Bài giảng Nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh Tiến sỹ hệ thống thông tin - Chương 3: Công bố kết quả nghiên cứu - Hà Quang Thụy

Vai trò của công bố “Xuất bản/ hủy bỏ”

Trước khi bảo vệ Tiến sĩ, bạn

nên xuất bản một số bài báo

trong các hội nghị tốt (có

tham khảo) và ít nhất 1 hoặc 2

trong các tạp chí tốt !

▪ Chia sẻ kết quả với cộng đồng khoa học là

một phần không thể thiếu của hoạt động

nghiên cứu.

▪ Xuất bản cũng là một cơ chế để nhận phản

hồi - trong quá trình đánh giá và thậm chí

sau khi xuất bản - và do đó giúp bạn cải thiện

nghiên cứu của mình.

▪ Đối với một ứng viên tiến sĩ, đó cũng là một

cơ chế đảm bảo về tính hợp lệ của công việc

pdf49 trang | Chia sẻ: Thục Anh | Ngày: 18/05/2022 | Lượt xem: 306 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang nội dung tài liệu Bài giảng Nghiên cứu khoa học bậc nghiên cứu sinh Tiến sỹ hệ thống thông tin - Chương 3: Công bố kết quả nghiên cứu - Hà Quang Thụy, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
BÀI GIẢNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC BẬC NGHIÊN CỨU SINH TiẾN SỸ HỆ THỐNG THÔNG TIN CHƯƠNG 3. CÔNG BỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU PGS. TS. HÀ QUANG THỤY HÀ NỘI 12-2015 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 1 Nội dung 1. Vai trò của công bố khoa học 2. Cấu trúc và nội dung bài báo 3. Xử lý phản biện và chỉnh sửa bài báo 4. Đo lường thông tin và đo lường công bố khoa học 5. Một số khuyến nghị của các tổ chức quốc tế 6. Liên hệ với Việt Nam 2 Luis M. Camarinha-Matos: Kiểu bài báo 3 NCS: Tập trung kiểu bài báo nghiên cứu khoa học ! Tài liệu tham khảo chương 4 ⚫ “How to write a great research paper” https://www.microsoft.com/en-us/research/wp- content/uploads/2016/08/How-to-write-a-great-research-paper.pptx ▪ Simon Peyton Jones https://www.microsoft.com/en-us/research/people/simonpj/ Microsoft Research, Cambridge https://dblp.org/pid/j/SimonLPeytonJones.html: J78, C145, i8, e6, b1 ⚫ “Unit 4: Publication of Results” Luis M. Camarinha-Matos https://sites.google.com/a/uninova.pt/cam/SRMTunit4- 2021.pdf?attredirects=0&d=1 ⚫ “Chapter 6: Writing IS Research Articles” ▪ Jan Recker S. P. Jones: How to write a great research paper 5 https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/write-great- research-paper/ L. M. C.-Matos. Unit 4: Publication of Results 6 https://sites.google.com/a/uninova.pt/cam/SRMTunit4- 2021.pdf?attredirects=0&d=1 71. Vai trò của nghiên cứu về công bố khoa học Vai trò của công bố “Xuất bản/ hủy bỏ” 8 Trước khi bảo vệ Tiến sĩ, bạn nên xuất bản một số bài báo trong các hội nghị tốt (có tham khảo) và ít nhất 1 hoặc 2 trong các tạp chí tốt ! ▪ Chia sẻ kết quả với cộng đồng khoa học là một phần không thể thiếu của hoạt động nghiên cứu. ▪ Xuất bản cũng là một cơ chế để nhận phản hồi - trong quá trình đánh giá và thậm chí sau khi xuất bản - và do đó giúp bạn cải thiện nghiên cứu của mình. ▪ Đối với một ứng viên tiến sĩ, đó cũng là một cơ chế đảm bảo về tính hợp lệ của công việc https://sites.google.com/a/uninova.pt/cam/SRMTunit4- 2021.pdf?attredirects=0&d=1. Bài giảng GS. L. M. C.-Matos Vai trò nghiên cứu công bố khoa học 9 ⚫ Công bố KH bổ sung thân tri thức ▪ Bằng công bố khoa học ▪ Hoạt động cần thiết, “lẽ sống” của nhà khoa học ▪ NCS: một yêu cầu quyết định của luận án ⚫ Vai trò của nghiên cứu công bố khoa học ▪ Viết bài báo là một kỹ năng ▪ Nhiều bài báo được viết rất kém ▪ Viết tốt là một kỹ năng cần phải học ▪ Viết tốt là một kỹ năng đáng để học (tăng dần độ quan trọng) ❖Nhận được nhiều điểm thưởng hơn: nhiều bài báo được nhận đăng ❖Ý tưởng của tác giả có ảnh hướng cao hơn ❖Nảy sinh thêm được các ý tưởng tốt hơn Trích dẫn: Một vài lưu ý 10 ⚫ Bài báo được chỉ dẫn ▪ Trích dẫn (Cited, Citation): độ đo quan trọng bài báo tốt ▪ 50% bài báo trên ấn phẩm tốt không bao được trích dẫn ▪ Chỉ 20% bài báo được trích dẫn cao (bài công bố sớm của chủ đề mới nổi, định hướng NC các năm sau ) ▪ Chỉ 5% bài báo tiên phong: được trích dẫn rất cao ▪ Một số độ đo trong đó có nhóm h-index Nghiên cứu tốt và công bố tốt 11 ⚫ Một số lưu ý ▪ Chỉ có thể viết bài báo tốt khi làm nghiên cứu tốt ▪ chỉ có thể viết bài báo tốt nếu có kết quả tốt ▪ dễ lãng phí một nghiên cứu tốt do không viết đủ tốt ▪ Daryl Bem: khác biệt bản thảo được chấp nhận với tốp 15-20% bản thảo bị từ chối thường chỉ là khác biệt giữa viết tốt và chưa thật tốt”. Đừng trông đợi người phản biện tìm hộ điểm sáng ở bài báo ! Viết bài báo: Đừng chờ đợi 12 ⚫ Mô hình 1 Ý tưởng Nghiên cứu Viết bài báo ⚫ Mô hình 2 ▪ Yêu cầu triển khai ý tưởng cách thức rõ ràng, hướng đích ▪ Kết tinh được điều chưa hiểu vào điều cần nghiên cứu ▪ Mở đường đối thoại với người khác: kiểm tra thực tế, phê phán và cộng tác Idea Do research Write paper Idea Write paper Do research Idea Do research Write paper Viết trước khi tiến hành nghiên cứu 13 ⚫ Lợi thế ▪ Viết (trình bày, biện luận) giúp làm rõ thêm ý tưởng ▪ Là cơ chế chính để tiến hành nghiên cứu mà không chỉ để báo cáo L. M. C.-Matos: Lưu ý viết bài báo 14 Ý tưởng: kế thừa và nâng cấp 15 ⚫ Kế thừa ▪ Một câu hỏi nghiên cứu thường trực ▪ Quá trình “đọc-nghĩ-giải thích” một tập công bố khoa học liên quan, xuất xứ và cập nhật ⚫ Nâng cấp ▪ Ý tưởng phát triển: tích hợp ý tưởng ▪ Sáng tạo và phản biện ▪ Sáng tạo: Trong phạm vi các giả định vốn có ▪ Phản biện: Đứng ngoài phạm vi ▪ Nếu có nhiều ý tưởng: mỗi bài báo trình bày một ý tưởng 16 2. Cấu trúc công bố - Ba nghiên cứu về cấu trúc bài báo - Nơi công bố bài báo: Hội nghị và tạp chí Cấu trúc: Simon Peyton Jones 17 ⚫ How to write a great research paper ▪ Simon Peyton Jones ⚫ Abstract (4 sentences) ⚫ Introduction (1 page) ⚫Related work ⚫ The problem (1 page) ⚫ My idea (2 pages) ⚫ The details (5 pages) ⚫Related work (1-2 pages) ⚫ Conclusions and further work (0.5 pages) Tại sao “Related work” đặt sau ? 18 ⚫ Gặp hai vấn đề ▪ người đọc chưa biết về vấn đề được nêu; vì vậy bài báo (tỉa cẩn thận) mô tả hoán đổi các kỹ thuật khác nhau trong “related work” làm người đọc hoàn toàn không thể hiểu nổi. Gây bối rối cho độc giả “I feel stupid” ▪ mô tả các tiếp cận thay thế tách người đọc với ý tưởng bài báo. Gây mệt mỏi cho độc giả “I feel tired” ▪ “Nghiên cứu liên quan”  “Kiến thức liên quan” Cấu trúc: Simon Peyton Jones 19 ⚫ How to write a great research paper ▪ Simon Peyton Jones ⚫ Title (1000 readers) ⚫ Abstract (4 sentences, 100 readers) ⚫ Introduction (1 page, 100 readers) ⚫ The problem (1 page, 10 readers) ⚫ My idea (2 pages, 10 readers) ⚫ The details (5 pages, 3 readers) ⚫ Related work (1-2 pages, 10 readers) ⚫ Conclusions and further work (0.5 pages) L. M. C.-Matos: tiêu đề và tác giả 20 “Unit 4: Publication of Results” L. M. C.-Matos: Tóm tắt, giới thiệu, liên quan 21 Như S. P. Jones khuyến nghị L. M. C.-Matos: Thân bài báo, kết luận 22 Cấu trúc: Jan Recker 23 ⚫ K ▪ C ▪ ". ⚫ S ▪ T ▪ c “Chapter 6: Writing IS Research Articles” Tóm tắt: Simon Peyton Jones 24 ⚫ Ví dụ 1. Nhiều báo báo viết kém và rất khó hiểu “Hiện trạng” 2. Đây là điều đáng tiếc vì các ý tưởng tốt của họ đã không được đánh giá “Vấn đề là thú vị” 3. Hướng dẫn đơn giản có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng bài báo của bạn “Đóng góp của bài báo” 4. Nghiên cứu của bạn sẽ được sử dụng nhiều hơn, phản hồi của người khác sẽ giúp cải thiện nghiên cứu của bạn “Kết quả đóng góp của bài báo” Tóm tắt: Một ví dụ 25 Tóm tắt: theo Luis M. Camarinha-Matos 26 ⚫ Làm nổi bật các vấn đề và kết quả chính ⚫ Lưu ý ▪ Không chứa TL tham khảo, phương trình, công thức ▪ Tránh “Trong bài báo này” “In this paper...” ▪ Cần chứa các từ khóa nổi bật (hot) liên quan: đáp ứng các công cụ tìm kiếm Giới thiệu 27 ⚫ Simon Peyton Jones ▪ 1 trang ▪ Trình bày vấn đề, nêu đóng góp của bài báo ▪ Toàn bộ chỉ có thế ⚫ Luis M. Camarinha-Matos Giới thiệu: Lưu ý 28 ⚫ Simon Peyton Jones ▪ Anh ấy có thể đã phát minh ra một trong những tiến bộ khoa học thần kinh lớn nhất - nhưng bạn chưa bao giờ nghe nói về anh ấy. ▪ STAT_NEUROSCIENCE ▪ https://www.scientificamerican.com/article/he-may-have- invented-one-of-neuroscience-s-biggest-advances-but-you-ve- never-heard-of-him/?WT.mc_id=SA_FB_MB_NEWS Nghiên cứu liên quan 29 ⚫ Hiểu đúng nghiên cứu liên quan ▪ Liên quan thực sự với ý tưởng của bài báo ▪ Là nền tảng phát triển ý tưởng hoặc được dùng để đối sánh ▪ Được phân tích công phu mà không phải là giới thiệu một/hai câu ▪ Sẽ được dùng trong chương nội dung của luận án ▪ Cần có tính hiện đại, giúp làm rõ đóng góp bài báo và luận án ⚫ Một vài nhầm lẫn ▪ “Liên quan” mà không liên quan thực sự về ý tưởng ▪ “Liên quan” kiểu dùng để dẫn dắt vấn đề từ xa đến gần mà không liên quan mật thiết ▪ Phân biệt bài báo liên quan ở mục “Giới thiệu” và bài báo thuộc nội dung mục “Nghiên cứu liên quan” L. M. C.-Matos: Công bố kỷ yếu hội nghị 30 ⚫ Chất lượng hội nghị ▪ Quy trình chọn/phản biện: (i) dựa vào chỉ tóm tắt: không chấp nhận ở lĩnh vực công nghệ; (ii) dựa vào toàn văn: cần thiết, được công nhận ▪ Tổ chức đảm bảo: uy tín? Như IEEE, IFIP, TFFAC, ACM, CIRP, v.v., nếu không, cần kiểm tra cẩn thận. ⚫ Kiểu hội nghị ▪ CD-ROM: giá rẻ, nhanh hơn, kém uy tín ▪ Kỷ yếu do tổ chức địa phương xuất bản: hạn chế tác động, khả dụng ▪ Sách do NXB chính hoặc cộng đồng (như Springer/IEEE): uy tín hơn, khả dụng rộng rãi, được đưa vào CSDL chỉ mục. ⚫ Lợi ích và nhược điểm ▪ Lợi ích: Chu kỳ xuất bản ngắn (< 1 năm), trao đổi ý kiến trực tiếp với các nhà nghiên cứu, một chút hương vị “du lịch khoa học” ▪ Nhược điểm: ít uy tín hơn tạp chí, bị bỏ qua một vài diễn đàn, chi phí (hội nghị phí, đi lại) L. M. C.-Matos: Mục đích hội nghị 31 ⚫ Hội nghị khoa học ▪ Yêu cầu chất lượng cao, quy trình phản biện nghiêm túc ▪ Kỷ yếu được công nhận (chủ yếu là sách, được lập chỉ mục) ⚫ Hội nghị “kết nối” ▪ Giúp tìm kiếm quan hệ đối tác và cơ hội cho các dự án mới ▪ Hầu hết bài thuyết trình là các cuộc nói chuyện được mời ▪ Hiếm khi có kỷ yếu chính thức ⚫ Hội nghị “phổ biến” ▪ Phổ biến công nghiệp và xã hội ▪ Thảo luận các nghiên cứu tình huống thực tế ▪ Tiêu chí đánh giá thấp, thường là tóm tắt ▪ Hữu ích tìm đối tác công nghiệpĐ ⚫ Hội nghị “vụ lợi” ▪ Tạo doanh thu cho nhà tổ chức ▪ Hầu như không đánh giá, phổ chủ đề rất rộng Ví dụ: Hội nghị tồi, không chất lượng 32 L. M. C.-Matos Hội nghị tồi: thậm chí IEEE 33 Chấp nhận bài báo giả Tác giả được đặt tên theo bộ phim ngắn Der Schlangemann của Thụy Điển. L. M. C.-Matos L.M.C-Matos:xuất bản trong tạp chí khoa học 34 ⚫ Chất lượng tạp chí ▪ Được chỉ mục trong SCI (báo cáo trích dẫn tạp chí): Không nhất thiết đảm bảo tuyệt đối nhưng được ưu tiên từ nhiều hội đồng và cơ quan tài trợ ▪ Được chỉ mục trong Scopus hoặc SCIMAGO ▪ Khác: o được chỉ mục trong CSDL khác: có được cộng đồng chấp nhận o tạp chí chỉ trực tuyến: uy tín thấp và đang thay đổi nhận thức. ⚫ Lợi ích và nhược điểm ▪ Lợi ích: Uy tín hơn các ấn phẩm khác; đối tượng rộng hơn tác động có tiềm năng hơn ▪ Nhược điểm: o Thời gian xuất bản dài (thường >1,5 năm, hiện tại nhiều tạp chí hướng theo “trực tuyến đầu tiên”) o thường yêu cầu vài lần bản sửa đổi trước khi chấp nhận cuối o không thich hợp với kết quả sơ bộ: thường yêu cầu công việc tổng hợp-hợp nhất L.M.C-Matos: Ví dụ đồng tác giả phi đạo đức 35 ▪ “hyperauthorship” ▪ https://www.nature.com/news/physics-paper-sets-record-with-more- than-5-000-authors-1.17567. Davide Castelvecchi. Physics paper sets record with more than 5,000 authors. Nature, 15 May 2015. ▪ Bài báo “Aad, G. et al. (ATLAS Collaboration, CMS Collaboration) Phys. Rev. Lett. 114, 191803 (May 14, 2015)” dài 33 trang gồm 9 trang nội dung và 24 trang liệt kê 5154 tác giả, phá kỷ lục số lượng người đóng góp vào một bài báo Một số bài học trong công bố KH ⚫ 3.1 Mười quy tắc đơn giản để được đăng báo ⚫ 3.2. Mười qui tắc đơn giản cho người phản biện 36 37 3. Đo lường thông tin và đo lường khoa học - Đo lường khoa học và các lĩnh vực liên quan - Các cơ sở dữ liệu đo lường khoa học - Đo lường ảnh hưởng bài báo: số trích dẫn - Đo lường ảnh hưởng nhà khoa học - Đo lường ảnh hưởng tạp chí Đo lường khoa học và lĩnh vực liên quan 38 [Holmberg16] Kim Johan Holmberg. Altmetrics for information professionals: past, present and future. Chandos Publishing, 2016. ⚫ Một khung nhìn đo lường thông tin ▪ “Đo lường”: “nghiên cứu thống kê định lượng” ▪ Scientometrics, Bibliometrics và Cybermetrics thuộc Informetrics ▪ Bibliometrics: tạo, phổ biến và sử dụng thông tin được mã hóa ▪ Scientometrics: khoa học như một ngành/hoạt động kinh tế. ▪ Cybermetrics: các tài nguyên, cấu trúc và CNTT trên toàn bộ Internet theo hướng tiếp cận bibliometric và informetric ▪ Webometrics: Cybermetrics dựa trên Web ▪ Altmetrics: Webometrics  Scientometrics [Holmberg16] https://link.springer.com/journal/11192 https://www.journals.elsevier.com/journal-of-informetrics https://www.inderscience.com/jhome .php?jcode=ijbbm https://www.journalofaltmetrics.org/ Cơ sở dữ liệu đo lường khoa học 39 [Martín20] Alberto Martín-Martín, Mike Thelwall, Enrique Orduña-Malea, Emilio Delgado López- Cózar. Google Scholar, Microsoft Academic, Scopus, Dimensions, Web of Science, and OpenCitations' COCI: a multidisciplinary comparison of coverage via citations. CoRR abs/2004.14329, 2020. ▪ “Web of Science Core Collection” WoS (Institute for Scientific Information: ISI, Clarivate Analytics: https://clarivate.com/): Science Citation Index (SCI) 1964, Social Sciences Citation Index 1973, Arts & Humanities Citation Index 1978; đăng ký và chọn lọc. Thiên vị Bắc Mỹ ? ▪ Elsevier’s Scopus (11/ 2004): tiếp cận đăng ký-chọn lọc (có loại bỏ). https://www.elsevier.com/solutions/scopus. Thiên vị Châu Âu ? ▪ Google Scholar (2004, sau Scopus tuần): tự động chỉ mục tài liệu “học thuật” (Google Search), miễn phí, https://scholar.google.com/ ▪ Microsoft Academic Search (2006, gỡ bỏ 2012 → 2016 thay bằng nền tảng Microsoft Academic (Bing Search), miễn phí như GS, cấp API truy cập hàng loạt, https://academic.microsoft.com/home ▪ Dimensions (2018), Digital Science (London), miễn phí chức năng cơ bản, https://www.digital-science.com/products/dimensions/ ▪ COCI (the OpenCitations Index of Crossref open DOI-to-DOI citations, 2018) do OpenCitations, https://opencitations.net/index/coci ▪ CiteSeerX, ResearchGate, Lens.org, Semantic Scholar, v.v. Độ phủ trích dẫn giữa các CSDL [Martín20] 40 ▪ Khảo sát 3.073.351 chỉ dẫn tới 2.515 tài liệu công bố 2006 được trích dẫn cao đối với 6 CSDL đo lường khoa học Đo lường ảnh hưởng bài báo: theo số trích dẫn 41 ▪ Số lượng bài báo khác thuộc một CSDL đo lường khoa học tham chiếu tới bài báo (“ảnh hưởng” tới các bài báo khác trong CSDL đó). ▪ Ngăn ngừa hiện tượng “tự tham chiếu” (self-citing) [Noorden19] [Noorden19] Richard Van Noorden, Dalmeet Singh Chawla. Hundreds of extreme self-citing scientists revealed in new database. Nature 572, 578-579, 2019. https://www.nature.com/articles/d41586-019-02479-7 [Noorden19] Đo lường ảnh hưởng nhà khoa học: Họ H-index 42 ⚫ Chỉ số H-index ▪ h-index: h là số nguyên lớn nhất mà có h bài báo của nhà khoa học được ít nhất h bài báo khác trích dẫn. ▪ h-index “cân đối” số bài báo và ảnh hưởng bài báo; cải tiến các độ đo sử dụng: tổng số bài báo, tổng số bài tham chiếu, số tham chiếu mỗi bài báo, số bài báo có ý nghĩa, v.v. ⚫ Họ chỉ số H-index ▪ h-index có một vài hạn chế (bỏ qua ảnh hưởng của h bài báo ảnh hưởng nhất, độ tươi “ưu tiên cái cũ”, v.v.) → cần cải tiến. ▪ g-index: tổng số tham chiếu của tốp g bài báo  g2 (có g  h). Aminer https://www.aminer.org/ chỉ dẫn cả h-index và g-index. ▪ a-index = 1 ℎ σ𝑗=1 ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑗; R-index = σ𝑗=1 ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑗 ; 𝜋-index ⚫ Một vài độ đo của Google Scholar ▪ i10 (i20): số lượng bài báo có ít nhất 10 (20) tham chiếu. ▪ I10, i20 trong năm năm gần nhất: “độ tươi” ảnh hưởng của nhà KH. Họ H-index: áp dụng tính toán mạng xã hội 43 ⚫ Xác định blogger ảnh hưởng nhất ▪ Blogger có ảnh hưởng k  h-index nhà KH là k (bài báo  bài viết) ▪ Sự thừa nhận (inlinks): lượng bài viết khác tham chiếu đến ▪ Độ phát sinh hoạt động (comments): lượng bình luận nhận được ▪ Tính mới (outlinks): lượng liên kết ngoài từ bài viết ▪ Độ thuyết phục: độ dài, phong cách viết, sử dụng từ ngữ, v.v. ▪ Input: 𝑀 blogger {𝑏1, 𝑏2, , 𝑏𝑀}, tập 𝐿 bài viết của 𝑀 blogger đó 𝑝1, 𝑝2, , 𝑝𝐿 ; Output: Tập 𝐾 blogger có điểm ảnh hưởng cao nhất. [Bui14] Dinh-Luyen Bui, Tri-Thanh Nguyen, Quang-Thuy Ha. Measuring the Influence of Bloggers in Their Community Based on the H-index Family. ICCSAMA 2014: 313-324. (10 Scopus citations, trong đó có Xun Liang. Social Computing with Artificial Intelligence. Springer 2020) Đo lường ảnh hưởng tạp chí 44 ⚫ Hệ số ảnh hưởng tạp chí ▪ Journal Impact Factors (JIF): Số lượng trích dẫn trung bình trong năm được tính (y) của các bài báo được công bố trên tạp chí đó ở hai năm quá khứ kề cận (y-1, y-2). ⚫ Ảnh hưởng bài báo theo ảnh hưởng tạp chí ▪ Về chính sách đầu tư công bố: ưu tiên đăng tạp chí JIF cao, áp lực gửi kết quả nghiên cứu, tiềm ẩn nguy hiểm “công bố trên các tạp chí cụ thể” dẫn tới thiên vị tạp chí WoS hoặc tạp chí tiếng Anh. Liên hợp quốc, Ngân hàng thế giới, Diễn đàn kinh tế thế giới sử dụng Scopus. ▪ Về đánh giá bài báo hoặc cá nhân nhà khoa học: Anthony van Raan “sử dụng JIF để đánh giá hiệu năng nghiên cứu đối với một bài báo hoặc một cá nhân - đó là một tội trọng”. ▪ JIF có thể là “bí mật thương mại” ( đã trở thành “thương hiệu”, một hàng hóa “xa xỉ” → “hàng nhái”. ▪ JIF: nguồn thông tin giá trị cao song không thể được sử dụng bừa bãi. [Larivière19] Vincent Larivière, Cassidy R. Sugimoto. The Journal Impact Factor: A Brief History, Critique, and Discussion of Adverse Effects. In (Wolfgang Glänzel, Henk F. Moed, Ulrich Schmoch, Mike Thelwall. Springer Handbook of Science and Technology Indicators. Springer, 2019), pp. 3-24. Việt Nam: Công bố Scopus 1996-2019 45 https://www.scimagojr.com/countryrank.php?region=Asiatic%20Region. Tháng 3/2021. Việt Nam: Ấn phẩm Scopus 2019 46 https://www.scimagojr.com/journalrank.php?country=VN, https://www.scimagojr.com/journalrank.php?country=CU. Tháng 3/2021. Số lượng ấn phẩm Scopus/số tạp chí/số kỷ yếu/số sách: Việt Nam: 02/01/01/00, Cu Ba: 26/26/0/0, Singapore: 162/145/04/13, Malaysia: 109/106/03/0, Indonesia: 58/58/0/0, Thailand: 58/58/0/0, Philippines: 58/57/01/0. Việt Nam: Một vài quan sát bàn về JIF 47 ⚫ Trao đổi về tuyên bố DORA ▪ Nguyễn Đức Thế [The13] có bài trao đổi đầu tiên về DORA, có đề cập hiện tượng lạm dụng JIF tại Việt Nam và hạn chế từ chính sách của Nafosted khuyến khích công bố trên ISI. ▪ Vũ Cao Đàm [Dam14] bàn luận nhân bài viết của Nguyễn Đức Thế, đề cập tới thói quen “cứ nói đến đánh giá nghiên cứu khoa học là nói đến chỉ số IF của ISI” và tâm lý sợ trao đổi về thói quen này. ⚫ Các quan sát khác ▪ Các sự kiện xét công nhận chức danh giáo sư, luận án Tiến sỹ: xuất hiện hiện tượng “đại chúng hóa” đánh giá khoa học. ▪ Quan niệm không đúng về công bố tạp chí mở. Cần quan niệm “tạp chí mở” tương ứng với minh bạch, cho phép áp dụng Altmetrics và các độ đo đa dạng [Bai20] như các khuyến nghị quốc tế. ▪ Quan niệm định kiến gắn chất lượng bài báo với lệ phí công bố bài báo, nhà xuất bản, v.v. [The13] Ngô Đức Thế. Tuyên bố DORA có làm thay đổi cách đánh giá khoa học? Tạp chí Khoa học Công nghệ Việt Nam, 12(2013): 31-34. [Dam14] Vũ Cao Đàm. Bình luận nhân bài viết của Ngô Đức Thế “Tuyên bố DORA có làm thay đổi cách đánh giá khoa học?”. Trang web Hội đồng chức danh giáo sư nhà nước, truy nhập ngày 20/5/2017 Nhóm nghiên cứu và hệ thống mở 48 ⚫ Nhóm nghiên cứu ▪ Hoạt động KH-CN gắn với nhóm nghiên cứu (NNC), ngoại trừ một vài chuyên ngành lý thuyết hẹp. ▪ NNC = Nghiên cứu + đào tạo sau, trên đại học chất lượng cao ▪ Ảnh hưởng nhà KH = ảnh hưởng của NNC + ảnh hưởng của nhà KH đối với NNC (là chủ trì, thành viên chủ trì, cốt lõi). Ví dụ, nhóm nghiên cứu của GS. TS. Nguyễn Hữu Đức (Scopus h-index là 24), GS. TSKH. Nguyễn Đình Đức (Scopus h-index = 26), GS. TS. Lê Bảo Long (Canada, có NCS + TTS Việt Nam, Scopus h-index = 38). ▪ Nhóm nghiên cứu → Tiềm năng về trường phái khoa học Việt Nam. ▪ Tránh hiện tượng nhà KH “có ảnh hưởng công bố lớn” lại thiếu “NNC nội tại” → nghi ngờ nỗ lực nghiên cứu. ⚫ Hệ thống mở công trình khoa học ▪ Cá nhân nhà KH công bố mở công trình KH, chẳng hạn, định kỳ hiệu chỉnh trang Google Scholar cá nhân (ví dụ, ĐHQGHN). ▪ Khuyến khích các tổ chức KH công nghệ công bố mở thành tưu KH. ▪ Hình thành tổ chức đo lường KH của Việt Nam, chẳng hạn nâng cấp thành phần thống kê bài báo trong hệ thống xếp hạng đại học Việt Nam: Q/lý nhà nước và tổ chức KH-CN 49 ⚫ Đầu tư, giám sát, đánh giá tổ chức KH-CN ▪ Đầu tư KH-CN (0.4% GDP), giáo dục đại học (0.33% GDP)  ▪ Giám sát, đánh giá tổ chức KH-CN phục vụ đầu tư hiệu quả ▪ Hạn chế trực tiếp tổ chức thực hiện CT, dự án, đề tài KH-CN. ▪ Chuyên nghiệp hoạt động giám sát, đánh giá tổ chức KH-CN ▪ Chuyển hoạt động đánh giá cá nhân nhà KH cho tổ chức KH quản lý nhà KH: chẳng hạn, chức danh giảng dạy đại học (giáo sư, phó giáo sư) về trường đại học và nhà nước phong danh hiệu thành tựu. ⚫ Tổ chức KH-CN ▪ Trường ĐH định hướng nghiên cứu, tập trung chiến lược nhóm nghiên cứu nội tại tiến tới nhóm NC cộng tác khoa học quốc tế ▪ Đầu tư giai đoạn hiện nay: khoán sản phẩm cho nhóm NC ▪ Trực tiếp đánh giá, bố trí chức danh nhà KH hướng nhóm NC: GS chủ trì NNC mạnh, tổ chức tốt ĐT sau-trên ĐH & công bố quốc tế ▪ Tự giám sát hoạt động KH-CN (nòng cột là cộng đồng nhà khoa học nội bộ), kết hợp với cơ quan quản lý cấp trên

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfbai_giang_nghien_cuu_khoa_hoc_bac_nghien_cuu_sinh_tien_sy_he.pdf
Tài liệu liên quan