EXCITED by the SCIENCE

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グラフィカル・アブストラクトまたは、ビジュアル・アブストラクトをご存じでしょうか。グラフィカル・アブストラクトとは、論文の主な発見を、一枚の図に要約したものを指します。

これまで、研究成果の主な発表の場として、...

研究で何が出来なかったかをオープンにすることは、実は非常にポジティブなことで、編集者や査読者からも好意的に見られます。また、研究のインパクトを損なうことなく、限界（制限）について書くスキルを身につけることは、研究者としての評価を高めるための、価値ある強みの１つとなるでしょう。

「Major revisionsってどういう事でしょうか？論文を投稿したら、ジャーナルからこんな返信があったのですが…」

こちらは、ある著者から寄せられた質問です。

パーキンソン病は世界中で数千万人の人々が罹患している疾患ですが、深刻な症状が出る前に発見できる可能性があることが最新の研究結果によって示唆されています。では、どのようにパーキンソン病を発見するのでしょうか？その答えは、人工知能の活用です。今回の「EXCITED by the SCIENCE」は、AIにより睡眠中の呼吸を分析することで、パーキンソン病を初期段階で発見するという、新たに提唱された方法に関する専門家たちの議論をお届けします。 

システマティックレビューやメタ分析においては、ベイズアプローチを適用することによって事前信念（prior belief）を分析に組み込むことが可能になります。システマティックレビューとは、特定の研究課題に関するすべての利用可能な文献を包括的に検索し、その結果をメタ分析によって統合することで、全体的な効果量を算出するものです。なおベイズ分析とは、新たな証拠（エビデンス）を得た際に、これを基に仮説の確率を更新する「ベイズの定理」を用いた統計的手法です。