PURPOSE
このプロンプトでできること
助成採択が閾値と査読者判断に依存する場合に、分野別配分と採択後成果の評価設計を比較するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名申請ID、得点・順位、査読者匿名ID、分野、予算枠、採択閾値、採択後成果、追跡欠測。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
助成採択が閾値と査読者判断に依存する場合に、分野別配分と採択後成果の評価設計を比較する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名申請ID、得点・順位、査読者匿名ID、分野、予算枠、採択閾値、採択後成果、追跡欠測 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 研究者個人を評価せず、審査機密・個人情報を匿名化し、配分公平性を専門委員会が判断してください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 閾値設計診断／査読者効果／分野別制約／成果選択バイアス／感度
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
分野別予算枠の下で僅差の申請が異なる査読者・年度により採否となるデータ
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 プール閾値回帰と分野・査読者調整を比較し、採択後のみ観測される成果の選択限界を示す。
TIPS
使うときのコツ
研究者個人を評価せず、審査機密・個人情報を匿名化し、配分公平性を専門委員会が判断してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。