LotasのRMarkdown Intelligent Generation機能を使えば、4つのステップでアカデミックな仕様を満たすダイナミックなドキュメントを作成することができます：
標準ワークフロー
- テンプレートの選択起動時に「学術論文」テンプレートを選択（APA/MLAフォーマットプリセット付き）
- データのインポート試験データのドラッグ＆ドロップによるインポート、データ辞書の自動生成
- 分析モジュール性自然言語で分析手法を記述し（例えば，"群間差のANOVA検定"），説明コメント付きのコード・ブロックを生成する．
- 結果の統合キーとなる結果を自動的に
kable結果の解釈」の段落案を作成する形式で文書に挿入する。
注目の機能
- 変数名の標準化自動的に
var1などをセマンティック化した名前に変更する（例えばblood_pressure) - 引用管理識別
lm()などの関数が使用されると、対応する方法論の文献参照が自動的に追加される。 - チャートのラベリングggplot2 出力のためにジャーナルに準拠したキャプションを自動的に生成する。
品質管理
これは「アカデミック・レビュー」機能を使ってチェックされる：
1) p値注釈の完全性
2) エラーバーの正常性
3) サンプル・サイズの記述の正確さ
4) マルチチェック校正のヒント
最終出力はRStudioのKnitrワンクリックでPDF/Word形式。
この答えは記事から得たものである。Rao（Lotas）：RStudioワークフローを加速するAIコードエディタについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 学術論文執筆において、再現性のあるデータ分析レポートを素早く作成するには？
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