Ce face o carte de cercetare bună? Făcând o hârtie să arate corect - Gestalt

Dacă am învățat un lucru în scris, este faptul că introducerea este cea mai importantă parte a oricărei ieșiri scrise. Acolo vă aranjați gândurile și definiți de ce acoperiți lucrurile. De asemenea, am aflat că la început o diagramă ajută cititorul să pună lucrurile în context. După ce am citit multe teze de doctorat, știu că principala slăbiciune în cadrul lor este că Introducerea spune puțin despre lucrarea, care de multe ori face dificilă teza. Să vedem, așadar, unele lucrări de cercetare care pot verifica această abordare și în care diagramele de la început într-o lucrare ajută acceptarea acesteia în cadrul procesului de revizuire de la egal la egal.

O parte centrală a faptului că este academică este publicarea de lucrări. Este acel lucru pe care suntem măsurați adesea. Atunci când recrutăm, privim deseori calitatea și nu cantitatea de cercetare a cuiva. O lucrare bună care conține o contribuție științifică puternică este adesea mai bună decât o mulțime de lucrări care adaugă puțin lucrărilor curente. Personal, ca recenzor, resping cel mai adesea lucrări cu următoarea listă comandată:

  1. Engleză slabă și gramatică.
  2. Lacul de focalizare și nici o definiție a declarației problemei și modul în care hârtia abordează acest lucru.
  3. Puțină contribuție la metodele existente.
  4. Lipsa definiției contribuției cheie.
  5. Lipsa rezultatelor.
  6. Lipsa formalității.
  7. Definiție slabă pe figuri și diagrame.
  8. Acoperire slabă a literaturii existente.

Unii recenzori pot chiar să privească rapid o hârtie și să decidă că este o hârtie proastă. Așadar, poate o mașină să învețe cum să revizuiască rapid o hârtie și, astfel, să stabilim factorii cheie pe care îi caută recenzorii? Pentru aceasta ne orientăm la lucrări noi la un clasificator bazat pe aspectul vizual al hârtiei - definit ca gestalt al unei hârtii [aici]:

În activitatea lor, au luat o gamă largă de documente acceptate și respinse anterior și au creat un clasificator care ar putea respinge 50% din documentele proaste, respingând doar 0,4% din lucrările bune. Un astfel de sistem - dacă ar putea funcționa - ar reduce considerabil volumul de muncă al recenzorilor.

În cadrul lucrării, autorii definesc lucrările anterioare în clasificarea lucrărilor de cercetare:

  • Administrare. Aceasta a analizat procesul de administrare de bază în jurul depunerii de lucrări, cum ar fi încălcarea anonimatului, o formatare slabă și în mod evident în afara domeniului de aplicare. Corelația aici este că este probabil ca echipele slabe de cercetare să aibă o experiență slabă a procesului de evaluare de la egal la egal și să facă greșeli simple în transmiterea lor. O echipă de cercetare puternică, cu toate acestea, este probabil să aibă procese bune pentru a se asigura că lucrările sunt corect revizuite și, de asemenea, pentru a se potrivi cerințelor sistemului de transmitere. În calitate de redactor, văd câteva observații slabe și care au șanse mici să fie vreodată acceptate. O privire de un minut la o lucrare vă poate spune dacă are șanse mici de reușită, iar documentele slabe vor fi adesea respinse în această etapă pentru respectarea deficitară a sistemului de depunere.
  • Metode bazate pe text. Acestea implică modalități automate de clasare a unei hârtii și ar putea implica verificări pentru scoruri gramaticale, erori de ortografie, utilizarea matematicii, utilizarea cuvintelor cheie și așa mai departe. Am văzut personal multe recenzii în care recenzorul își justifică respingerea pe baza slabei gramatici utilizate și / sau a dactilografiilor, cred că acest tip de metodă are o bază solidă în clasificarea lucrărilor. Un editor care vede o serie întreagă de dactilografii în comentariile de recenzie, va considera adesea cel mai rău al lucrării.
  • Metode bazate pe vizual. Acestea implică metode care analizează aspectul hârtiei.

Metodologia pentru noile metode utilizate lucrări acceptate pentru nouă conferințe găzduite de Computer Vision Foundation (CVF). Din păcate, nu au primit acces la lucrarea respinsă, ci le-au folosit pe cele care nu au apărut în conferința principală, dar au fost acceptate pentru ateliere.

Pentru metoda lor, programul PDF2Image folosit a convertit hârtiile într-o imagine pentru o grilă 2x4 (pentru primele opt pagini) și apoi a comparat machete de hârtie de workshop cu cele de conferință [set de date]:

După ce au antrenat Res-net-18 [aici] pentru lucrări din 2013 până în 2017, ei au prezis apoi ratele de acceptare / respingere pentru 2018 și au descoperit că au fost capabili să respingă corect 1.115 de documente proaste și să rateze doar patru lucrări bune (din 979 bune hârtii). În lucrare o lucrare proastă arată așa:

și o hârtie bună:

În general, plasarea diagramelor a fost adesea cheie în clasificare și, în special, punerea unui grafic de contribuție generală la începutul lucrării. Utilizarea de tabele / loturi ajută considerabil la succesul hârtiei. În cele ce urmează, vom vedea utilizarea unei diagrame de ansamblu în prima pagină:

Autorii lucrării definesc că hârtia poate fi dificil de citit dacă nu există o diagramă ilustrată în primele două pagini.

concluzii

Numărul de lucrări trimise la reviste și conferințe de calitate crește deseori pe an și nu poate fi la curent cu numărul de recenzori buni. Și, astfel, putem observa creșterea sistemelor automatizate care resping documentele fără nici măcar să trecem în revistă. Pentru engleză și gramatică sărace, acest lucru poate fi ușor, dar pentru aspectul vizual al hârtiei, ar putea fi dificil de justificat, mai ales dacă ratăm o uimitoare distrugere. Unul dintre cele mai bune exemple a fost atunci când hârtia lui Ralph Merkle privind criptarea cheilor publice a fost respinsă, deoarece nu avea nicio referire [aici] - deoarece nu existau alte documente la care să se facă referire.

Și deci, înțelegeți corect aceste introduceri și trageți o imagine care vă ghidează cititorul în opera dvs. Iată cele mai bune 25 de sfaturi pentru o teză de doctorat: