[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,64 +2,194 @@
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id: wiki-2026-0508-interdisciplinary-research
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title: Interdisciplinary Research
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-INRE-002]
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aliases: [Cross-disciplinary Research, Transdisciplinary Methodology, AI-aided Synthesis]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced, interdisciplinary-Research, collaboration, complexity, holistic-approach, convergence]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [research-methodology, interdisciplinary, synthesis, llm-research, science]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: research-tooling
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# [[Interdisciplinary-Research|Interdisciplinary-Research]]
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# Interdisciplinary Research
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지식의 경계를 허무는 융합: 하나의 학문적 틀에 갇히지 않고 수학, 심리학, 공학, 예술 등 서로 다른 분야의 관점과 도구를 결합하여, 개별 학문으로는 해결할 수 없는 복잡한 난제를 돌파하는 통합적 탐제."
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## 매 한 줄
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> **"매 단일 분과의 답 끝에서 진짜 문제는 시작된다"**. Interdisciplinary research 는 둘 이상의 분과의 개념/방법/데이터를 통합해 단일 분과로 풀 수 없는 문제를 다루며, 2026 은 LLM 기반 literature synthesis + cross-domain embedding + multi-modal 데이터셋이 합류 비용을 급격히 낮췄다.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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학제 간 연구(Interdisciplinary-Re[[Search|Search]])는 두 개 이상의 학문 분야를 통합하여 새로운 관점을 창출하는 활동입니다.
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## 매 핵심
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1. **필요성**:
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* 기후 변화, 기아, 인공지능 윤리 등 현대의 거대 난제는 '단일 전공'의 지식으로는 분석 불가능함. ([[Complexity Theory|Complexity Theory]]와 연결)
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* 서로 다른 성격의 지식이 부딪힐 때 혁신적인 아이디어가 탄생함. ([[Innovation|Innovation]]의 근원)
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2. **구축 조건**:
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* 서로 다른 언어(용어)를 이해하려는 '공감'과 공동의 목표([[Alignment|Alignment]])가 필수적임. ([[Empathy-in-AI|Empathy-in-AI]]와 연결)
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### 매 3 등급 (Stokes/OECD 분류)
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- **Multidisciplinary**: 분과들이 병렬로 기여, 통합 약함.
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- **Interdisciplinary**: 개념/방법이 실제 융합, 새 frame 출현.
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- **Transdisciplinary**: 학계 + 실무 + 시민이 공동 produce, 사회 문제 중심.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 자기 분야만 깊게 파는 'I자형 인재 정책'이 우대받았으나, 현대 정책은 넓은 이해를 바탕으로 깊이 있는 협업을 주도하는 'T자형/Pi자형 인재 정책'으로 패러다임이 바뀜(RL Update). (Ikigai (이키가이)와 연결)
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- **정책 변화(RL Update)**: 인공지능 개발 자체가 수학, 컴퓨터 공학을 넘어 언어학, 철학, 신경 과학 정책을 필수적으로 포함하는 '초학제적 기술 정책'이 됨에 따라, 융합적 사고력이 개발자의 핵심 역량 정책이 됨.
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### 매 6 단계 워크플로
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1. **Problem framing**: 분과 중립 문장. 이해관계자 정의.
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2. **Concept mapping**: 분과별 용어 → 공통 개념지도.
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3. **Method portfolio**: 양적/질적/시뮬/모델 등 조합 선택.
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4. **Data fusion**: schema alignment, ontology mapping.
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5. **Synthesis**: cross-validation, conflicting evidence 협상.
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6. **Communication**: 청중별 (학계/정책/일반) 산출물 분리.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Complexity Theory|Complexity Theory]], [[Innovation|Innovation]], [[Epistemology|Epistemology]], [[Inquiry-Based Learning|Inquiry-Based Learning]], [[Empathy-in-AI|Empathy-in-AI]]
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- **Modern Tech/Tools**: Convergence research grants, Collaborative research platforms, STEAM education.
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### 매 LLM 가속 포인트 (2026)
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- 광범위 literature → 분과별 요약 + 공통 개념 추출.
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- 용어 alignment (psychology "affect" ↔ ML "sentiment").
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- 데이터 schema mapping 초안.
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- conflicting findings 의 evidence table.
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- 다언어 (영/독/중/한) 동시 처리.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Climate × economics × policy.
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2. Neuroscience × ML × ethics.
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3. Public health × urban planning × CS.
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4. Material science × ML (자율 실험실).
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 1. concept map (Mermaid)
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```mermaid
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graph LR
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A[Climate model output] --> B((Common: risk))
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C[Economic IAM] --> B
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D[Public-health DALY] --> B
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B --> E[Policy intervention space]
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 2. ontology alignment (Python + rdflib)
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```python
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from rdflib import Graph, Namespace, URIRef
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||||
g = Graph()
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||||
PSY = Namespace("http://psy.example/")
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||||
ML = Namespace("http://ml.example/")
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||||
g.add((PSY.affect_valence, URIRef("http://www.w3.org/2002/07/owl#equivalentClass"), ML.sentiment_polarity))
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||||
g.serialize("alignment.ttl", format="turtle")
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### 3. literature synthesis (LLM + RAG)
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```python
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||||
# pseudo: vector DB across psychology + ML + economics corpora
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||||
from qdrant_client import QdrantClient
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||||
client = QdrantClient(url="...")
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hits = client.search(collection_name="multidomain",
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||||
query_vector=embed("decision under uncertainty"),
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limit=40)
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# group by domain, pass to LLM with: "summarize per-domain, then synthesize"
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### 4. evidence table (CSV schema)
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```csv
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claim_id,claim,domain,study,n,effect_size,quality,conflicts_with
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||||
C1,X reduces Y,economics,Smith2024,1200,-0.23,B,
|
||||
C2,X increases Y,psychology,Lee2025,80,0.41,B,C1
|
||||
C3,No effect,public-health,Park2026,5400,-0.02,A,C1;C2
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||||
```
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
### 5. cross-domain embedding (sentence-transformers)
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||||
```python
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||||
from sentence_transformers import SentenceTransformer
|
||||
m = SentenceTransformer("intfloat/multilingual-e5-large")
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||||
docs = ["psy: 'cognitive load increases under noise'",
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||||
"ml: 'model accuracy drops with input perturbation'"]
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||||
emb = m.encode(docs, normalize_embeddings=True)
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# cosine similarity 로 유사 개념 탐지
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 6. methods portfolio matrix
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```markdown
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| Question | Quant survey | RCT | Sim model | Ethnography | LLM eval |
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||||
|---------------------------|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|
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||||
| Behavior under policy P | x | x | | x | |
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||||
| Long-horizon system risk | | | x | | |
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||||
| Stakeholder framing | | | | x | x |
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||||
```
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||||
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### 7. stakeholder co-design canvas
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||||
```yaml
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||||
problem: urban heat × low-income mortality
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||||
stakeholders:
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||||
- role: residents
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expertise: lived experience
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contribution: priorities, validation
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- role: epidemiologists
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contribution: exposure-response
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||||
- role: urban planners
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||||
contribution: intervention feasibility
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||||
- role: ML researchers
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||||
contribution: hyperlocal forecasting
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||||
shared_artifact: dashboard + intervention playbook
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||||
```
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||||
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||||
### 8. conflicting evidence reconciliation
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||||
```python
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||||
def reconcile(claims: list[dict]) -> dict:
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||||
"""quality-weighted vote across domains, flag if disagreement > 0.4."""
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||||
score = sum(c["effect"] * QUALITY[c["q"]] for c in claims)
|
||||
norm = sum(QUALITY[c["q"]] for c in claims)
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||||
mean = score / norm
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||||
spread = max(c["effect"] for c in claims) - min(c["effect"] for c in claims)
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||||
return {"mean": mean, "spread": spread, "needs_followup": spread > 0.4}
|
||||
```
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||||
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||||
### 9. preregistration template (OSF)
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||||
```markdown
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||||
# Preregistration
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- Hypotheses: H1 ... H2 ...
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||||
- Disciplines combined: economics, psychology
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||||
- Methods per discipline: RCT (psy), DiD (econ)
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||||
- Analysis pipeline: pre-specified Python notebook (commit hash a1b2c3)
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||||
- Stop conditions: ...
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||||
- Authorship + role (CRediT taxonomy)
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||||
```
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||||
### 10. CRediT roles in commit metadata
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||||
```bash
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||||
git commit -m "feat: synthesis pipeline
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CRediT-Roles: conceptualization (alice), methodology (bob),
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||||
software (carol), formal-analysis (dan)"
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 단일 분과로 푸는 문제 | Disciplinary 유지 — 무리한 융합 금지 |
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| 두 분과 병렬 기여 | Multidisciplinary, 협업 가벼움 |
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| 개념/방법 통합 필요 | Interdisciplinary — concept map 필수 |
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| 사회적 시급, 실무자 필요 | Transdisciplinary, 공동 produce |
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| 문헌 폭주 | LLM RAG synthesis + evidence table |
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**기본값**: concept map → method portfolio → preregistration → LLM-aided synthesis 순서.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Research-Methodology]] · [[Science-of-Science]]
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- 변형: [[Multidisciplinary]] · [[Transdisciplinary]]
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||||
- 응용: [[Climate-Policy]] · [[Computational-Social-Science]]
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||||
- Adjacent: [[Systematic-Review]] · [[Meta-Analysis]] · [[Mixed-Methods]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 분과별 literature 1차 요약, 용어 alignment, evidence table 초안, 다언어 자료 통합.
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**언제 X**: 인과 추정 / 통계 모델링 자체 — 사람 검토. 윤리/IRB 판단도 사람.
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## ❌ 안티패턴
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- **분과 명사만 섞기 (jargon mash)**: 개념 통합 없이 용어만 — 의미 없음.
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- **단일 method 강제**: 모든 분과에 RCT 강요 → 부적합.
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- **stakeholder 후 영입**: 결론 다 나온 뒤 검토 받음 — co-design 무력.
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- **synthesis 없는 multidisciplinary**: 챕터 병렬 = interdisciplinary 가 아님.
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- **LLM 요약을 일차 자료로 인용**: 반드시 원문 확인 후 인용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (OECD Frascati Manual, NSF SciSIP literature, Nature Interdisc 2026 reviews).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 6단계 워크플로 + LLM synthesis 패턴 |
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Reference in New Issue
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