ヘルプ / Help - TiAb Review Plugin

ログイン画面 Login Screen

TiAb Review プラグインを開くと最初に表示される画面です。Googleアカウントでログインし、レビュープロジェクトを選択または作成します。 The first screen displayed when you open the TiAb Review plugin. Sign in with your Google account and select or create a review project.

Googleアカウントでログイン Sign in with Google

「Googleアカウントでログイン」ボタンをクリックして認証します。初回ログイン時は、Google APIへのアクセス許可を求められます。 Click the "Sign in with Google" button to authenticate. On first login, you'll be asked to grant access to Google APIs.

新規プロジェクトの作成 Create New Project

「＋新規レビュープロジェクトを作成」ボタンをクリックすると、Google Driveに新しいスプレッドシートが自動作成されます。 Click "+ Create New Review Project" to automatically create a new spreadsheet in your Google Drive.

既存プロジェクトへの接続 Connect to Existing Project

「スプレッドシートURL/IDを入力」欄にURL/IDを入力するか、「最近のスプレッドシートから選択」ドロップダウンから既存のプロジェクトを選択し、「選択したシートに接続」ボタンをクリックします。URL/IDが入力されている場合はそちらが優先されます。 Enter a spreadsheet URL/ID or select an existing project from the "Recent Spreadsheets" dropdown, then click "Connect to Selected Sheet". If a URL/ID is entered, it takes priority.

レビュー画面（スクリーニング） Review Screen (Screening)

文献のタイトルと抄録を確認し、Include/Exclude/Maybeの判定を行うメイン画面です。 The main screen where you review titles and abstracts and make Include/Exclude/Maybe decisions.

ツールバー機能 Toolbar Features

📁 RIS/nbibインポート: RIS形式またはPubMed NBIB形式のファイルをインポート（対応: .ris, .nbib, .txt） 📁 RIS/nbib Import: Import RIS or PubMed NBIB format files (.ris, .nbib, .txt)
📥 CSV出力: 現在のフィルター結果をCSVファイルとしてエクスポート 📥 CSV Export: Export current filter results as a CSV file
👤 共有: 共同編集者をGoogleアカウント（メールアドレス）で追加 👤 Share: Add collaborators by their Google account (email)
Blind on/off: ON で他のレビュアーの判定を非表示（ブラインドレビュー） Blind on/off: When ON, hide other reviewers' decisions (blind review)

フィルター機能 Filter Features

ステータスフィルターで文献を絞り込めます：未判定、すべて、Include、Exclude、Maybe、不一致 Filter references by status: Pending, All, Include, Exclude, Maybe, Conflict

判定ボタン Decision Buttons

ボタン / Button	ショートカット / Shortcut	説明 / Description
✓ Include	`i`	組み入れ候補として選択 Select as inclusion candidate
? Maybe	`m`	判断保留（後で再検討） Hold for later review
✕ Exclude	`e`	除外 Exclude

ハイライト設定 Highlight Settings

キーワードに基づいてタイトルと抄録内の文字をハイライト表示できます。組み入れキーワードは緑色、除外キーワードは赤色で表示されます。RCT用・SR用のプリセットも利用可能です。 Highlight text in titles and abstracts based on keywords. Inclusion keywords are shown in green, exclusion in red. RCT and SR presets are available.

メモ機能 Notes

各文献に対してメモを残せます。判定理由や気になる点などを記録でき、メモは自動的に保存されます。 Add notes for each reference. Record decision reasons or points of interest. Notes are saved automatically.

キーボードショートカット Keyboard Shortcuts

キー / Key	機能 / Function
`i`	Include（組み入れ） Include
`e`	Exclude（除外） Exclude
`m`	Maybe（保留） Maybe
`←`	前の文献へ Previous reference
`→`	次の文献へ Next reference

※ テキスト入力欄（メモ、検索など）にフォーカスがある場合は無効になります * Shortcuts are disabled when a text input field has focus (notes, search, etc.)

設定オプション Settings

設定画面（⚙️ボタン）から以下のオプションを変更できます。 Access settings via the ⚙️ button to change the following options.

判断後に自動的に次の文献に遷移する Auto-advance after decision

ON（デフォルト）: 判定後、自動的に次の文献へ移動
OFF: 判定後もその場にとどまり、手動で移動 ON (default): Auto-advance after making a decision
OFF: Stay on current reference, advance manually

進捗表示を下部に表示 Show progress at bottom

ON（デフォルト）: ナビゲーションエリアに進捗表示
OFF: タイトル上部の目立つ位置に進捗表示 ON (default): Show progress in navigation area
OFF: Show progress prominently above title

MLスクリーニング（機械学習支援） ML Screening (Machine Learning)

タイトル・抄録などのレコードを「Include / Exclude」でラベル付けし、機械学習（アクティブラーニング）で残りの提示順を並べ替えながらスクリーニングを進める機能です。判断が追加されるたびにモデルは更新され、より関連しそうなレコードが先に出るようになります。 This feature labels records (title/abstract) as Include/Exclude and uses machine learning (active learning) to reorder the remaining records. The model updates with each decision, prioritizing more relevant records.

基本コンセプト Basic Concept

レコードを1件ずつ読み、Include（Relevant）/ Exclude（Irrelevant）を付けます。 Read records one by one and label them as Include (Relevant) or Exclude (Irrelevant).
判断が増えるたびにモデル学習が走り、未読レコードの順位（提示順）が更新されます。学習はバックグラウンドで非同期に進み、スクリーニングを止めずに続けられます。 The model learns with each new decision and updates the ranking of unread records. Learning runs asynchronously in the background, so you can continue screening.
新規レビューでは、初回学習に最低限「Include 1件 + Exclude 1件」が必要です（1+1ルール）。 For new reviews, the initial training requires at least 1 Include + 1 Exclude (1+1 rule).

新規レビュー開始の流れ Starting a New Review

データセットを読み込む：CSV/TSVなど、タイトル・抄録を含むデータを取り込みます。 Load dataset: Import data containing titles and abstracts (CSV/TSV etc.).
（任意）Prior knowledge を追加：すでに「明らかに組み入れ（Include）」と分かる論文がある場合、検索機能で探して先にラベルを付けます。最初から大量にラベル付けせず、種として正確な prior knowledge を少数入れる方が効率的です。 (Optional) Add prior knowledge: If you already know some papers should definitely be included, search and label them first. Add only a small number as seeds rather than labeling many at once.
スクリーニング開始：ML画面で、1件ずつ判断していきます。 Start screening: Enter the ML screen and make decisions one by one.

学習開始条件（ラベル数）と挙動 Learning Trigger Conditions

自動開始条件：Includeが1件以上、Excludeが1件以上そろった時点（1+1）でモデル学習と推薦を有効化します。 Auto-start condition: Model training and recommendations are enabled when there is at least 1 Include and 1 Exclude (1+1).
条件未満の間：提示順はランダム（もしくは固定の初期順）として扱い、状態表示が出ます（例：Need at least 1 include & 1 exclude）。 Before conditions are met: Records are presented in random or initial order, with a status message displayed (e.g., "Need at least 1 include & 1 exclude").
都度更新：判断が増えるたびに（学習中でなければ）新しいモデル学習が走り、順位が更新されます。 Continuous updates: Each new decision triggers model retraining (if not already in progress) and ranking updates.

スクリーニング画面の使い方 Using the Screening Interface

レコード（タイトル・抄録）を読み、Include または Exclude を選択します。次のレコードが表示されます。 Read the record (title/abstract) and select Include or Exclude. The next record will be displayed.
任意で、ノートを残します（後でフィルタ・理由整理に役立ちます）。 Optionally add notes (useful for filtering, PRISMA reporting, and audit later).

p(relevant) の表示方針 p(relevant) Display Policy

p(relevant)（関連確率スコア）は非表示です。常時表示はアンカリング等の運用バイアスを招く可能性があるためです。 p(relevant) (relevance probability score) is hidden by default. Constant display may cause anchoring bias.

後半フェーズの運用 Late-Phase Workflow

前半：モデル構築を助けるため、Include/Exclude を丁寧に判断。特に境界例は慎重に。 Early phase: Make careful Include/Exclude decisions to help model training. Be especially careful with borderline cases.
後半：関連が薄いレコードが増え、Exclude が中心になります。疲労で判断が雑になりやすいので注意です。 Late phase: Less relevant records increase and Excludes become dominant. As fatigue may affect judgment quality, be careful.

2人レビュー（独立スクリーニング） Dual Review (Independent Screening)

独立したスクリーニングを行う場合の最小ルール案： Minimum rules for independent screening:

原則：2人が独立に Include/Exclude を付ける Principle: Two reviewers independently assign Include/Exclude
その後：不一致だけ抽出し、合議または第三者で解決 Then: Extract conflicts only and resolve through discussion or third-party arbitration
方式A：各自が別プロジェクトで学習（独立性が高い） Method A: Each reviewer uses separate projects for learning (high independence)
方式B：同一プロジェクトで共同学習（効率重視だが相互影響が出やすい） Method B: Shared project for joint learning (more efficient but may cause mutual influence)

実装と監査性の観点では、方式Aが説明しやすいことが多いです。 From implementation and auditability perspectives, Method A is often easier to explain.

AIスクリーニング支援 AI Screening Support

Google Gemini API を利用して、文献の自動判定（Include/Exclude/Maybe）を行う機能です。 Automatically screen references (Include/Exclude/Maybe) using the Google Gemini API.

セットアップ Setup

1. Google AI Studio から API キーを取得します（取得方法）。
2. 設定（⚙️）ボタンをクリックし、「Gemini API設定」を開きます。
3. APIキーを入力して「保存」をクリックします。 1. Get an API key from Google AI Studio (see instructions).
2. Click the Settings (⚙️) button and open "Gemini API Settings".
3. Enter your API key and click "Save".

一括判定の実行 Running Batch Screening

サイドパネルの「AI判定」タブから実行できます。
「未判定の文献をAIで判定開始」をクリックすると、現在のフィルター条件に一致する未判定の文献に対して順次判定を行います。 Run from the "AI Screening" tab in the side panel.
Click "Start AI Screening for Pending" to sequentially evaluate pending references matching the current filter.

判定基準のカスタマイズ Customizing Criteria

「判定基準」タブで、AIに与える指示（プロンプト）を編集できます。
デフォルトのプロンプトを参考に、ご自身のレビュー基準に合わせて修正してください。 Edit the instructions (prompt) given to the AI in the "Criteria" tab.
Modify the default prompt to fit your specific review criteria.

注意: APIの利用には料金が発生する場合があります（Google AI Studioの利用規約をご確認ください）。また、センシティブなデータを含む場合は、組織のポリシーに従ってください。 Note: API usage may incur charges (check Google AI Studio terms). Follow your organization's policy when handling sensitive data.

よくある質問 FAQ

Q: ファイルをインポートしようとしたらエラーになりました Q: I got an error when importing a file

A: ファイルサイズが50,000文字を超えている可能性があります。ファイルを分割してインポートしてください。 A: The file may exceed 50,000 characters. Try splitting the file and importing in parts.

Q: 他のレビュアーの判定が見えません Q: I can't see other reviewers' decisions

A: 「Blind on/off」スイッチがONになっています。OFFに切り替えると他のレビュアーの判定が表示されます。 A: The "Blind on/off" switch is ON. Turn it OFF to see other reviewers' decisions.

Q: 判定を変更したい Q: I want to change a decision

A: 同じ文献で別の判定ボタンをクリックすれば、判定が上書きされます。 A: Click a different decision button on the same reference to overwrite the previous decision.

Q: データはどこに保存されますか？ Q: Where is my data stored?

A: 全てのデータはあなたのGoogle Driveに保存されます。プラグインはデータを外部サーバーに送信しません。 A: All data is stored in your Google Drive. The plugin does not send data to external servers.

Q: どれくらい集まったらML学習開始？ Q: When does ML training start?

A: Include と Exclude が各1件以上（1+1）で自動開始し、その後は判断が増えるたびに更新されます。 A: Training starts automatically when there is at least 1 Include and 1 Exclude (1+1), and updates with each new decision thereafter.

Q: 最初に Include を何件くらい入れる？ Q: How many Includes should I add initially?

A: 既知の Include があるなら少数（数件）で十分です。大量に付けるより、種として正確な prior knowledge を入れる方が効率的です。 A: If you have known Includes, a small number (a few) is sufficient. Adding accurate prior knowledge as seeds is more efficient than labeling many at once.

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