Научная статья — текст по жёстким правилам: пять разделов в заданном порядке, аннотация в лимит, ключевые слова, у многих журналов — highlights. Результат исследования эти правила не меняют, а вот время на оформление они съедают неделями. Нейросеть закрывает именно оформительскую часть: раскладывает черновик по IMRaD, переписывает результаты по таблице, выстраивает введение от проблемы к пробелу, собирает аннотацию на двух языках. Данные, методы, выводы и источники остаются за учёным — модель не подбирает литературу и помечает, где ссылки не хватает. Работает из России без VPN, рукопись можно забрать файлом Word.
Черновик — это уже статья, только перемешанная
В 14 страницах заметок обычно есть всё: и методы, и результаты, и куски обсуждения. Проблема не в нехватке текста, а в том, что он лежит не по разделам, а по порядку, в котором писался. Модель разбирает его по IMRaD и показывает, какой абзац куда ушёл — так автор видит, что раздел «Методы» тонкий, ещё до рецензента.
Аннотация пишется последней и по схеме
«Цель — методы — результаты с цифрами — вывод» в 150–250 слов. Самая частая ошибка — аннотация, пересказывающая введение: про важность темы, без результата. Модель строит аннотацию из готовой статьи, вставляет конкретные цифры из результатов и держит лимит; английская версия получается с той же терминологией, что в тексте.
Результаты и обсуждение — разные разделы
В результатах — факты и цифры, в обсуждении — что они значат и как соотносятся с другими работами. В черновиках это почти всегда перемешано. Модель разводит их: переписывает результаты по таблице без интерпретаций, а всё «потому что» и «это согласуется с» переносит в обсуждение.
Источники — единственное, чего модель не должна делать
Если попросить подобрать литературу, языковая модель сочинит правдоподобные ссылки. Поэтому правило одно: источники в черновике или в приложенных PDF, модель расставляет их и помечает утверждения без ссылки. Список таких пометок — полезная часть ответа: это именно те места, за которые зацепится рецензент.
Где модель опасна
В выводах и цифрах. Она склонна формулировать сильнее, чем позволяют данные: «доказано» вместо «показано», «значимо» без p-значения. И при переписывании результатов может округлить или переставить цифру. Поэтому выводы проверяются на силу, а каждое число — по таблице. Остальное — структура, связки, аннотация, формат — модель делает стабильно.
