Шта је добар рад за истраживање? Исправљање папира исправно - Гесталт

Ако сам једну ствар научио писмено, то је да је увод најважнији део сваког писменог резултата. Тамо обликујете своје мисли и дефинишете зашто ствари покривате. Научио сам и да дијаграм на почетку заиста помаже читаоцу да ствари постави у контекст. Након што сам прочитао многе докторске тезе “, знам да је главна слабост у њима та што Увод мало говори о раду, што тада често отежава тезу. Па да видимо неки истраживачки рад који евентуално верификује овај приступ, а где дијаграми у раном тексту помажу да се прихвати у процесу рецензирања.

Суштински дио академика је објављивање радова. То је ствар на којој се често меримо. Када регрутујемо, често гледамо на квалитет, а не на количину нечијег истраживања. Један добар рад који садржи снажан научни допринос често је бољи од читавог скупа радова који мало доприносе тренутном раду. Лично, као рецензент, најчешће одбацујем радове са следеће наручене листе:

  1. Лош енглески језик и граматика.
  2. Језеро фокуса и никаква дефиниција изјаве проблема и како папир ово решава.
  3. Мали допринос постојећим методама.
  4. Недостатак дефиниције кључног доприноса.
  5. Недостатак резултата.
  6. Недостатак формалности.
  7. Лоша дефиниција на сликама и дијаграмима.
  8. Лоша покривеност постојеће литературе.

Неки рецензенти чак могу само брзо погледати чланак и закључити да је лош рад. Може ли машина научити како брзо прегледати рад, а самим тим и да одредимо кључне факторе које рецензенти траже? За ово се окрећемо новом раду на класификатору заснованом на визуелном изгледу папира - дефинисаном као гесталт папира [овде]:

У свом раду узели су широк спектар претходно прихваћених и одбијених радова и направили класификатор који би могао одбацити 50% лоших радова, а само одбацио 0,4% добрих радова. Такав систем - ако би могао да функционише - значајно би умањио оптерећење рецензената.

У оквиру рада аутори дефинишу претходни рад у класификацији истраживачких радова:

  • Администрација. Ово је анализирало основни поступак администрације око подношења радова попут кршења анонимности, лошег форматирања и очигледно ван обима. Овде је корелација та да је вероватно да ће слаби истраживачки тимови имати лоше искуство у поступку рецензирања и правити једноставне грешке у свом подношењу. Међутим, снажан истраживачки тим вероватно ће имати добре процесе за осигурање исправног прегледа радова и против прилагођавања захтевима система за пријаву. Као уредник видим неке слабе поднеске и који имају мало шансе да икада буду прихваћени. Један минутни поглед на папир може вам рећи да ли има мало шанси за успех, а лоши папири ће у овој фази често бити одбачени због слабе усклађености са системом пријаве.
  • Текстовне методе. Они укључују аутоматизоване начине оцењивања рада и могу укључивати провере за граматику, правописне грешке, употребу математике, употребу кључних речи и тако даље. Лично сам видео многе критике где рецензент оправдава њихово одбацивање на основу лоше употребљене граматике и / или погрешака при погрешном штампању, мислим да ова врста метода има солидну основу у класификацији радова. Уредник који у коментару на критику види читав низ погрешака при погрешном оглашавању, често ће помислити на најгори део рада.
  • Визуелно засноване методе. Они укључују методе које анализирају изглед и осећај рада.

Методологија за нову методу користи радове прихваћене на девет конференција чији је домаћин Фондација Цомпутер Висион (ЦВФ). Нажалост, нису добили приступ одбијеном документу, већ су користили оне који се нису појавили на главној конференцији, али су били прихваћени за радионице.

За своју методу, ПДФ2Имаге програм је претворио папире у слику за 2к4 решетку (за првих осам страница), а затим упоредио распоред радова са радионица са конференцијским [скуп података]:

Након обуке Рес-нет-18 [овде] за радове од 2013. до 2017., тада су предвиђали да ће прихватити / одбити стопе за 2018. годину и открили су да могу правилно одбацити 1.115 лоших папира и да им недостају само четири добра папира (од 979 добрих радови). У раду лош рад изгледа овако:

и добар папир:

Све у свему, постављање дијаграма често је било кључно у класификацији, а посебно стављање графикона укупног доприноса на почетак рада. Употреба табела / цртежа знатно помаже и успеху рада. У наставку видимо употребу дијагнозе на првој страници:

Аутори рада одређују да је рад можда тежак за читање ако на првих пар страница нема илустрованог дијаграма.

Закључци

Број радова који се предају квалитетним часописима и конференцијама често се повећава из године у годину и не може пратити број добрих рецензената. И тако можемо да видимо пораст аутоматизованих система који одбацују папире чак и ако не иду на преглед. За лош енглески језик и граматику, ово може бити лако, али за визуелни изглед рада то би могло бити тешко оправдати, посебно ако нам пропусти невероватни пробој. Један од најбољих примера тога био је када је документ Ралпх Меркле о шифровању јавног кључа одбијен јер није имао никакву референцу [овде] - јер није било других радова који би се у ствари могли упутити.

И тако, исправите те увод и нацртајте слику која ће читатеља усмеравати у ваш рад. Ево мојих 25 савета за докторску тезу: