results-orchestrator

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:

1. 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
2. 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)
3. 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
4. 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

• 冒頭で要約表・post-hoc表への参照があるか？
• Measures章に出てきた全ての従属変数について専用のparagraphがあるか？
• 各paragraphで主効果・交互作用・post-hocの順序で書いているか？
• すべての仮説について supported / partially supported / did not support を明示したか？
• ANOVA表に F, p, ES が入っているか？
• 正規性検定の結果に応じて使った手法が脚注で説明されているか？
• Post-hoc表で非有意の主効果が --- 等で明示されているか？
• 「higher than X」のように比較対象が明示されているか？
• 結果の解釈を Discussion に分離できているか？（「This suggests…」が混ざっていないか）
• Qualitative な参加者コメントが条件ごとにまとめられているか？

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