Просто, что вы ожидаете от хорошей дипломной работы бакалавра?
Что вы ожидаете от хорошей дипломной работы?
Ожидания от дипломной работы бакалавра варьируются от страны к стране и от области к области. Тем не менее, я думаю, что основные моменты можно резюмировать следующим образом:
Не ожидается , что дипломная работа бакалавра будет полностью оригинальной работой, и при этом она не должна представлять собой продвижение в этой области. Я думаю, что могу с уверенностью заявить, что публикация работы из бакалаврской диссертации весьма необычна.
Успешная диссертация требует последовательной работы над конкретной проблемой с наглядными результатами, которые можно распространить среди сообщества (будь то ваши коллеги в университете, будущие работодатели или, возможно, в журнале для рецензирования).
Вам не хватает одного ключевого ингредиента: супервайзера.
На уровне бакалавра очень сложно (из-за неопытности или незнания литературы) определить проблему, которая достаточно открыта, чтобы над ней можно было много работать, но не настолько эзотерична или сложна, чтобы студент не смог ее решить. чтобы добиться какого-либо значимого прогресса или узнать что-то ценное из этого опыта.
Вы утверждаете, что
Большинство моих лекторов — ученые-докторанты, сами борющиеся со своими собственными статьями. Эго в академических кругах может помешать им помочь мне в моей статье.
Вы спрашивали их об этом или делаете предположения? Они вполне могут быть очень рады руководить вашим проектом; в конце концов, для ученых очень важно заинтересовать других людей исследованиями.
Я думаю, что вы и ваша диссертация добьетесь гораздо большего успеха, если найдете научного руководителя, который может дать вам необходимое руководство и направление. Ваш научный руководитель также сможет ответить на ваши вопросы о публикации вашей работы (если она этого заслуживает — еще раз подчеркну, что публикация должна стоять в самом конце вашего списка приоритетов. Ознакомьтесь с литературой, приобретите некоторый опыт, связанный с вашей проблемой, и пиши, пиши, пиши ).
Теперь, чтобы ответить на ваши вопросы о Ig Nobel.
Я не уверен, что вы, возможно, неправильно поняли, о чем эти премии: они представляют собой мягкую сатирическую насмешку над Нобелевскими премиями и обычно присуждаются за «бессмысленные» или глупые исследования, а не за серьезную науку. Я не уверен, что стремление получить награду за бакалаврскую диссертацию — хорошая идея.
Вы можете номинировать себя на Шнобелевскую премию, но, как говорится на их собственном веб-сайте (выделено мной):
Самовыдвиженцы редко побеждают. Кажется характерным для Шнобелевских премий то, что «Иггнесс» является побочным эффектом, а не целью .
Не стремитесь к Шнобелю. Сконцентрируйтесь на поиске научного руководителя, работе над сложной проблемой, написании отличной диссертации и знакомстве с радостями и ловушками исследований.
На этом сайте есть еще несколько вопросов и ответов, которые могут помочь вам в дальнейшем:
Я пытаюсь получить Шнобелевскую премию.
Во-первых, позвольте мне сказать, что мне нравится ваше отношение. Академиям не помешало бы немного больше юмора, особенно при продуктивном применении. Кое-что из этого теряется, когда люди боятся выйти за рамки или показаться непрофессиональными; но если вы стремитесь к звездам, вы будете в хорошей компании, если будете расслаблены.
И с тех пор
В настоящее время я CompSci&Engg
, я бы рекомендовал:
Скажем, вы хотите найти желаемую взаимосвязь в ваших данных. Вы делаете регрессию, но результаты не очень убедительны. Что тогда? Ну, очевидно, вы просто выбрали неправильную модель регрессии. Итак, вы пробуете множество из них, пока они не сработают, включая множество методов коррекции для искажающих факторов , и как только вы найдете статистически значимый результат, ясно, что это была правильная модель с самого начала. p < 0,05, потому что это наука , йоу.
Очевидно, я шучу, да? К сожалению нет. В практическом планировании экспериментов и анализе данных существует множество неограниченных степеней свободы; эти несвязанные степени свободы оптимизированы для обеспечения отчетности, что приводит к искаженному анализу данных. Это похоже на машинное обучение, за исключением всех обучающих данных ; никакая проверка не установлена, пока кто-то не придет, чтобы сделать это позже .
Он кажется идеальным, потому что:
Это чрезвычайно важная тема.
Он недостаточно изучен.
Это забавно.
Из «Эксперты предупреждают о проблемах со значениями P» (2016 г.):
«Можно с уверенностью сказать, что люди страдали или умирали из-за того, что ученые (а также редакторы, регулирующие органы, журналисты и другие) использовали тесты значимости для интерпретации результатов», — написал Ротман.
Они не слишком драматизируют. Многие медицинские публикации сообщают об открытиях, которые просто не следуют, направляя будущие исследования в бесплодных направлениях, поскольку люди, у которых есть проблемы со здоровьем, сегодня тратят свое время на глотание змеиного жира.
Для краткого ознакомления Американская статистическая ассоциация (ASA) предоставляет «Заявление ASA о p -значениях: контекст, процесс и цель» (2016 г.). Общая проблема называется кризисом воспроизводимости .
Хотя мы знаем, что это огромная проблема, я не видел хороших исследований того, как это происходит, или эффективных инициатив по улучшению ситуации.
Для дипломной работы, достойной Шнобелевской премии , вы могли бы придумать четкую, последовательную методологию превращения произвольных экспериментальных данных в результаты, которые будут считаться достоверными по современным стандартам. В конечном счете, ваша цель состоит в том, чтобы создать методологию для «доказательства» любого вывода, который вам нравится, с p < 0,01 или что-то в этом роде, а затем использовать эту методологию для « доказательства » всевозможных абсурдных результатов.
Навскидку, я бы попробовал так:
Получите набор экспериментальных данных.
Попробуйте подогнать его под регрессионную модель.
Если результаты «значительные», запишите.
Повторите шаги (2)-(3) один раз для каждой возможной комбинации:
Регрессионная модель. (Используйте линейные, экспоненциальные, логарифмические, многочлены и т. д.)
Метод коррекции.
Снижение выброса.
Переменное преобразование.
Повторите шаг (4) для различных экспериментальных установок.
Сообщите о наиболее «статистически значимом» результате.
Включите оговорки о том, что результаты являются предварительными и что для определения значимости необходимы дополнительные исследования.
Если это на xkcd , это забавно. (Доказательство: случайным образом выбрано несколько комиксов; проанализированы различные определения «забавного», пока я не нашел подходящее; p <0,05.)
А если серьезно, то это такой проект, что если вы справитесь , а затем добавите немного изюминки с помощью забавных комиксов, понятных каждому (например, этот xkcd ), вы легко сможете попасть в заголовки новостей. Плюс несколько новых мемов!
Сделай это ради мемов, чувак. Если не вы, то кто?
Если ты напишешь диссертацию о том, как "научно" что-то доказать, а потом с ее помощью докажешь кучу глупой чуши, вроде Шнобелевку должен получить. Плюс гораздо больше известности; опять же, это чрезвычайно важная тема, которая требует большей осведомленности общественности как в научных кругах, так и за их пределами.
Если тебе не дадут, я выпишу тебе Ig Ig Nobel. Я даже распечатаю это на обратной стороне салфетки, эгрегия с отличием , если диссертация будет достаточно хороша!
астронат
Нат
арбовирусный
пользователь130156