#сдохни_или_умри
Одна ошибка и ты ошибся (с) Джейсон Стэйтем
Привет, коллега!
Пятничный опрос выявил, что помимо известной проблемы с финансированием и бюрократией в науке, в пятёрку демотиваторов входит нехватка времени, отсутствие перспектив и частные неудачи. Про тайм-менеджмент в будущем я обязательно напишу пост, как и про некоторые возможности построения карьеры в науке, а сегодня дам немного советов по тому, как можно справляться с неудачами в работе. По наблюдению за студентами с клинических направлений, приходящих к нам в институт, именно отсутствие мгновенного результата заставляет их разочароваться в науке.
🔵 В целом, самое главное помнить, что неудачи это обычная часть научного процесса. Эксперимент может пойти не так, прибор может сломаться в самый неожиданный момент, статью могут отклонить и так далее. Но неудачи чаще всего ничего не говорят о тебе и твоей работе. Например, статью Линн Маргулис о симбиотической теории отклонили аж 15 журналов. Иногда неудачи ведут к чему-то большему, например, открытие пенициллина Александром Флемингом произошло из-за ошибки и загрязнения образцов.
🔵 Неудачи могут научить нас чему-то. Я уже делала подборку своих лабораторных лайффаков и опыта вынесенного из них, а в комментариях коллеги поделились своим, очень рекомендую почитать. Помни также и о том, что комментарии и критика - это не атака, а возможность улучшить работу. Никто не совершенен, а эти люди помогают тебе приблизиться к идеалу, да ещё и бесплатно 😏 Но я говорю конечно же про конструктивную критику, комментарии в духе "ты говно и работа говно" учитывать не стоит.
🔵 Проигранный бой не означает проигранную войну. На самом деле в достижении любой большой цели есть маленькие этапы и если ты посмотришь на них, то, например, 8/10 окажутся успешными, а оставшиеся всего лишь требуют чуть больше времени на проработку. Но в целом-то, прогресс-то есть. Поэтому обязательно отслеживай свои успехи, если требуется - отмечай их где-то. Иногда мы грешим селективным восприятием и замечаем только негативные события.
🔵 Не ограничивай свою жизнь и самоопределение только работой. В этом случае у тебя будет только одна опора - на свою профессию. И если что-то с ней пойдёт не так - то посыплется вся жизнь. Нужны и другие опоры: семья, друзья, хобби и ты сам как человек, вне профессии. Я не верю, что в науке работают глупые люди, которые ничего больше в жизни в могут, поэтому ты точно крутой сам по себе. И если чувствуешь, что всё-таки с наукой не складывается - не беда, в море ещё огромное количество рыбы.
🔵 Иногда нужно просто передохнуть. Ошибки и неудачи могут быть связаны с банальным переутомлением, так что в отпуска всё же лучше ходить, а не геройствовать 24/7/365 🧟
🔵 Если совсем тяжело - попробуй поискать поддержку у коллег, друзей или даже психолога. В целом, можно практиковать различные техники для развития эмоциональной устойчивости и работы с самооценкой. Я рекомендую когнитивно-поведенческую терапию (КПТ), так как она единственная доказала эффективность в клинических испытаниях. Например, на мой взгляд может быть полезной техника ведения дневника мыслей. Суть в том, чтобы записывать все автоматические мысли, приходящие на ум после неудачи, например "у меня руки из жопы" или "я никогда не стану великим учёным", а затем проверить их на наличие одного или нескольких когнитивных искажений. А после можно переформулировать мысль на более реальную "я капнул вещество не в ту лунку, это случается, в следующий раз буду внимательнее". В целом, рефлексия очень полезна и иногда помогает выбраться из глубоких эмоциональных ям.
〰️ 〰️
Важно понимать, что неудачи и скучная рутина - это очень большая часть научного познания. Если ты не готов к этому, то скорее всего стоит рассмотреть какие-то смежные области. А если готов рискнуть, то помни, что неудачи - это опыт, который делает тебя сильнее как учёного. Главное не терять интерес к своему делу и продолжать двигаться вперёд💪
Коллеги, а как вы справляетесь с неудачами?
Одна ошибка и ты ошибся (с) Джейсон Стэйтем
Привет, коллега!
Пятничный опрос выявил, что помимо известной проблемы с финансированием и бюрократией в науке, в пятёрку демотиваторов входит нехватка времени, отсутствие перспектив и частные неудачи. Про тайм-менеджмент в будущем я обязательно напишу пост, как и про некоторые возможности построения карьеры в науке, а сегодня дам немного советов по тому, как можно справляться с неудачами в работе. По наблюдению за студентами с клинических направлений, приходящих к нам в институт, именно отсутствие мгновенного результата заставляет их разочароваться в науке.
Важно понимать, что неудачи и скучная рутина - это очень большая часть научного познания. Если ты не готов к этому, то скорее всего стоит рассмотреть какие-то смежные области. А если готов рискнуть, то помни, что неудачи - это опыт, который делает тебя сильнее как учёного. Главное не терять интерес к своему делу и продолжать двигаться вперёд
Коллеги, а как вы справляетесь с неудачами?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤106👍26✍8🔥1
Привет, коллега!
Политика данного канала подразумевает отсутствие рекламы и особенно я не хочу продвигать платные товары (кроме наших собственных образовательных программ, но и то редко). Я могу делать анонсы бесплатных мероприятий или добавлять в подборку по хештегу #шпаргалка, могу опубликовать ваш образовательный пост с чем-то полезным для читателей, где вы неявно можете упомянуть свой продукт, можно сделать партнёрские посты, но могу и просто так по тегу #годнота упомянуть что-то, что лично мне нравится и чем я активно пользуюсь. Но сегодня хочу рассказать про один продукт, который не подходит ни под одну из этих категорий.
В общем, я рассказывала о различных базах научных статей и одна из тех, где можно найти статьи в более менее качественные журналах, это Scopus. Но нынче с доступом туда всё плохо и коллеги сделали бота @ScopusRuBot, который может делать поиск как по статьям, так и по автору. В нём доступны все операторы поиска, он может выгружать основные данные по статьям и разные показатели автора.
Я потестировала, в целом работает неплохо, интерфейс конечно непривычный и лучше не закрывать чат, пока он думает и подгружает информацию (а думать может пару минут). Но в целом с задачей справляется.
В течение 7 дней можно бесплатно потестить, а потом цена весьма демократичная:
Подписка на 30 дней - 299 рублей
1 запрос - 29 руб
5 запросов - 149 руб
10 запросов - 269 руб
20 запросов - 449 руб (но зачем?🤔 )
Лично я не особо использую Scopus, мне как-то с PubMed привычнее, но если вдруг тебе нужна именно эта база, то вполне можно воспользоваться @ScopusRuBot по цене всего лишь чашки кофе в месяц
Политика данного канала подразумевает отсутствие рекламы и особенно я не хочу продвигать платные товары (кроме наших собственных образовательных программ, но и то редко). Я могу делать анонсы бесплатных мероприятий или добавлять в подборку по хештегу #шпаргалка, могу опубликовать ваш образовательный пост с чем-то полезным для читателей, где вы неявно можете упомянуть свой продукт, можно сделать партнёрские посты, но могу и просто так по тегу #годнота упомянуть что-то, что лично мне нравится и чем я активно пользуюсь. Но сегодня хочу рассказать про один продукт, который не подходит ни под одну из этих категорий.
В общем, я рассказывала о различных базах научных статей и одна из тех, где можно найти статьи в более менее качественные журналах, это Scopus. Но нынче с доступом туда всё плохо и коллеги сделали бота @ScopusRuBot, который может делать поиск как по статьям, так и по автору. В нём доступны все операторы поиска, он может выгружать основные данные по статьям и разные показатели автора.
Я потестировала, в целом работает неплохо, интерфейс конечно непривычный и лучше не закрывать чат, пока он думает и подгружает информацию (а думать может пару минут). Но в целом с задачей справляется.
В течение 7 дней можно бесплатно потестить, а потом цена весьма демократичная:
Подписка на 30 дней - 299 рублей
1 запрос - 29 руб
5 запросов - 149 руб
10 запросов - 269 руб
20 запросов - 449 руб (но зачем?
Лично я не особо использую Scopus, мне как-то с PubMed привычнее, но если вдруг тебе нужна именно эта база, то вполне можно воспользоваться @ScopusRuBot по цене всего лишь чашки кофе в месяц
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍37🤣9🔥6❤🔥3❤2👏1
#дед_инсайд #из_подвала
Сытый голодногоне разумеет
Привет, коллега!
Бурная дискуссия, вызванная моим постом о недофинансировании науки, пока не утихает и в комментариях коллега запостил одну прекрасную табличку, не могу не поделиться ей в основном канале.
Суть в чём, из официальных буклетов РНФ была взята информация по количеству выделенных денег, поддержанных проектов и количества исполнителей в них. И если посмотреть на абсолютные значения, то денег, проектов и исполнителей с каждым годом всё больше. Ну какова красота! Только вот не всё так просто. Комментарий автора привожу без изменений.
В целом, эти нехитрые расчёты прекрасно передают мои ощущение, с 2017 года на ту же сумму можно купить в 2-3 раза меньше. И, конечно, я могла бы начать заказывать отечественные реактивы, а не буржуйские втридорога, только вот никак не могу втолковать своим первичным культурам, что они могут расти и на средах ПанЭко, а не Gibco. И антителам от Affinity Biosciences, что они такие же классные как Invitrogen и должны работать.
Опять же, говорю не за себя, мне в общем-то повезло в отличие от многих людей в комментариях. У Сеченовского университета в анамнезе такие программы как 5-100, НЦМУ, Приоритет 2030 и ПИШ. Только вот кроме НЦМУ эти программы не распространяются на научно-исследовательские институты. Поправьте меня, не работала в академии, но ощущение, что основные источники финансирования там - это госзадание, РНФ и мегагранты, в которых все университеты так-то тоже участвуют. Несправедливо как-то получается.
Деньги пойдут к деньгам. Например, у нас куплено много хорошего оборудования, осталось сколько-то расходки и я могу позволить себе заявить чуть-чуть больше результата, чем реально можно сделать за полтора миллиона, а ещё и не выживать на скудный ФОТ. А вот научная группа в условном НИИ Химических Удобрений и Ядов, у которой этих грантов был один и тот пять лет назад, сегодня уже вряд ли пробьётся со своими идеями. Не потому что все поголовно там дураки, а потому что в условиях снижения покупательной способности гранта сложно даже заявить конкурентоспособное исследование, если нет каких-то запасов. Поэтому вариантов немного: а) преодолевать и надеяться, что однажды повезёт б) примкнуть или поглотиться кем-то более сильным в) свалить из науки.
Моя цель не в том, чтобы пожаловаться на свою жизнь или похвастаться ей. Хочется привлечь внимание к проблеме, раз уж такая возможность имеется. Нехватка денег - на первом месте среди научных демотиваторов. И если проблему не решать, то с текущим трендом будет становится только хуже. Я не вправе учить кого-то распоряжаться бюджетом, могу только посоветовать начинающим рисёрчерам всё-таки пытаться пробиться в места пожирнее, где уже есть неплохое финансирование, или быть готовым к альтруизму на рабочем месте.
Сытый голодного
Привет, коллега!
Бурная дискуссия, вызванная моим постом о недофинансировании науки, пока не утихает и в комментариях коллега запостил одну прекрасную табличку, не могу не поделиться ей в основном канале.
Суть в чём, из официальных буклетов РНФ была взята информация по количеству выделенных денег, поддержанных проектов и количества исполнителей в них. И если посмотреть на абсолютные значения, то денег, проектов и исполнителей с каждым годом всё больше. Ну какова красота! Только вот не всё так просто. Комментарий автора привожу без изменений.
Про инфляцию хорошее замечание, но чтото в виденных публичных дискуссиях по следам этого поста так и не видно развития мысли, тогда как все данные есть, эволюции фонда описаны в буклетах отчетных на сайте, коллеги таки подбили итоги:
больше всего поражает относительная СТАБИЛЬНОСТЬ абстрактной рублевой ставки абстрактного исполнителя без учета калибра проектов
такое ощущение что где-то в недрах фонда в какой-то эксельке разово константу вбили и все планирование строится от нее, родимой, в 2014 году внесенной)
поскольку "исполнитель по гранту" это грубо "человек и оборудование", то реальная инфляция гдето между красной официалкой и златом, в разных науках разные соотношения оборудования и довольствия личного состава и маржинальности/рисковости обеспечивающих производственный процесс бизнесов
инфляция в красном столбике официальная, это прям базовая-базовая корзина какаято модельная, реальные люди всяко получше потребляют
золото - это противоположный полюс, очень консервативной ставки на то что все будет плохо и надо беречь капитал с минимальным риском
истина по научным проектам где-то между, плюс-минус лапоть можно сказать что от первоначального уровня покупательной способности осталась треть
В целом, эти нехитрые расчёты прекрасно передают мои ощущение, с 2017 года на ту же сумму можно купить в 2-3 раза меньше. И, конечно, я могла бы начать заказывать отечественные реактивы, а не буржуйские втридорога, только вот никак не могу втолковать своим первичным культурам, что они могут расти и на средах ПанЭко, а не Gibco. И антителам от Affinity Biosciences, что они такие же классные как Invitrogen и должны работать.
Опять же, говорю не за себя, мне в общем-то повезло в отличие от многих людей в комментариях. У Сеченовского университета в анамнезе такие программы как 5-100, НЦМУ, Приоритет 2030 и ПИШ. Только вот кроме НЦМУ эти программы не распространяются на научно-исследовательские институты. Поправьте меня, не работала в академии, но ощущение, что основные источники финансирования там - это госзадание, РНФ и мегагранты, в которых все университеты так-то тоже участвуют. Несправедливо как-то получается.
Деньги пойдут к деньгам. Например, у нас куплено много хорошего оборудования, осталось сколько-то расходки и я могу позволить себе заявить чуть-чуть больше результата, чем реально можно сделать за полтора миллиона, а ещё и не выживать на скудный ФОТ. А вот научная группа в условном НИИ Химических Удобрений и Ядов, у которой этих грантов был один и тот пять лет назад, сегодня уже вряд ли пробьётся со своими идеями. Не потому что все поголовно там дураки, а потому что в условиях снижения покупательной способности гранта сложно даже заявить конкурентоспособное исследование, если нет каких-то запасов. Поэтому вариантов немного: а) преодолевать и надеяться, что однажды повезёт б) примкнуть или поглотиться кем-то более сильным в) свалить из науки.
Моя цель не в том, чтобы пожаловаться на свою жизнь или похвастаться ей. Хочется привлечь внимание к проблеме, раз уж такая возможность имеется. Нехватка денег - на первом месте среди научных демотиваторов. И если проблему не решать, то с текущим трендом будет становится только хуже. Я не вправе учить кого-то распоряжаться бюджетом, могу только посоветовать начинающим рисёрчерам всё-таки пытаться пробиться в места пожирнее, где уже есть неплохое финансирование, или быть готовым к альтруизму на рабочем месте.
👍129
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤣172❤26💯19😁16🐳4☃1
#статистика_для_котиков
Не доверяй биологам математику
Привет, коллега!
В прошлый раз мы говорили про доверительные интервалы и комментарии заставили меня открыть старый учебник по статистике для биологов от математиков. Я не поняла каким чудом мы вообще сдали её, потому что уж слишком много математики. Сейчас я понимаю примерно 80% происходящего, но делаю это не с нуля, а уже после применения разных методов к своим данным.
И вот мне бы хотелось, чтобы читатели в первую очередь научились пользоваться некоторыми инструментами статистики и хотя бы примерно понимали, что за ними стоит. Я знаю много учёных, которые просто тыкают в программе на те же кнопочки, которые тыкали 10 поколений до них, а потом не знают, что ответить рецензентам на вопросы о статистике. Поэтому я научу тебя тыкать в них чуть-чуть более осознанно, а дальше если тема сильно заинтересует, то изучи что-то более специализированное.
И после такого большого дисклеймера всё-таки дорасскажу про доверительные интервалы (ДИ). Напомню, что это. Допустим у нас есть генеральная совокупность и у неё есть какие-то параметры, например, средняя зарплата вообще всех учёных в России составляет 44 тыс. (математическое ожидание). В наших экспериментах мы про всех учёных знать не можем, а знаем только про одну лабораторию из 9 человек, и у них зарплата 56±50 тыс. (выборочное среднее±стандартное отклонение). ДИ для какого-то параметра - это такой интервал, в которой с заданной доверительной вероятностью (чаще всего 0.95 и 0.99) попадёт значение этого параметра генеральной совокупности. ДИ рассчитывается по выборке и мы говорим о том, что вот где-то ввине интервале от сих до сих скорее всего находится истина.
В прошлый раз я привела формулы для ДИ для математического ожидания через расчёт стандартной ошибки среднего (SEM). Но она касается случаев, когда дисперсия генеральной совокупности известна и именно по ней нужно считать SEM. Но в жизни мы почти никогда не знаем этот параметр, поэтому в больших выборках вместо дисперсии генеральной совокупности можно использовать выборочную. Насколько больших? Я часто встречаю границу в 30 значений, но важно понимать, что она достаточно условная. В нашем случае 95% ДИ, рассчитанный по этой формуле будет от 23 до 89 тыс. Математическое ожидание попало в этот интервал, но в целом могло и не попасть, если бы была другая выборка.
Если же выборка маленькая, то принято использовать формулу для расчёта ДИ для случайной величины с неизвестной дисперсией. В целом, логика рассуждения достаточно похожая, только статистика будет иметь не нормальное распределение, а t-распределение или распределение Стьюдента. Оно тоже колоколообразное, но форма немного меняется вместе с изменением числа степеней свободы (т.е. количества значений в выборке минус 1). Чем меньше значений, тем выше хвосты распределения, а чем больше - тем t-распределение больше похоже на нормальное.
Если в нормальном распределении коэффициенты перед формулой SEM мы брали из его свойств и правила трёх сигм, то здесь, учитывая разную форму при разном количестве значений, придётся заморочиться. Если мы хотим найти пределы для 95% значений, то мы должны будем найти квантили этого распределения, а именно 0,025 и 0,0975 квантиль. Из-за симметрии относительно 0 это одно число, просто с разным знаком и его можно найти в таблице типа такой. В левом столбце число степеней свободы, верхняя строчка - доверительная вероятность. И на пересечении будет находится значение t, которое мы и будет подставлять в формулу доверительного интервала. Обрати внимание, что при бесконечно больших выборках t будет превращаться в уже знакомое нам 1,96 и 2,58. А при расчёте 95% ДИ для нашей лабы из примера выше t=2,31. Таким образом доверительный интервал, оцененный по данной формуле будет от 17 до 95 тыс. Несколько отличается от предыдущего, не так ли? А всё потому что сотрудников мало.
Конечно же, никто не заставит тебя считать доверительный интервал вручную, есть специальные программы или онлайн калькуляторы, которые всё сделают. Просто помни о том, что это такое и выбирай подходящий метод расчёта.
Не доверяй биологам математику
Привет, коллега!
В прошлый раз мы говорили про доверительные интервалы и комментарии заставили меня открыть старый учебник по статистике для биологов от математиков. Я не поняла каким чудом мы вообще сдали её, потому что уж слишком много математики. Сейчас я понимаю примерно 80% происходящего, но делаю это не с нуля, а уже после применения разных методов к своим данным.
И вот мне бы хотелось, чтобы читатели в первую очередь научились пользоваться некоторыми инструментами статистики и хотя бы примерно понимали, что за ними стоит. Я знаю много учёных, которые просто тыкают в программе на те же кнопочки, которые тыкали 10 поколений до них, а потом не знают, что ответить рецензентам на вопросы о статистике. Поэтому я научу тебя тыкать в них чуть-чуть более осознанно, а дальше если тема сильно заинтересует, то изучи что-то более специализированное.
И после такого большого дисклеймера всё-таки дорасскажу про доверительные интервалы (ДИ). Напомню, что это. Допустим у нас есть генеральная совокупность и у неё есть какие-то параметры, например, средняя зарплата вообще всех учёных в России составляет 44 тыс. (математическое ожидание). В наших экспериментах мы про всех учёных знать не можем, а знаем только про одну лабораторию из 9 человек, и у них зарплата 56±50 тыс. (выборочное среднее±стандартное отклонение). ДИ для какого-то параметра - это такой интервал, в которой с заданной доверительной вероятностью (чаще всего 0.95 и 0.99) попадёт значение этого параметра генеральной совокупности. ДИ рассчитывается по выборке и мы говорим о том, что вот где-то в
В прошлый раз я привела формулы для ДИ для математического ожидания через расчёт стандартной ошибки среднего (SEM). Но она касается случаев, когда дисперсия генеральной совокупности известна и именно по ней нужно считать SEM. Но в жизни мы почти никогда не знаем этот параметр, поэтому в больших выборках вместо дисперсии генеральной совокупности можно использовать выборочную. Насколько больших? Я часто встречаю границу в 30 значений, но важно понимать, что она достаточно условная. В нашем случае 95% ДИ, рассчитанный по этой формуле будет от 23 до 89 тыс. Математическое ожидание попало в этот интервал, но в целом могло и не попасть, если бы была другая выборка.
Если же выборка маленькая, то принято использовать формулу для расчёта ДИ для случайной величины с неизвестной дисперсией. В целом, логика рассуждения достаточно похожая, только статистика будет иметь не нормальное распределение, а t-распределение или распределение Стьюдента. Оно тоже колоколообразное, но форма немного меняется вместе с изменением числа степеней свободы (т.е. количества значений в выборке минус 1). Чем меньше значений, тем выше хвосты распределения, а чем больше - тем t-распределение больше похоже на нормальное.
Если в нормальном распределении коэффициенты перед формулой SEM мы брали из его свойств и правила трёх сигм, то здесь, учитывая разную форму при разном количестве значений, придётся заморочиться. Если мы хотим найти пределы для 95% значений, то мы должны будем найти квантили этого распределения, а именно 0,025 и 0,0975 квантиль. Из-за симметрии относительно 0 это одно число, просто с разным знаком и его можно найти в таблице типа такой. В левом столбце число степеней свободы, верхняя строчка - доверительная вероятность. И на пересечении будет находится значение t, которое мы и будет подставлять в формулу доверительного интервала. Обрати внимание, что при бесконечно больших выборках t будет превращаться в уже знакомое нам 1,96 и 2,58. А при расчёте 95% ДИ для нашей лабы из примера выше t=2,31. Таким образом доверительный интервал, оцененный по данной формуле будет от 17 до 95 тыс. Несколько отличается от предыдущего, не так ли? А всё потому что сотрудников мало.
Конечно же, никто не заставит тебя считать доверительный интервал вручную, есть специальные программы или онлайн калькуляторы, которые всё сделают. Просто помни о том, что это такое и выбирай подходящий метод расчёта.
❤52👍33
Кстати, про тыкать на кнопочки. Меня посетила идея, что для совсем базового уровня я могла бы делать посты со скринами и показывать, как в каком-нибудь GraphPad Prism искать те или иные параметры или тесты, делать графики и тд, заодно и ещё раз напоминать теорию. Да и в целом, так можно было бы демонстрировать работу в отдельных программах. Ставь реакт, как тебе идея, или пиши в комментариях 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍299🔥71❤43
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤣110❤🔥12😁5❤3👍2
#it_is_Friday_my_fellows
Привет, коллега!
Тут в обсуждении одной из юморесок родилась идея собрать подборку странных комментариев от рецензентов. Так что предлагаю по горячим следам заняться этим!
На картинке скрины сообщений тех, кто уже вспомнил свои лучшие комментарии. А вот и мой небольшой список:
поддерживаю горение в комментарии
мне интересно, почему ревьюер разделил sex и gender и как последнее могло повлиять на структуру хряща коленей. Если речь про гормонозаместительную терапию, то да, она могла, но её применяют не только при несовпадении sex и gender
FBS - fetal bovine serum используется для культивирования клеток, PBS - phosphate-buffered saline, фосфатно-солевой буфер, использовался для промывки или для контролей. Расшифровки были даны при первом упоминании...
ты пишешь результаты, но ты пишешь без уважения (я знаю про разный перевод слова respect, просто всё равно смешно)
〰️ 〰️
Это то, что сходу нашла, где-то в архивах возможно ещё будет, выложу в комментарии. Пиши, какие отзывы ревьюеров запомнились тебе👇
ПыСы: пока этот пост лежал готовенький в отложке, в комментарии скинули ссылку на такую подборку от пользователей Tumblr. Пополним их коллекцию?
Привет, коллега!
Тут в обсуждении одной из юморесок родилась идея собрать подборку странных комментариев от рецензентов. Так что предлагаю по горячим следам заняться этим!
На картинке скрины сообщений тех, кто уже вспомнил свои лучшие комментарии. А вот и мой небольшой список:
How to develop novel biomaterials with enhanced biocompatibility and mechanical strength, promoting vascularization and innervation of the graft for improved functional outcomes?всё бы ничего, но статья была про применение хряща ребра для восстановления поверхности суставов и вообще никак не связана с разработкой биоматериалов. Уж не говоря о том, что васкуляризации и иннервации в суставном хряще нет и это было описано во введении 🤷♀
there are several typos throughout the manuscript that should be corrected
поддерживаю горение в комментарии
there is no information regarding the sex and gender of the human donors
мне интересно, почему ревьюер разделил sex и gender и как последнее могло повлиять на структуру хряща коленей. Если речь про гормонозаместительную терапию, то да, она могла, но её применяют не только при несовпадении sex и gender
in some places "FBS" is indicated instead of "PBS"
FBS - fetal bovine serum используется для культивирования клеток, PBS - phosphate-buffered saline, фосфатно-солевой буфер, использовался для промывки или для контролей. Расшифровки были даны при первом упоминании...
focus on your results with respect to the available data in literature
ты пишешь результаты, но ты пишешь без уважения (я знаю про разный перевод слова respect, просто всё равно смешно)
Это то, что сходу нашла, где-то в архивах возможно ещё будет, выложу в комментарии. Пиши, какие отзывы ревьюеров запомнились тебе
ПыСы: пока этот пост лежал готовенький в отложке, в комментарии скинули ссылку на такую подборку от пользователей Tumblr. Пополним их коллекцию?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁65👍10❤7🙈2🫡2🔥1💩1
Forwarded from Зоопарк из слоновой кости
#плюшки_молодым_ученым
⚡️Начался прием заявок на аспирантскую "мегастипендию Президента" (75 тыс. в месяц). Дедлайн - 28 февраля.
Как и в прошлый раз, стипендиатами станут 500 российских аспирантов. Новые правила см. по ссылке (отличия от прошлого года, судя по тому, что мы увидели, минимальные)
https://aspirant.extech.ru/documents/47/view
⚡️Начался прием заявок на аспирантскую "мегастипендию Президента" (75 тыс. в месяц). Дедлайн - 28 февраля.
Как и в прошлый раз, стипендиатами станут 500 российских аспирантов. Новые правила см. по ссылке (отличия от прошлого года, судя по тому, что мы увидели, минимальные)
https://aspirant.extech.ru/documents/47/view
🔥27😎4💩1
#предложечка #шпаргалка
VI International Conference on Materials Physics,
Building Structures and Technologies in Construction,
Industrial and Production Engineering
(MPCPE-2025)
28-30 апреля 2025 года
г. Владимир, Российская Федерация
▶️ Организатор конференции:
Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Владимир
▶️ Основные направления работы конференции:
• Проектирование и эксплуатация строительных конструкций и инженерных систем;
• Конструкционные и функциональные материалы в строительстве и смежных отраслях;
• Прочность и деформативность строительных материалов и конструкций;
• Численно-аналитические методы расчета строительных конструкций, зданий и сооружений;
• Технологии информационного моделирования (ТИМ) в строительстве;
• Использование достижений прикладной физики в строительстве и смежных отраслях;
• Актуальные вопросы энерго- и ресурсосбережения в строительстве и смежных отраслях.
▶️ Формы участия в конференции:
• устный доклад с презентацией;
• постерный доклад (электронный).
▶️ Мероприятие планируется с использованием видеоконференцсвязи на отечественной коммуникационной платформе Контур.Толк (или аналогичной). Конференция планируется как онлайн-встреча участников тематических сессий с регламентированной демонстрацией слайдов согласно утвержденной технической программе. Регламент выступлений будет предусматривать 10-минутную виртуальную презентацию в реальном времени и 5-минутный лимит времени для вопросов и ответов на каждого докладчика. Обращаем особое внимание на необходимость устойчивого Интернет-соединения для представления устного доклада. Для докладчиков, не имеющих опыта работы с применяемой системой видеоконференцсвязи, предварительно будет организовано тестовое подключение с обучением.
РЕГИСТРАЦИЯ НА МЕРОПРИЯТИЕ ПО ССЫЛКЕ
📌 Дедлайн: 25 апреля 2025 г.
Участие в конференции БЕСПЛАТНОЕ.
По итогам проведения конференции планируется издание сборника статей с индексацией в РИНЦ (публикация бесплатная).
✖️ Адрес проведения конференции: 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ВлГУ
✉️ E-mail оргкомитета: [email protected]
VI International Conference on Materials Physics,
Building Structures and Technologies in Construction,
Industrial and Production Engineering
(MPCPE-2025)
28-30 апреля 2025 года
г. Владимир, Российская Федерация
Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, г. Владимир
• Проектирование и эксплуатация строительных конструкций и инженерных систем;
• Конструкционные и функциональные материалы в строительстве и смежных отраслях;
• Прочность и деформативность строительных материалов и конструкций;
• Численно-аналитические методы расчета строительных конструкций, зданий и сооружений;
• Технологии информационного моделирования (ТИМ) в строительстве;
• Использование достижений прикладной физики в строительстве и смежных отраслях;
• Актуальные вопросы энерго- и ресурсосбережения в строительстве и смежных отраслях.
• устный доклад с презентацией;
• постерный доклад (электронный).
РЕГИСТРАЦИЯ НА МЕРОПРИЯТИЕ ПО ССЫЛКЕ
Участие в конференции БЕСПЛАТНОЕ.
По итогам проведения конференции планируется издание сборника статей с индексацией в РИНЦ (публикация бесплатная).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁17👍11🤣7❤4
#методичка
Усы, лапы и хвост - вот мои показатели
Привет, коллега!
Мы тут в комментариях регулярно обсуждаем всякиевысокоранговые высокорейтинговые журналы, но ещё не все знают, что это за рейтинги такие. Мы уже говорили о том, какие показатели позволяют оценивать эффективность учёных, и для научных журналов тоже существуют свои метрики.
🔵 JIF (journal impact factor). Представляет собой среднее количество цитирований статей журнала за два предыдущих года и рассчитывается платформой Web of Science (ныне Clarivate). Но не учитывает самоцитирования журнала, хотя Clarivate отслеживает этот показатель (journal self-citation - JSC) и банит журналы со слишком высокими значениями.
🔵 CiteScore. Аналог импакт-фактора от Scopus и представляет из себя среднее число цитирований на статью за 4 года. В целом более широкий временной диапазон лучше для некоторых отраслей, да и Scopus охватывает чуть больше журналов. Из недостатков опять же отсутствие учёта самоцитирования.
🔵 JCI (Journal Citation Indicator) и SNIP (Source Normalized Impact per Paper) - два похожих по смыслу индекса от Web of Science и Scopus, соответственно. Они позволяют нормализовать цитируемость статей на общую цитируемость в области. Например, в медицине все очень много ссылаются друг на друга, а вот в математике гораздо хуже. И при сравнении журналов одного качества в разных областях JIF или CiteScore будут отличаться, а вот JCI и SNIP уже не особо.
🔵 SJR (SCImago Journal Rank). Тоже показатель рассчитывающийся по базе Scopus и означающий взвешенное количество цитирований с учетом значимости цитирующего журнала, вот тут можно глянуть метод расчёта. В целом, позволят чуть лучше оценить научную значимость и уважаемость журнала. Например, журнал Stem Cells от Oxford University Press имеет более низкий импакт-фактор по сравнению с IJMS от MDPI, но куда более высокий SJR и знакомыми коллегами из Европы котируется куда больше.
🔵 Eigenfactor Score - по смыслу тоже самое, что SJR, только от WoS, но видимо не набравший популярность: я впервые его увидела только при подготовке этого поста.
🔵 H-индекс. Очень похож по смыслу на индекс Хирша учёного: журнал имеет индекс N, если N статей в нём были процитированы не менее N раз. В Scopus и WoS h-индекс рассчитывается за всё время существования журнала, а, например, в Google Scholar Metrics есть h5-index и он учитывает только последние 5 лет.
🔵 Импакт-фактор в РИНЦ. Рассчитывается как классический импакт фактор, только по статьям из базы РИНЦ. Но сама база собирает в себе всякое, поэтому, конечно, не самый надёжный индикатор качества журнала.
🔵 Квартили журналов. Это показатель, который отражает, в каком проценте лучших журналов в своей области находится конкретный журнал. Обычно квартили рассчитываются на основе JIF или SJR. То есть, если мы ранжируем все журналы от самого маленького индекса к большому, то первые 25% с самыми низкими показателями будут относится к четвёртой квартили Q4, следующие 25% к Q3, ещё 25% к Q2 и 25% журналов с самыми высокими показателями будут относиться к Q1. Для российских журналов ВАК существуют квартили категории (UPD это вовсе не квартили, но их так называют в некоторых источниках, что и ввело автора в заблуждение), обозначаются К1, К2 и так далее и они могут учитываться в различных отчётах и формальных требованиях.
〰️ 〰️
Это точно не все возможные показатели журналов, но одни из наиболее популярных. Так что теперь ты знаешь, как понять, интересная тебе статья опубликована в какой-то левой мурзилке или в высокорейтинговом научном журнале.
Усы, лапы и хвост - вот мои показатели
Привет, коллега!
Мы тут в комментариях регулярно обсуждаем всякие
Это точно не все возможные показатели журналов, но одни из наиболее популярных. Так что теперь ты знаешь, как понять, интересная тебе статья опубликована в какой-то левой мурзилке или в высокорейтинговом научном журнале.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤87👍33🔥23❤🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤣95
#педсовет
Ваше мнение очень важно для нас
Привет, коллега!
Любой продавец должен собирать обратную связь, чтобы понимать своё место на рынке, свою востребованность и всячески улучшать свой продукт. И я считаю, что образовательные программы/курсы - это тоже продукт, хоть и не всегда подчиняющийся рыночным законам. А это значит, что образовательные организации и даже отдельные преподаватели должны отслеживать какие-то метрики. Это могут быть очевидные показатели для отчётов, например, конкурс, средний балл ЕГЭ поступивших, доход, место в рейтинге и тд.
Но могут быть и менее интересные для руководящего звена параметры, например, анализ удовлетворённости студентов программой, курсом и даже отдельным преподавателем. Этот пласт информации часто игнорируется, а ведь сейчас сарафанное радио работает очень даже эффективно. В бытность репетиром я уже слышала от наиболее осознанных школьников "не хочу в вуз N, пишут, что там много взяток". Пока что я не видела масштабной работы с отзывами студентов на высоком уровне, хотя где-то есть отдельные попытки стимулировать ППС улучшать свои курсы. Но чаще это инициатива снизу, от неравнодушных преподавателей, которые хотят именно давать знания, а не отчитывать свои часы. Для тех, кто хочет стать таким преподавателем позволю себе дать несколько советов по составлению опросов.
🟣 Опрос должен быть небольшим, в идеале занимать минут 5.
🟣 Лучше делать опрос анонимным, тогда студенты не будут бояться написать правду.
🟣 Часть вопросов можно сделать закрытыми с выбором вариантов ответа (например, оцените по шкале от 1 до 5 насколько понятен курс, оцените насколько курс актуален, какой формат занятий удобен и тд), но часть обязательно должны быть открытыми (например, что больше всего запомнилось, что можно улучшить и тд.)
🟣 Для программ ДПО или для элективов на старших курсах интересно анализировать изменение в знаниях и ожидания от предмета (например, оцените ваш уровень знаний до и после программы, какие знания и навыки вы ожидали получить от курса, что превзошло ваши ожидания и тд)
🟣 Иногда бывает непросто простимулировать студентов проходить опросы. Я обычно показываю QR со ссылкой на форму в конце занятия и половина группы заполняет. Где-то опросы встроены в обучение, и не пройдя его, нельзя приступить к следующей теме. Кто-то стимулирует проходить опросы через геймификацию: раздают баллы или другие бонусы за активность. Я подумала, что можно создать две формы и попросить заполнить любую из них, проголосовав тем самым за котиков или пёсиков (или что-то ещё). Протестирую в этом семестре.
Но самый классный опрос не имеет смысла без респондентов. И я хочу также обратить внимание студентов на них. Иногда опросы создают впечатление, что от вас формально чего-то хотят и заставляют тыкать в кнопочки. Попросите преподавателя рассказать пример, как результаты обратной связи повлияли на образовательный процесс. Если примеров не найдётся - что ж, возможно, действительно она лишь для галочки.
Но если у студентов есть хоть малейший шанс на что-то повлиять через простые опросы - используй возможность и пиши всё, что думаешь. Это может улучшить жизнь следующим поколениям, а возможно уже и тебе, если твой отзыв будет учтён и для других предметов. В ответ на обратную связь от наших студентов, я много раз пересматривала содержание и форматы своих курсов, меняла преподавателей, учебные планы и тд. И на собственном обучении я всегда пишу простыни в отзывах😈
Для большей эффективности лучше всего писать конструктивно. Это значит, что ты должен не только критиковать или переходить на личности, но и писать, как это улучшить на твой взгляд. Например, вместо "лектор - некомпетентный душнила", можно написать, что "материал курса подан в неподходящем формате и не учитывает последние тренды. Возможно, стоит добавить больше интерактивных занятий и обновить базу знаний". Ну и хорошие моменты тоже стоит хвалить, становится понятно, что использовать как образец.
〰️ 〰️
Преподаватели и студенты, расскажите как устроена система обратной связи у вас в вузах? Учитывается ли она или остаётся простой формальностью?
Ваше мнение очень важно для нас
Привет, коллега!
Любой продавец должен собирать обратную связь, чтобы понимать своё место на рынке, свою востребованность и всячески улучшать свой продукт. И я считаю, что образовательные программы/курсы - это тоже продукт, хоть и не всегда подчиняющийся рыночным законам. А это значит, что образовательные организации и даже отдельные преподаватели должны отслеживать какие-то метрики. Это могут быть очевидные показатели для отчётов, например, конкурс, средний балл ЕГЭ поступивших, доход, место в рейтинге и тд.
Но могут быть и менее интересные для руководящего звена параметры, например, анализ удовлетворённости студентов программой, курсом и даже отдельным преподавателем. Этот пласт информации часто игнорируется, а ведь сейчас сарафанное радио работает очень даже эффективно. В бытность репетиром я уже слышала от наиболее осознанных школьников "не хочу в вуз N, пишут, что там много взяток". Пока что я не видела масштабной работы с отзывами студентов на высоком уровне, хотя где-то есть отдельные попытки стимулировать ППС улучшать свои курсы. Но чаще это инициатива снизу, от неравнодушных преподавателей, которые хотят именно давать знания, а не отчитывать свои часы. Для тех, кто хочет стать таким преподавателем позволю себе дать несколько советов по составлению опросов.
Но самый классный опрос не имеет смысла без респондентов. И я хочу также обратить внимание студентов на них. Иногда опросы создают впечатление, что от вас формально чего-то хотят и заставляют тыкать в кнопочки. Попросите преподавателя рассказать пример, как результаты обратной связи повлияли на образовательный процесс. Если примеров не найдётся - что ж, возможно, действительно она лишь для галочки.
Но если у студентов есть хоть малейший шанс на что-то повлиять через простые опросы - используй возможность и пиши всё, что думаешь. Это может улучшить жизнь следующим поколениям, а возможно уже и тебе, если твой отзыв будет учтён и для других предметов. В ответ на обратную связь от наших студентов, я много раз пересматривала содержание и форматы своих курсов, меняла преподавателей, учебные планы и тд. И на собственном обучении я всегда пишу простыни в отзывах
Для большей эффективности лучше всего писать конструктивно. Это значит, что ты должен не только критиковать или переходить на личности, но и писать, как это улучшить на твой взгляд. Например, вместо "лектор - некомпетентный душнила", можно написать, что "материал курса подан в неподходящем формате и не учитывает последние тренды. Возможно, стоит добавить больше интерактивных занятий и обновить базу знаний". Ну и хорошие моменты тоже стоит хвалить, становится понятно, что использовать как образец.
Преподаватели и студенты, расскажите как устроена система обратной связи у вас в вузах? Учитывается ли она или остаётся простой формальностью?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥38