yadnuses/Academic-Detective

解決する課題

学術背景の透明性の欠如に対処し、学生や研究者が指導教員にコミットする前に、実際の資格と評判を検証できるようにします。

仕組み

ユーザーが指導教員の名前と機関を入力すると、システムが公開データから証拠の連鎖を抽出し、包括的な調査レポートを生成します。7段階の調査フレームワークを使用して、出版実績を分析し、データ改ざんを検出し、既知の学術不正事例とパターンを比較します。

対象者

学術指導教員を探している学生、および同僚やメンターの学術的誠実性と質を検証したい研究者。

ハイライト

• 多次元スコアリング：Nature のピアレビューメカニズムとテキストスタイル分析に基づく6次元の品質スコアを使用。
• 不正検出：論文/実験データの改ざんや分野ベースラインからの逸脱を検出するツールを含む。
• 学生フィードバック統合：研學網の75,000件以上の構造化された学生評価とデータを照合。
• ネットワーク可視化：D3.js を使用して指導教員の関係ネットワークを可視化。
• 自動レポート生成：Markdown の調査結果を自動チャート付きの洗練された PDF レポートに変換。