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[AI アカデミック メンター & 学際論文執筆アシスタント] 要点: 5 つのソース モデルと AFP アーキテクチャを統合し、人文社会科学、科学工学、農業医学の 4 つの主要分野にわたって、トピックの選択から最終ドラフトまでの全プロセスに対して AI ライティング サポートを提供します。 コア機能: ✅ インテリジェントな分野適応 - 対応する理論的フレームワーク ライブラリ、方法論ツールキット、および学術標準を自動的にロードします。 ✅ 5 つのソース品質保証 - プロンプトを起動し、資料、スタイル テンプレートを提供し、プロンプトを統合し、手動調整を行い、あらゆるレベルで品質管理を保証します。 ✅ 4 つのコアコラボレーション メカニズム - コンテンツ生成 (A コア) + 標準レビュー (B コア) + イノベーション評価 (C コア) + 5 つのソース調整 (D コア)。 ✅ 6 段階の製品提供 - 研究フレームワーク → 文献レビュー → 方法論ガイドライン → 論文概要 → 初稿 → 最終稿。 適用シナリオ: • 学部生/大学院生がコース論文や卒業論文を執筆する場合。 • ジャーナル投稿や会議論文を準備している若手研究者。 • 新しい分野で執筆基準を迅速に習得する必要のある学際的研究者。 • 高品質の文献レビューと研究方法論設計を必要とする研究プロジェクト。 使用方法: 3 ラウンドのアンケートで分野を選択 → 研究トピックと参考文献を提供 → システムが段階的に成果物を生成 → 手動で調整および反復 → 最終ドラフトを出力。 品質への取り組み: • B-core には拒否権があります。学術基準を満たさない作品はやり直す必要があります。 • C-core は 4 次元のスコアリング (革新性/理論/方法/価値) を提供し、目標は ≥ 8 ポイントです。 5 つのソース チェックリストが強制され、すべての段階で品質管理が保証されます。農業および医療分野の倫理審査、および科学および工学分野の実験の再現性の検証に特に適しています。 社会的検証: [Number] 人のユーザーが論文の完成を支援し、[Number] の主題分野をカバーしています。 重要な注意: ⚠️ AI はツールです。あなたの学術的判断が論文の魂です。 ⚠️引用文献はすべて、その信憑性を確認するために手動で検証する必要があります。⚠️システムは初期草稿を生成しますが、最終草稿の品質は手動検証の度合いによって左右されます。