АДовый рисёрч

Из-за того, что у меня на работе нет выходных в честь государственных праздников, я и забыла, что завтра нерабочий день. А значит забыла пожелать всем хороших выходных, коллеги!

#лаблыба

#диссероплетение Привет, коллеги! Как лучше писать научные статьи на английском: на родном языке и потом переводить или пытаться родить текст сразу на английском? У меня нет однозначного ответа на этот вопрос. Часто слышу, что лучше писать сразу на английском, чтобы правильно строить фразы на иностранном языке, но лично я всегда использовала гибридный формат. То есть большую часть предложения я пишу на русском, вставляя отдельные phrases and terms на английском. При этом я стараюсь формулировать предложения коротко, без сложных сочинений и подчинений. Так текст проще переводится на английский с помощью переводчика или ИИ. После машинного перевода я вычитываю текст и проверяю, что смысл сохранился. Но я была бы не я, если бы не вышла в интернет с таким вопросом, а главное — за советами тем, кто не знает, как подступиться к своей первой англоязычной статье. Ожидаемо, многие рекомендуют даже людям с невысоким уровнем писать сразу на английском, хотя сначала можно набросать структуру и ключевые тезисы на родном языке. Если же писать сразу на русском, то полный перевод почти всегда даёт тяжёлый, неестественный текст, потому что структура научного аргумента в двух языках разная. Главный практический совет, который дают многие, — учиться английскому по текстам, а не по учебникам. Лучший способ освоить научный английский — читать много статей в своей области и целенаправленно собирать готовые фразы. Рекомендуют завести личный «фразеологический словарь»: как авторы вводят проблему, описывают методы, обсуждают результаты, делают оговорки. Научный английский очень клишированный, и это играет нам на руку. Также все рекомендуют писать короткими предложениями — в академическом английском это считается добродетелью, а не упрощением. На раннем этапе не стоит гнаться за красивым языком, логика гораздо важнее. Рецензенты могут простить простой английский (тем более, что многие сами его не знают в совершенстве), но не прощают неясную аргументацию. Мне понравился совет писать раздел Methods первым: он самый простой по структуре предложения (даром что с пассивным залогом) и даётся легче всего, а написанный текст даёт психологический импульс двигаться дальше. Современные ИИ-инструменты очень помогают на этапе редактуры, но их не рекомендуют для перевода целых кусков текста. В первую очередь это связано с возможной потерей смысла, который вы закладывали. Но, на мой взгляд, нужно просто перечитывать то, что пишет ИИ. Другая, более значимая проблема машинного перевода в том, что так вы не учитесь языку, и если вы планируете в дальнейшем выступления на английском, международные коллаборации или стажировки, то лучше тренироваться самостоятельно формулировать свои мысли. А вот ИИ можно использовать, чтобы проверить грамматику или найти более точное слово — это самые трудные вещи для не-носителей языка. Коллеги, а как вы пишете статьи на английском языке? Поделитесь лайфхаками в комментариях

#лаблыба

#сдохни_или_умри Привет, коллеги! Как-то давно уже писала пост на тему того, как стоит давать обратную связь своим подопечным. К сожалению, академическая среда оказывается довольно токсичной в этом плане: почему-то унижение студентов является чуть ли не нормой. Мол, без этого они могут вырасти "нежными снежинками", не готовыми к профессиональной борьбе. Я уже писала, что не согласна с этим тезисом и что обратную связь и критику нужно давать обязательно, но делать это в форме, которая не унижает самого человека, а показывает ему точки роста. Про сэндвич-формат обратной связи многие уже слышали: сначала хвалим, затем критика и завершение на позитивной ноте. Расскажу про ещё одну модель, придуманную центром креативного лидерства (CCL, Center for Creative Leadership) - SBI (Situation — Behavior — Impact) (Интересно, сколько денег было потрачено на эту разработку?). Она помогает давать конкретную, не обвинительную обратную связь и позволяет избежать конфликтных или проблемных ситуаций. У модели есть три компонента: S — Ситуация (Situation): конкретный контекст – когда и где произошло событие. B — Поведение (Behavior): только наблюдаемые действия – что именно человек сделал или сказал, без интерпретаций и предположений о намерениях. I — Влияние (Impact): какой эффект это поведение произвело – на вас, на группу, на работу. Объясню на примере. Научный руководитель говорит аспиранту: «ты безответственный». Это обобщение, переход на личности. Разные аспиранты могут отреагировать по-разному: кто-то пропустит мимо ушей как неконструктивное, кто-то будет переживать, накрутит себя и на этом фоне станет ещё менее собранным. По SBI это может звучать как: «на двух последних встречах (S) ты не принёс данные, о которых мы договаривались (B) – я не могу дать посмотреть их в срок, и это задерживает всю группу (I)». По SBI можно ответить рецензенту, который пишет слишком общие замечания. Например: «В рецензии вы написали, что выводы не обоснованы (S), но не указали конкретное место или вывод (B) – я не понимаю, что именно оспаривается, и как следствие не могу доработать статью (I)». А ещё SBI подходит и для позитивной обратной связи. Она обязательна нужна, если вы хотите закреплять правильные паттерны поведения. Например: «когда мы писали отчёт по гранту (S), ты взял(а) на себя дополнительный анализ (B) – благодаря этому мы всё сделали вовремя и в заявленном объёме (I)». Модель очень простая, не требует каких-то сверх усилий (кроме необходимости про неё вспомнить), но позволяет более точно подходить к обратной связи, вместо общих фраз "вы худший студент за последние 10 лет" или "вы молодец".

#лаблыба

#ля_ты_крыса Привет, коллеги! Поговорим сегодня о вкусном нарушении научной этики — salami slicing. Этот термин переводят на русский как «нарезка салями» или «салями-публикации». Salami slicing — это практика искусственного дробления одного полноценного исследования на несколько меньших публикаций с целью получения максимального количества статей из одного набора данных. Например, исследователь проводит одно большое исследование на крысах, но вместо того чтобы опубликовать одну комплексную статью, он публикует пять отдельных: по каждому показателю отдельно, по каждому временному срезу, по каждому типу клеток и т. д. Данные те же, работа та же — статей пять. Очевидно, что делается это ради того, чтобы выполнить pokazateli по количеству статей и повысить индекс Хирша. Salami slicing считается нарушением научной этики, поскольку: 🔴Искажает научную картину. Когда одни и те же данные появляются в нескольких публикациях, они учитываются несколько раз в мета-анализах и систематических обзорах. Это раздувает статистическую значимость результатов и вводит других учёных в заблуждение. 🔴Показывает необъективное p-value. Дробя данные, исследователь повышает вероятность случайно найти значимый результат, поскольку не делает поправку на множественные сравнения. В каждое сравнение с помощью статистических тестов закладывается вероятность найти различия там, где их нет (ошибка первого рода), и если мы делаем много сравнений, эта вероятность увеличивается. Поэтому при множественных сравнениях делаются поправки. При дроблении исследования не делается столько сравнений, и поправки никто не вносит, хотя на самом деле это неправильно, поскольку дизайн исследования иной. 🔴Вводит в заблуждение читателей и рецензентов. Рецензенты каждой из статей не видят полной картины и не могут оценить, что перед ними — фрагмент большего целого, а значит, не могут оценить и всей полученной картины. 🔴Перегружает научные журналы. Когда каждый публикует 5 статей вместо одной, ресурсы редакций и рецензентов тратятся на статьи, которые не несут самостоятельной научной ценности. А с ресурсами сейчас в целом плоховато. Стоит отметить, что не всякое дробление является salami slicing-ом. Разделение оправдано, если каждая статья отвечает на самостоятельный научный вопрос, а авторы прозрачно ссылаются на связанные публикации. Нарушением это становится, когда дробление скрыто, а вывод оказывается размазан по нескольким статьям. По сути, если вы публикуете колбасу по кусочкам — это нарушение научной этики, а если у вас просто связка сосисок — это нормальная последовательная работа над тематикой. В условиях давления показателей salami slicing некоторыми учёными воспринимается как серая зона. Мол, не мы такие, жизнь такая. Откровенно говоря, мне не очень нравится эта риторика, так можно оправдать и покупное соавторство, и фабрики статей, и многое другое. Но моё дело рассказать, а каждый уже сам решит, какие сомнительные научные практики он будет использовать в своей работе.

#лаблыба

#трудовыебудни Меня зовут Анна, когда-то я пересекала Тихий океан от Ванкувера до Владивостока, а теперь рассказываю в своём канале про рыбов и экспедиции. Чуть больше года я заведую лабораторией промысловой океанографии. Иногда скучаю по временам, когда главной проблемой были колонки для нитратов. Тогда я была просто гидрохимиком и ходила в рейсы в дальневосточные моря и Тихий океан. Сейчас на мне 20 человек, 3 сектора, сборы в экспедиции. И желание, чтобы каждый рабочий день проходил с удовольствием. Утро. Дома позавтракать не успеваю, беру с собой на работу. За кофе с молодыми коллегами обсуждаем доклад с учёного совета. Из окон института видно море. Сегодня спокойное. Скоро вернутся коллеги с Охотского моря, уйдёт новая группа в Тихий океан. И на днях должны выйти на катерах в залив, начинается сезон прибрежных работ в Японском море. На выходе из кабинета меня обрадовали, что катера прошли бункеровку. Можно планировать полевые работы в прибрежке. Это ежегодный мониторинг на акватории Амурского залива с мая по октябрь. Надо написать служебку, оформить направления, подтянуть к полевым студентку (она пишет у меня диплом и проходит практику). В заливе пройдут по станциям с океанологическим зондом, соберут пробы на гидрохимию, фито- и зоопланктон. Потом в лаборатории будет обработка на биогены и кислород, работа с данными. Это тизер наших крупных экспедиций по всем дальневосточным морям. Уже несколько лет работа со студентами – один из важных моих проектов. Я веду научпоп-блог, иногда делаю лекции, люблю передавать романтику экспедиций и рассказывать про свою работу и работу института. И в обычный рабочий день думаю, как всё это организовать. Записываю задачи в блокнот. К электронным планировщикам не привыкла, люблю ручкой вычёркивать. Ранжирую по квадрату «важно-неважно, срочно—несрочно». Бывает, всё «важно-срочное» и тогда я сдвгшник на максималках. Но сейчас неделя «важно-несрочного»: статьи, подготовка к конференциям. У нас не академический институт, гонки за публикациями нет, мы выдаём прогнозы по биоресурсам и среде их обитания. До обеда готовлю разные документы. Через две недели судно возвращается из рейса, надо сделать дополнительный разрез в Японском море. Просто попросить нельзя, нужно согласовать и дать дополнение в рейсовое задание. Еще передаю на оформление документы студента для следующей экспедиции. Это менеджерская работа и я стараюсь сделать её в первой половине дня. В обед мы с коллегой (и по совместительству мужем) идём на прогулку. Рядом набережная и ветер с моря, что очень освежает голову. Думаем, кого из студентов взять в рейсы. Заявок много, все хотят изучать океан, акул и китов, но до посадки на борт доходят единицы. После обеда работаю над статьёй. Есть несколько черновиков, смотрю, на что есть настроение. По ходу задаю вопросы доктору наук, своему бывшему завлабу и человеку, которым восхищаюсь в научном плане. Периодически прилетают задачи от руководства по организации конкурса. Процесс напоминает мем «коллеги, вы сделайте, а я потом скажу, как надо». Но мне нравится, я люблю творчество и легкий хаос. Студентка прислала две главы диплома, вычитываю, пишу замечания и исправления. Молодой сотрудник прислал черновик статьи, я нашла новый индекс для расчётов, даю ему формулу, пишу что переделать. Учусь делегировать. Лаборатория возрастная, все опытные и заняты своим делом, но мне хочется реализовывать свои идеи. Работа со студентами даёт этот опыт. Считаю, что главное – передавать опыт и знания и вдохновлять новое поколение. Исследовать, задавать вопросы, давать возможности для роста. Сохраняю черновик статьи, отправляю студентке замечания по диплому, на удивление у нее хорошо получается, возможно оформим потом статью, как минимум тезис на конференцию. Выходим с мужем с работы, он работает в другой лаборатории, мы пересекаемся на завтрак, обед и в конце рабочего дня. Я могла бы написать про один день работы на катере в заливе. Или один день во время шторма в экспедиции в Тихом океане. Но и этот, бумажный, тоже часть моей работы. И именно за это разнообразие я ее люблю.

Привет, коллеги! Мне прислали столько классных историй, что рубрика "Один день из жизни учёного" стала еженедельной. И сегодня один день из жизни завлаба, на которого не давят pokazateli по публикациям. Как обычно, полная версия на сайте, а сокращённая - в посте ниже ⬇️ ▶️Если вы хотите стать участником и рассказать про свой день, пишите мне в личные сообщения @ad_kurenkova и я вышлю вам инструкции

#лаблыба

#лаблыба

Современные проблемы биологии: AI решит всё? Лет десять назад на тех, кто пытался применять искусственный интеллект в своих исследованиях, в академическом сообществе смотрели косо. Но затем нейросети стали обыгрывать человека в го и шахматы, научились предсказывать укладку белка, а потом начался бум генеративных моделей. Если отбросить хайп, сегодня разработка AI-алгоритмов выглядит как кратчайший путь к успеху в науке. Вызовы, казавшиеся невозможными, преодолеваются благодаря машинному обучению. Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ и компания Бластим продолжают серию лекций о трендах и перспективах в биотехе. Следующая встреча с доктором биологических наук, профессором ФББ МГУ Борисом Фенюком состоится в понедельник 8 июня в 15:00 мск. Борис Александрович поделится своим видением будущего и расскажет, как AI изменил естественные науки и какие открытия уже внедрены в индустрию: • предсказание структуры белков • анализ геномов • in silico drug design • персонализированная медицина • синтетическая биология 🔗 Зарегистрироваться и оставить вопрос на сайте: https://agency.blastim.ru/bio_ai Или быстро в боте: https://s.salebot.pro/fbbmsu_ai_1

Всем хороших выходных, коллеги!

#it_is_friday_my_fellows Привет, коллеги! Есть в телеграме такой замечательный канал Чтобы не выгорать. Там публикуются маленькие поддерживающие заметки про то, что необязательно быть суперпродуктивным, чтобы себя уважать, что можно и нужно отдыхать, что вы имеете право на ошибки. Предлагаю по мотивам устроить небольшой флешмоб добра и поддержки в комментариях. Напишите, какие мысли - таблетки от выгорания принимаете вы. Например, мои: 🤩Проблемы на работе - это проблемы в одной из множества сфер жизни и в конце рабочего дня их стоит оставлять на работе, а не носить с собой постоянно. 🤩Отрицательный результат не менее важен, чем положительный, через него мы приобретаем опыт и понимание, как делать не стоит. 🤩Ваша ценность как человека не определяется размером Хирша и количеством публикаций Q1. Не всегда всё зависит от нас, поэтому очертите круг того, на что вы можете влиять, и старайтесь не переживать за то, на что влиять не можете. 🤩Физическая активность нужна. Простая прогулка с музыкой значит для вашей кукухи куда больше, чем почётная грамота "за порванную ж.." от вашего руководства.

#лаблыба

Привет, коллеги! Признавайтесь, была ли у вас мысль взять свой литобзор из дипломной работы, а то и из диссертации, и быстренько опубликовать в виде обзорной статьи? Многие так и делают, и у многих получается, но не всегда с первого раза. Попробую рассказать почему. В целом, литобзор квалификационной работы и narrative review имеют некоторые различия. По сути, литобзор — это очень расширенный раздел introduction в статье: он рассказывает о состоянии области исследований, обозначает knowledge gap и призван подвести читателя к вашей исследовательской гипотезе. Обзорная статья также описывает некоторую область знаний, обычно систематизируя знания в ней или даже уже отвечая на некоторый исследовательский вопрос. Да, пробелы также обозначаются, часто не один, а несколько. В этом очень много общего, поэтому литобзор хорошо превращается в статью и наоборот, но придётся немножко поколдовать над текстом. Во-первых, нужно разобраться с целью и убрать всё, что ей не отвечает. Литобзор диплома обычно заканчивается гипотезой, а вот обзорная статья с неё начинается. Например, «Мы знаем, что в космосе хрящ суставов деградирует, но как вовлечены в это механочувствительные рецепторы? Давайте глянем, что там пишут…» — это обзорная статья. «Мы знаем, в космосе хрящ суставов деградирует, вот есть ряд исследований почему, но роль вот этого механочувствительного рецептора не изучена, поэтому мы изучили в такой-то модели» — это литобзор, в котором будут ещё отдельные главы про хрящ, про сами каналы и ещё куча лишнего. Во-вторых, в обзорной статье обычно более критично относятся к цитируемым источникам. Там не просто сообщается факт, что «авторы показали X», а указывается, как исследовали, и обсуждаются потенциальные ограничения выводов. Как следствие, в-третьих, в обзоре может быть обозначено много knowledge gap. Вряд ли в целой области не хватает только одного паззла, скорее всего, вопросов много. Лично я люблю читать обзоры, которые не только знакомят с какой-то новой тематикой, но и дают понимание слепых зон и исследовательских трендов. Таким образом, чтобы превратить литобзор в хорошую статью, недостаточно просто ужать его до нужного количества слов, а стоит немного доработать по сути. Поэтому я рекомендую при написании уже держать в голове потенциальный обзор и отмечать для себя какие-то вещи, которые пока не нужны, но могут быть полезны для статьи. В обратную сторону это тоже работает. Например, если повезло написать обзорную статью раньше, чем защитить диплом/магистерскую диссертацию, или если статья превращается в литобзор для диссера. Тогда объём, скорее всего, будет увеличиваться за счёт введения дополнительных вещей, необходимых для формулировки конкретной исследовательской гипотезы. При этом части, её не касающиеся, особенно обсуждение различных пробелов, стоит убрать. Говорят, что хороший литобзор позволяет читателю из другой сферы полностью понять суть и результат вашего исследования. Обзорная же статья нужна людям из вашей сферы и около, чтобы понять, что сейчас происходит на вашем фронтире. В тексте получилось много details, но, надеюсь, все меня поняли. Описанное выше касается того, чему меня научили в начале и что я вынесла уже сама для сферы биомедицины, но, возможно, в других областях (и научных школах) дела обстоят иначе. Расскажите в комментариях, насколько у вас похожи литобзор квалификационной работы и обзорные статьи?

Центральный университет запускает Программу трансляционных исследований — инициативу для научных команд, которые хотят превратить результаты своего исследования в работающий прототип для реального сектора. Сейчас открыт конкурс на годовую программу поддержки. Заявки можно подать до 15 июня. Для этого руководителю научной команды нужно заполнить форму на сайте. Что получают участники: — до 5 млн рублей на 1 год; — доступ к бизнес-заказчикам и реальным технологическим запросам; — менторскую поддержку экспертов индустрии и технологических предпринимателей. Успейте подать заявку до 15 июня по ссылке.

#лаблыба Не забывайте благодарить тех, кто был рядом с вами весь этот путь, а не только тех, у кого много регалий 🐺

Алаверды Адовый рисёрч