Plot Logic Pipeline — 绘图逻辑管道

Plot-Logic-Pipeline 系统地通过遵循图表-讨论逻辑骨架来拆解科学论文。 何时使用 分析研究论文的论证结构 审阅稿件在提交前 了解图表如何支持技术论文中的主张 绘制证据来源（文献与新测量） 识别逻辑缺陷或不支持的主张 核心原则 图表是论文逻辑流的骨架。每个图表对应一个讨论，讨论要么： 设置下一个关键发现（准备） 陈述关键发现（结论） 完整的理解需要分析每个图表-讨论对并跟踪证据来源。 分析框架 步骤 1：图表清单 创建论文中所有图表的完整清单： 图表 1：[简要描述] 图表 2：[简要描述] ... 图表 N：[简要描述] 步骤 2：图表-讨论映射 对于每个图表，识别其对应的讨论部分并分析： 图表 X：[描述] ├── 位置：[讨论的部分/页] ├── 讨论类型：[设置/陈述] ├── 主要主张：[关键发现或点] └── 证据来源： ├── 以前的研究：[引用（如果由文献支持）] ├── 本论文：[分析方法（如果是新测量/计算）] └── 支持级别：[强/部分/矛盾/缺失] 步骤 3：逻辑流重构 映射图表如何建立在彼此之上： 论文逻辑流： 图表 1 → 图表 2 → 图表 3 → ... → 结论 ↓ ↓ [设置] [关键发现 1] [关键发现 2] 步骤 4：证据评估 评估论文论证的强度： 所有主要主张是否都由图表支持？ 证据来源是否正确归属？ 图表之间是否存在逻辑缺陷？ 设置讨论是否充分准备好关键发现？ 证据分类 以前的研究支持 直接引用：支持主张的具体引用 文献共识：多个引用建立共识 比较引用：与以前的工作对比 本论文的贡献 新实验数据：具有指定方法的新测量 新计算：计算工作或建模 重新分析：对现有数据的新解释 综合证据验证：新数据确认以前的研究 扩展：新数据建立在以前的研究之上 矛盾：新数据挑战以前的发现 分析模板 请参阅 TEMPLATES.md 以获取详细模板，包括： 基本图表-讨论分析 完整论文分析工作流 材料科学特定模板 质量保证清单 质量检查 在分析结束之前： ✅ 所有图表映射到讨论 ✅ 证据来源已识别为主要主张 ✅ 逻辑流清晰地从介绍到结论 ✅ 设置与陈述讨论区分 ✅ 矛盾或缺陷已注意并标记 常见陷阱 跳过“明显”的图表：即使是简单的图表也贡献于逻辑流 缺少证据归属：始终识别主张是否来自引用或新工作 忽略设置讨论：这些对于理解逻辑进展至关重要 忽略图表细节：轴标签、误差条和注释通常包含关键信息 混淆相关性和因果性：注意图表何时显示相关性，何时主张断言因果性 规则 每个图表都要分析——不跳过，即使看起来很直接 始终分类证据——区分以前的工作和新贡献 跟踪逻辑链——显示每个图表如何建立在前一个图表之上 诚实地标记缺陷——注意缺失的证据或弱逻辑连接 将观察与解释分开——图表显示什么与作者主张什么。