研究文献ギャップマトリックス分析器
9エージェントギャップ検出エンジン＆ギャップジオメトリー分析
研究文献ギャップマトリックス分析器
9エージェントギャップ検出エンジン＆ギャップジオメトリー分析
説明
意味的類似性とギャップジオメトリー分析を用いて、9つの次元にわたる文献ギャップを検出、分類、正当化します。研究質問と10～50の抄録を、信頼度スコア、ギャップジオメトリーマトリックス、関係グラフ、充填戦略、および出版準備済みの文テンプレートを備えた構造化された学術レポートに変換します。 ステップ: 2ステップ（ギャップジオメトリー＋深層分析） サブエージェント: 9（検出6、合成3） 制御点: 適応型 — 要約数≤20の場合は1、>20の場合は2 言語: 英語 スキルのフレームワーク構成要素: ブリッジメタファー — 数学的定式化 X ≠ Y だが X ≈ Y 4領域ギャップジオメトリー（冗長性 / ギャップ領域 / 隠れギャップ / 無関係） 9サブエージェントアーキテクチャ — コンテキスト、方法、変数、理論、時間、発見、意味ギャップ、構成ギャップ、依存ギャップ 関係グラフ — similar_to、belong_to、compose_with、depend_on 分野別の閾値調整 — 社会科学 (0.60)、工学 (0.70)、デフォルト (0.65) 包含・除外する要素のルールセット (5+5) 信頼度スコアに基づく選択 — 70%以上の閾値、最大3つのギャップ 出版準備済みのサンプルテキスト — AI生成であることを明示 適応的チェックポイント — 要約数に基づいて自動調整される承認メカニズム
コンテンツ紹介
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関連スキル
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研究研究テーマ・研究ギャップ発見
関心のある分野と文献知識をもとに、独自性があり実行可能な研究テーマや研究ギャップを提案します。それぞれについて、研究質問の草案と実現可能性に関するメモを提示します。対象：学位論文や論文のテーマを探している大学院生と研究者。
研究文献計量分析ライター
VOSviewerまたはBiblioshiny（Bibliometrix/R）の出力から得られる生データ（キーワード頻度、引用ネットワークのクラスター、年別出版動向、国・機関・ジャーナル別の分布）を、論文に使用できる解釈を含む学術文に変換します。生の数値を繰り返すのではなく、文献がどの方向へ向かっているかを学術的なトーンで記述し、推測に基づく因果関係の主張は避けます。対象：文献計量分析の節を必要としながら、生データを学術的な文章に変換することに悩む、論文や学位論文を執筆する研究者。使い方：VOSviewerのクラスター／キーワード一覧、またはBiblioshinyの概要表を直接貼り付けてください。このスキルがキーワードクラスターにテーマに沿った名前を付けて解釈し、引用ネットワークと国同士の共同研究パターンを評価します。
クリティカルライティングパイプライン
曖昧なアイデアから検証可能な証拠連鎖を持つ厳密な論証エッセイへ——テーマ選定、ライティング、引用・注釈、エクスポートまでをカバーするフルパイプラインAIライティングシステム。中国語と英語の両方をサポート。AFP 3.1エンジンによる最適化：5段階ネストアーキテクチャ、Core B 9次元定量監査、アダプティブペーシング、ラチェットバージョン管理、クロスセッション状態永続化、マテリアル検証ダウングレード戦略。
