| 研究課題/領域番号 |
25K00851
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
Millar Neil 筑波大学, システム情報系, 准教授 (70751981)
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| 研究分担者 |
Batalo Bojan 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 産総研特別研究員 (51012281)
KidoShimomoto Erica 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (21012527)
大庭 良介 筑波大学, 教育推進部, 教授 (30447883)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2028年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | NLP / machine learning / science communication / research ethics / evaluative language |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This project develops an AI-based tool to identify and reduce overly promotional language in biomedical writing. By detecting terms like “groundbreaking” or “unparalleled,” the system aims to support more objective science communication and improve trust in research.
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