実在のソースから注釈付き参考文献を作成します。参考文献または DOI を貼り付けると、各項目がデータベースの記録に照合され、論文自身の要旨が取得され、その要旨だけをもとに注釈が作成されます。目的、方法、結果を90〜130語でまとめ、選択したスタイルで整形した参考文献の下に表示します。要旨が見つからない場合は注釈なしと明示します。
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1回につき最大5件まで、自由に混在可。各項目は信頼できる公開学術データベースの記録に照合され、該当しない項目は推測せず、その旨を報告します。
照合された各論文について、データベースに要旨を問い合わせます。注釈はそのテキストだけをもとに生成されるため、取得可能な要旨のない論文は要約せず、フラグが付けられます。
項目の引用スタイルを選び、各注釈をソースに関するあなたの知識と照らして読み、評価文を加え、個別に、または参考文献全体をまとめてコピーできます。
各注釈付き項目は照合済みのデータベース記録に基づき、参考文献はその記録に登録されたメタデータから整形されます。
注釈は論文自身の要旨を要約したもので、数値は要旨に記載がある場合にのみ含まれます。モデルの記憶から書かれることはありません。
APA、MLA、両方の Chicago 体系、Harvard、IEEE、Vancouver で参考文献を出力でき、実行後に切り替え可能です。
記録がない、または要旨がない場合は行に明確な注記が表示されるため、どの項目に自分で読む作業がまだ必要かが常に分かります。
注釈付き参考文献には、各ソースごとに2つの要素が求められます。正確な引用と、そのソースが何を述べ、なぜ自分のプロジェクトにふさわしいのかを示す短い段落です。教員がこれを課すのは、執筆段階の前に研究段階を点検できるからであり、ジャーナルの査読者も、関連研究のセクションが引用論文を正確に説明しているかを確認するとき、非公式に同じことを行っています。どちらの要素にも失敗のしかたがあります。引用は転記ミスで劣化し、注釈は、実際に引用した論文ではなく、引用したかった論文を説明してしまう方向へずれていきます。
AI ツールは、この2つ目の失敗を改善する前に、かえって悪化させました。注釈付き参考文献を求めると、チャットボットは一度も見たことのない論文の自信に満ちた要約を、存在しないかもしれない参考文献に添えて簡単に生成してしまいます。このジェネレーターは、そのパターンに対して両端から対策しています。参考文献が注釈付き項目になるのは、Crossref や Semantic Scholar のような信頼できる公開学術データベースで実在の記録に照合された場合だけで、注釈は論文自身の取得済み要旨から生成されます。それ以外の情報は加えられません。記録がない、または要旨がない場合は、その旨を表示して止まります。というのも、正直な不足の表示のほうが、流暢な推測よりも役立つからです。
ジェネレーターが意図的に空けている部分は評価です。説明的な注釈は、その研究が何をしたかに答えますが、あなたの課題ではおそらく、それがなぜここで重要なのかも求められます。この一文は、あなたの研究課題と他のソースに依存するため、代行できません。実用的な流れは次のとおりです。生成された段落を取り、読みながら全文と照合し、そのうえで自分の文を2文加えます。1文は関連性について、もう1文は限界についてです。まだソースを集めているなら、citation finderは、ある主張に対応する実在の論文を見つけ出し、AI citation checkerは、引き継いだ文献リストを、注釈を付ける前に確認します。
仕上げにもそれぞれ専用のツールがあります。reference alphabetizerは最終リストをスタイルガイドが求める順序に整え、citation generatorはデータベースが扱っていない書籍やウェブサイトを整形し、ProofreaderPro editorは、行ごとに承認するトラック変更付きで、あなたの注釈と、それを支える論文を洗練させます。
10.1371/journal.pmed.0020124 を貼り付けると、ジェネレーターは下の参考文献とその注釈を返します。参考文献は DOI の登録記録から取得され、注釈は実行中にデータベースから取得した論文自身の要旨を要約したものです。
Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLoS Medicine, 2(8), e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
The essay examines why many published research findings may be false and argues that the likelihood that a claim is true depends on study power, bias, the number of studies addressing the question, and the proportion of true to null relationships in a field. It further notes that findings become less likely to be true when studies are smaller, effects are smaller, more relationships are tested with less preselection, methodological flexibility increases, interests and prejudice are stronger, and multiple teams pursue statistical significance. Through simulation, it shows that, for most study designs and settings, false claims are more likely than true ones, and that some fields may chiefly report measures of prevailing bias.
注釈内のすべての記述は、論文の要旨に含まれています。あなた自身の評価文, つまりこのソースがあなたのプロジェクトにとってなぜ重要か、はあなたが追加する部分です。
ProofreaderPro editor は、あなたが行ごとに承認するトラック変更を使って、全文にわたる文法、明瞭さ、学術的な文体を整え、引用を保護対象コンテンツとして扱います。無料でお試しください。
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