на этой неделе я занимаюсь рецензированием заявок на конференции, и это очень интересно -- читать вперемешку очень хорошие заявки и максимально плохие. в этом после я решила собрать ошибки, которых следует избегать в своем исследовании/заявке на конференцию, чтобы вашу работу приняли.
1. не читаете критерии заявки. так мне пришлось отклонить заявку, которая превысила допустимый лимит слов в заявке в 2 (!!!) раза.
обязательно смотрите на лимит слов в аннотации и полном тексте, а также критерии оформления текста (отступ, формат цитирования, шрифт). также очень советую для упрощения задачи рецензенту озаглавить секции по необходимым критериям в заявке. например, в заявке на конференцию American Educational Research Association (AERA), для которой я рецензирую, обязательно должны быть следующие секции: цели исследования, теоретическая рамка, методы исследования, источник и сбор данных, результаты, научная значимость исследования.
если какой-то из этих пунктов будет плохо прописан или отсутствовать, это понижает ваши шансы быть принятым на конференцию (и в целом сделать качественное исследование).
2. выбираете секцию, не прочитав внимательно, подходит ли ваша работа под нее.
при подаче заявки на конференцию/загрузке статьи в журнал, можно попасть как на 'open call' - где заявки на любые темы, связанные с темой конференции/журнала приветствуются, так и на определенные темы. например, мне загрузили количественное исследование в секцию нарративных исследований. соответственно, даже если это хорошее количественное исследование, на вопрос "соответствует ли это исследование секции?" я отвечу "нет", и это будет причиной отклонить эту заявку.
3. не делаете достаточный обзор литературы.
не стоит выбирать тему исследования из головы, всегда обязательно сделать базовый обзор литературы, чтобы убедиться - что на эту тему еще не было исследований. а если были, то как именно ваше исследование может внести вклад в науку - например, вы рассматриваете феномен через другую теоретическую рамку, используете другой метод анализа данных и т д.
ну и СОВСЕМ НИКОГДА не стоит писать "на эту тему ничего еще не написано, поэтому я пишу", если вы не проверили, что на эту тему правда ничего не написано. например, я отклонила одну заявку, в которой человек написал, что "опыт таких то людей еще не изучен", а короткий поиск в гугл сколар выдал мне 1млн результатов на тему опыта людей, которых описывал автор в тех же условиях (я даже почитала несколько статей и точно уверена, что опыт этих людей уже был изучен).
4. исследовательские вопросы не соответствуют способу сбора/анализа данных.
тут нужны базовые знания по методам исследования. я уже делала серию книг по методам тут.
например, если вы хотите изучать чей то "живой опыт", вы не можете это сделать через опросник с множественным выбором, потому что "живой опыт" изучают через общение с респондентами - интервью, фокус группы, текст. да, работу, которая так сделала, тоже пришлось отклонить. соответственно, нужно выбирать метод в соответствии с вопросом, который вы ставите перед собой в изучении какой то темы.
туда же добавим плохой количественный анализ. если вы заявляете использование количественного анализа в своем исследовании, вы не можете репортать просто means своих данных и дискриптивную статистику (не на уровне магистратуры/phd), нужно делать более продвинутый анализ, в зависимости от вашего исследовательского вопроса и ваших данных (t-test, ANOVA, regression).
5. выводы не соответствуют вашему методу исследований
никогда, повторяю, НИКОГДА качественные исследования не могут предсказывать опыт всей популяции. выводы на всю популяцию по семплу можно делать только если ваш семпл был репрезентативным и рандомным. подробнее почитать можно тут.
одну работу я отклонила, потому что чувак сделал автоэнтографию (то есть опросил одного человека - себя) и стал делать выводы о всей популяции людей с похожим на его бекграунд (черных директоров сельских школ), что полный bs. #phd
1. не читаете критерии заявки. так мне пришлось отклонить заявку, которая превысила допустимый лимит слов в заявке в 2 (!!!) раза.
обязательно смотрите на лимит слов в аннотации и полном тексте, а также критерии оформления текста (отступ, формат цитирования, шрифт). также очень советую для упрощения задачи рецензенту озаглавить секции по необходимым критериям в заявке. например, в заявке на конференцию American Educational Research Association (AERA), для которой я рецензирую, обязательно должны быть следующие секции: цели исследования, теоретическая рамка, методы исследования, источник и сбор данных, результаты, научная значимость исследования.
если какой-то из этих пунктов будет плохо прописан или отсутствовать, это понижает ваши шансы быть принятым на конференцию (и в целом сделать качественное исследование).
2. выбираете секцию, не прочитав внимательно, подходит ли ваша работа под нее.
при подаче заявки на конференцию/загрузке статьи в журнал, можно попасть как на 'open call' - где заявки на любые темы, связанные с темой конференции/журнала приветствуются, так и на определенные темы. например, мне загрузили количественное исследование в секцию нарративных исследований. соответственно, даже если это хорошее количественное исследование, на вопрос "соответствует ли это исследование секции?" я отвечу "нет", и это будет причиной отклонить эту заявку.
3. не делаете достаточный обзор литературы.
не стоит выбирать тему исследования из головы, всегда обязательно сделать базовый обзор литературы, чтобы убедиться - что на эту тему еще не было исследований. а если были, то как именно ваше исследование может внести вклад в науку - например, вы рассматриваете феномен через другую теоретическую рамку, используете другой метод анализа данных и т д.
ну и СОВСЕМ НИКОГДА не стоит писать "на эту тему ничего еще не написано, поэтому я пишу", если вы не проверили, что на эту тему правда ничего не написано. например, я отклонила одну заявку, в которой человек написал, что "опыт таких то людей еще не изучен", а короткий поиск в гугл сколар выдал мне 1млн результатов на тему опыта людей, которых описывал автор в тех же условиях (я даже почитала несколько статей и точно уверена, что опыт этих людей уже был изучен).
4. исследовательские вопросы не соответствуют способу сбора/анализа данных.
тут нужны базовые знания по методам исследования. я уже делала серию книг по методам тут.
например, если вы хотите изучать чей то "живой опыт", вы не можете это сделать через опросник с множественным выбором, потому что "живой опыт" изучают через общение с респондентами - интервью, фокус группы, текст. да, работу, которая так сделала, тоже пришлось отклонить. соответственно, нужно выбирать метод в соответствии с вопросом, который вы ставите перед собой в изучении какой то темы.
туда же добавим плохой количественный анализ. если вы заявляете использование количественного анализа в своем исследовании, вы не можете репортать просто means своих данных и дискриптивную статистику (не на уровне магистратуры/phd), нужно делать более продвинутый анализ, в зависимости от вашего исследовательского вопроса и ваших данных (t-test, ANOVA, regression).
5. выводы не соответствуют вашему методу исследований
никогда, повторяю, НИКОГДА качественные исследования не могут предсказывать опыт всей популяции. выводы на всю популяцию по семплу можно делать только если ваш семпл был репрезентативным и рандомным. подробнее почитать можно тут.
одну работу я отклонила, потому что чувак сделал автоэнтографию (то есть опросил одного человека - себя) и стал делать выводы о всей популяции людей с похожим на его бекграунд (черных директоров сельских школ), что полный bs. #phd