elsarticle.clsを使った学術論文のフォーマット設定
ジャーナル提出用のelsarticle.clsの使い方を学ぼう。
― 1 分で読む
文書を書くとき、特にジャーナル向けには、良いフォーマットが大事だよね。これが文書をプロフェッショナルで整理された感じに見せる助けになる。これを達成する方法の一つが、elsarticle.clsっていう特定のツールを使うこと。このツールは、特定のジャーナルに提出する際に、文書を正しくフォーマットするのに役立つ。
elsarticle.clsとは?
elsarticle.clsは、様々なジャーナルに提出する際に、自分の作業を設定するのを助ける文書フォーマットの一種だよ。これはarticle.clsという別のフォーマットに基づいているけど、ジャーナルへの提出に適したユニークな特徴を持っているんだ。
必要なパッケージ
elsarticle.clsがうまく機能するためには、いくつかの追加ツール、つまりパッケージを使う必要がある。主なパッケージは以下の通り:
- Natbib.sty: 引用を助ける。
- geometry.sty: マージンを管理する。
- Graphicx.sty: 画像を含めることを可能にする。
- fleqn.clo: 左揃えの数式用。
- txfonts.sty: 特定のフォント用。
ほとんどのこれらのパッケージはスタンダードなプログラムインストールに含まれているから、通常は何か追加でダウンロードする必要はないよ。もしもっとシンボルが必要なら、追加の数学パッケージも使える。
前のバージョンとの主な違い
elsarticle.clsとその古いバージョンであるelsart.clsの間にはいくつか重要な違いがあるよ。
- 基盤: elsarticle.clsはarticle.clsを基にしているから、他のツールとの互換性が高い。
- 引用: さまざまな引用を扱うためにnatbib.styを使用している。
- フォーマットオプション: リストや定理をフォーマットするのが簡単。
- 柔軟性: プレプリントフォーマットと最終フォーマットの両方を提供できる。
インストールと設定
elsarticle.clsを使うには、2つのファイルをダウンロードする必要があるよ:
- elsarticle.dtx: クラスとその文書が含まれている。
- elsarticle.ins: クラスをインストールする。
ダウンロードしたら、インストーラーファイルをコンパイルしてクラスファイルを作る。クラスファイルをシステムの特定のフォルダに移動する必要があるかもしれない。さらに、mktexlsrやtexhashみたいなコマンドを実行して、システムのデータベースを更新する必要があるかも。
クラスの読み込み
文書でelsarticle.clsクラスを使うには、ファイルの上部にコマンドを追加する。文書をカスタマイズするためのオプションを追加できるよ。オプションは以下の通り:
- preprint: ジャーナルへの提出用。
- twocolumn: 2カラムフォーマット用。
- オプション機能: Timesフォントや特定の引用スタイルを使うなど。
フロントマターと著者の詳細
文書を準備する際は、タイトル、著者名、所属を含むフロントマターから始める。著者はそれぞれの所属にリンクでき、脚注で追加情報を効果的に提供できる。
要約とキーワード
タイトルと著者情報の後には、通常要約を含める。これは作業の短いまとめね。さらに、文書に関連するキーワードをリストアップし、特定のコマンドで区切るべき。
図と表の追加
画像や表のようなビジュアルを追加するには、特定のコマンドを使う。画像には一般的に\includegraphicsを使うのが一般的で、さまざまな調整が可能。表にはデータをきちんと整理するための専用の環境が提供されているよ。
定理と証明のフォーマット
文書に定理や証明が含まれている場合、elsarticle.clsはこれらのセクションをフォーマットするコマンドを提供している。新しい定理を一貫したスタイルで簡単に定義できて、数学的な内容が明確で分かりやすくなるよ。
リストフォーマットの向上
elsarticle.clsはリストの表示方法も改善している。項目の番号付けに異なるスタイルを使うことができて、文字やローマ数字にすることも可能。これでポイントを視覚的に整理しやすくなる。
クロスリファレンス
文書内で他のセクションや図を参照する必要がある時もあるよね。クロスリファレンスを使うと、文書内のナビゲーションが簡単になる。特に大きな文書の場合、読みやすくするためにリンクを作るのが助けになる。
長い数式の扱い
科学の内容を書くと長い数式がよく出てくるけど、もし文書が2カラムフォーマットで印刷される場合、長い数式を分けてカラムに収まるようにする必要がある。自分で数式を分けておくことで、後で問題を防げるよ。
参考文献スタイル
文書の最後に、これまで引用した参考文献をリストアップする必要がある。ここで使うフォーマットはスタイルの好みによって異なることがある。特定の参考文献ファイルを使うことで、引用の一貫性と明確さを保てる。
結論
elsarticle.clsを使うことで、文書が正しくフォーマットされて、ジャーナルに提出する際に良い印象を与えるのが大事になる。このツールを使えば、出版社が設定したガイドラインに従いやすくなって、プロフェッショナルな文書が作れるようになるよ。さまざまな機能やオプションに慣れれば、文書のフォーマット管理がずっと楽になる。
最後に
elsarticle.clsの使い方を学ぶことで、学術出版の作業が大いに改善されるよ。ちょっとした練習で、ジャーナルの基準に合ったよく構成された文書を作れるようになる。この準備のおかげで、提出プロセスがスムーズになり、読者にとっての内容の明確さも向上するんだ。
タイトル: A Perspective on Explainable Artificial Intelligence Methods: SHAP and LIME
概要: eXplainable artificial intelligence (XAI) methods have emerged to convert the black box of machine learning (ML) models into a more digestible form. These methods help to communicate how the model works with the aim of making ML models more transparent and increasing the trust of end-users into their output. SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Local Interpretable Model Agnostic Explanation (LIME) are two widely used XAI methods, particularly with tabular data. In this perspective piece, we discuss the way the explainability metrics of these two methods are generated and propose a framework for interpretation of their outputs, highlighting their weaknesses and strengths. Specifically, we discuss their outcomes in terms of model-dependency and in the presence of collinearity among the features, relying on a case study from the biomedical domain (classification of individuals with or without myocardial infarction). The results indicate that SHAP and LIME are highly affected by the adopted ML model and feature collinearity, raising a note of caution on their usage and interpretation.
著者: Ahmed Salih, Zahra Raisi-Estabragh, Ilaria Boscolo Galazzo, Petia Radeva, Steffen E. Petersen, Gloria Menegaz, Karim Lekadir
最終更新: 2024-06-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.02012
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.02012
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。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://www.latex-project.org/lppl.txt
- https://ctan.org/pkg/algorithms
- https://ctan.org/pkg/algorithmicx
- https://www.elsevier.com/locate/latex
- https://tug.ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/elsarticle/
- https://support.stmdocs.in/wiki/index.php?title=Model-wise_bibliographic_style_files
- https://support.stmdocs.in