論文の概要: RIGOURATE: Quantifying Scientific Exaggeration with Evidence-Aligned Claim Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04350v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 19:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.888292
• Title: RIGOURATE: Quantifying Scientific Exaggeration with Evidence-Aligned Claim Evaluation
• Title（参考訳）: RIGOURATE:Evidence-Aligned Claim Evaluationによる科学的誇張の定量化
• Authors: Joseph James, Chenghao Xiao, Yucheng Li, Nafise Sadat Moosavi, Chenghua Lin,
• Abstract要約: RIGOURATEは、紙の本体から証拠を回収し、各クレームにオーバーステートメントスコアを割り当てる。 このフレームワークは、ICLRとNeurIPSの論文から10K以上のクレームエビデンスセットのデータセットで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.44948404858214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scientific rigour tends to be sidelined in favour of bold statements, leading authors to overstate claims beyond what their results support. We present RIGOURATE, a two-stage multimodal framework that retrieves supporting evidence from a paper's body and assigns each claim an overstatement score. The framework consists of a dataset of over 10K claim-evidence sets from ICLR and NeurIPS papers, annotated using eight LLMs, with overstatement scores calibrated using peer-review comments and validated through human evaluation. It employes a fine-tuned reranker for evidence retrieval and a fine-tuned model to predict overstatement scores with justification. Compared to strong baselines, RIGOURATE enables improved evidence retrieval and overstatement detection. Overall, our work operationalises evidential proportionality and supports clearer, more transparent scientific communication.
• Abstract（参考訳）: 科学的な厳密さは、大胆な主張を支持する傾向があり、著者は結果が支持するもの以上の主張を誇張する。 RIGOURATEは2段階のマルチモーダルフレームワークで、紙の本体から証拠を回収し、各クレームにオーバーステートメントスコアを割り当てる。 このフレームワークは、ICLRとNeurIPSの論文から得られた10K以上のクレームエビデンスセットのデータセットで構成され、8つのLCMを使用して注釈付けされ、ピアレビューコメントを使用して校正され、人間の評価によって検証されるオーバーステートメントスコアで構成されている。 証拠検索には微調整リランカと、正当性のある過剰表現スコアを予測するための微調整モデルを用いる。 RIGOURATEは、強力なベースラインと比較して、エビデンス検索とオーバーステートメント検出の改善を実現している。 全体として、我々の仕事は明らかな比例性を運用し、より明確で透明性のある科学コミュニケーションをサポートする。

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