실제 출처로 주석 참고문헌을 만드세요. 참고문헌이나 DOI를 붙여넣으면 각 항목이 해당 데이터베이스 기록과 대조되고, 논문 자체의 초록이 불러와지며, 주석은 그 초록만을 바탕으로 목적, 방법, 결과를 90자에서 130자 분량으로 작성하고, 사용자가 선택한 스타일로 형식화된 참고문헌 아래에 배치됩니다. 초록을 찾지 못하면 주석도 생성되지 않으며, 그 사실이 그대로 표시됩니다.
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실행당 최대 5개까지, 자유롭게 혼합 가능합니다. 각 항목은 신뢰할 수 있는 공개 학술 데이터베이스의 기록과 대조되며, 일치하지 않는 항목은 추측하지 않고 보고됩니다.
일치한 각 논문에 대해 데이터베이스에 초록을 요청합니다. 주석은 그 텍스트만으로 생성되므로, 불러올 수 없는 초록이 있는 논문은 요약되지 않고 표시됩니다.
항목에 적용할 인용 스타일을 고르고, 각 주석을 원문 출처에 대한 자신의 지식과 대조해 읽은 뒤, 평가 문장을 추가하고, 항목별로 또는 전체 참고문헌을 복사하세요.
모든 주석 달린 항목은 일치한 데이터베이스 기록에 근거하며, 참고문헌은 그 기록의 등록 메타데이터를 바탕으로 형식화됩니다.
주석은 논문 자체의 초록을 압축하며, 숫자는 초록에 실제로 제시된 경우에만 포함됩니다. 모델 기억에서 작성되는 내용은 없습니다.
참고문헌 항목에는 APA, MLA, 두 가지 Chicago 체계, Harvard, IEEE 및 Vancouver를 사용하며, 실행 후 변경할 수 있습니다.
기록이 없거나 초록이 없으면 행에 명확한 메모가 표시되므로, 어떤 항목에 아직 직접 읽기가 필요한지 항상 알 수 있습니다.
주석 참고문헌은 출처마다 두 가지를 요구합니다. 정확한 인용과, 그 출처가 무엇을 말하고 왜 당신의 프로젝트에 들어가는지 보여 주는 짧은 문단입니다. 강의자는 연구 단계가 작성 단계에 들어가기 전에 이를 점검하기 때문에 과제로 내고, 저널 심사자들도 관련 연구 절이 인용 논문을 정확히 설명하는지 비공식적으로 같은 방식으로 확인합니다. 두 부분 모두 실패 양상이 있습니다. 인용은 전사 오류로 망가지고, 주석은 실제로 인용한 논문이 아니라 인용했으면 좋았을 논문을 설명하는 쪽으로 흐르기 쉽습니다.
AI 도구는 더 나아지기 전에 두 번째 실패 양상을 더 악화시켰습니다. 주석 참고문헌을 요청하면, 챗봇은 한 번도 보지 못한 논문의 확신에 찬 요약을 아무렇지 않게 만들어 내고, 존재하지 않을 수도 있는 참고문헌에 붙입니다. 이 생성기는 양쪽 끝에서 그런 패턴에 맞서 설계되었습니다. 참고문헌은 Crossref와 Semantic Scholar 같은 신뢰할 수 있는 공개 학술 데이터베이스의 실제 기록과 일치해야만 주석 달린 항목이 되며, 주석은 논문 자체에서 불러온 초록만을 바탕으로 생성되고 그 외의 내용은 추가되지 않습니다. 기록이 없거나 초록이 없으면 행에 그대로 표시하고 멈춥니다. 정직한 공백이 유창한 추정보다 더 유용하기 때문입니다.
생성기가 의도적으로 남겨 두는 부분은 평가입니다. 설명형 주석은 연구가 무엇을 했는지 답하지만, 평가 기준은 거의 확실히 여기서 왜 중요한지도 요구합니다. 그 문장은 연구 질문과 다른 출처에 달려 있으므로 외주화할 수 없습니다. 실용적인 방법은 생성된 문단을 가져와 읽으면서 전체 본문과 대조하고, 그런 다음 직접 쓴 두 문장을 덧붙이는 것입니다. 하나는 관련성에 대해, 다른 하나는 한계에 대해 쓰세요. 아직 출처를 모으는 중이라면, citation finder가 어떤 주장에 대한 실제 논문을 찾아 주고, AI citation checker가 주석 달기 전에 이어받은 목록을 검증해 줍니다.
마무리 작업에도 별도의 도구가 있습니다. reference alphabetizer가 최종 목록을 스타일 가이드가 기대하는 순서로 정렬하고, citation generator가 데이터베이스가 다루지 않는 책과 웹사이트의 형식을 맞추며, ProofreaderPro editor가 사용자가 한 줄씩 승인하는 추적 변경을 통해 주석과 이를 뒷받침하는 논문을 다듬어 줍니다.
10.1371/journal.pmed.0020124를 붙여넣으면 생성기는 아래 참고문헌과 그 주석을 반환합니다. 참고문헌은 DOI의 등록 기록에서 가져오며, 주석은 실행 중 데이터베이스에서 불러온 논문 자체의 초록을 압축합니다.
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.
주석의 모든 문장은 논문의 초록에 나타납니다. 프로젝트에 이 출처가 왜 중요한지에 대한 여러분 자신의 평가 문장은 직접 추가해야 하는 부분입니다.
ProofreaderPro editor는 전체 원고에서 문법, 명확성, 학술적 문체를 추적 변경으로 다듬고, 사용자가 한 줄씩 승인하는 방식으로 인용문도 보호된 내용으로 취급합니다. 무료로 사용해 보세요.
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