論文の概要: A Multi-Agent Rhizomatic Pipeline for Non-Linear Literature Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28336v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 12:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.376356
• Title: A Multi-Agent Rhizomatic Pipeline for Non-Linear Literature Analysis
• Title（参考訳）: 非線形文献解析のためのマルチエージェントリゾマティックパイプライン
• Authors: Julio C. Serrano. Joonas Kevari, Rumy Narayan,
• Abstract要約: 本研究ノートでは,Deleuzianプロセス-リレーショナルオントロジーを基盤としたマルチエージェント計算パイプラインであるRhizomatic Research Agent (V3)について述べる。 このシステムは、ライゾマティックな探究を博士研究に用いた(Narayan2023)方法論的な基礎研究に応えて開発された。 予備的な展開は、システムが学際的な収束と構造研究のギャップを表面化する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Systematic literature reviews in the social sciences overwhelmingly follow arborescent logics -- hierarchical keyword filtering, linear screening, and taxonomic classification -- that suppress the lateral connections, ruptures, and emergent patterns characteristic of complex research landscapes. This research note presents the Rhizomatic Research Agent (V3), a multi-agent computational pipeline grounded in Deleuzian process-relational ontology, designed to conduct non-linear literature analysis through 12 specialized agents operating across a seven-phase architecture. The system was developed in response to the methodological groundwork established by (Narayan2023), who employed rhizomatic inquiry in her doctoral research on sustainable energy transitions but relied on manual, researcher-driven exploration. The Rhizomatic Research Agent operationalizes the six principles of the rhizome -- connection, heterogeneity, multiplicity, asignifying rupture, cartography, and decalcomania -- into an automated pipeline integrating large language model (LLM) orchestration, dual-source corpus ingestion from OpenAlex and arXiv, SciBERT semantic topography, and dynamic rupture detection protocols. Preliminary deployment demonstrates the system's capacity to surface cross-disciplinary convergences and structural research gaps that conventional review methods systematically overlook. The pipeline is open-source and extensible to any phenomenon zone where non-linear knowledge mapping is required.
• Abstract（参考訳）: 社会科学における体系的な文献レビューは、階層的なキーワードフィルタリング、線形スクリーニング、分類分類など、複雑な研究ランドスケープに特徴的な横関係、破壊、創発的なパターンを抑える、アーボラキシー論理を圧倒的に踏襲している。 本研究ノートでは,Deleuzian Process-Relational Ontologyを基盤としたマルチエージェント計算パイプラインであるRhizomatic Research Agent (V3)について述べる。 このシステムは(Narayan2023)が確立した方法論に基づいて開発され、持続的なエネルギー遷移に関する博士研究に理学的な調査を取り入れたが、手動で研究者主導の探査に頼っていた。 Rhizomatic Research Agentは、rhizomeの6つの原則 -- 接続、不均一性、多重性、アサインング断裂、地図、デカルコマニア -- を、大規模な言語モデル(LLM)オーケストレーションを統合する自動パイプライン、OpenAlexとarXivからのデュアルソースコーパスの取り込み、SciBERTセマンティックトポグラフィ、動的断裂検出プロトコルに運用する。 予備的な展開は、従来のレビュー手法が体系的に見落としている、学際的なコンバージェンスと構造研究のギャップを表面化するシステムの能力を示す。 パイプラインはオープンソースで、非線形の知識マッピングが必要な任意の現象ゾーンに拡張可能である。

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