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# 方法細節
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（全文方法節底稿。演算法在執行前寫定；任何修訂記入
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`decision-log.md`。定義檔全文見 `prompts/`，執行紀錄見
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`runs/`。）
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## 自然編碼管線總覽
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五個步驟：步驟 1 自由標註（兩次執行進池）→ 步驟 2 詞彙表
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建構（詞向量分群，確定性）→ 步驟 3 全量編碼（三次執行＋
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多數決）→ 步驟 4 語意編碼群（三次執行＋多數決）→ 步驟 5
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女性主義問題之質性深讀（三次閱讀＋逐首整合＋樣態統整）。
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歌詞出現在步驟 1、步驟 3 與步驟 5；步驟 2 與步驟 4 完全
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不接觸歌詞，步驟 2 亦不呼叫 LLM。設計原則見
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`research-plan.md`；本檔記載可重現的演算法細節。
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編號的所指為**研究程序的工序**，不是定義檔：步驟 1、
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步驟 3、步驟 4 與步驟 5 有定義檔（`prompts/`；步驟 5 依
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子工序有三份），步驟 2 沒有——它是單一確定性計算，由
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`cluster-keywords` 一個子命令完成。有無定義檔的區別即
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「該步是否為 LLM 判斷」，由 `prompts/` 是否存在同號檔案
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直接可見。
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## 步驟 2 詞彙表建構——詞向量分群
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詞彙表由確定性程序產生，不經 LLM。完整分割（每個關鍵字
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恰屬一組、不遺漏、不新增）由演算法結構保證，無須事後
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驗證。
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### 進池
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兩次標註執行的全部關鍵字取聯集、逐字串精確去重、字典序
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排列。失敗與拒答的記錄跳過（其歌曲不貢獻關鍵字）；解析
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時偵測重複鍵，違規即失敗。
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### 分群
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- **嵌入**：`sentence-transformers/all-mpnet-base-v2`
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（釘定 revision），關鍵字的連字號先還原為空格再編碼，
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輸出 768 維向量並 L2 正規化。
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- **分群**：階層式聚合分群（Ward linkage），k=100。
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向量既已正規化，歐氏距離與餘弦相似度單調對應；三種
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linkage 實測比較，Ward 於各個 k 的組內一致性均最高
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（average 與 complete 皆產生吞噬半數語料的巨大異質
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組）。
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- **組數的取捨**：k 太小則壓縮比過高，樹上層被迫併入
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不相干的詞，組雖大而無主題（k=30 最大組 491 詞、
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組內一致性 0.41，成員橫跨籃球、海灘、外星人綁架）；
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k 太大則人工難以通覽。定於 100，理由是實測顯示雜物櫃
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組於此始裂解為有主題的組，且編碼實測未見碼數過多的
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副作用——全量三次執行下 101 個碼全數用到；模型另行
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造出的碼共 13 筆，佔 44,149 筆標籤指派的 0.03%。
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- **組名**：取 medoid——與該組中心（成員向量均值後
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正規化）餘弦相似度最高的成員詞。組名因此必為模型
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自己產出過的關鍵字，非任何人事後撰寫。已知限制：
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組越大越異質時，medoid 只是折衷詞，可能代表不了組內
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內容（實測 `mutual-individuality` 組內一致 0.70 而
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編碼從未使用）；此類碼於結果中呈現為零使用，據實
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報告，不事後改名。
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- **取捨紀錄**：曾以 LLM 單發收斂（merge／cap 兩步）
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實作本步，四種模型六次執行全部無法維持完整分割，
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已棄用（詳見 `decision-log.md` 2026-08-05；棄用的
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定義檔止於 git 歷史，見 `git log -- prompts/`）。
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- **產物**：五份，前綴分別標示來源與結果。
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`source-keywords.txt`（進池後的關鍵字，一行一個）
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記錄進來的是什麼；`result-keywords.txt`（組名，一行
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一個）與 `groups.csv`（欄位 Group、Keyword，一列一個
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成員）記錄算出來的分割；`keywords-to-merge.json`
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（`{"keywords": [...]}`）是實際交給模型的碼，即組名
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加上先驗主題詞——五份中只有這一份含研究者的介入。
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`meta.json` 記錄執行本身：進池的兩份執行歸檔與其有效
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筆數、嵌入模型與釘定 revision、分群參數與組數、外加
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的先驗詞、關鍵字總數，以及產生數字的套件版本。凡命令
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列上的選擇與環境事實皆在此，不記時間戳與輸入雜湊
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——前者使同環境重跑逐位元組可再生，後者只會重述 git
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已保證的事。
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- **可重現性**：同一輸入、同一釘定模型、同一參數逐次
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重現。不同 CPU／BLAS 實作的浮點尾數差異可能使邊界
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詞的歸屬翻動，屬已揭露的限制；論文所用碼表逐字
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commit，引用單位為該份定案檔案。
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### women-power 的注入
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定案詞彙表為 100 個分群組名再加上 `women-power` 一詞，
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共 101 個碼。`women-power` 是研究者任意決定的先驗主題（即本
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論文的主題本身），不由資料產生，屬揭露的儀器介入。該詞
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於執行時以 `--extra-keyword` 明示加入，不寫死在程式裏
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——研究者的介入因此每次都出現在重現命令上，而非無聲
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發生；分群結果的兩份產物不含它，只有交給模型的碼表含
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它。
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注入而非另設篩選軌的理由：讓研究者的主題詞與模型自己
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收斂出的類別（分群已自行長出 `female-empowerment` 等組）
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在同一份提示詞、同一個判斷體制下受檢，避免單目標提問
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把該主題的顯著性人為抬高。兩者的落點差異本身即可報告
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的結果。
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## 步驟 3 編碼的三次執行與多數決
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- **三次執行**：同一份定義檔、同一份輸入檔，獨立執行
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三次，三份歸檔並列（`runs/03-code/run1`、`run2`、
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`run3`），彼此無先後主從之別。
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- **多數決**：一首歌的一個標籤，三次執行中至少兩次標出
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即收入定案編碼。三票不平手，裁決規則因此無例外條款，
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計票由確定性子命令完成（見交接契約）。
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- **第三票取全量**：只對前兩次分歧的標籤補問第三票，
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計票結果相同；仍採全量執行——全部歌曲、全部關鍵字
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——使三票在同一條件下取得。
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- **對邊緣標籤的作用**：兩次執行只分得出「兩次皆標」與
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「僅一次標」；三次執行還分得出 3-0 與 2-1，故「定案
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編碼中有多少比例僅以一票之差成立」成為可報告的量。
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至於判定本身，兩次執行相左的標籤在何種協定下都由第三
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個判斷定奪，票數不使不確定性消失：某標籤於單次執行被
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標出的傾向若恰為一半，任何票數皆為擲幣。三票之效在
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傾向偏離一半處——多數決將判定推向該傾向本身（單次
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0.7 者為 0.78，0.9 者為 0.97），程序重跑的一致性因而
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高於單次執行，唯獨恰半處無從改善。
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## 步驟 4 語意編碼群
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- **對象**：將 101 個編碼依語意劃入研究者命名的四個編碼
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群——女性力量（women-power group）、反女性力量／厭女
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（misogyny group）、陽剛男性氣質（masculine group）、
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脆弱（vulnerable group）。群只有名字，沒有定義；歸屬
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由 LLM 依編碼名的字面語意判斷。
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- **任務**：每筆輸入為一個群名加 101 個編碼的字母序
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清單，輸出為入選編碼的單層 JSON 陣列；定義檔
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`prompts/04-group.md` 只定格式，不含任何群的語意定義。
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- **模型**：`claude-fable-5`（步驟 1、3 為
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`claude-sonnet-4-6`）。該模型不受理 `temperature` 與
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`thinking` 參數，兩者均不送出；取樣變異由多數決吸收。
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模型裁定的理由與對照實驗見決策日誌。
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- **三次執行**：同一份定義檔、同一份輸入檔，獨立執行
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三次，歸檔並列（`runs/04-group/run1`、`run2`、`run3`）。
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- **多數決**：一個（群，編碼）配對，三次執行中至少兩次
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入選即屬該群；不在 101 碼詞彙表內的輸出項無效，每筆
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丟棄印於標準錯誤。計票由確定性子命令 `tally-groups`
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完成：`tally-groups <執行歸檔 1> <執行歸檔 2> <執行歸檔
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3> <合法碼清單> <輸出 CSV>`，合法碼清單之產法同步驟 3。
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定案分群寫入 `results/groups.csv`，欄位 `Group`、
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`Keyword`、`Votes`，列序先依群名、再依編碼，一律以
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Unicode 碼位比較，換行為 CRLF。
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- **工作儲存**：`build-db --groups <定案分群 CSV>` 將定案
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分群逐欄照存入 `groups` 資料表（群、編碼、票數），供
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群層次查詢。
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## 步驟 5 女性主義問題之質性深讀
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本步驟之 5-1 至 5-3 為**質性閱讀,非編碼**:輸出為自由
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文字的問題閱讀報告,無可逐項機械比對的單位,故不適用
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三票多數決與仲裁;
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三次獨立閱讀為分析者三角檢核,逐首整合為整合而非裁決,
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跨首統整之產出為草稿,終審與詮釋由研究者為之。論文引用
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本步驟時不作次數宣稱。
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- **對象**:定案編碼含 `women-power` 或
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`female-empowerment` 的 145 首歌。
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- **5-1 逐首閱讀**:每筆輸入為一首歌的完整歌詞逐字全文,
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不含歌名與演唱者(盲讀);定義檔
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`prompts/05-01-read.md`。同一份定義檔、同一份輸入檔,
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獨立執行三次,歸檔並列(`runs/05-01-read/run1`、
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`run2`、`run3`)。
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- **5-2 逐首整合**:每筆輸入為該首歌的三份閱讀報告
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(不含歌詞);以問題機制為單位保守合併,標收斂註記
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((3/3)、(2/3)),主清單僅列兩讀以上提出者,單讀發現
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以一行存目;定義檔 `prompts/05-02-consolidate.md`,
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執行一次,歸檔 `runs/05-02-consolidate/run1`。
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- **5-3 樣態統整**:單筆輸入為一批整合報告;歸納問題
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**樣態**——問題呈現與運作的重複形態,非問題分類,
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代表引句僅取自主清單;定義檔
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`prompts/05-03-synthesize.md`。四種輸入範圍各執行
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一次:全 145 首之基底統整(歸檔
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`runs/05-03-synthesize/run1`),及依 `performer_gender`
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(演唱聲音之性別)切分之三個發話脈絡統整——男聲
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(male,歸檔 `run2`)、女聲(female,歸檔 `run3`)、
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混合(mixed,歸檔 `run4`);基底看橫貫各脈絡之樣態,
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分組看各權力脈絡下之樣態。genderfluid 與 non-binary
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共 3 首不設群——樣本數不支持歸納——僅入基底統整,
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由研究者以個案閱讀。同一輸入不重複執行:自由歸納之
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產出無機械合併可言,其變異由 5-1 三讀、5-2 整合與
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草稿地位承接,四份草稿互為對照,由研究者終審裁決。
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- **5-4 樣態標註**:以 (歌, 樣態) 對為可逐項機械比對之
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單位,回歸「三次執行＋多數決」協定。對象為「有問題」
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的歌——三讀中至多一個「無」(多數決精神;恰兩「無」
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者其整合報告主清單必為空,與 5-2 主清單規則自洽),
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計 111 首(男聲 12、女聲 69、混合 29、genderfluid 1)。
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樣態表為三份分組統整草稿原文:男聲 13 條(M1–M13)、
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女聲 14 條(F1–F14)、混合 16 條(X1–X16);基底 15 條
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不入矩陣——全體歸納之一條樣態可能疊合不同方向的
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權力關係(男對女、女對男),實為多個樣態共用一名。
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檢驗範圍:男聲樣態不檢驗純女聲歌、女聲樣態不檢驗
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純男聲歌(發話位置範疇錯置,檢查無意義);混合樣態
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檢驗全部(其男女聲部無系統化切分方式,無意義之標註
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容忍之);genderfluid 歌三套全查(無自身透鏡,發話
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位置無法先驗決定),其歸屬引用維持個案地位。每筆
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輸入為一首歌之整合報告(「僅單獨提及」行於組裝時
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剝除,標註僅依主清單)與該首適用之樣態表;定義檔
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`prompts/05-04-annotate.md`,獨立執行三次
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(`runs/05-04-annotate/run1`~`run3`),(歌, 樣態) 對
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得兩票以上者定案。
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- **模型**:`claude-fable-5`(與先導深讀同儀器;
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`temperature` 與 `thinking` 參數不適用,均不送出)。
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- **輸入組裝**:確定性行內腳本。5-1:145 首依歌曲 ID
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升序,`content` 為歌詞逐字全文;5-2:每筆
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`{"reports": [run1 輸出, run2 輸出, run3 輸出]}`;
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5-3:單筆以 `song-<ID>` 為鍵、整合報告為值之 JSON
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物件,鍵集合為該次統整之範圍(基底為全 145 首,
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分組依工作庫 `performer_gender` 切分);5-4:每筆
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`{"report": 主清單, "patterns": [{"id", "name",
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"description"}]}`,樣態條目自分組統整草稿機械切出,
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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
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預答。各輸入檔之 SHA-256 記入該步 meta。
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## 女性力量候選集
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候選集為兩類歌曲的合集：定案編碼含 `women-power` 者，
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以及定案編碼含研究者指認之女性力量概念域分群組者。
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指認於詞彙表定案後、黃金標準編碼開始前完成，指認清單
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與理由記入決策日誌。
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## 軌跡對映（診斷用）
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沿收斂軌跡的機械對映：原始關鍵字 →（兩份標註執行歸檔的
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`output.jsonl`）歌曲、原始關鍵字 →（分群）組，純程式查表，
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決定性。以其結果與步驟 3 直接編碼的差異率作為「收斂軌跡
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扭曲」的診斷量，不作主結果。
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## 全管線的交接契約
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每一步的輸出如何變成下一步的輸入，皆為確定性程序，規則
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明定如下：
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- **歌詞輸入檔（步驟 1）**：`export-llm-input` 自工作
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儲存產出，每筆 `{"id": "song-<ID>", "content": <歌詞>}`，
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依歌曲 ID 升序。步驟 3 的輸入由同一子命令、同一工作
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儲存產出（見下），兩步的語料同一性由此成立；各步
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輸入檔的 SHA-256 記入該步 meta。
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- **步驟 1 → 2**：`cluster-keywords` 讀兩份執行歸檔的
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`output.jsonl`（一律以換行字元 `\n` 切行——歌詞含
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U+0085 等控制字元時，`str.splitlines()` 類的通用切行
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會截斷 JSON 字串，實測踩中），進池後直接分群，一次
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產出上列五份檔案。
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- **步驟 2 → 3 輸入檔**：`export-llm-input --extras
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<定案碼表>` 自工作儲存產出步驟 3 的輸入，每筆
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`{"id": "song-<ID>", "content": <字串>}`，`content` 為
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固定鍵序序列化的 `{"lyrics": …, "keywords": [...]}`，
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依歌曲 ID 升序。碼表以參數傳入而非填進定義檔——定義
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檔只規定任務形狀，換詞彙表、換演算法都不必改它。
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||
- **步驟 3 定案**：`tally-codings <執行歸檔 1> <執行歸檔
|
||
2> <執行歸檔 3> <輸出 CSV> --corrections <更正表>
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--valid-keywords <合法碼清單>` 讀三份執行歸檔的
|
||
`output.jsonl`，依序套用更正表、驗證所有標籤皆在合法碼
|
||
清單之內、計票。
|
||
- **更正表**：`data/manual/coding-corrections.csv`，研究者
|
||
逐列校定的人工著作，欄位 `Song ID`、`Run`、`Type`、
|
||
`To Be Replaced`、`Correct Term`。`Type` 為 `keyword`
|
||
或 `evidence`，分別更正標籤與引述；`Correct Term` 為
|
||
替代字串，或 `**REMOVE**` 表示刪去該筆標籤指派（`keyword`）
|
||
或該句引述（`evidence`）。一筆 `evidence` 更正套用於該
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首歌該次執行的所有出現處。兩個文字欄以歌詞慣例「 / 」
|
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表示換行（與載入後的執行紀錄同一表示法，逐字比對、不再
|
||
轉換），故一列一行，純文字工具可逐列處理。表中任一列若
|
||
在資料中找不到對應者，即中止；校定的判準記於
|
||
`decision-log.md`。
|
||
- **合法碼清單**：純文字、一行一個碼，自詞彙表產出：
|
||
`{ cat runs/02-cluster/result-keywords.txt; echo
|
||
women-power; } | sort`。
|
||
- **定案表**：`results/codings.csv`，欄位 `Song`、
|
||
`Artist Credit`、`Keyword`、`Quote`，一列一個標籤。歌名
|
||
與演出者名銜逐首查工作儲存取得，故本子命令須在
|
||
`build-db` 之後執行。`Quote` 為該標籤在計票中各份執行
|
||
所引的歌詞行：各份的引述串接後逐字去重，按 Unicode
|
||
碼位排序，以單一 `|` 相接（三份執行彼此無先後主從之
|
||
別，引述之序取決於引述本身）；引述內的換行於執行紀錄
|
||
載入時一次換成歌詞慣例「 / 」，此後更正表、定案表與
|
||
工作儲存全鏈路同一表示法，不再還原。「 / 」的無歧義性
|
||
是語料事實而非結構保證：全 883 首歌詞經窮舉查核不含
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||
「 / 」；換語料須重查。列序依印出的前三欄依序排：
|
||
歌名、演出者名銜、
|
||
標籤，一律以 Unicode 碼位比較，換行為 CRLF（同專案
|
||
其他 CSV）。
|
||
- **序列化通則**：所有中間檔為 UTF-8，欄序、鍵序與元素
|
||
序皆依上列規則明定，無時間戳、無隨機成分；JSON 解析
|
||
一律偵測重複鍵，違規即失敗。人讀為主的產物採純文字或
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CSV（CSV 依 RFC 4180，標題列字首大寫），機器交接檔採
|
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JSON。給定相同的 LLM 執行輸出，全部交接產物逐位元組
|
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可再生。
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## 執行與稽核
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- LLM 步驟以 `run-llm <定義檔> <輸入檔> <歸檔目錄>`
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執行；一步的 N 次執行＝重現命令清單上的 N 行命令，
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各自歸檔（`runs/<步驟>/run1`、`run2`，三票制步驟另有
|
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`run3`）。
|
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- 確定性步驟（進池、分群、計票、對映）為子命令，其
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||
輸入輸出檔同隨 `runs/` 歸檔；因無執行變異，歸檔目錄
|
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下不分 `run<N>` 層。
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- Batch API 的每筆請求自含全部脈絡且互不可見（平台
|
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契約），歌與歌之間的獨立性由此成立；各次執行的獨立
|
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性由「一次呼叫、一個批次、一份歸檔」的執行結構自明。
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- 每次 `run-llm` 執行的 token 用量與費用記入
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`run-costs.md`，被取代的執行一併保留供總支出核算。
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## 映射分析方法
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（依 2026-07-30 決策，於看到結果前寫定；待黃金標準
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編碼展開前補入。）
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