Što je dobar rad za istraživanje? Izrada papira ispravno - Gestalt

Ako sam jednu stvar naučio u pisanom obliku, to je da je uvod najvažniji dio svakog pismenog rezultata. Tamo oblikujete svoje misli i određujete zašto stvari pokrivate. Također sam naučio da dijagram na početku zaista pomaže čitatelju da stvari stavi u kontekst. Nakon što sam pročitao mnoge doktorske teze “, znam da je glavna slabost unutar njih ta što Uvod malo govori o radu, što često tezu otežava. Pogledajmo neki istraživački rad koji eventualno potvrđuje takav pristup, a gdje dijagrami u ranom tekstu pomažu u prihvaćanju unutar postupka recenziranja.

Temeljni dio akademika je objavljivanje radova. To je stvar na kojoj se često mjerimo. Prilikom zapošljavanja često ćemo promatrati kvalitetu, a ne količinu nečijeg istraživanja. Dobar rad koji sadrži jak znanstveni doprinos često je bolji od čitavog skupa radova koji malo pridonose trenutnom radu. Osobno kao recenzent najčešće odbijam radove sa sljedećim naručenim popisom:

  1. Loš engleski jezik i gramatika.
  2. Jezero fokusa i nikakva definicija izjave problema i kako papir to rješava.
  3. Mali doprinos postojećim metodama.
  4. Nedostatak definicije ključnog doprinosa.
  5. Nedostatak rezultata.
  6. Nedostatak formalnosti.
  7. Loša definicija na slikama i dijagramima.
  8. Loša pokrivenost postojeće literature.

Neki recenzenti čak mogu samo brzo pogledati članak i zaključiti da je loš rad. Dakle, može li stroj naučiti kako brzo pregledati rad i na taj način odrediti ključne čimbenike koje recenzenti traže? Za ovo se okrećemo novom radu na klasifikatoru koji se temelji na vizualnom izgledu papira - definiranom kao gestalt papira [ovdje]:

U svom su radu uzeli širok raspon prethodno prihvaćenih i odbijenih radova i stvorili klasifikator koji može odbaciti 50% loših radova, a samo odbiti 0,4% dobrih radova. Takav sustav - ako bi mogao funkcionirati - znatno bi umanjio opterećenje recenzenata.

Autori u radu definiraju prethodni rad na razvrstavanju znanstvenih radova:

  • Administracija. Ovo je analiziralo osnovni postupak administracije oko podnošenja radova poput kršenja anonimnosti, lošeg oblikovanja i očigledno izvan dosega. Ovde je povezanost da je vjerojatno da će slabi istraživački timovi imati loše iskustvo u postupku recenziranja i praviti jednostavne pogreške u njihovom podnošenju. Međutim, snažan istraživački tim vjerojatno će imati dobre postupke za osiguranje ispravnog pregleda radova i usklađenosti sa zahtjevima sustava prijave. Kao urednik moram vidjeti nekoliko slabih podnesaka i malo je šanse da će ikada biti prihvaćen. Jednominutni pogled na rad može vam reći ima li malo šanse za uspjeh, a loši će radovi često biti odbijeni u ovoj fazi zbog njihove slabe usklađenosti sa sustavom predaje.
  • Tekstualne metode. Oni uključuju automatizirane načine ocjenjivanja rada i mogu uključivati ​​provjere gramatičkih bodova, pravopisne pogreške, uporabu matematike, upotrebu ključnih riječi i tako dalje. Osobno sam vidio mnoge recenzije u kojima recenzent opravdava svoje odbacivanje na temelju loše gramatike koja se koristi i / ili pogrešaka pri tiskanju, mislim da ova vrsta metoda ima solidnu osnovu u razvrstavanju radova. Urednik koji u komentarima na recenziju vidi čitav niz pogrešaka pri pogrešnom tiskanju, često će smatrati najgori rad.
  • Vizualno utemeljene metode. Oni uključuju metode koje analiziraju izgled i osjećaj rada.

Metodologija nove metode koristila je radove prihvaćene na devet konferencija čiji je domaćin Fondacija Computer Vision (CVF). Nažalost, nisu dobili pristup odbijenom dokumentu, već su koristili one koji se nisu pojavili na glavnoj konferenciji, ali su bili prihvaćeni za radionice.

Za svoju metodu, program PDF2Image pretvorio je papire u sliku za 2x4 rešetku (za prvih osam stranica), a zatim usporedio izgled papira za radionice s konferencijskim [skup podataka]:

Nakon obuke Res-net-18 [ovdje] za radove od 2013. do 2017., tada su predvidjeli prihvatiti / odbiti stope za 2018. godinu i otkrili da mogu ispravno odbiti 1.115 loših radova i propustiti samo četiri dobra papira (od 979 dobrih radovi). Na djelu loš rad izgleda ovako:

i dobar papir:

Općenito, postavljanje dijagrama često je bilo ključno u klasifikaciji, a posebno stavljanje grafikona ukupnog doprinosa na početak rada. Upotreba tablica / crteža znatno pomaže i uspjehu rada. U nastavku vidimo uporabu preglednog dijagrama na prvoj stranici:

Autori rada određuju da je rad možda težak za čitanje ako nema ilustriranog dijagrama na prvih par stranica.

Zaključci

Broj radova dostavljenih u kvalitetne časopise i konferencije često se povećava iz godine u godinu i ne može pratiti broj dobrih recenzenata. Tako ćemo možda vidjeti porast automatiziranih sustava koji odbijaju papire a da ih uopće ne pregledavamo. Za loš engleski jezik i gramatiku to može biti jednostavno, ali za vizualni izgled papira to bi moglo biti teško opravdati, pogotovo ako nam nedostaje nevjerojatan proboj. Jedan od najboljih primjera za to bio je kada je rad Ralpha Merklea o šifriranju javnih ključeva odbijen jer nije imao nikakvu referencu [ovdje] - jer nije bilo drugih radova koji bi se u stvari mogli pozivati.

I tako, ispravite te uvode i nacrtajte sliku koja će čitatelja usmjeriti u vaš rad. Evo mojih Top 25 savjeta za doktorski rad: