学術論文を書くための必須ガイド
効果的に学術論文を準備して提出する方法を学ぼう。
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学術論文を書くのって大変だよね、特にガイドラインや要件に慣れてないと。この記事では、論文を提出する準備をするために必要なことを理解する手助けをするよ。
基本を理解する
書き始める前に、学術論文が何かを知っておくことが大事だよ。これは、特定のトピックについて自分のアイデアや研究、発見を提示するための書かれた作品なんだ。目的は、自分の洞察を他の人と共有することで、自分の分野の知識に貢献することさ。
論文の種類
学術論文にはいくつかの種類があるよ。一般的なものは以下の通り:
- 研究論文
- レビュー記事
- ケーススタディ
- 技術報告書
それぞれ目的や構造は違うけど、明確なトピックやアイデアの流れ、適切な引用など共通の要素があるんだ。
論文の準備
トピックの選定
まず最初に論文を書くためにはトピックを選ぶこと。興味があって知識があるテーマにしよう。それに、研究分野に関連していることも大事だね。良いトピックは注目を引くだけじゃなくて、研究の基盤も作るからね。
研究をする
トピックが決まったら、次は情報を集めること。学術雑誌や本、会議の論文など信頼できるソースを探してみて。読んでいる時にメモを取り、主要なテーマごとに情報を整理しよう。これが後で論文の構成を助けるよ。
アウトライン作成
書き始める前にアウトラインを作ろう。これは、論文のための地図みたいなもので、カバーしたい主なポイントが含まれるよ。一般的には:
- イントロ
- 主なセクションや主張
- 結論
明確なアウトラインがあると、論文がトピックから外れず、スムーズに進むよ。
論文を書く
イントロ
イントロでは、論文の舞台を整えるよ。まずは読者の注意を引くフックで始めて、その後トピックについての背景情報を提供しよう。そして、主な主張や目的を示す論文の主題を含めることが大事だね。
本文
論文の本文では、自分の主張、証拠、分析を提示するよ。各セクションは、主題をサポートする特定のポイントに焦点を当てるべき。明確で簡潔な言葉を使って、次のことを確認しよう:
- コンテンツを整理するために見出しや小見出しを使う
- ポイントを示すための例を含める
- 元の著者にクレジットを与えるために、適切に引用する
結論
論文の最後には、主なポイントをまとめて、主題を再述しよう。発見の意義について話し、適用可能なら今後の研究の分野を提案することも忘れずに。結論は、読者に自分の作品を明確に理解してもらうためのものだよ。
論文のフォーマット
一般的なフォーマット
フォーマットは論文をプロフェッショナルに見せるために重要だよ。一般的なガイドラインに従って:
- 標準の用紙サイズを使う(通常はUSレター)
- 指定されたガイドラインに従ってマージンを設定する
- 読みやすいフォント(例えばTimes New RomanやArial)を使う
- 一貫した行間を維持する(通常はダブルスペース)
セクションと見出し
論文をセクションに分けて、各セクションに明確な見出しを付けることを確認してね。これにより、可読性が向上し、読者が自分の主張を追いやすくなるよ。見出しはタイトルケースを使うべきで、重要な単語の最初の文字を大文字にするんだ。
図や表
もし図や表を含めるなら、それが関連性があって論文に価値を加えるものであることを確認してね。それらは、参照するテキストの近くに配置するようにしよう。明確なキャプションやラベルを提供することも大事だよ。
引用と参考文献
引用の重要性
学術的な執筆では引用がとても大事だよ。元の著者にクレジットを与え、読者が情報を確認できるようにするためだね。分野によって引用スタイルは異なるけど、APAやMLA、シカゴなどがあるから、自分の分野に合ったスタイルを使おう。
参考リスト
論文の終わりには、引用したすべての情報源を詳しく示した参考リストを含めよう。このリストは選んだ引用スタイルに従ってフォーマットすること。著者、タイトル、出版日など、必要な情報をすべて含めることを忘れずにね。
最後のステップ
校正と編集
論文を書いた後は、校正と編集の時間を取ろう。文法やスペルの誤り、明確さや流れの問題を探してね。他の人に読んでもらうと、自分が見逃した間違いを見つけてくれるかもしれないよ。
提出
最後に、論文を提出する準備をしよう。提出先の会議やジャーナルが提供している特定のガイドラインに従うことを確認してね。これには、フォーマットの要件、ワード制限、カバーレターのような追加の書類が含まれるかもしれないよ。
結論
学術論文を書くには、慎重な計画、研究、細部への注意が必要だよ。これらのガイドラインに従うことで、よく整理され、明確に書かれ、適切にフォーマットされた論文を作ることができるよ。覚えておいて、目的は自分の知識を共有し、自分の分野の議論に貢献することだからね。頑張って!
タイトル: Diversity Measures: Domain-Independent Proxies for Failure in Language Model Queries
概要: Error prediction in large language models often relies on domain-specific information. In this paper, we present measures for quantification of error in the response of a large language model based on the diversity of responses to a given prompt - hence independent of the underlying application. We describe how three such measures - based on entropy, Gini impurity, and centroid distance - can be employed. We perform a suite of experiments on multiple datasets and temperature settings to demonstrate that these measures strongly correlate with the probability of failure. Additionally, we present empirical results demonstrating how these measures can be applied to few-shot prompting, chain-of-thought reasoning, and error detection.
著者: Noel Ngu, Nathaniel Lee, Paulo Shakarian
最終更新: 2023-08-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.11189
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.11189
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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