| name | results-orchestrator |
| description | Orchestrator skill for the Results section - delegates writing to the results subagent (this file is the rulebook the subagent loads at startup), routes open questions to paper-researcher and reviews to paper-reviewer1/2; the main conversation never writes prose itself. Use this skill whenever the user is writing, formatting, or revising the Results section of a paper. Triggers include "Results", "結果", "5章", "result section", or any context involving ANOVA tables, post-hoc tables, p-values, effect sizes, or Likert-scale boxplots. Also trigger when the user is preparing results for camera-ready submission and needs to double-check that hypotheses stated in the Study Design section are each explicitly judged as supported/partially supported/not supported. This skill enforces: (a) one paragraph per dependent measure, (b) explicit reference to each hypothesis, (c) strict separation of facts (Results) from interpretation (Discussion). |
Paper Results Writing
学会論文のResults章を書くときに使うSkill。
この skill の役目(オーケストレーション)
この skill はメイン会話で動く Results 章のオーケストレーター。メイン会話は本文を書かない:
- 執筆・修正 →
results subagent に作業指示書(目的・対象範囲・確定/未確定事項)を Agent tool で dispatch する。subagent は起動時にこの SKILL.md を読み込む
- OQ の routing → subagent が返す
[OQ-n](不明点)は paper-researcher へ、研究上の判断はユーザーへ(AskUserQuestion でまとめて)
- レビュー →
paper-reviewer1(高重要度なら paper-reviewer2 も)に依頼し、所見の反映は再び results subagent へ
- 複数章にまたがる作業・フルパイプラインは
/paper-orchestrator へ
以下は本章の執筆ナレッジ(subagent が起動時に読み込む規範であり、reviewer の判定基準)。
この章の原則
Results章は 事実のみ を書く章。解釈は Discussion に分離する。
具体的には：
- 事実（Results）: どのような統計的差があったか、どの条件が高かったか
- 解釈（Discussion）: なぜそうなったか、既存研究とどう整合するか
この境界を厳密に守ることで、読者が「データ」と「著者の主張」を明確に区別できる。
必須の構造
\section{Results}
[冒頭1文]
- 要約表・post-hoc表への参照をまず示す
- "Table X summarizes the ANOVA results ... and Table Y reports
the post-hoc pairwise comparisons."
\paragraph{<従属変数1>}
- 主効果・交互作用の F, p, ES（詳細は表に）
- Post-hoc検定結果（どの条件がどう異なったか）
- 図・表への参照
\paragraph{<従属変数2>}
...
[仮説との対応を明示する段落]
"These results supported H1 ... However, the absence of
interaction effects did not support H3."
\paragraph{<従属変数3, 4, ...>}
- 測定した全ての従属変数について paragraph を作る
\paragraph{Comments from the Participants}
- 各条件の代表的な定性コメント
各従属変数 paragraph の書き方
✅ GOOD の型
\paragraph{<従属変数名>}
Figure~\ref{fig:results} shows the results for <従属変数> across
the <条件数> conditions. <主効果・交互作用の要約: どの要因に有意、ES大/小>.
Post-hoc tests confirmed that <条件A> yielded significantly higher
<従属変数> than <条件B>, and <条件C> yielded significantly higher
scores than <条件D>.
ポイント
- 図表への参照 を最初に置く
- 主効果 → 交互作用 → Post-hoc の順で書く
- 「significantly higher/lower」は必ず "than X" で比較対象を明示
- F値, p値, effect size は表に集約し、本文では繰り返さない（冗長を避ける）
仮説との対応
各仮説グループが終わったら、supported / partially supported / did not support を明示する。
✅ GOOD
"These results supported \textbf{H1} (<H1の内容を短く>) and
\textbf{H2} (<H2の内容を短く>). However, the absence of
interaction effects did not support \textbf{H3}."
"These results partially supported \textbf{H4}: <どの部分が支持され、どの部分が支持されなかったか>."
査読者は仮説 → 結果の対応を必ずチェックする ため、曖昧にせず断定的に書く。
統計表の作り方
ANOVA summary table
必須要素：
- F値（自由度付き: F_{1,N}）
- p値（有意水準マーカー付き: //）
- Effect size（η²_G, η²_p, Cohen's d など、手法に応じて）
- 正規性検定の結果に応じて使った手法を脚注で示す（例: †parametric, ‡non-parametric）
- 有意水準の定義を脚注で明記: *: p<.05, **: p<.01, ***: p<.001
Post-hoc table
- Means for each factor level
- p値（補正後）
- Effect size
- 主効果が有意でなかった measure は
--- と明示的に空欄を説明
✅ 表の脚注の型
\begin{flushleft}
\footnotesize
†Analyzed using <手法> (ES = <型>) because the Shapiro-Wilk test
rejected normality. All others (no †) satisfied normality and
used <手法> (ES = <型>). The choice was made per measure, so
measures within the same questionnaire may use different tests.
*: p<.05, **: p<.01, ***: p<.001.
\end{flushleft}
Qualitative Data (インタビュー/コメント)
Semi-structured interview の結果は 条件ごと にまとめる：
✅ GOOD の型
<条件1略称>: <その条件で多く得られた定性的知見の要約>. <特徴的な点
についての補足>. Comments included ``<直接引用1>'' and ``<直接引用2>.''
<条件2略称>: <別の条件での知見の要約>. ...
ポイント：
- 条件名（省略形）で始める
- 要約 → 代表的な直接引用の順
- 引用は ``...'' 形式で（LaTeXの typographic quotes）
❌ Anti-patterns
Anti-pattern 1: 結果の解釈を Results に混ぜる
BAD:
"<条件A> yielded higher <従属変数>. This suggests that <メカニズム>
because <理由>."
→ 「This suggests...」以降は Discussion に回す。Resultsは事実のみ。
Anti-pattern 2: 仮説との対応が曖昧
BAD:
"We found some interesting effects."
→ 必ず「supported H1」「did not support H3」等で明示。
Anti-pattern 3: 効果量なしで p値のみ
BAD: "There was a significant effect (p=.02)."
→ effect size（η², Cohen's d, r など）を必ず併記。効果量なしだと効果の大きさが不明。
Anti-pattern 4: 比較対象なしの比較級
BAD: "<条件A> produced higher <従属変数>."
GOOD: "<条件A> produced higher <従属変数> than <条件B>."
→ 何と比べて higher なのかを必ず明示。
Anti-pattern 5: 一部の従属変数だけ報告
BAD:
(測定したはずの従属変数のうち、有意でなかったものを省略する)
→ 全ての従属変数について結果を報告。有意でなかった場合もその事実を述べる
（査読者はMeasures章とResults章の対応を確認する）。
チェックリスト
関連Skill
user-study-orchestrator: 仮説の番号と Results の supported/not supported の対応discussion-orchestrator: Resultsでは事実のみ、解釈は Discussion に分離writing-principles-orchestrator: 比較対象の明示、曖昧な最上級の回避
