Rewrite the research plan to the executed pipeline

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

docs/decision-log.md

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   代表引句不隨附——引句出自特定歌曲,判該曲時形同
   預答。規模:3,708 格(M13×42+F14×99+X16×111),
   333 筆請求×3 輪,費用估 $20~25。
+
+- **research-plan.md 依執行現況全面改寫**:舊版規劃存於
+  git 歷史。刪除已不存在的規劃項——codebook 與人工黃金
+  標準、條件 A/B 盲點實驗、映射分析、pussy 修辭分析、
+  階段時程表、「Fable 5 不用於 pipeline」之原定案(已被
+  步驟 4/5 換用 claude-fable-5 取代);改寫為現行五步驟
+  管線(含步驟 5 質性協定與 5-4 三票標註)、現行子命令
+  與資料模型(groups/patterns/annotations 三表、
+  performer_gender 手工修正)、四份 results 定案表、時程
+  展延一至二日與剩餘撰寫工作。仍然有效的原則(先導不
+  比較、提示只定格式、歌手背景防火牆、commit 判準、
+  版權規則)保留。

docs/research-plan.md

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 # 研究步驟規劃
 
-（2026-07-30 討論定案、2026-07-31 增補資料架構；
+（2026-07-30 討論定案；2026-08-15 依執行現況全面改寫，
-後續變更請記入 `decision-log.md`）
+舊版規劃見 git 歷史；歷次變更與理由記於 `decision-log.md`，
+程序細節見 `methodology.md`）
 
 ## 總體框架
 
-- **研究敘事**：全文為獨立完整的正式研究（2016–2025 十年語料
+- **研究敘事**：全文為獨立完整的正式研究（2016–2025 十年
-  共 1000 筆榜單紀錄，凍結程序後全量執行），**不與先導研究
+  語料共 1000 筆榜單紀錄、883 首歌，凍結程序後全量執行），
-  做比較**；全文數字一律以正式研究
+  **不與先導研究做比較**；
-  結果為準。先導研究僅作為 codebook v0 與假說的內部來源，
+  全文數字一律以正式研究結果為準。先導研究僅作為假說的
-  記於決策日誌，不進入論文敘事。
+  內部來源，記於決策日誌，不進入論文敘事。
-- **執行原則**：主會話只做討論；所有分析由 deterministic script
+- **執行原則**：主會話只做討論；所有分析由 deterministic
-  執行。LLM 步驟以 Python script 呼叫 Anthropic Messages API
+  script 執行。LLM 步驟以 Python script 呼叫 Anthropic
-  （個人 Console 帳號、Batch API 五折），定義檔逐字作為 system
+  Messages API（個人 Console 帳號、Batch API 五折），定義
-  prompt。語料層的逐首判斷（編碼）採「同一定義檔獨立
+  檔逐字作為 system prompt。可逐項機械比對的判斷（步驟 3
-  執行三次＋多數決」：三次條件相同，某首歌的某個標籤
+  編碼、步驟 4 選群、步驟 5-4 樣態標註）採「同一定義檔
-  三次中至少兩次標出即收入定案，計票由確定性子命令
+  獨立執行三次＋多數決」，計票由確定性子命令完成。自由
-  完成。自由生成步驟（自由標註）兩次執行全數進池——
+  生成（步驟 1 自由標註）兩次執行全數進池。步驟 5-1 至
-  自由詞彙兩次輸出不共享比對單位，無可計之票。詞彙
+  5-3 為質性閱讀協定：三次獨立閱讀為分析者三角檢核、
-  表建構不經 LLM，改由詞向量嵌入＋確定性分群產生——詞彙
+  逐首整合、樣態統整產出草稿，不適用投票與仲裁。詞彙表
-  表是揭露的儀器選擇，非量測；信度檢驗施於編碼層（詳見
+  不經 LLM，由詞向量嵌入＋確定性分群產生。驗證結果不符
-  `methodology.md`）。驗證結果不符預期則修訂定義檔
+  預期則修訂定義檔重跑該循環，絕不手改結果。
-  重跑該循環。
 - **提示詞只定格式、不定語意**：研究對象是通用 LLM 以其
-  網路語料知識背景所做的自然編碼，編碼結果本身是批判對象。
+  網路語料知識背景所做的自然編碼與閱讀，其結果本身是
-  LLM 定義檔只規定任務形狀（輸入、數量範圍、輸出格式），
+  批判對象。定義檔只規定任務形狀（輸入、數量範圍、輸出
-  不給任何主題的定義、判準或範例；研究者的深度判準只寫在
+  格式），不給任何主題的定義、判準或範例。LLM 判斷一律
-  codebook（人工黃金標準用），兩者不互相滲透。LLM 編碼
+  要求逐項引述歌詞原句，作為檢視偏差的依據。
-  一律要求逐標籤引述歌詞原句，作為檢視編碼偏差的依據。
+- **模型**：步驟 1、3 用 `claude-sonnet-4-6`（temperature=0、
-- **模型**：`claude-sonnet-4-6`、temperature=0、thinking 關閉
+  thinking 關閉）；步驟 4、5 用 `claude-fable-5`（兩參數
-  （此組合非決定性最低、成本合理）。條件 A/B 盲點實驗為
+  不適用，均不送出；取樣變異由多數決或整合吸收）——實測
-  自足設計：同語料、同模型、僅提示不同，對照黃金標準。
+  發現 sonnet 將「Women Power」拆讀為 women＋power 的組合
-  其他工具性環節於階段 3 以校準樣本實測 Sonnet 4.6 vs Opus 5
+  語意，fable-5 讀為詞彙化概念，語意層任務因此換用
-  的一致率後決定是否升級。
+  fable-5（經過見決策日誌）。
-- **信度與效度分工**：三次獨立執行量測穩定性（intra-rater
+- **信度與效度**：三次獨立執行量測穩定性（intra-rater
-  reliability，報告兩兩一致率／kappa）；效度靠理論 codebook 與
+  reliability，可報告兩兩一致率）；封閉母體全量檢查取代
-  人工黃金標準終審。可重現性定義為「程序透明＋可稽核」：
+  抽樣防衛。可重現性定義為「程序透明＋可稽核」：公開定義
-  公開定義檔、記錄 model ID 與執行時間、保存全部原始輸出。
+  檔、記錄 model ID 與執行時間、保存全部原始輸出。
 
-## 資料儲存與模型（2026-07-31 定案）
+## 資料儲存與模型
 
-- **Commit 判準**：凡能由「committed 的輸入＋committed 的程式」
+- **Commit 判準**：凡能由「committed 的輸入＋committed 的
-  決定性再生者，不 commit；凡不能者——源頭資料、外部世界的
+  程式」決定性再生者，不 commit；凡不能者——源頭資料、
-  捕捉（Wikidata 快照、LLM 原始輸出）、人工著作（核定、編碼）
+  外部世界的捕捉（Wikidata 快照、LLM 原始輸出）、人工
-  ——一律以文字格式 commit。格式跟著層次走，不跟著偏好走。
+  著作——一律以文字格式 commit。格式跟著層次走。
 - **分層**：
   - 源頭：原始榜單 CSV（進 git）。
-  - 捕捉：Wikidata 快照 CSV、你的編碼
+  - 捕捉：Wikidata 快照 CSV、`runs/` JSONL（皆進 git）；
-    CSV、`runs/` JSONL（皆進 git）；歌詞 `.txt` 快取
+    歌詞 `.txt` 快取（版權因素 gitignored，為已知的稽核
-    （版權因素 gitignored，為已知的稽核缺口）。
+    缺口）。
+  - 人工：`data/manual/`（僅研究者親手寫入：編碼修正、
+    演唱者性別修正）。
   - 工作儲存：SQLite 單檔（`tools/instance/`，generated、
     不進 git），SQLAlchemy 2.0 typed ORM 定義 schema，
     設定經 pydantic-settings（`.env` 供應
     `SQLALCHEMY_DATABASE_URL` 與 `ANTHROPIC_API_KEY`）。
     歌詞全文入 DB（不進 git 故無版權疑慮）。
   - 衍生：`build-db` 建置工作儲存的同一動作產出人讀報表
-    （`data/derived/` 的 songs.csv、artists.csv，進 git）——
+    （`data/derived/`，進 git），與 SQLite 同交易語意。
-    與 SQLite 同交易語意，稽核鏈無中間空缺；不含資料庫 ID。
+  - 報表：論文引用的定案表進 `results/`——
-  - 報表：論文引用的最終表由 export 產出 CSV 進 `results/`。
+    `codings.csv`（步驟 3 定案編碼）、`groups.csv`
-    衍生與報表為「可再生仍 commit」的兩個例外，理由：引用
+    （步驟 4 定案編碼群）、`patterns.csv`（步驟 5-3 定案
-    穩定性（十年尺度的環境會腐化）、審稿人零門檻、撰稿期
+    樣態表）、`annotations.csv`（步驟 5-4 定案歌×樣態
-    數字變動可 diff、供人工檢視。
+    矩陣）。衍生與報表為「可再生仍 commit」的例外，理由：
-- **資料模型**：`songs`（歌曲實體，含 lyrics nullable 欄位）、
+    引用穩定性、審稿人零門檻、撰稿期數字變動可 diff。
-  `chart_entries`（1 歌—N 筆榜單紀錄）、`artists`（歌手實體：
+- **資料模型**：`songs`（含 lyrics、`performer_gender`——
-  Wikidata QID、性別、型態、曲風、國籍）、`song_artists`
+  演唱聲音之性別，由署名藝人之 Wikidata 性別推導後套用
-  （M—N 關聯：角色、署名順序）、`codings`（定案編碼：一歌一
+  `data/manual/performer-gender-corrections.csv` 手工修正）、
-  標籤一列，`quotes` 為該標籤所據的歌詞引述，多句以 `|` 相接，
+  `chart_entries`、`artists`、`song_artists`、`codings`、
-  無證據者為空字串）。領域不變量（恰 1000 筆榜單、
+  `groups`（語意編碼群）、`patterns`（深讀樣態）、
-  每歌至少一 primary 歌手等）檢查內建於 `build-db`，違規即
+  `annotations`（歌×樣態定案矩陣）。領域不變量（恰 1000
-  建置失敗。
+  筆榜單、每歌至少一 primary 歌手等）檢查內建於
-- **歌手背景防火牆**：歌手背景資料只進人工解讀階段（證據表、
+  `build-db`，違規即建置失敗。
-  論文討論），**絕不進 LLM 輸入**——LLM 分類的 user message
+- **歌手背景防火牆**：歌手背景資料只進人工解讀階段，
-  維持歌詞-only，避免光環偏誤污染條件 A/B 實驗。「女性力量」
+  **絕不進 LLM 輸入**——LLM 任務的 user message 維持
-  候選歌曲的歌手另做深度背景（族裔以公開自我認同為準、音樂
+  歌詞-only 或管線中間產物-only，避免光環偏誤。
-  場景），script 輔助、人工核定。
 - **Pilot 歌詞沿用（私人匯入，不進發布管線）**：先導研究
   捕捉檔（lyrics.json，684 首，2018–2025）以私人腳本
-  匯入歌詞快取——只取識別欄位與歌詞本文，以
+  匯入歌詞快取；讀者的重現路徑純粹是
-  (year, rank) 精確匹配 song_id。匯入工具不屬於專案交付物
+  `fetch-lyrics`；沿用之事實記於
-  （讀者拿不到其輸入），讀者的重現路徑純粹是 `fetch-lyrics`；
+  `data/captures/lyrics-provenance.csv`（進 git）。
-  沿用之**事實**記於 `data/captures/lyrics-provenance.csv`（進 git）：
+- **子命令**（`pop-fem-audit-tools <cmd>`）：`build-db`
-  `source`（原始 API）與 `method`
+  （`--codings`、`--groups`、`--gender-corrections`、
-  （pilot-import / api-fetch / manual）兩層，取得日期不可考者
+  `--patterns`、`--annotations`）、`cluster-keywords`、
-  不假造，僅記可證上界。
+  `export-llm-input`、`fetch-artists`、`fetch-lyrics`、
-- **子命令**（`pop-fem-audit-tools <cmd>` 或
+  `run-llm`（`--model` 於模型登錄表中擇一）、
-  `python -m pop_fem_audit_tools <cmd>`）：`run-llm`、
+  `tally-codings`、`tally-groups`、`tally-annotations`。
-  `build-db`、`fetch-lyrics`、`fetch-artists`（皆已完成）、
-  `export-llm-input`（階段 2 前補上）；之後再加報表 export
-  與統計。
 
-## 自然編碼管線（2026-08-05 定案）
+## 分析管線（五步驟，全部完成）
-
-主題編碼採三步驟管線，歌詞只出現在第 1、3 步；第 2 步是
-確定性計算（詞向量分群），不接觸歌詞也不呼叫 LLM。
 
 1. **自由標註（步驟 1）**：逐首歌請模型標註 thematic
    keywords，附歌詞引述；提示零語意內容。獨立執行兩次，
-   兩次輸出全數進池（記錄執行別）。粒度鎖定
+   兩次輸出全數進池。
-   thematic keywords：前導研究三粒度比較（keywords 過碎、
+2. **詞彙表建構（步驟 2）**：聯集去重後以句向量模型嵌入、
-   themes 過早抽象）之繼承，於執行前鎖定，防止事後擇優。
+   階層式聚合分群 k=100，組名取 medoid；再併入研究者先驗
-2. **詞彙表建構（步驟 2）**：兩次執行的關鍵字取聯集去重
+   主題詞 `women-power`（據實揭露的儀器介入），共 101 碼。
-   後，以句向量模型嵌入、階層式聚合分群，k=100，組名取
+3. **編碼（步驟 3）**：以定稿詞彙表對全 883 首編碼，逐
-   medoid；進池與分群為同一個確定性子命令。完整分割由
+   標籤附引述，×3＋多數決（`tally-codings`），定案
-   演算法
+   `results/codings.csv`。「女性力量」候選集（wp 66 首、
-   結構保證。頻次不入收斂：頻率的分析角色由步驟 3 編碼
+   fe 144 首、wp∪fe 145 首）由此浮現。
-   承擔；池中頻次含跨執行噪音。
+4. **語意編碼群（步驟 4）**：LLM 依編碼字面語意將 101 碼
-3. **編碼（步驟 3）**：以定稿詞彙表對全部歌曲編碼——
+   選入研究者指定的四個主題群（women-power／misogyny／
-   模型讀歌詞、逐標籤附引述；同一定義檔獨立執行三次，
+   masculine／vulnerable），×3＋多數決（`tally-groups`），
-   逐首計兩兩一致率，某首歌的某個標籤三次中至少兩次
+   定案 `results/groups.csv`；wp/fe 與各編碼、各編碼群之
-   標出即收入定案（`tally-codings` 計票，詳見
+   關聯統計（BH-FDR 校正）入論文。
-   `methodology.md`）。此為主儀器，
+5. **女性主義問題之質性深讀（步驟 5）**：對 wp∪fe 145 首
-   「女性力量」候選集由此浮現；亦是對前導研究「映回後
+   ——5-1 逐首盲讀（僅歌詞全文）×3；5-2 逐首整合（收斂
-   未對照歌詞」限制的明文改良。沿收斂軌跡的機械對映
+   註記、主清單限兩讀以上）；5-3 樣態統整（全體基底＋
-   （純程式）保留為零成本診斷副產品，量測收斂軌跡的
+   男聲／女聲／混合三個發話脈絡分組）；5-4 樣態標註——
-   扭曲，不作主結果。
+   以分組樣態表逐首標註「有問題」的 111 首，×3＋多數決
+   （`tally-annotations`），定案 `results/patterns.csv` 與
+   `results/annotations.csv`。
 
-**先驗主題詞 `women-power` 併入詞彙表**：定案詞彙表為
+定義檔命名 `prompts/<步>-<次步>-<task>.md`，編號的所指是
-100 個分群組名再加上 `women-power`，共 101 個碼。該詞是
+工序而非定義檔（確定性的第 2 步無定義檔仍佔編號）；檔名
-研究者任意決定的先驗主題，即本研究的論文主題本身，不由
+不帶版本號——版本即 git 歷史；每次執行的定義檔快照隨
-資料產生，屬據實揭露的儀器介入。不另設單目標篩選軌，理由是
+`runs/` 自我完備，token 費用逐筆記於 `docs/run-costs.md`。
-讓研究者的主題詞與模型自己收斂出的類別在同一份提示詞、
-同一個判斷體制下受檢——單目標提問會把該主題的顯著性
-人為抬高，「被放大檢視」的結果不足以與其他主題並比。
-候選集的定義見 `methodology.md`。
 
-定義檔命名 `prompts/<步>-<次步>-<task>.md`——步為研究
+## 時程與剩餘工作
-程序的工序序，次步為步內執行順序（僅一個執行時省略），
-讀者依編號先後依循：01-tag.md、03-code.md。檔名與目錄名
-補零只為排序，正文一律寫「步驟 1」「步驟 3」。
-編號的所指是工序而非定義檔，因此確定性的第 2 步雖無
-定義檔仍佔一個編號，其歸檔為 `runs/02-cluster/`。檔名不帶
-版本號——版本即 git 歷史，失敗的版本不保留，需要回看的
-舊版都在 git history；
-每次執行的定義檔快照隨 `runs/` 自我完備。全部中間交接檔
-同隨 `runs/` 歸檔（交接契約見 `methodology.md`）。
 
-## 階段與時程（全文截稿 2026-08-15）
+- 全文截稿 2026-08-15；已向主辦致歉延後一至二日交件。
-
+- 分析管線與定案表全部完成；剩餘為論文撰寫：「挪用與
-| 階段 | 內容 | 方式 | 時程 |
+  污染」結論（步驟 5 素材已備）、信度說明、fe 與新自由
-|---|---|---|---|
+  主義敘事之詮釋標註。
-| 0 | 基礎建設：git init、目錄結構、.gitignore、決策日誌、runner script（含 Batch API）、codebook v0 骨架 | script + 討論 | 7/30–7/31 |
-| 1 | 資料準備：`run_llm` 改走統一設定 → `build-db`（解析榜單成 songs/chart_entries/artists/song_artists）→ `import-lyrics`（pilot 2018–2025）→ `fetch-lyrics`（2016–17 與缺漏，Lyrics.ovh / LRCLIB）→ `fetch-artists`（Wikidata 快照）→ `export-llm-input` | 子命令 | 7/31–8/3 |
-| 2 | 自然編碼管線：tag ×2 進池 → 詞向量分群 k=100 → 併入 women-power → 詞彙表定稿 → code ×3 進多數決（全 883 首，附引述） | API + script | 8/4–8/7 |
-| 3 | 黃金標準：依 codebook 人工逐首判定 genuine/peripheral/fake，附引用歌詞證據表（LLM 只做摘錄，不給判定建議）；先以 10–15 首校準樣本試編並修訂 codebook 後凍結；同批校準樣本實測 Sonnet 4.6 vs Opus 5 一致率 | 人工 + script 輔助 | 8/5–8/9 |
-| 4 | 受控比較（盲點實驗）：條件 A（詞彙層提示）vs 條件 B（框架感知提示），各 ×3 進多數決，對照黃金標準計算假陽／假陰率 | API | 8/8–8/11 |
-| 4' | 映射分析：自然編碼結果（第 4 步）與黃金標準交叉表；軌跡對映 vs 直接編碼的扭曲診斷（分析方法先寫入 methodology.md 再看結果） | script | 與 4 並行 |
-| 5 | pussy 修辭分析：script 找含詞歌曲 → LLM 分類（METONYM/ANATOMICAL/COWARD/OTHER + 說話者/指涉對象）×3 → 人工核定 | script + API | 8/9–8/11 |
-| 6 | 統計與圖表：一致率（kappa）、污染率、類型分布、年度趨勢、映射交叉表 | scripts | 8/11–8/12 |
-| 7 | 撰寫全文＋內部審稿（subagent 以審稿人視角挑毛病，特別是嘻哈女性主義／respectability politics 一題） | 討論 + subagent | 8/11–8/14 |
-
-關鍵路徑：階段 3 人工編碼（僅研究者本人可做），排週末與晚間分批。
-
-## Codebook 原則
-
-- Directed content analysis：理論骨架（top-down）＋紀律化歸納通道
-  （bottom-up：`other-fake` 開放碼 + memo + 決策日誌）。
-- 三層結構：理論構念層（Banet-Weiser、Gill、Goldman、McRobbie、
-  Fredrickson & Roberts、Connell、Mulvey）→ 操作判準層（權力來源
-  測試、frame vs vocabulary、決策樹）→ 類別定義層（A–E 納入／
-  排除判準、例句、near-miss 反例）。
-- 判準層須明文回應嘻哈女性主義（Joan Morgan、Gwendolyn Pough）
-  與性積極女性主義的 respectability politics 質疑：區分「性表達」
-  與「貶低其他女性／以男性指標定義權力」。
-- 流程：v0 → 校準樣本試編 → 修訂 → 凍結 v1 → 全量編碼；
-  中途修訂須記決策日誌並回檢已編歌曲。
 
 ## 其他已定案事項
 
-- 歌詞受版權保護：完整歌詞不進 git（`data/captures/lyrics/` gitignored），
+- 歌詞受版權保護：完整歌詞不進 git
-  論文與 repo 只留分類所引摘錄。
+  （`data/captures/lyrics/` gitignored），論文與 repo 只留
-- Fable 5 不用於 pipeline：成本高、thinking 無法關閉且不可稽核、
+  分析所引摘錄。
-  無 temperature 控制，且會混淆「盲點是提示問題」的核心主張。
-  （2026-08-05 實測確認：Claude 5 系模型拒收 temperature
-  與 thinking 關閉這兩個參數。）