AAI Kernelの研究をどう公表するか

公表基準では、調査課題を、対象の取得記録、観察日、システム、インターフェース、言語、場所、情報取得条件に結びつける資料目録が必要です。結果を解釈する前に、主体・情報源の役割の規則、除外、欠測、分母を明示します。取得した出力と、後日の情報源確認や分析者による分類を区別しなければなりません。

結論に関わる帰属を検証します。特定した入力から計算を再現し、導出の版を保持します。反対の事例、合理的な分類の違いへの感度、根拠の欠落が主張を変えるかを確認します。審査者は、表が生成されたという理由で受け入れるのではなく、問いに照らして結果を評価します。

公開するすべての抜粋、画像、情報源の資料、実名の比較について許可を確認します。非公開の委託業務は、記事に選ばれただけで独自の公開研究にはなりません。内部審査者の存在は外部査読の証拠ではありません。実施した審査をそのまま説明します。

測定と不確実性では、適格母集団によって数値から何が言えるかを説明します。証拠基準は、その結果、結果への説明、対応案を区別します。

重要な訂正では、何をなぜ変え、どの結論が引き続き支持されるかを示します。版の系譜を保持し、結果が無効なら撤回理由を説明します。データや手法の異なる更新調査は、過去の範囲を黙って置き換えず、元の研究と区別できるようにします。

異議申立ての手続きは、問題の主張と裏づけを読者が示すための窓口です。根拠が変わるときは、関連する要約、ダウンロード資料、引用を見直します。編集上の要件があることは、自動訂正サービスの実装を意味しません。

研究資料集に掲載できるのは、真正な要旨、日付、手法、版を備えた承認済みの記事だけです。予定段階の実証ページは公開資料集と公開ルートに含めません。公表は、記述された企業・組織に対する商業的な支持ではありません。

すべての記事が査読を受けているか？

一律に査読済みとは主張しません。各出版物に、実際の審査過程と責任を持つ貢献者を明示する必要があります。

一部の情報源が制限されていても、研究は信頼できるか？

信頼できる場合はありますが、アクセスの制限と独立した確認の実際の水準を明示する必要があります。入力が制限されるのに、完全な公開再現性を主張することはできません。