理工与医学学科写作专项
本参考承载理工科与医学两类学科的高差异写作规则。它是 paper-write-zh 在 prepare 阶段判定为“技术理工”或“医学与生物”分支后的学科规范层,不替代 Makefile 门控、来源真实性核验和交付验收。
在当前 workflow 中,本参考对应 meta.json 的 discipline_branch 字段:技术理工写为 technical,医学与生物写为 medical。prepare 与 write 阶段按该字段读取本参考。
通用能力不在本参考重复:文献检索与真实性走 ../literature-search/SKILL.md,文献综述组织走 ../literature-review/SKILL.md,证据图与图表/实验协议走 ../evidence-driven-writing/SKILL.md,章节写作方法走 ../writing-chapters/SKILL.md,中文语言与去 AI 味走 ../writing-core/SKILL.md。本参考只写“理工/医学与其他学科不同”的那部分。
使用时先判断论文所属学科和任务类型,再只读取对应小节;不要把医学结构和术语套到普通理工论文,也不要把理工话语套到医学临床论文。
一、适用范围与分流
| 命中条件 | 分支 | 读取小节 |
|---|---|---|
| 工程、计算机、控制、材料、机械、电子、农工、自然科学实验或算法模型 | 技术理工 | 第二节 |
| 医学、生物、临床、护理、公共卫生、药学 | 医学与生物 | 第三节 |
法学(法条、判例、司法解释、制度规范)与人文社科(文史哲、政经管社教传艺、马克思主义理论等)不走本参考,改用 ../hss/SKILL.md。学科交叉时按研究方法判定:有实验、基准、模型、算法、临床数据走本参考;有文本、史料、概念辨析、问卷、访谈、法条走 hss。
二、技术理工论文
2.1 学科特点
技术理工论文以问题定义、方法设计、实验验证为核心链条。可信度来自方法可复现、实验证据充分、强判断有边界,而不是宏大叙事或成果宣传。默认建立真实中英文文献池,英文基础文献不可缺位。
2.2 结构选择
| 类型 | 默认结构 |
|---|---|
| 技术类期刊论文 | 题目;摘要;关键词;1 Introduction(通常连续段落,不拆过多小节);2 Related Work;3 Proposed Method;4 Experiments and Results;5 Discussion;6 Conclusion;References |
| 技术类毕业/学位论文 | 摘要;Abstract;第1章 绪论;第2章 相关理论与研究现状;第3章 方法设计;第4章 实验与结果分析;第5章 讨论;第6章 结论与展望;参考文献;致谢(如需要) |
期刊论文不默认写成毕业论文六章结构;引言通常以连续段落推进,不默认拆成大量小节。用户提供学校、期刊或导师模板时,模板优先。
2.3 方法章节:可复现与本文决策
- 方法章节按输入到输出的数据流写,不只罗列模块名称;每个模块说明输入、处理、输出和设计理由。
- 每个模块必须能说明“本文决策”:为什么选它、放在流程哪个位置、针对本文数据或任务的哪类具体问题、对应哪项实验或图表验证。只能写通用原理时,说明它还是背景介绍,不是本文方法。
- 公式使用可渲染数学格式,规范见
../writing-core/SKILL.md与../writing-chapters/SKILL.md的公式输出小节。
2.4 实验证据链
实验结论可信至少需要部分证据链。缺少材料时不得写“全面验证”“显著优于多种主流算法”“满足工业实时检测需求”等强结论。完整的证据图、实验协议、Mock/PLANNING DATA 边界和图表生成协议见 ../evidence-driven-writing/SKILL.md;本节只固定理工分支必须具备的材料。
| 检查项 | 必须具备的材料 | 不足时处理 |
|---|---|---|
| 数据划分 | 训练/验证/测试划分方式或样本来源说明 | 标为待补,不写泛化结论 |
| 指标定义 | 每个指标的计算公式或定义来源 | 先解释指标用途,不给效果判断 |
| 对比基线 | 对比方法名称、来源、参数设置 | 只写计划对比,不写优于基线 |
| 结果数值 | 结果表或数值来源,非凭空生成 | Draft Mode 用 PLANNING DATA,Final Mode 不写“实验结果表明” |
| 可视化/日志 | 训练曲线、检测图、日志或用户说明 | 不把可视化示意写成解释性验证 |
2.5 图表要求
技术类论文图表数量目标与图占位/表格生成协议以 ../evidence-driven-writing/SKILL.md 为准:期刊论文通常至少 3-5 个图占位、2-4 个表格;毕业/学位论文通常至少 6-8 个图占位、5-7 个表格。YOLO/CV/缺陷检测常用图表清单同样在该参考中给出。本轮workflow不生成真实图片,正文提到的每个图表编号都要有表格内容或正式图占位,不写“注:实际论文中需插入”。
2.6 术语与事实核查
- “最新版本”“当前主流”等表述给出具体版本号或时间边界;无法核实改为限定表达。例如“YOLOv8 是最新版本”改为“YOLOv8 是 YOLO 系列中被广泛使用的版本之一;若讨论最新进展,需结合后续版本或最新文献核验”。
- 方法全称、指标含义、损失函数名称核对原始论文或权威资料,错误则更正。
- 数据集描述标注来源,不夸大代表性、样本规模或覆盖范围。
- “主流选择”“最具代表性”“显著优于”等领域地位判断必须有来源或边界;无法核实改为“已有研究中较常使用”“在本文资料范围内”等限定表达。
2.7 检查清单
- 已按论文类型选择正确结构,期刊论文未默认套六章。
- 方法章节有数据流和本文决策,不只罗列模块名。
- 实验强结论都绑定数据划分、指标、基线、结果或日志。
- 图表编号都有内容或占位;数量达到目标或已说明缺口。
- “最新/主流/显著/代表性/全面验证”等强判断有证据或边界。
- 英文基础文献池已建立,未只用中文文献支撑方法与相关工作。
三、医学、生物与临床论文
3.1 学科特点
医学论文通常采用 IMRaD 结构,并额外强调伦理审批、知情同意、统计方法、研究注册和报告规范。不同研究类型对应不同报告指南:随机对照试验参考 CONSORT,观察性研究参考 STROBE,系统综述参考 PRISMA,诊断准确性研究参考 STARD,病例报告参考 CARE,动物研究参考 ARRIVE。
3.2 专用结构
- 随机对照试验:引言、方法、随机化与盲法、参与者流程、结果、讨论。
- 队列/病例对照/横断面研究:研究对象、变量定义、偏倚控制、统计分析、结果。
- 系统综述/Meta 分析:检索策略、筛选流程、纳入排除标准、质量评价、合并分析。
- 病例报告:时间线、诊断推理、干预、随访、讨论。
3.3 引用与报告规范
- 伦理声明应包含批准机构、批准号、知情同意和遵循原则;没有用户提供材料时,不能编造伦理批准号。
- 临床试验注册号、样本量计算、统计软件和版本必须来自用户材料或明确标为待补。
- 结果报告优先给出效应量、置信区间和精确 P 值;不要只写“差异显著”。
3.4 术语规范
P=0.000改为P<0.001。- 计量资料需区分正态分布与非正态分布,分别使用均数±标准差或中位数(四分位距)。
- 分类变量使用例数和百分比;小数位、百分比、置信区间保留位数应全文一致。
3.5 检查清单
- 研究类型对应的报告规范已选定。
- 伦理审批、知情同意、注册号和利益冲突状态已说明或标为待补。
- 统计方法与数据类型匹配。
- 样本量、纳入排除标准和数据缺失处理有说明。
- 表格包含必要的基线特征、效应量、置信区间和 P 值。
四、学科附录资源
以下数据库和规范只能作为检索目标或格式依据;需要引用具体文献、病例或指南时,必须取得对应官方页面、正式出版页面或用户提供的可核验材料,不能用搜索摘要替代。中文CNKI来源走../literature-search/SKILL.md;英文论文、国际报告指南和官方注册库走../literature-review/SKILL.md规定的英文证据层级或直接核实官方页面。
- 医学报告规范:EQUATOR Network、CONSORT、STROBE、PRISMA、STARD、CARE、ARRIVE。
- 临床试验注册:中国临床试验注册中心、ClinicalTrials.gov。
- 理工与医学英文文献池:优先基础方法原始论文、经典综述、标准指南和近年代表性研究;获取与核验层级见
../literature-review/SKILL.md。
五、交付提醒
使用本参考后,在回复中简要说明所采用的学科规则、仍缺的材料和需要用户确认的风险点。学科规范不能替代文献真实性、事实准确性和实验证据核查;涉及这些问题时仍应回到 prepare 阶段来源核验和 ../evidence-driven-writing/SKILL.md、../literature-search/SKILL.md。