क्या एक अच्छा शोध पत्र बनाता है? एक कागज देखो अधिकार बनाना - गेस्टाल्ट

यदि मैंने लिखित रूप में एक बात सीखी है, तो यह है कि परिचय किसी भी लिखित आउटपुट का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह वहां है कि आप अपने विचारों को लेआउट करते हैं और परिभाषित करते हैं कि आप चीजों को क्यों कवर कर रहे हैं। मैंने यह भी सीखा कि शुरुआत में एक आरेख वास्तव में चीजों को संदर्भ में रखने में मदद करता है। कई पीएचडी थीसिस को पढ़ने के बाद, मुझे पता है कि उनके भीतर मुख्य कमजोरी यह है कि परिचय काम के बारे में बहुत कम कहता है, जो तब थीसिस को मुश्किल बना देता है। तो आइए कुछ शोध कार्य देखें जो संभवतः इस दृष्टिकोण की पुष्टि करते हैं, और जहां एक कागज पर जल्दी आरेख pe pe review review प्रक्रिया के भीतर इसकी स्वीकृति में मदद करते हैं।

शैक्षणिक होने का एक मुख्य हिस्सा कागजात प्रकाशित करना है। यह वह चीज है जिसे हम अक्सर मापते हैं। जब हम भर्ती करते हैं तो हम अक्सर किसी के शोध आउटपुट की मात्रा के बजाय गुणवत्ता को देखते हैं। एक अच्छा कागज जिसमें एक मजबूत वैज्ञानिक योगदान होता है, अक्सर बहुत सारे कागजात से बेहतर होता है जो वर्तमान कार्यों में बहुत कम जोड़ते हैं। व्यक्तिगत रूप से, एक समीक्षक के रूप में, मैं अक्सर निम्नलिखित आदेशित सूची वाले पत्रों को अस्वीकार करता हूं:

  1. गरीब अंग्रेजी और व्याकरण।
  2. फोकस की झील और समस्या बयान की कोई परिभाषा नहीं है, और यह कैसे कागज को संबोधित करता है।
  3. मौजूदा तरीकों में थोड़ा योगदान।
  4. महत्वपूर्ण योगदान की परिभाषा का अभाव।
  5. परिणामों की कमी।
  6. औपचारिकता का अभाव।
  7. आंकड़े और आरेख पर खराब परिभाषा।
  8. मौजूदा साहित्य का खराब कवरेज।

कुछ समीक्षक तो बस जल्दी से एक पेपर को देख सकते हैं और यह तय कर सकते हैं कि यह एक खराब पेपर है। तो क्या एक मशीन सीख सकती है कि कैसे जल्दी से एक पेपर की समीक्षा की जाए, और इस प्रकार हमारे लिए उन महत्वपूर्ण कारकों को निर्धारित किया जाए जिनकी समीक्षा समीक्षक करते हैं? इसके लिए हम कागजी दृश्य पर आधारित एक क्लासिफायर पर नए काम की ओर रुख करते हैं - एक पेपर के जेस्टाल्ट के रूप में परिभाषित किया गया है [यहाँ]:

अपने काम में, उन्होंने पहले से स्वीकार किए गए और अस्वीकार किए गए पत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला ली, और एक क्लासिफायरियर बनाया जो कि खराब कागजात के 50% को अस्वीकार कर सकता था जबकि केवल अच्छे कागजात के 0.4% को अस्वीकार कर सकता था। ऐसी प्रणाली - यदि यह काम कर सकती है - समीक्षकों के कार्यभार को काफी कम कर देगी।

काम के भीतर लेखक शोध पत्रों को वर्गीकृत करने में पिछले काम को परिभाषित करते हैं:

  • शासन प्रबंध। इसने गुमनामी के उल्लंघन, खराब प्रारूपण और स्पष्ट रूप से दायरे से बाहर होने जैसे कागजात प्रस्तुत करने के आसपास की बुनियादी प्रशासन प्रक्रिया का विश्लेषण किया। यहाँ सहसंबंध यह है कि ऐसा होने की संभावना है कि कमजोर अनुसंधान टीमों को सहकर्मी की समीक्षा प्रक्रिया का खराब अनुभव होगा और उनके प्रस्तुत करने में सरल गलतियाँ होंगी। एक मजबूत शोध दल, हालांकि, यह सुनिश्चित करने के लिए अच्छी प्रक्रियाएं होने की संभावना है कि कागजात की ठीक तरह से समीक्षा की जाए और प्रस्तुत प्रणाली की आवश्यकताओं के अनुकूल भी हो। एक संपादक के रूप में मुझे कुछ कमजोर प्रस्तुतियाँ देखने को मिलती हैं, और जिनमें कभी स्वीकार किए जाने की संभावना कम होती है। एक कागज पर एक मिनट की नज़र आपको बता सकती है कि क्या इसमें सफलता की बहुत कम संभावना है, और खराब कागजात को अक्सर प्रस्तुत करने की प्रणाली के साथ उनके खराब अनुपालन के लिए इस स्तर पर खारिज कर दिया जाएगा।
  • पाठ-आधारित विधियाँ। इनमें एक पेपर ग्रेडिंग के स्वचालित तरीके शामिल हैं और इसमें व्याकरण स्कोर, वर्तनी की त्रुटियां, गणित का उपयोग, कीवर्ड का उपयोग और इतने पर चेक शामिल हो सकते हैं। मैंने व्यक्तिगत रूप से कई समीक्षाएं देखीं, जहां समीक्षक उपयोग किए गए खराब व्याकरण और / या टाइपो के आधार पर अपनी अस्वीकृति को सही ठहराता है, मुझे लगता है कि इस प्रकार की विधि के पास कागजात को वर्गीकृत करने में एक ठोस आधार है। एक संपादक जो समीक्षा टिप्पणियों में टाइपोस की एक पूरी श्रृंखला देखता है, अक्सर पेपर के बारे में सबसे बुरा सोचेगा।
  • दृष्टि-आधारित तरीके। इनमें ऐसे तरीके शामिल होते हैं जो कागज के रंगरूप को देखते हैं।

कंप्यूटर विजन फाउंडेशन (सीवीएफ) द्वारा आयोजित नौ सम्मेलनों के लिए स्वीकार किए गए नए तरीकों के लिए इस्तेमाल की गई कार्यप्रणाली। दुर्भाग्य से, उन्हें अस्वीकार किए गए पेपर तक पहुंच नहीं मिली, लेकिन उन लोगों का उपयोग किया जो मुख्य सम्मेलन में नहीं दिखाई दिए, लेकिन कार्यशालाओं के लिए स्वीकार किए गए।

उनकी पद्धति के लिए, PDF2Image प्रोग्राम का उपयोग कागजात को 2x4 ग्रिड (पहले आठ पृष्ठों के लिए) के लिए एक छवि में बदलने के लिए किया जाता है और फिर कार्यशाला पेपर लेआउट की तुलना सम्मेलन के लोगों के लिए की जाती है [डाटासेट]:

2013 से 2017 तक पेपर्स के लिए रेस-नेट -18 [यहां] प्रशिक्षण के बाद, उन्होंने 2018 के लिए दरों को स्वीकार / अस्वीकार करने की भविष्यवाणी की, और पाया कि वे 1,115 खराब कागजात को सही ढंग से अस्वीकार करने में सक्षम थे और केवल चार अच्छे कागजात को याद करते हैं (979 में से अच्छे कागजात)। काम में एक बुरा कागज इस तरह दिखता है:

और एक अच्छा पेपर:

कुल मिलाकर आरेखों की नियुक्ति अक्सर वर्गीकरण के भीतर महत्वपूर्ण थी, और विशेष रूप से कागज की शुरुआत में एक समग्र योगदान ग्राफ डाल रहा था। तालिकाओं / भूखंडों का उपयोग काफी हद तक कागज की सफलता में भी मदद करता है। निम्नलिखित में हम पहले पृष्ठ पर एक अवलोकन आरेख का उपयोग देखते हैं:

कागज के लेखक परिभाषित करते हैं कि कागज को पढ़ना मुश्किल हो सकता है अगर पहले दो पृष्ठों पर कोई सचित्र आरेख नहीं है।

निष्कर्ष

गुणवत्ता पत्रिकाओं और सम्मेलनों के लिए प्रस्तुत पत्रों की संख्या अक्सर वर्ष तक बढ़ जाती है, और अच्छे समीक्षकों की संख्या के साथ नहीं रख सकते हैं। और इसलिए हम स्वचालित प्रणालियों के उदय को देख सकते हैं जो समीक्षा के बिना भी कागजात को अस्वीकार करते हैं। खराब अंग्रेजी और व्याकरण के लिए, यह आसान हो सकता है, लेकिन कागज के दृश्य रूप के लिए, इसे औचित्य देना मुश्किल हो सकता है, खासकर अगर हम एक अद्भुत ब्रेक-थ्रू याद करते हैं। इसका एक सबसे अच्छा उदाहरण था जब सार्वजनिक कुंजी एन्क्रिप्शन पर राल्फ़ मर्कले के पेपर को अस्वीकार कर दिया गया था क्योंकि इसमें कोई संदर्भ नहीं था [यहाँ] - क्योंकि वास्तव में संदर्भ के लिए कोई अन्य कागजात नहीं थे।

और इसलिए, उन परिचयों को सही से प्राप्त करें और एक चित्र बनाएं जो पाठक को आपके काम में मार्गदर्शन करता है। यहाँ पीएचडी थीसिस के लिए मेरी शीर्ष 25 युक्तियाँ हैं: