理工与医学学科写作专项
本参考承载理工科与医学两类学科的高差异写作规则。它是主入口 paper-write-zh/SKILL.md 在 S0 判定为“技术理工”或“医学与生物”分支后的学科规范层，不替代主入口的 S0-S5 阶段门控、S1 文献真实性门控和 S5 状态交付。
通用能力不在本参考重复：文献检索与真实性走 ../literature-search/SKILL.md，文献综述组织走 ../literature-review/SKILL.md，证据图与图表/实验协议走 ../evidence-driven-writing/SKILL.md，章节写作方法走 ../writing-chapters/SKILL.md，中文语言与去 AI 味走 ../writing-core/SKILL.md。本参考只写“理工/医学与其他学科不同”的那部分。
使用时先判断论文所属学科和任务类型，再只读取对应小节；不要把医学结构和术语套到普通理工论文，也不要把理工话语套到医学临床论文。
一、适用范围与分流
| 命中条件 | 分支 | 读取小节 |
|---|---|---|
| 工程、计算机、控制、材料、机械、电子、农工、自然科学实验或算法模型 | 技术理工 | 第二节 |
| 医学、生物、临床、护理、公共卫生、药学 | 医学与生物 | 第三节 |
法学（法条、判例、司法解释、制度规范）与人文社科（文史哲、政经管社教传艺、马克思主义理论等）不走本参考，改用 ../hss/SKILL.md。学科交叉时按研究方法判定：有实验、基准、模型、算法、临床数据走本参考；有文本、史料、概念辨析、问卷、访谈、法条走 hss。
二、技术理工论文
2.1 学科特点
技术理工论文以问题定义、方法设计、实验验证为核心链条。可信度来自方法可复现、实验证据充分、强判断有边界，而不是宏大叙事或成果宣传。默认建立真实中英文文献池，英文基础文献不可缺位。
2.2 结构选择
| 类型 | 默认结构 |
|---|---|
| 技术类期刊论文 | 题目；摘要；关键词；1 Introduction（通常连续段落，不拆过多小节）；2 Related Work；3 Proposed Method；4 Experiments and Results；5 Discussion；6 Conclusion；References |
| 技术类毕业/学位论文 | 摘要；Abstract；第1章 绪论；第2章 相关理论与研究现状；第3章 方法设计；第4章 实验与结果分析；第5章 讨论；第6章 结论与展望；参考文献；致谢（如需要） |
期刊论文不默认写成毕业论文六章结构；引言通常以连续段落推进，不默认拆成大量小节。用户提供学校、期刊或导师模板时，模板优先。
2.3 方法章节：可复现与本文决策
- 方法章节按输入到输出的数据流写，不只罗列模块名称；每个模块说明输入、处理、输出和设计理由。
- 每个模块必须能说明“本文决策”：为什么选它、放在流程哪个位置、针对本文数据或任务的哪类具体问题、对应哪项实验或图表验证。只能写通用原理时，说明它还是背景介绍，不是本文方法。
- 公式使用可渲染数学格式，规范见
../writing-core/SKILL.md与../writing-chapters/SKILL.md的公式输出小节。
2.4 实验证据链
实验结论可信至少需要部分证据链。缺少材料时不得写“全面验证”“显著优于多种主流算法”“满足工业实时检测需求”等强结论。完整的证据图、实验协议、Mock/PLANNING DATA 边界和图表生成协议见 ../evidence-driven-writing/SKILL.md；本节只固定理工分支必须具备的材料。
| 检查项 | 必须具备的材料 | 不足时处理 |
|---|---|---|
| 数据划分 | 训练/验证/测试划分方式或样本来源说明 | 标为待补，不写泛化结论 |
| 指标定义 | 每个指标的计算公式或定义来源 | 先解释指标用途，不给效果判断 |
| 对比基线 | 对比方法名称、来源、参数设置 | 只写计划对比，不写优于基线 |
| 结果数值 | 结果表或数值来源，非凭空生成 | Draft Mode 用 PLANNING DATA，Final Mode 不写“实验结果表明” |
| 可视化/日志 | 训练曲线、检测图、日志或用户说明 | 不把可视化示意写成解释性验证 |
2.5 图表要求
技术类论文图表数量目标与图占位/表格生成协议以 ../evidence-driven-writing/SKILL.md 为准：期刊论文通常至少 3-5 个图占位、2-4 个表格；毕业/学位论文通常至少 6-8 个图占位、5-7 个表格。YOLO/CV/缺陷检测常用图表清单同样在该参考中给出。本节只提醒：正文提到的每个图表编号都要有内容或明确占位，不写“注：实际论文中需插入”。
2.6 术语与事实核查
- “最新版本”“当前主流”等表述给出具体版本号或时间边界；无法核实改为限定表达。例如“YOLOv8 是最新版本”改为“YOLOv8 是 YOLO 系列中被广泛使用的版本之一；若讨论最新进展，需结合后续版本或最新文献核验”。
- 方法全称、指标含义、损失函数名称核对原始论文或权威资料，错误则更正。
- 数据集描述标注来源，不夸大代表性、样本规模或覆盖范围。
- “主流选择”“最具代表性”“显著优于”等领域地位判断必须有来源或边界；无法核实改为“已有研究中较常使用”“在本文资料范围内”等限定表达。
2.7 检查清单
- 已按论文类型选择正确结构，期刊论文未默认套六章。
- 方法章节有数据流和本文决策，不只罗列模块名。
- 实验强结论都绑定数据划分、指标、基线、结果或日志。
- 图表编号都有内容或占位；数量达到目标或已说明缺口。
- “最新/主流/显著/代表性/全面验证”等强判断有证据或边界。
- 英文基础文献池已建立，未只用中文文献支撑方法与相关工作。
三、医学、生物与临床论文
3.1 学科特点
医学论文通常采用 IMRaD 结构，并额外强调伦理审批、知情同意、统计方法、研究注册和报告规范。不同研究类型对应不同报告指南：随机对照试验参考 CONSORT，观察性研究参考 STROBE，系统综述参考 PRISMA，诊断准确性研究参考 STARD，病例报告参考 CARE，动物研究参考 ARRIVE。
3.2 专用结构
- 随机对照试验：引言、方法、随机化与盲法、参与者流程、结果、讨论。
- 队列/病例对照/横断面研究：研究对象、变量定义、偏倚控制、统计分析、结果。
- 系统综述/Meta 分析：检索策略、筛选流程、纳入排除标准、质量评价、合并分析。
- 病例报告：时间线、诊断推理、干预、随访、讨论。
3.3 引用与报告规范
- 伦理声明应包含批准机构、批准号、知情同意和遵循原则；没有用户提供材料时，不能编造伦理批准号。
- 临床试验注册号、样本量计算、统计软件和版本必须来自用户材料或明确标为待补。
- 结果报告优先给出效应量、置信区间和精确 P 值；不要只写“差异显著”。
3.4 术语规范
P=0.000改为P<0.001。- 计量资料需区分正态分布与非正态分布，分别使用均数±标准差或中位数（四分位距）。
- 分类变量使用例数和百分比；小数位、百分比、置信区间保留位数应全文一致。
3.5 检查清单
- 研究类型对应的报告规范已选定。
- 伦理审批、知情同意、注册号和利益冲突状态已说明或标为待补。
- 统计方法与数据类型匹配。
- 样本量、纳入排除标准和数据缺失处理有说明。
- 表格包含必要的基线特征、效应量、置信区间和 P 值。
四、学科附录资源
以下数据库和规范只能作为检索目标或格式依据；需要引用具体文献、病例或指南时，仍必须通过 ../literature-search/SKILL.md 的门控获取页面可见来源，或由用户提供可核验材料，不能用搜索/API 元数据替代。
- 医学报告规范：EQUATOR Network、CONSORT、STROBE、PRISMA、STARD、CARE、ARRIVE。
- 临床试验注册：中国临床试验注册中心、ClinicalTrials.gov。
- 理工与医学英文文献池：优先基础方法原始论文、经典综述、标准指南和近年代表性研究；获取与核验层级见
../literature-search/SKILL.md。
五、交付提醒
使用本参考后，在回复中简要说明所采用的学科规则、仍缺的材料和需要用户确认的风险点。学科规范不能替代文献真实性、事实准确性和实验证据核查；涉及这些问题时仍应回到主入口 S1 和 ../evidence-driven-writing/SKILL.md、../literature-search/SKILL.md 的门控。
