#методичка

🇷🇺 Земля крестьянам, фабрики рабочим, научные статьи учёным!

Привет, коллега!

Надеюсь, ты уже научился искать статьи по различным базам данных, но что если вдруг ты нашёл нужную статью, а за полный текст журнал хочет денежку? 🤑 Конечно, можно быть честным и заплатить, но все мы знаем, как сейчас тяжело переводить деньги в недружественные страны. Поэтому сегодня я научу тебя славному пиратскому ремеслу получать новые знания, несмотря на ограничения.

🔘Как и в решении многих проблем, сначала стоит просто погуглить. Если статья недоступна на сайте журнала, это не значит, что никто не выложил её полный текст где-то, например, на ResearchGate. Лучше искать не через обычный гугл, а через Google Scholar, там иногда можно получить доступ к кэшированным страницам с открытой статьёй.

🔘Sci-Hub - пожалуй самый известный сайт для доступа к полным текстам закрытых статей. Несмотря на все блокировки, сайт работает, хотя к сожалению туда перестали выгружать статьи, которые вышли после 2020 года.

🔘Боты Nexus - эти боты регулярно блокируют 🔥 так что их много, пробуй разные.

🔘Nexus LibSTC Hub - доступ к той же базе, что и у ТГ ботов нексуса, просто через веб страницу.

🔘Unpaywall - это расширение для браузера Google Chrome, которое позволяет открывать некоторые закрытые статьи.

🔘Open Access Button ищет статью в открытом доступе, но если не находит, то сам запрашивает её у авторов и просит положить в свою базу. Есть в виде расширения для Chrome.

🔘ArXiv.org или BioRxiv.org хранят препринты статей, если авторы выложили их туда. Эта не та версия статьи, которая в итоге была опубликована, возможно даже у неё будет другое название и абстракт, но какую-то ключевую информацию оттуда почерпнуть можно.

🔘Library Genesis (LibGen) больше подходит для поиска книг, нежели для статей. Доступ только через VPN.

🔘Также можно попробовать получить доступ к базе WoS и Scopus, ссылочки на инструкции прикрепляю. Правда не всё так просто, придется иметь коллег, которые активно рецензируют статьи, или коллег за границей с доступом к базам. Однако, если ты попал в сильную научную группу, то это не проблема.

🔘Ну и если ничего из этого не помогло то можно запросить полный текст статьи у авторов на ResearchGate или написать corresponding author на почту. Авторы обычно заинтересованы в том, чтобы их статьи читали и цитировали, поэтому без проблем делятся полным текстом. Даже если журнал запрещает размещать материал в открытом доступе, что обычно отражено в договоре, личную переписку никто контролировать не может.

〰️〰️
Сохраняй этот список себе и, надеюсь, он поможет найти нужные статьи. Лично я считаю, что доступ к знаниям должен быть неограниченным, и только так наука будет развиваться.

А если знаешь ещё способы заполучить заветные статьи - обязательно пиши в комментариях 👇

#статистика_для_котиков

Мы против объективации! Долой стандарты для нормального распределения!

Привет, коллега!

В прошлый раз мы говорили о том, что такое нормальное распределение. А сегодня я расскажу про то, что такое стандартное нормальное распределение, как к нему можно свести любые данные и зачем это вообще делать.

Стандартное нормальное распределение (его также называют z-распределением) — это такое нормальное распределение, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1.

По сути, ты можешь представить любое число в стандартных отклонениях от среднего, сводя свое распределение к стандартому нормальному, это называется z-оценка. Формулу z-оценки я прикрепила в сопроводительной картинке, а мем уже додумывайте сами 😅

Например, когда мы забирали кота из приюта, он весил 8 кг, при том, что средний вес по породе составляет 5±1 кг 😰. То есть он лежал ровно на 3 стандартных отклонениях от среднего. Вероятность встретить такого же или ещё более жирного кота рассчитывается как площадь под графиком стандартного нормального распределения, отсекаемая этой величиной, и составляет 0.00135. Считаем площадь именно с правой стороны, так как смотрим котов с большим весом. Если бы смотрели вероятность найти кота с меньшим весом, то смотрели бы слева. Это называется односторонняя вероятность. А вот если бы мы искали вероятность найти кота с также или ещё сильнее отличающимся от среднего весом, причём не важно в большую или меньшую сторону, мы бы говорили о двусторонней вероятности. Кстати, не беспокойтесь, сейчас кот похудел до среднего для породы веса.

Теперь представим, что ты сравниваешь зарплаты постдока в двух институтах и выбираешь себе место пожирнее 🤑 Один институт находится в далёкой-далёкой галактике и там постдок получает 200 кредитов при средней зарплате по организации 190±50 кредитов. Другая организация находится на станции Глубокий космос 9 и там зарплата постдока составляет 10 слитков латины при средней зарплате в 9±5 слитков. Учитывая, что данные организации находятся в разных вселенных (угадал обе - ставь 🤓), прямого курса перевода не существует и получается мы не можем их сравнить?

Однако мы попробуем сделать z-оценку для наших данных. В далёкой-далёкой галактике она составит (200-190)/50=0.2. То есть зарплата постдока больше средней по организации всего на 0.2 стандартных отклонения. Теперь повторим это для станции глубокий космос 9, может там получше: (10-9)/5=0.2. К сожалению, куда ни суйся, всё равно постдок получает не сильно больше среднего😟 Можно, конечно, пойти дальше и сравнить средние зарплаты в организации со средними галактическими, но это я оставлю на самостоятельное изучение.

Итак, мы узнали, что z-оценка нужна для оценки степени отклонения и расчёта вероятности получить такие же и ещё большие отклонения. Также её можно использовать для сравнения отклонения величин в разных шкалах. Зачем же ещё можно использовать z-оценку?

Формула z-оценки применяются в так называемом z-тесте. В одновыборочном варианте он используется для сравнения среднего одной выборки с известным математическим ожиданием. Например, если мы хотим знать, не слишком ли мало получают наши учёные по сравнению с обещанными двумя средними по региону 😳 В двухвыборочном варианте он используется для сравнения средних двух выборок. Например, если мы хотим узнать есть ли разница в зарплатах постдока в двух институтах далёкой далёкой галактики.

Эти тесты очень похожи с t-критериями Стьюдента, о которых, думаю, слышал каждый, кто имел дело со статистикой. Очень интересно именно сравнить то, как они работают, так что посты будут сразу про оба. А пока скажу, что z-тест используется при больших выборках (>30 значений) и известной дисперсии генеральной совокупности, а t-тест используется при малых выборках и неизвестной дисперсии.

➖➖
Надеюсь, мне удалось объяснить, что такое z-оценка и не сломать никому мозг. Ведь он точно пригодится, в следующем посте, в котором я наконец-то расскажу что такое стандартная ошибка среднего и почему её почти никогда нельзя использовать как меру разброса.

#ля_ты_крыса

- Видишь конфликт интересов?
- Нет
- И я нет. А он есть...

Привет, коллега!

Совсем недавно мы обсуждали процесс рецензирования статей, который призван отсеивать некачественные работы. При подаче рукописи нужно указать один маленький, но очень важный пункт: наличие конфликта интересов. Он возникает, если автор, редактор или рецензент имеют личную заинтересованность, которая влияет на объективность выводов. Опишу, на каких уровнях конфликт интересов чаще всего встречается:

1️⃣ На уровне выделения финансирования. Некоторые исследования могут финансироваться не независимыми фондами, а вполне себе коммерческими компаниями. И логично, что компания хочет получить определённый результат за свои деньги, так что скорее всего будет неявно шантажировать исследователей с помощью финансирования. Я имела возможность со стороны наблюдать за таким заказным исследованием: бедный постдок переделывал эксперименты кучу раз, чтобы вытащить из них хоть что-то, что можно показать компании как результат, хотя в целом было видно, что гипотеза не верна. При публикации статей авторы обязаны указывать источник финансирования и для работ "по заказу" рецензия проходит с особой строгостью.

2️⃣ На уровне распределения ресурсов. Например, некий завлаб, являясь отцом своего подчинённого, стремится запихнуть его идеи во все исследования, вписать во все гранты и дать приоритетный доступ ко всем приборам в ущерб остальным сотрудникам. Возможна и обратная ситуация: завлаб плохо относится к сотруднику, поэтому он не получает поддержки своих идей и исследований. Ещё слышала истории про то как эксперты РНФ намеренно устраняли своих конкурентов необъективно плохими рецензиями.

3️⃣ На уровне выполнения исследования. Как и в первом пункте, очень часто корыстная мотивация авторов является причиной конфликта интересов. Например, если премия сотрудника напрямую зависит от результатов этой работы. Или жена одного из соавторов работает в фарм компании, продукт которой как раз и тестируют в этой статье. Поэтому помимо указания аффилиации, у каждого автора дополнительно уточняют наличие конфликта интересов, чтобы убедиться в том, что представленные данные объективны.

4️⃣На уровне рецензирования статьи. Многие журналы предоставляют возможность рекомендовать рецензентов и тогда некоторые недобросовестные учёные могут указать своих друзей или родственников. Это плохо как минимум потому, что вызывает конфликт интересов. Также журналы позволяют указать и нежелательных рецензентов, например, коллегу, который обиделся на тебя за то, что ты увёл его жену студента. Кстати, последние запросы на рецензии, которые мне приходили, содержали пункты с подтверждением отсутствия конфликта интереса, а его наличие можно выбрать как аргумент для отказа в рецензировании.

Само по себе наличие конфликта интересов не является нарушением научной этики, так как иногда его просто невозможно избежать. Что ж нам теперь, не брать денег от коммерческих компаний на проведение научных исследований и полагаться только на государственные фонды? Тем не менее, авторы обязаны открыто указать существование конфликта интересов. Особенно это важно для прямого или косвенного сотрудничества с компаниями, а вот личное отношение руководства и рецензентов указывать не принято. Это можно сделать отдельной фразой в специальном разделе и там же некоторые журналы дополнительно просят прописать полную ответственность авторов за достоверность предоставляемых данных.

Все заявления о конфликте интересов носят декларативный характер и как правило у журналов нет возможности проверить их достоверность. Однако, сокрытие такой информации может нести сильные репутационные потери и проблемы с дальнейшей научной работой и уж лучше быть честным.

Ну а если ты и твой коллектив действительно независимые учёные, то можно отделаться фразой "All authors declare no conflicts of interest" и ей подобными.

А пост сопровождает кот подписчицы, которого зовут Кот. Ставь 🤩 если хочешь новый интерактив, комментарии из которого я буду пытаться использовать для сопровождения постов.

Привет, коллега!

Как преподаватель и руководитель образовательных программ, а теперь и как админ этого канала, я не могу недооценивать важность обратной связи. Кстати, если ещё не проголосовал за любимые рубрики - скорее сделай это.

Один из способов оценки качества контента в ТГ - это реакции. С появлением канала я сама стала чаще лайкать чужие посты, поскольку понимаю важность этого для авторов. Со времён когда ВКонтакте раздел избранного можно было создать только лайками, я очень жадная в плане раздачи сердечек. Сейчас исправляюсь 😊

Но благодаря разнообразию реакций в ТГ, можно оценивать не только их количество, но и тип. Так вот, я очень не люблю каналы, в которых отключены вообще все негативные реакции. С одной стороны да, ты стараешься, делаешь, а какой-то чел влепит💩, обидно. С другой стороны, ты теряешь часть важной информации для настройки своего контента и дальнейшего роста.

На мой взгляд, даже официальные каналы, считающие, что дизлайк под постом убьёт их репутацию, могли бы оставлять хотя бы нейтральные варианты реакций типа 🤔 просто чтобы не отрываться от реальности. Но когда у тебя выбор между "круто", "всё супер" и "великолепно", ты перестаёшь расти, потому что это незачем делать. Некоторые ещё и ботов подключают для позитивных комментариев 🤦‍♂️ Так вот, я за честность, иногда нужно просто дать возможность людям высказаться.

Это небольшие размышление натолкнуло меня на идею сегодняшнего пятничного интерактива. Впереди сессия и/или отчёты, да и в целом у многих осень проходит достаточно тяжело 😭 Я предлагаю использовать этот пост для слива негатива, который у тебя накопился. Поставь какашечку на пост, напиши в комментариях, что тебя заебало (может быть пятничные интерактивы, м?), скинь картинку с орущим опоссумом, - всё что угодно, чтобы снять с себя немного напряжения. Единственное правило - не переходить на личные оскорбления.

Ну что, погнали?

#дед_инсайд

Здесь мерилом работы считают усталость

Привет, коллега!

Несколько лет назад я верила в то, что чем больше я буду работать, тем успешнее стану. Но опыт показывает отсутствие прямой зависимости и сегодня хочу порассуждать на тему work-life balance, то есть баланса между работой и жизнью. В идеальном мире это выглядит так: есть чётко отведённое время под работу без постоянных сверхурочных и вне рамок этого времени работа никак не касается человека. В свободное время он может проводить время с семьёй, заниматься хобби, спортом, да хоть лежать на диване и смотреть телек. Главное, что в эти часы он недоступен для начальника и коллег.

На первый взгляд, может показаться, что хороший work-life balance сотрудника не выгоден его работодателю.

📉 Во-первых, снижается краткосрочная производительность: меньше времени на работе - ниже результаты

⚔️ Во-вторых, команда становится неспособна к быстрым реакциям: в условиях высокой конкурентности очень важно оперативно отрабатывать все изменения.

❤️ Ну и в-третьих, традиционно считается, что сверхурочная работа - это признак преданности делу.

Очень часто сверхурочная работа или неожиданные поручения среди ночи являются признаками общей неорганизованности процессов. Например, самой большой директор говорит, что ему нужен отчёт по продажам плюмбусов к 25 ноября, а на календаре всего лишь 10 ноября. Казалось бы, можно успеть сделать пяток таких отчётов. Но далее слова большого директора оформляются в приказ, он печатается и подписывается, обязательно после согласования с юристами и на всякий случай кадровиками, затем спускается директору поменбше, лежит у того на столе какое-то время, затем передаётся начальнику цеха, затем к начальнику отдела и вот 24 ноября вечером всем сотрудникам прилетает задача: сделать отчёт завтра к утру.

И да, конечно, иногда нам всем приходится брать ноги в руки и работать сверхурочно. Какие-то вещи предсказуемы и их можно было бы избежать, например, авральное написание отчётов РНФ или заявок на гранты ⌨️, а какие-то всё же неизбежны: например, конкуренты с которыми вы идёте нос в нос в своих исследованиях выложили статью на bioRxiv и теперь у группы мало времени, чтобы опубликоваться хотя бы одновременно с ними. Но такие случаи должны быть скорее редкостью, чем системой. Да и в целом, я придерживаюсь мнения, что если тебе приходится постоянно работать сверхурочно, то либо тебя нагружают сверх меры и надо увольняться, или же ты не справляешься и надо увольняться.

На самом деле в долгосрочной перспективе здоровый work-life balance несёт больше пользы для работодателя. Отдохнувшие сотрудники более продуктивны в свои рабочие часы и более лояльны к работодателю, а процент профессионального выгорания меньше. А это значит, что и процент увольнений тоже будет уменьшаться. Я кстати заметила в Каролинском Институте, что с учётом того, что аспиранты и постдоки имеют ограниченный по времени контракт, их руководители стараются выжать из них по-максимуму 🫠. Как следствие, на следующего постдока идут меньше половины. У нас контракты могут быть хоть пожизненными, так что можно собрать крутую команду, холить её и лелеять и вместе покорять любые вершины.

Лично я пытаюсь научиться поддерживать этот пресловутый work-life balance и могла бы дать банальные советы из серии: после работы идите и занимайтесь своим хобби и/или спортом, общайтесь с друзьями и близкими, занимайтесь самообразованием, медитируйте, трогайте траву в конце-концов. Что угодно, только не работайте 👎. Но факт в том, что я всё равно остаюсь весьма удобным сотрудником: всегда читаю рабочие чаты и могу сделать что-то срочное вечером, в выходной или в отпуске. Я была на отдыхе не на связи 10 дней в 2018 году и 5 дней в марте этого года, и только потому что не ловила сеть. Так что не мне раздавать тут советы, могу вот скинуть рекомендации Яндекс.Практикума, может у них всё ок.

Коллеги, признавайтесь, у кого получается соблюдать work-life balance и как вы к этому пришли?

#методичка

Я нашёл её индекс g

Привет, коллега!

В одном из прошлых постов мы говорили о нечестных способах накрутки индекса Хирша, но на самом деле это не единственный способ оценивать эффективность исследователей. Так что сегодня поговорим о любимой теме наших чиновников: о наукометрических показателях ученых

🔸Индекс Хирша (h-index) является самым популярным показателем. Он равен N, если N статей учёного были процитированы N раз. За всю карьеру ты можешь выпустить одну прорывную статью, которую будут цитировать тысячи людей, но твой Хирш будет равен 1. Так, например, известный Нобелевский лауреат Питер Хиггс имеет индекс Хирша всего 20. Тут между прочим такой же уровень к завлабам предъявляют. Другой менее известный Нобелевский лауреат Акира Ёсино не дотянул бы 😪. И с одной стороны преимуществом индекса Хирша является то, что он учитывает и количество статей, и их цитируемость, но с другой стороны совершенно не отражает значимость отдельных публикаций. Плюс ко всему, он зависит от продолжительности карьеры, ты даже можешь перестать публиковаться, а Хирш всё равно будет расти, так как больше людей будут цитировать старые работы.

🔸Общее количество статей/цитирований также могут использоваться как метрики, но по факту не всегда хорошо (и почти всегда плохо) отражают вклад учёного в науку. Зато именно количество статей чаще всего оценивается разными бюрократами.

🔸Индекс g (g-index) был предложен на год позднее, чем h-индекс и как-то затерялся в анналах истории, хотя и попытался учесть вклад высокоцитируемых работ. Индекс g равен N, если N статей учёного цитируются хотя бы N^2 раз. То есть, для того, чтобы иметь Хирш 10 достаточно 10 цитирований 10 работ, а вот для g-индекса 10 придётся процитировать их уже 100 раз 😰. У большинства исследователей g-индекс редко достигнет таких значений, поэтому с его помощью очень тяжело оценивать эффективность учёных.

🔸Индекс i10 (i10-index) используется в основном Google Scholar и показывает количество публикаций учёного, процитированных по крайней мере 10 раз. Опять же попытка учесть высокоцитируемые работы.

🔸Индекс m (m-index) представляет из себя модификацию индекса Хирша, которая учитывает стаж учёного. Рассчитывается как отношение h-индекса к числу лет с момента первой публикации учёного, что хоть как-то позволяет нормировать учёных с разным стажем. Также есть модификация индекса Хирша без учёта самоцитирований.

🔸Индекс hc (hc-index) был разработан для динамической оценки цитируемости публикаций. Он добавляет к каждой цитируемой статье весовой коэффициент, зависящий от возраста, придавая меньший вес более старым статьям. То есть, если учёный где-то в начале карьеры делал классные работы, а потом скатился, то его h-индекс может расти, а вот hc-индекс будет уменьшаться.

➖➖
Так что разные должностные лица могут добавлять пост себе в сохранёночки и в следующем году выкатить новые KPI для своих сотрудников 🥱. А лучше сразу в этом, чтобы эти учёные под конец года не расслаблялись. А как-нибудь в следующий раз я расскажу, как оценить не только учёного, но и журналы в которых он публикуется.