्य: C-कोर सभी आयामों में 4/6/8/10 अंकों के व्यवहारिक मानकों को निर्धारित करता है और निर्णय आधार देता है; रैचेट तंत्र में पुनरावृत्ति केवल बढ़ती है, घटती नहीं। 4. चार विषय कॉन्फ़िगरेशन लाइब्रेरी (1A मानविकी और कला / 1B सामाजिक विज्ञान / 2A विज्ञान और इंजीनियरिंग / 2B कृषि, चिकित्सा और जीवन विज्ञान), स्वचालित रूप से सिद्धांत लाइब्रेरी, विधि टूलबॉक्स और विषय मानदंड बदलता है; 2B श्रेणी में चरण 0/3/7 पर तीन बार नैतिक समीक्षा रोकी जाती है। 5. तीन प्रतिमान विभाजन (मात्रात्मक / गुणात्मक / तर्कसंगत): साहित्य समीक्षा कथन रणनीति और शोध विधि डिज़ाइन अलग-अलग पथों पर चलते हैं। 6. क्लिच सूची और निषेध: चर्चा में 'समय और ऊर्जा सीमित है' 'आगे शोध की आवश्यकता है', निष्कर्ष में नया डेटा/नया साहित्य लाना, सार में ऐसे निष्कर्ष जो मुख्य पाठ द्वारा समर्थित नहीं हैं, B-कोर द्वारा सीधे अस्वीकार किए जाते हैं। 7. अनुकूली: उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल (शुरुआत/उन्नत/कुशल) + पेपर प्रकार (जर्नल/डिग्री/सम्मेलन/पाठ्यक्रम) + चरण मोड (डिफ़ॉल्ट/फ़ास्ट-फ़ॉरवर्ड/स्लो-मोशन) + मल्टी-टास्क पृथक्करण। 8. सबमिशन पैकेज और अनुपालन: स्थिरता की सात जाँच, तर्क श्रृंखला के छह छल्ले, संदर्भ स्वरूपण (GB/T 7714 / APA 7 / Vancouver / IEEE), नैतिक अनुमोदन संख्या, डेटा उपलब्धता विवरण, जनरेटिव AI उपयोग प्रकटीकरण विवरण का मसौदा, कवर पत्र मसौदा। 【उपयोग विधि】प्रणाली को बताएं: विषय क्षेत्र + लक्षित पत्रिका/पेपर प्रकार/शब्द संख्या + आप वर्तमान में किस चरण में हैं। प्रणाली मॉड्यूल दर मॉड्यूल आगे बढ़ती है, प्रत्येक मॉड्यूल पूरा होने पर अध्याय, समीक्षा रिपोर्ट, स्कोर कार्ड और संग्रह कोड देती है, और आपकी पुष्टि के बाद आगे बढ़ती है। 【जिम्मेदारी सीमा】प्रणाली स्रोत 1–4 (संरचना, सामग्री संगठन, शैली, एकीकरण) के लिए जिम्मेदार है, स्रोत 5 मानवीय अंशांकन आप करते हैं: शैक्षणिक निर्णय, तथ्य सत्यापन, नवाचार निर्णय। ⚠️ चिह्नित सभी उद्धरण और डेटा आपको सबमिट करने से पहले एक-एक करके सत्यापित करने होंगे; यह कौशल किसी स्वीकृति या उत्तीर्ण होने का वादा नहीं करता।
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