根拠の数より、
何を確かめた研究か。

文献は、何を優先する？

関連するメタ分析・系統的レビューを優先し、査読付きの比較実験・観察研究・手法研究と照合します。メタ分析でも採録・測定・出版バイアスに問題があり得ます。見つからない分野に、無関係なレビューを追加して件数を満たすことはしません。

今回の8テーマには、メタ分析のある分野と、ベンチマーク・モデル推定が中心の分野があります。機関報告、未査読稿、方法への批判、訂正通知、出版社紹介も区別して表示します。

反対の結果は、どう扱う？

悪化・無効果の結果だけでなく、改善を示す別条件や、研究方法への批判も探します。同じ条件の反証なのか、対象・課題が違うのかを明示し、「賛否が半分ずつだから互角」とは判断しません。

レビューに含まれる実験や、同じ参加者を使う論文の人数は合算しません。訂正通知・批判レターも、新しい独立実験として件数を水増ししません。

数字は、対象・比較・指標とセットで

何人・いつ・どんな作業で、何と比べたかを記します。g=0.38などの標準化効果量は38%の改善ではありません。職業への技術的な露出は失業率ではなく、モデルによる再識別推定は実際の漏えい件数ではありません。

古いモデルの実験は当時の条件で読む必要があります。記事は現在の最高性能を比較するランキングではありません。

撤回・訂正・確認できた範囲も残す

掲載ページの撤回や訂正を確認し、使わない文献も理由とともに記録します。メタ分析という形式だけで信頼を決めません。

各出典に、要旨・掲載本文の一部・著者所属機関の解説など、今回確認できた範囲を記載しています。全論文の精読、採録研究の独立したバイアス評価、統計の再計算まで終えた記事とは表示しません。

研究結果と、このサイトの提案を分ける

読み物は文献を照合した編集記事です。行動の提案や未来シナリオは、その結果を踏まえた編集上の整理であり、研究がその未来を予言したわけではありません。このサイトの学習効果を直接実証した研究でもありません。