Название довольно общее по своему характеру, поэтому я пытаюсь уточнить основную часть. Меня интересуют ответы, относящиеся к теоретической информатике (TCS), но я уверен, что этот вопрос будет столь же актуален в областях, которые существуют уже более двух десятилетий, и поэтому я надеюсь получить ответы от исследователей в и другие дисциплины!
Я пытаюсь понять, как исследователи (которые работают довольно давно) в любой специализированной области (например, TCS) отслеживают результаты, которые уже были опубликованы — не только основополагающие результаты, но и результаты, которые имеют меньшую ( но не незначительное) влияние на эту область, но были опубликованы за годы или десятилетия до этого. В то же время необходимо отслеживать результаты, опубликованные (по крайней мере) на известных конференциях в текущем году, чтобы впитывать представленные там новые идеи и включать/расширять их в свою собственную работу.
Я нахожу невероятным поверить, что все вышеперечисленное возможно без какого-либо дисциплинированного подхода к чтению и последующему усвоению идей на регулярной основе, поэтому я спрашиваю членов научных кругов об их опыте/практике в это. Особенно:
Короче говоря, я пытаюсь выяснить, какие вещи, по вашему мнению, должен «знать» ведущий исследователь с самого начала, и на каком уровне глубины, и как вы будете пытаться поддерживать этот уровень восприятия в течение года?
(Я понимаю, что вопрос СУБЪЕКТИВЕН , но я надеюсь, что он удовлетворяет требованиям для « хорошего субъективного » вопроса!)
Вот несколько дополнений к списку Суреша (преобразованные из комментария по предложению TCSgrad):
Даже не пытайтесь запомнить детали. Просто помните, что кто-то опубликовал что-то похожее, и используйте Google (или Mendeley, или Papers), чтобы снова найти статью, когда она вам понадобится.
Чейз ссылок. Интересные статьи, как правило, цитируют другие интересные статьи. Когда вы читаете любую статью, также смотрите на статьи в библиографии.
Чейз цитаты. Интересные статьи, как правило, цитируются другими интересными статьями. Когда вы читаете статью, найдите другие статьи, в которых она цитируется (например, через Google Scholar), и тоже посмотрите на них.
Следуйте капризам. Если вы видите статью с интересным словом в заголовке или интересной фигурой на первой странице, хотя бы прочитайте аннотацию.
Не пытайтесь прочитать все. Это невозможно. Просто попробуйте читать немного больше.
Хватит читать. В конце концов, вам придется провести собственное исследование. Не беспокойтесь о том, чтобы изобретать велосипед; иногда лучший (и даже самый быстрый) способ понять, что сделал кто-то другой, — это проигнорировать его, разобраться в этом самостоятельно, а затем прочитать его статью.
Я очень плохо слежу за вещами, так что, возможно, все, чем я могу поделиться, это то, что НЕ нужно делать :), но мне проще всего отслеживать текущую работу в сообществе (и я тоже в TCS) в три способы:
Эта система не идеальна — я все еще скучаю по многим интересным статьям, — но постепенно я пришел к выводу, что будет невозможно уследить за всеми интересными результатами в этой области (не говоря уже о ярких). Для широты, помимо вышеперечисленного, я во многом полагаюсь на опросы и слайды, которые я могу быстро просмотреть.
Читайте обзорные статьи в своей области. Вот где кто-то уже проделал тяжелую работу по чтению и обобщению литературы. У штатных профессоров есть сильный стимул писать приглашенные обзорные статьи, потому что это престижно и приносит им много цитирований.
Ведите библиотечную базу данных прочитанных вами статей вместе с датами их прочтения. Добавьте к ним свои собственные ключевые слова, чтобы их можно было найти позже и процитировать. Храните эту базу данных отдельно от новых баз данных, которые вы создадите, когда начнете писать новую статью (не совершайте ошибку, пытаясь хранить все это в одном файле — вы никогда ничего не найдете, когда он станет слишком большим). . Я делаю это в Endnote, хотя, очевидно, вы могли бы сделать это в bibtex или какой-либо другой программе.
Поместите повторяющееся ежемесячное напоминание в свой календарь, чтобы отправлять вам электронное письмо, когда выходит новый номер каждого журнала . Вы можете легко сделать это в Google Calendar или MS Outlook. Удалите письмо после просмотра новых статей. (Не забудьте поместить важные из них, которые вы прочитали, в базу данных вашей библиотеки!)
Также поместите полугодовые напоминания в свой календарь с датами подачи тезисов для соответствующих конференций в вашей области. Я бы посоветовал поставить два напоминания по электронной почте примерно за месяц, а также за неделю до фактических сроков.
Возьмите с собой на конференцию блокнот (не ноутбук и не другое устройство) и запишите названия важных событий и то, что было важным в них . Да, рукописные заметки! У вас не будет времени напечатать красивые документы. Управление временем автономной работы и серфинг в Интернете — пустая трата времени, когда вы можете общаться с лучшими исследователями в своей области. У вас будет время после конференции вернуться к своим заметкам, а затем добавить эти презентации в базу данных вашей библиотеки.
Я не опытный исследователь , но скажу то, что делаю обычно:
Я поддерживаю простой текстовый файл, содержащий некоторые (сумасшедшие) идеи/сильные утверждения/вопросы, связанные с статьями, которые я читал. Когда приходит время искать новый проект/идею, я обычно обращаюсь к этому файлу.
В какой-то момент вашей академической карьеры вы должны быть прагматичными. Под этим я подразумеваю, что вы будете читать газету, когда вам нужно, и вы часто читаете газету только частями. Тем не менее, вы прочтете множество статей: исследования, преподавание, судейство и многое другое.
С другой стороны, вы должны держать глаза открытыми. Вы должны иметь приблизительное представление о том, что происходит в вашей сфере. Но вам не обязательно знать подробности, так как у вас нет на это времени. Многие идеи, как это сделать, уже были опубликованы. Вот чем я занимаюсь (я также работаю в TCS и дискретной математике).
Часто я просто просматриваю названия и список авторов. Если я нахожу что-то интересное, я просматриваю аннотацию и пытаюсь понять формулировку основного результата. Если вы еще не используете программу для чтения RSS, я настоятельно рекомендую использовать ее, чтобы отслеживать все в одном месте.
Исследование Lei было интересной попыткой визуализировать группы людей, работающих вместе, группируя документы с похожими темами работы, используя простой интерфейс Python. Я не уверен, что это все еще работает, но создание таких графиков и анализ вашего сообщества дает вам общее представление о работе, проводимой в этой области.
Вам не нужно знать все. Старые результаты имеют значение ровно настолько, насколько они относятся к тому, что вы исследуете и о чем пишете сейчас. Кроме того, поскольку исследование направлено на открытие НОВЫХ вещей, старые результаты могут просто лежать и собирать пыль, пока не станут актуальными для текущих исследований.
ТЦГрад
Суреш
ДжеффЭ
Суреш
ТЦГрад
seteropere