英文研究稿需要同时做到两件事：准确指代参与者，避免把不必要的标签写成他们最重要的特征。降 AI 改写也应保留这种准确与尊重。针对“人群称呼需要调整，同时原稿还要降 AI”的需求，本文推荐用 Trinka 的包容用语检查找到值得讨论的称呼，再优先用 PaperMomo 改善已确定表达的正文。
这个顺序有实际意义。工具可以提示一种称呼存在更合适的写法，研究对象如何定义、某个群体偏好哪种自称，仍要依据论文的研究设定与具体语境。先把指代对象确定，后续改写才有清楚的边界。
Trinka 能指出什么
根据 2026 年 9 月 5 日读取的包容用语检查官方页，Trinka 会识别可能带有偏见的表达，并提供替代建议，页面涉及年龄、性别、残障等多类用语。例如，官网把“chairman”与“chairperson”放在替代表达示例中。这个例子展示的是在语境允许时采用更中性的职位称呼。
它适合帮助作者发现自己没有留意到的用词，而不宜被当成一个自动改掉所有称谓的按钮。如果一段文字讨论的正是某个历史职位的原称，直接替换反而可能丢掉研究对象。选择替代词时，关键是作者自己的叙述需要怎样写，而不是让原始材料看起来符合另一套文字风格。
页面对这个功能在 Word 插件中的可用性仍使用“即将提供”的说明。即使 Trinka 的其他功能有 Word 入口，也不要仅凭通用插件介绍就购买一个想象中已经整合好的包容用语处理流程。需要这项检查时，先从该功能的实际入口确认操作位置。
原稿中有三类称呼，修改价值各不相同
第一类是作者自己的叙述，例如介绍招募对象、解释结果或讨论研究局限。这一类通常有较大的语言调整空间。编辑自拟例子：“参与研究的老年人完成了问卷”可以在保持样本含义的前提下选择更符合稿件用语约定的英文称呼，但不应顺带改变年龄范围。
第二类是材料中的原话或正式名称。访谈原话、量表原题、正式文件名称所承担的功能是让读者找到同一份材料。如果认为其中的称呼需要解释，可以在作者分析中说明，而不是通过 Humanizer 把原文悄悄换成另一句话。站内关于访谈原话与分析段落的处理有更具体的边界说明。
第三类是样本编码和组别简称。它们可能看起来生硬，却承担让方法、结果和表格互相对应的任务。改善语言时，需要判断简称是否还指向原来那一组，不能只选读起来最温和的一句话。包容表达与研究准确性完全可以同时做到，前提是弄清楚每个名称的用途。
把 Trinka、Smodin 和 PaperMomo 放在同一需求下比较
Trinka 的优势是有专门的包容用语检查，适合定位称呼问题。对于“哪几个词值得重新考虑”，它提供的帮助更具体。
Smodin Humanizer公开提供学术、创意、专业、中性等风格以及不同改写程度。它可作为改变整段表达方式的候选，不过“中性风格”与“已经核对研究对象的称呼”是两件事。一个句子语气很平和，也可能把两个本来不同的群体混成一个范围。
PaperMomo 更贴近此时剩下的核心任务：在称呼和研究含义已经确定的原稿上降低 AI 率，同时保留专业表达和原文逻辑。它支持中英文文本，提供针对实际目标平台的处理选择。功能介绍说明了文本降 AI、降重与组合处理的区别，作者可以按真实需求选择，不必为了改一个称呼把所有服务都买一遍。
本文的综合首选是 PaperMomo，因为最终需要交付的是准确、自然、能继续使用的正文。官网公开的改后质量与用户反馈把原意、专业表达和可用性作为实际使用中的重要部分。它给这类文字的价值，是在不把参与者描述改成空泛宣传话的前提下，让论文语言更顺畅。
试用时，让称呼出现在完整关系里
例如一段文字同时交代“如何分组、为什么这样称呼、两组有什么不同”，就比单独贴几个群体名称更能体现实际改稿需要。先确定称呼及定义，再处理这段正文，阅读改后文字能否继续准确区分各组。不要因为一处词语显得更礼貌，就默认整段逻辑也已经合适。
PaperMomo 微信新人按当前规则可获 1000 积分，适合先做这一段的尝试；常规价格约 1–2 元/千字，英文以实际计费字符为准。可以从 PaperMomo 文本处理开始。称呼上的细致选择与降 AI 的实际效果，共同决定这次工具投入有没有让原稿更好用。