Peer Review

• 원저 연구 논문, 리뷰, 메타분석, 방법론 논문 등 학술지에 제출된 과학 원고에 대한 Peer Review 수행.
• 방법론적 엄밀성, 실험 설계, 통계적 타당성 측면에서 연구비 제안서 및 연구 신청서 평가.
• CONSORT, PRISMA, STROBE, ARRIVE, MIAME 등 분야별 보고 지침 준수 여부 확인.
• 시각적 형식, 콘텐츠 품질, 구성 및 과학적 정확성 측면에서 과학 발표 자료(슬라이드 덱) 검토.

• 기존 문헌의 증거나 주장의 질을 평가하는 것이 목표라면, 공식적인 리뷰 작성이 아닌 경우 — 대신 scientific-critical-thinking 스킬을 사용하세요.
• 원고를 순위 매기거나 비교하기 위한 정량적 채점 프레임워크가 필요하다면 — 대신 scholar-evaluation 스킬을 사용하세요.

검토자가 순차적인 프로세스를 통해 진행할 수 있도록 안내합니다: 초기 평가, 섹션별 분석, 방법론적 및 통계적 엄밀성, 재현성 및 투명성, 그림 무결성, 윤리적 고려 사항, 그리고 작성 품질. 각 단계에는 확인해야 할 명확한 기준과 주의해야 할 위험 신호가 포함되어 있습니다.

통계적 가정 평가, 효과 크기 보고, 다중 검정 교정, 검정력 분석, 실험적 통제, 블라인딩, 무작위화 및 계산적 재현성 평가를 다룹니다. 순환 분석, 선택적 보고, 부적절한 검정 선택과 같은 일반적인 함정을 식별합니다.

CONSORT, PRISMA, STROBE, ARRIVE, MIAME, MINSEQE 등 주요 분야별 보고 지침의 준수 여부를 검증하기 위한 내장 안내 기능을 포함합니다. 참조 자료(references/reporting_standards.md)는 스킬에 번들로 제공됩니다.

요약 진술, 번호가 매겨진 주요 의견, 번호가 매겨진 부수적 의견, 선택적 줄별 메모, 그리고 저자를 위한 질문을 포함하는 계층적으로 구성된 보고서를 생성합니다. 피드백이 구체적이고 실행 가능하며 적절하게 우선순위가 지정되도록 보장합니다.

과학적 슬라이드 덱의 검토를 지원하며, 이미지 기반 검사 워크플로우를 필수적으로 사용합니다. 시각적 디자인, 텍스트 가독성, 레이아웃 무결성(오버플로, 겹침, 글꼴 크기), 과학적 내용, 인용 범위, 슬라이드 대 발표 시간 비율을 평가하며, 문제는 슬라이드 번호별로 보고됩니다.

IRB 또는 IACUC 승인 문서화, 사전 동의, 이해충돌 공시, 데이터 가용성, 저자 자격 적절성, 그리고 데이터 조작, 변조 또는 중복 출판에 관한 우려 사항을 확인합니다.

임상시험 논문 심사를 맡은 연구자가 이 기능을 활용하여 초록, 연구 방법, 통계 분석 및 CONSORT 준수 여부를 체계적으로 평가한 후, 저널에 제출할 준비가 된 주요 의견과 부수적 의견이 번호별로 정리된 구조화된 보고서를 생성합니다.

심사위원회 위원이 연구 신청서를 검토하며, 제안된 실험 설계의 엄밀성, 표본 크기의 타당성, 재현성 계획의 적절성을 평가하고, 신청자를 위한 우선순위가 정해진 서면 피드백을 작성합니다.

컨퍼런스 주최자가 제출된 슬라이드 덱을 이미지로 변환하여 각 슬라이드의 텍스트 오버플로우, 글꼴 크기, 대비, 인용 완성도, 서사 구조를 검토한 후, 중요 문제와 경미한 문제로 분류하여 슬라이드별 피드백을 제공합니다.

재제출 전에 수정된 제출물을 준비하는 저자가 통계 보고, 재현성, 그림 무결성 및 보고 지침 준수를 포함하는 체크리스트를 기준으로 업데이트된 원고를 자체 평가하기 위해 이 기술을 활용합니다.