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La méthodologie de recherche est une discipline de procédures scientifiques. Il comprend la théorie, l'analyse et les lignes directrices sur la façon dont la recherche devrait être menée, ainsi que les principes, procédures et pratiques qui orientent la recherche. La méthodologie de recherche est l'ensemble spécifique de procédures ou de techniques utilisées pour identifier, sélectionner, traiter et analyser l'information sur un sujet. Étant donné que la méthodologie peut différer d'une discipline à l'autre, il existe donc une gamme de méthodologies de recherche différentes qui ne conviennent peut-être pas à tous les problèmes de recherche (Nayak et Singh 2015). Il ne faut pas confondre la méthodologie avec les méthodes scientifiques, c'est-à-dire les moyens ou les techniques de collecte d'information et de résultats. Les méthodes scientifiques décrivent la façon dont les connaissances scientifiques sont acquises. Dans un document de recherche, la section sur les matériaux et les méthodes permet au lecteur d'évaluer de façon critique la validité et la fiabilité globales d'une étude, car elle indique comment les données ont été recueillies ou produites et comment elles ont été analysées. Voici un exemple de méthodologie de recherche :

  1. Observer et questionner : sélection et définition du problème de la recherche

  2. Examen de la documentation connexe

  3. Formulation de l'hypothèse

  4. Préparation du plan de recherche, y compris le plan d'échantillonnage et la sélection des outils de collecte des données

  5. Exécution du plan de recherche : collecte des données

  6. Traitement des données

  7. Rapport, y compris le soutien ou le rejet de l'hypothèse

Conception de la recherche

Un plan de recherche est un plan directeur pour la recherche empirique qui comprend la planification, l'organisation et la direction de la recherche, y compris la définition du problème de recherche, les questions de recherche et les objectifs. Il décrit comment l'étude de recherche sera menée ; par conséquent, il comprend un plan détaillé pour l'acquisition des données, la définition des instruments utilisés et les procédures d'échantillonnage et de surveillance, afin de résoudre des questions précises de recherche ou de tester une hypothèse précise. Les plans de recherche peuvent être regroupés en deux catégories :

  • Conception de la recherche par sondage

  • Conception de recherche expérimentale

Conception de la recherche sur l'enquête

Les enquêtes sont principalement utilisées dans les sciences sociales. Dans les enquêtes, les données sont recueillies auprès d'un groupe d'essai prédéfini afin d'obtenir des informations et des connaissances sur divers sujets d'intérêt. Il existe trois types d'enquêtes différents selon leur but : les études exploratoires, descriptives et explicatives (Nayak & Singh 2015).

Étude exploratoire ou recherche commence habituellement par l'examen des données disponibles ou des méthodes qualitatives telles que des discussions informelles, des entrevues approfondies, des groupes de discussion et des études de cas ; par conséquent, les données recueillies sont qualitatives. Les données sont ensuite quantifiées et des hypothèses sont établies. La recherche exploratoire ne peut être généralisée à l'ensemble de la population. Les résultats de la recherche exploratoire ne peuvent pas déboucher sur des conclusions fermes, mais ils peuvent permettre une compréhension importante d'une situation donnée. L'objectif de l'étude exploratoire est de définir un problème pour une enquête plus précise ou de formuler des hypothèses. Les études de recherche exploratoire ne comportent donc pas d'hypothèses. La conception de la recherche exploratoire est utilisée lorsque l'on sait peu de choses sur le phénomène et que les théories antérieures n'ont pas réussi à le clarifier.

Etude descriptive décrit aussi exactement que possible le lien entre les caractéristiques d'une population et le phénomène étudié. Il ne peut pas décrire ce qui a causé la situation, quelles sont les caractéristiques. L'étude descriptive est généralement effectuée après une enquête et avant l'étude explicative, de sorte qu'elle est utilisée lorsqu'il y a déjà quelques connaissances sur un phénomène, mais nous voulons en savoir plus à ce sujet. Les études descriptives de recherche ont donc des hypothèses.

Étude explicative : Lorsqu'il y a un phénomène connu qui est suffisamment décrit, la recherche se poursuit en découvrant les causes et les raisons de ce phénomène. L'objectif des études de recherche explicative est d'expliquer « pourquoi ». Il va au-delà de la description du problème et des caractéristiques du phénomène, et vise à en expliquer les causes et les effets.

Conception de la recherche expérimentale

La conception de la recherche expérimentale est la plus courante en sciences de l'environnement. C'est une véritable expérience, dans laquelle un chercheur manipule une variable et contrôle les autres variables. La conception de la recherche expérimentale fournit des données probantes qui contribuent à une plus grande validité de la recherche. La recherche expérimentale a toujours un groupe témoin et un groupe test, dans lequel une variable sélectionnée est manipulée (une seule à la fois), tandis que les variables étrangères sont contrôlées. Des études expérimentales testent une hypothèse causale, qui fait référence à une relation causale entre deux variables où la variable X (la cause) détermine la variable Y (l'effet). Les études expérimentales visent donc à examiner les relations de cause à effet (hypothèses) dans des conditions strictement contrôlées en séparant la cause de l'effet dans le temps, en exposant un groupe à la cause (le groupe d'essai ou de traitement) sans en exposer un autre groupe (le groupe témoin) et en observant comment les effets varient entre ces deux groupes. Le principal point fort de la conception expérimentale est la validité solide obtenue par l'isolement, le contrôle et l'examen intensif d'un petit nombre de variables, tandis que la principale faiblesse est limitée à la généralisation externe parce que les situations dans la vie réelle sont souvent plus complexes et peuvent inclure plus que dans les milieux artificiels de laboratoire ou de terrain. En outre, le chercheur doit identifier toutes les variables étrangères pertinentes et les contrôler, sinon la validité interne peut être réduite et de fausses corrélations peuvent apparaître. Les expériences peuvent être réalisées en laboratoire ou sur le terrain. Les deux façons ont des avantages et des inconvénients. Les expériences en laboratoire permettent d'isoler les variables cibles et de contrôler les variables étrangères, ce qui pourrait ne pas être le cas dans les expériences sur le terrain. Pour cette raison, les extrapolations faites à partir d'expériences de laboratoire ont tendance à être plus fortes en termes de validité interne, tandis que celles provenant d'expériences sur le terrain ont tendance à être plus fortes en termes de validité externe. Les données expérimentales sont traitées par des méthodes statistiques quantitatives (Nayak & Singh 2015).

Étapes préliminaires

Formulation du problème

La première et la plus importante étape de la conception de la recherche est la formation d'un problème. Le problème devrait être identifié et étudié. Le problème ne peut pas être expliqué avec succès si un chercheur n'a pas les connaissances et la compréhension appropriées des problèmes particuliers qui causent ou créent le problème. Il y a quelques étapes principales à suivre lors de la formation d'un problème (résumé par Nayak et Singh 2015) :

  1. Définir un domaine de recherche

  2. Le domaine de recherche doit être bien connu du chercheur qui effectue la recherche (spécialiste du domaine)

  3. Examiner les recherches antérieures menées dans le domaine afin de se familiariser avec les résultats récents

  4. Définir le domaine d'études, sur la base de cette revue

  5. Identifier le problème en général

  6. Identifier la caractéristique spécifique du problème qui doit être examiné et former un énoncé du problème

Un énoncé de problème est un résumé d'une formulation de problème. Il est important pour la poursuite de la conception de la recherche. Les bons énoncés de problèmes mettent l'accent sur la relation entre deux ou plusieurs variables, sont énoncés clairement et explicitement sous forme de question, peuvent être testés empiriquement et ne sont pas discutables sur le plan moral ou éthique.

Revue de la littérature

À la suite de la formulation du problème, une recherche systématique et détaillée de tous les types de littérature scientifique et d'experts se référant au sujet de la recherche doit être effectuée dans le but d'identifier un éventail de références de bonne qualité. La majorité des références devraient provenir de publications universitaires évaluées par des pairs ; toutefois, d'autres sources peuvent également être pertinentes (législation, publications d'organisations internationales telles que l'OMS et la FAO, sources orales, etc.). La principale littérature académique se compose de livres, d'articles, de revues, de comptes rendus de conférences, de rapports de recherche, de bases de données, de thèses et de mémoires. Après avoir rassemblé toutes les informations, un examen détaillé de la littérature académique et une discussion critique des connaissances actuelles doivent être effectués. Il s'agit d'une base importante pour la réussite du projet de recherche. La revue documentaire rassemble les principales théories et conclusions dans le domaine de la recherche, identifie les auteurs clés et met en évidence les lacunes des connaissances sur lesquelles il faut se concentrer.

De nos jours, la revue de la littérature se fait principalement par des recherches en ligne dans différentes bases de données. Il est important de sélectionner des mots-clés appropriés qui peuvent également être combinés en utilisant « et » et « ou » pour affiner ou spécifier les résultats de la recherche. Les revues électroniques et les articles sont les ressources les plus à jour disponibles. Les articles peuvent être publiés en ligne dès qu'ils ont été édités, sans qu'il soit nécessaire d'attendre qu'il y ait suffisamment de documents pour former le numéro complet de la revue. Cela revêt une importance particulière dans des domaines en évolution rapide (Nayak & Singh 2015). Certaines ressources électroniques sont gratuites (« open access »). Cependant, la plupart doivent être payés. Il est possible d'acheter des documents en ligne en tant que chercheur individuel ; cependant, généralement, les universités, les bibliothèques et les autres établissements d'enseignement ont payé des abonnements pour différentes bases de données et leurs employés ou membres peuvent y accéder gratuitement. Les bases de données académiques et les moteurs de recherche les plus courants sont :

  • ScienceDirect est une base de données scientifique de premier plan qui comprend des articles de revues de plus de 2 500 revues et des chapitres de livres de près de 20 000 livres

  • SpringerLink est la collection en ligne la plus complète de revues scientifiques, technologiques et médicales, de livres et d'ouvrages de référence

  • Google Scholar est un moteur de recherche gratuit qui catalogue des informations académiques provenant de diverses ressources Web en ligne. Il recueille de l'information dans une gamme de ressources universitaires qui sont généralement évaluées par des pairs. Il s'agit de l'une des ressources académiques les plus utilisées pour les chercheurs

  • Web of Science est un service d'indexation scientifique des citations pour les clients abonnés qui fournit une recherche complète de citations. Il donne accès à de nombreuses bases de données

  • Mendeley catalogue de recherche est une base de données participative de documents de recherche. Les chercheurs ont téléchargé près de 100 millions de documents dans le catalogue avec des contributions supplémentaires provenant directement de différents référentiels

  • PubMed est une base de données principalement de références et de résumés sur les sciences de la vie et les sujets biomédicaux

  • Scopus est la plus grande base de données sur les résumés et les citations au monde de la littérature de recherche évaluée par les pairs. Il contient plus de 20 500 titres de plus de 5 000 éditeurs internationaux. S'il s'agit d'un produit d'abonnement, les auteurs peuvent consulter et mettre à jour leurs profils via ORCID ou en cherchant d'abord leur profil sur la page de recherche gratuite d'auteur de Scopus

Lors de la préparation d'une analyse documentaire, il est important de conserver une base de données des références, qui peut être utilisée pour prendre des notes sur les points clés de chaque source (Nayak & Singh 2015). Il existe des progiciels qui permettent la création et l'organisation d'une base de données personnelle d'articles scientifiques et la formation de citations lors de la rédaction d'un rapport scientifique. Une base de données peut être organisée ou consultée par les auteurs, les revues, la date et d'autres caractéristiques des articles, ou selon le sujet, la pertinence, la lecture/non lu, les favoris, etc. Les progiciels particulièrement utiles pour la gestion des références sont EndNote, Mendeley et RefWorks.

Lorsqu'une liste d'articles pertinents est créée, il est alors nécessaire d'examiner chaque article, ou du moins son résumé, pour décider si l'article convient à un examen détaillé. L'examen de la documentation devrait être exhaustif et ne pas se limiter à quelques documents, à quelques années ou à une méthodologie spécifique. Une analyse documentaire devrait déterminer si les questions de recherche primaires ont déjà fait l'objet d'une enquête et quels ont été les résultats (dans ce cas, il faut expliquer pourquoi il est important de les étudier à nouveau), s'il y a des questions de recherche nouvelles ou différentes et si les questions de recherche primaires devrait être adapté ou modifié en fonction des résultats de la littérature. La revue de la littérature peut également offrir des réponses possibles aux questions de recherche ou aider à identifier des théories qui ont été utilisées auparavant pour discuter de questions comparables (Nayak et Singh 2015).

Une analyse documentaire est un rapport d'évaluation bien structuré et motivé d'études antérieures portant sur le sujet de recherche. La revue fournit une description, une évaluation et une critique de cette documentation. Il fournit une base théorique pour la recherche et aide à déterminer ses principales caractéristiques. Une analyse documentaire ne se limite pas à la collecte de renseignements ; elle comprend également l'identification de la relation entre la littérature et le sujet de recherche.

Objectifs de l'étude

Contrairement à la formulation des problèmes, qui décrit le but de la recherche, les objectifs offrent une définition des actions spécifiques qui seront entreprises pour atteindre cet objectif. Ils décrivent ce que nous attendons de réaliser en effectuant la recherche. Il peut y avoir un objectif global suivi d'une liste d'objectifs spécifiques. L'objectif général décrit comment nous prévoyons résoudre le problème : par exemple, nous devons trouver la réponse au problème A en mettant en œuvre l'action B. Les objectifs spécifiques décrivent ensuite l'action B plus en détail. Il y a généralement deux ou quatre objectifs spécifiques. Les objectifs expliquent donc comment nous allons répondre à la question de recherche. Il est donc indispensable que la question de la recherche soit claire. Les objectifs commencent généralement par des mots tels que : identifier, établir, décrire, déterminer, estimer, développer, comparer, analyser, recueillir, etc. (Nayak & Singh 2015). Les bons objectifs de recherche devraient être les suivants :

  • bref et précis

  • répertorié dans un ordre logique comme un objectif peut se référer à un autre

  • réaliste, ce qui signifie qu'il est possible de les atteindre dans les délais et les ressources disponibles

  • exprimé en termes opérationnels

  • inchangé depuis le début de l'étude (ils ne devraient pas être des cibles mobiles)

Hypothèse

Une hypothèse suggère une solution au problème qui va être testée empiriquement au cours de la recherche et à la fin, elle sera rejetée ou soutenue selon les résultats observés. L'hypothèse est une supposition ou une proposition de généralisation (Nayak & Singh 2015). L'hypothèse peut être développée par analogie, induction, déduction ou intuition. La caractéristique la plus importante d'une hypothèse est qu'elle doit être falsifiable, ce qui signifie qu'elle peut être réprouvée.

Les hypothèses devraient être fortes et non faibles. Un exemple d'hypothèse faible est que « les concentrations élevées de phosphore sont liées à la croissance des algues », parce qu'elles n'indiquent ni la direction (c.-à-d. si la relation est positive ou négative), ni la causalité (c.-à-d. si des concentrations élevées de phosphore provoquent la croissance des algues, ni si la croissance des algues provoque un taux élevé de concentrations de phosphore). Une hypothèse plus forte serait que « des concentrations élevées de phosphore sont positivement liées à la croissance des algues », ce qui indique la directionnalité, mais pas la causalité ; et l'hypothèse la plus forte serait « des concentrations élevées de phosphore stimulent la croissance des algues », ce qui suppose à la fois la direction et la causalité.

Conception du protocole

La conception du protocole est un plan écrit des activités qui doivent être prises pour répondre suffisamment à la question de recherche énoncée. Elle comprend le choix d'une méthode de recherche pour recueillir des données et la planification d'une stratégie d'échantillonnage appropriée pour sélectionner un échantillon parmi la population cible. Le protocole doit préciser avec précision :

  1. les caractéristiques du système d'essai (espèces ou variétés végétales et de poissons, source d'approvisionnement, nombre, portée du poids corporel, type d'éclairage et résistance, etc.)

  2. des informations détaillées sur le plan expérimental, y compris une description de la procédure chronologique de l'étude, de toutes les méthodes, matériaux et conditions, le nombre d'échantillons, le type d'échantillons, le nombre de parallèles, les niveaux de dose et/ou la concentration (s), le type et la fréquence d'analyse, les mesures, observations et examens à effectuer, ainsi que les méthodes statistiques à utiliser.

Un échantillon est un groupe plus petit d'une population. L'échantillon devrait représenter l'ensemble de la population afin de permettre la généralisation des résultats de l'échantillon de recherche à l'ensemble de la population. Un plan d'échantillonnage approprié permet également une utilisation rentable des fonds de recherche ainsi qu'une cadence, une souplesse et une précision de la recherche appropriés. Il existe deux types d'échantillonnage (résumés par Nayak & Singh 2015) : probabilité et échantillonnage non probabiliste (tableau 1). Dans l'échantillonnage probabiliste, chaque sujet ou unité a la même chance d'être choisi parmi la population, tandis que dans l'échantillonnage non probabiliste, tous les individus de la population n'ont pas la même chance d'être sélectionnés. Ce type d'échantillonnage est effectué lorsque l'échantillonnage aléatoire est impossible à réaliser, lorsque la recherche a un temps, un budget ou une main-d'œuvre limités, ou lorsque la recherche ne vise pas à généraliser l'ensemble de la population. En général, l'échantillonnage non probabiliste est plus approprié pour les sciences sociales que pour les sciences naturelles. Cependant, il peut être utilisé dans une étude préliminaire pour obtenir des renseignements de base sur la population et pour éclairer le type d'échantillonnage probabiliste à choisir dans une expérience. Par exemple, nous voulons étudier la croissance de la laitue en aquaponie, mais nous ne savons pas s'il y a des différences entre les plantes qui poussent sur les bords d'un radeau et celles qui poussent au milieu, donc dans une étude préliminaire, nous pourrions prendre quelques plantes du bord et quelques-unes du milieu (non-probabilité échantillonnage), et de les mesurer. S'il n'y a pas de différences entre eux, alors un simple échantillonnage aléatoire peut être utilisé pour l'expérience, mais s'il y a des différences, il serait préférable d'utiliser un échantillonnage aléatoire systématique ou peut-être même un échantillonnage en grappes.

Tableau 1 : Types d'échantillonnage

Type Comment l'échantillon est recueilli Explication supplémentaire Échantillonnage Simple aléatoire En sélectionnant les unités de base de manière à ce que chaque unité de la population ait la même chance d'être choisie Un échantillon aléatoire simple n'a pas de biais d'échantillonnage Aléatoire systématique En sélectionnant une unité au hasard et en sélectionnant des unités supplémentaires à intervalles uniformes jusqu'à ce que le nombre requis d'unités soit obtenu Par exemple, des légumes poussant en ligne et nous cueillons tous les 5 légumes Aléatoire stratifié En prélevant indépendamment un échantillon aléatoire simple individuel de chaque strate de population Une population est divisée en différentes strates (p. ex. radeaux ou étangs à poissons) en fonction de caractéristiques ou de variables spécifiques. Le nombre d'unités que nous choisissons au hasard dans chaque strate doit être aligné sur la taille de la strate, puisque Les strates peuvent être de différentes tailles ; par exemple, nous pouvons décider de choisir 10% des unités de chaque strate Cluster Une population est divisée en grappes, et un échantillon est recueilli en prélevant quelques grappes par échantillonnage aléatoire simple. L'échantillon comprend une unité de grappes sélectionnées au hasard Les grappes sont souvent faites selon des unités géographiques/spatiales (par exemple toutes les régions d'un pays ; tous les radeaux en aquaponie) tandis que l'analyse est effectuée sur des grappes sélectionnées au hasard (nous sélectionnons au hasard le nombre requis de radeaux entiers, qui représente un échantillon) ÉCHANGLAGE Commodité Un échantillon est prélevé à partir de cas disponibles pour l'étude, c'est-à-dire prêts à participer Objet téléologique Un échantillon est prélevé à partir de cas présentant des caractéristiques similaires. Les caractéristiques sont sélectionnées afin de trouver des réponses à une question spécifique et peuvent être les plus similaires/dissemblables, les plus typiques ou les plus critiques. La condition préalable est que le les chercheurs connaissent déjà certaines caractéristiques de la population Contrairement à l'échantillonnage de probabilité stratifié où il y a des chances égales d'être sélectionné pour chaque unité de la même strate, dans le cas d'un échantillonnage téléologique, l'échantillon est choisi de façon non aléatoire Boule de neige Est ce que les sujets d'étude existants recrutent des sujets futurs parmi leurs connaissances Ondit que le groupe échantillon grandit comme une boule de neige roulante. Également appelé échantillonnage en chaîne, échantillonnage de renvoi en chaîne, échantillonnage de renvoien chaîne Quota Divise la population en différents groupes semblables aux strates dans l'échantillonnage stratifié (p. ex. âge, sexe) Un nombre proportionnel ou disproportionnel d'unités est choisi de façon non aléatoire dans chaque groupe

Outre le choix du type d'échantillonnage approprié, la taille de l'échantillon doit également être définie. La taille de l'échantillon dépend des caractéristiques d'une population, principalement de son hétérogénéité. En outre, la taille de l'échantillon est également liée au nombre de variables que nous voulons analyser, aux procédures statistiques que nous voulons utiliser, à la précision souhaitée et au nombre de comparaisons que nous voulons effectuer. D'autre part, la taille de l'échantillon peut également être limitée en fonction du temps et du financement disponibles.

Il existe plusieurs méthodes pour définir la taille de l'échantillon à utiliser, y compris la méthode de décision Neyman-Pearson ou l'analyse de puissance (Neyman et Pearson, 1933). Pour estimer la taille de l'échantillon requise, nous avons besoin d'une idée de la variance de la variable à partir de la littérature. La variance (et l'écart-type) dépendra de la variable considérée et de l'espèce à évaluer.

Les données en sciences naturelles sont principalement recueillies à partir d'observations et de mesures à l'aide de différents instruments de laboratoire et de terrain. Les enregistrements originaux des instruments et de la documentation, ou leurs copies vérifiées, qui sont le résultat des observations et activités originales, représentent des données brutes. Les données brutes peuvent être, par exemple, des données enregistrées à partir d'instruments automatisés (p. ex. O2, pH, sondes EC), des images microscopiques, des mesures uniques à partir d'instruments de laboratoire (p. ex., des lectures à partir de spectrophotomètres), des photographies, des observations écrites à la main (p. ex., la santé des poissons et des plantes) et des données provenant d'analogiques mesures (par exemple thermomètre analogique, matières solides réglables mesurées en réservoir Imhoff). Les données brutes doivent être converties en un format numérique lisible par ordinateur, par exemple dans une feuille de calcul ou un fichier texte, afin qu'elles puissent être analysées par des programmes tels que R ou SPSS Statistics.

Un système de test ou unité d'analyse est tout système biologique, chimique ou physique, ou leur combinaison, à utiliser dans une étude. C'est un élément fondamental de la recherche. L'unité d'analyse peut être un organisme ou sa partie (p. ex. poisson), une colonie ou un collectif (p. ex. légumes), ou un objet (p. ex. système de filtrage) qui est la cible de l'enquête. L'unité d'analyse doit être définie au début de la conception du protocole, car elle affecte les instruments utilisés et les procédures suivies au cours de la recherche. En outre, le niveau d'unité le plus bas doit toujours être choisi (par exemple, recueillir des données sur des tissus végétaux séparés, et non sur la plante entière ensemble).

Un élément de test est un élément qui fait l'objet d'une étude et un élément de référence (« élément de contrôle ») est un élément utilisé pour fournir un contrôle de comparaison avec l'élément de test.

Un **lot est une quantité spécifique, ou une partie d'articles d'essai ou d'articles de référence formés par un cycle d'expérience défini de manière à ce que tous les articles aient une caractéristique uniforme (par exemple, un lot est de la laitue dans les mêmes conditions d'éclairage et différents lots représentent un éclairage différent conditions).

La plupart des propositions de projet comprennent une section sur les aspects éthiques des protocoles scientifiques à utiliser. Cela implique généralement l'approbation préalable des méthodes par un comité d'éthique de l'établissement d'origine, qui examine principalement les aspects liés au bien-être des animaux, en l'occurrence le bien-être des poissons. Ces commissions posent une série de questions, y compris la justification de la recherche, son impact sur les animaux et les moyens de prévenir la détresse. Pour un ensemble de lignes directrices sur l'éthique, le bien-être des animaux et les procédures d'échantillonnage appropriées, voir NC3RS Experimental Design Assistant, dont l'objectif principal est de remplacer, d'affiner et de réduire le nombre d'animaux utilisés dans l'expérimentation. On pense que dans un proche avenir, les scientifiques seront en mesure de faire approuver leurs procédures et protocoles par les revues cibles avant de publier les résultats, et ainsi avoir une certaine garantie que leurs études seront publiées. Ce mouvement, appelé pré-enregistrement (Nosek et al. 2018), vise à renforcer les méthodologies et les résultats scientifiques dans l'ensemble. Enfin, de nombreuses revues demandent maintenant que les données brutes et les résultats des études publiées soient disponibles dans des bases de données en ligne, par exemple à l'aide de Data Research Item sur Research Gate.

Bonnes pratiques de laboratoire (BPL) désigne un système de qualité faisant référence au processus organisationnel et aux conditions dans lesquelles les études sont planifiées, réalisées, surveillées, enregistrées, archivées et déclarées (OCDE 1998).

Les procédures d'exploitation normalisées (SOP) sont des procédures documentées qui décrivent la façon d'effectuer des essais ou des activités qui ne sont normalement pas précisées en détail dans les plans d'étude ou les lignes directrices relatives aux essais. Les SOP comprennent :

  1. tenir les registres, y compris la caractérisation des éléments d'essai et de référence, la date de réception, la date d'expiration, les quantités reçues et utilisées dans les études

  2. identification des procédures de manutention, d'échantillonnage et d'entreposage afin de garantir autant que possible l'homogénéité et la stabilité et d'éviter toute contamination

  3. les contenants de stockage doivent porter des indications d'identification, une date de péremption et des instructions d'entreposage spécifiques.

Après avoir décidé quel sujet à étudier, quoi mesurer et comment collecter et analyser les données, il est temps d'effectuer la recherche. L'exécution de la recherche comprend également des essais préliminaires de l'équipement, des instruments de laboratoire, des échantillons et des analyses. Les essais préliminaires constituent un élément important du processus de recherche puisqu'ils permettent de détecter des problèmes potentiels dans la conception de la recherche et de vérifier les instruments de laboratoire utilisés dans l'étude afin qu'ils soient fiables et fournissent des mesures valables. Après des essais préliminaires, la conception de la recherche peut être optimisée, puis la recherche réelle peut être exécutée.

Toutes les données générées au cours de la recherche doivent être consignées directement, rapidement, avec précision et lisiblement dans le journal du laboratoire. Ces entrées doivent être signées et datées. Afin d'assurer la traçabilité, un projet de recherche doit avoir une identification unique et tous les échantillons, spécimens, fichiers de données, etc. concernant l'étude doivent porter la même identification. Tout changement dans les données brutes doit être effectué de manière à ne pas supprimer l'entrée précédente, la raison de tout changement doit être indiquée et le changement doit être daté et signé par la personne qui l'a fait.

Analyse des résultats

Tableaux et figures

Les tableaux et les figures sont le moyen le plus rapide de communiquer de grandes quantités d'informations complexes. Ils doivent être conçus avec soin. Un bon tableau ou un bon chiffre devrait présenter les données de manière simple, claire et nette, et permettre au lecteur de comprendre les résultats sans avoir à examiner d'autres sections du document ; c'est-à-dire que les tableaux et les figures devraient être explicites et compréhensibles même lorsqu'ils sont retirés du texte ; par conséquent, les titres informatifs sont cruciaux. Une bonne figure (graphique ou image) devrait avoir :

  • uniquement les informations nécessaires

  • lettrage assez grand

  • un cadre

  • une légende qui explique tout ce qui est nécessaire

  • un format graphique en haute résolution (>300 ppp)

Une bonne table devrait avoir :

  • une cellule séparée pour chaque valeur

  • Seules les bordures de ligne horizontales

  • valeurs avec un nombre raisonnable de chiffres après une virgule décimale Les tableaux plus grands sont publiés sous forme de suppléments aux articles scientifiques.

Pour rendre compte des résultats, des unités de mesure valides et reconnues internationalement doivent être utilisées. Dans les domaines de la science, de l'industrie et de la médecine, on utilise le Système international d'unités (SI abrégé) . Dans certaines régions géographiques (p. ex. aux États-Unis), on utilise le système impérial, qui comprend des unités telles que gallons, pieds, milles, livres et ppm. Ce système n'est pas approprié pour les publications scientifiques internationales. Le système SI comprend sept unités de base (tableau 1).

Tableau 1 : Sept unités de base du Système international d'unités

QuantitéUnitéSymboleMassekilogrammekg TempssecondesTempératurekelvinKCourant électrique ampèreALa quantité d'une substancemole molemolIntensité lumineuseCandela cdDistancemètrem

Le choix méthodologique le plus important fait par les chercheurs est basé sur la distinction entre données qualitatives et données quantitatives. Les données qualitatives prennent la forme de descriptions basées sur la langue ou les images, tandis que les données quantitatives prennent la forme de nombres. Le choix de la méthodologie à utiliser dépendra de vos questions de recherche, dont la formulation est donc éclairée par votre perspective de recherche. La recherche en sciences sociales peut produire à la fois des données qualitatives et quantitatives, généralement au moyen d'enquêtes. Les données sont recueillies auprès d'un groupe d'essai prédéfini afin d'obtenir de l'information et de la compréhension sur divers sujets d'intérêt. Il existe différents types de méthodes d'enquête, y compris des questionnaires, des discussions informelles, des entrevues approfondies, des groupes de discussion et des études de cas.

Les données qualitatives sont plus riches et sont généralement fondées sur une perspective subjective. Cependant, bien que ce soit généralement le cas, ce n'est pas toujours le cas. La recherche qualitative favorise une compréhension approfondie de la situation étudiée et, en raison des contraintes de temps, elle implique généralement un petit échantillon de participants. Pour cette raison, les résultats sont limités à l'échantillon étudié et ne peuvent pas être généralisés à d'autres contextes ou à l'ensemble de la population. Les méthodes les plus utilisées pour générer des données qualitatives incluent des entrevues semi-structurées ou non structurées, des observations des participants et l'analyse de documents. Une bonne analyse qualitative prend généralement plus de temps que l'analyse quantitative.

Les données quantitatives, en revanche, peuvent être plus faciles à collecter et à analyser, et elles sont basées sur un grand échantillon. Les mesures quantitatives impliquent la collecte de données qui peuvent être mesurées « objectivement » avec des chiffres. Les données sont analysées au moyen de comparaisons numériques et d'analyses statistiques. Pour cette raison, il semble plus « scientifique » et peut plaire aux personnes qui cherchent des réponses claires à des questions causales spécifiques. L'analyse quantitative est souvent plus rapide car elle implique l'utilisation d'équipements de mesure et de logiciels. En raison du grand nombre d'échantillons, il permet une généralisation à un groupe plus large que l'échantillon de recherche.

En revanche, la recherche expérimentale est la plus courante dans le domaine des sciences de l'environnement. Dans *expériences, * un chercheur manipule une variable et contrôle les autres variables afin d'explorer les relations de cause à effet. Les données recueillies sont quantitatives et peuvent être analysées à l'aide de méthodes statistiques appropriées.

Publication du rapport de recherche

Une expérience n'est pas terminée tant que les résultats n'ont pas été publiés et compris. La publication des résultats est importante pour permettre la reproductibilité des expériences ; par conséquent, les méthodes sont présentées séparément des résultats. Comme l'a déclaré le Council of Biology Editors (1968), « une publication scientifique primaire acceptable doit être la première divulgation d'une recherche contenant suffisamment d'informations pour permettre aux pairs (1) d'évaluer des observations, (2) de répéter des expériences et (3) d'évaluer les processus intellectuels ; en outre, elle doit être présenté de façon attrayante et transparente, essentiellement permanente, accessible à la communauté scientifique sans restriction et disponible pour un dépistage régulier par un ou plusieurs des principaux services secondaires reconnus » (p. ex., Biological Abstracts, Chemical Abstracts) (CBE 1968).

Une bonne écriture scientifique est une écriture simple. La science est complexe, mais l'écriture utilisée pour la décrire n'a pas besoin de l'être. La meilleure écriture est celle qui donne le sens dans le moins de mots simples. Haute qualité, écriture simple :

  • augmente les chances d'acceptation pour la publication

  • accroît l'impact d'une publication dans le milieu de la recherche

  • accélère la compréhension et l'acceptation de la recherche

  • accroît la confiance des lecteurs dans la qualité de la recherche

Les manuscrits mal écrits et compliqués gênent les lecteurs, les pairs critiques et les éditeurs de revues, et entravent leur compréhension des concepts scientifiques complexes. Une présentation est plus susceptible d'être acceptée si elle :

  • décrit la recherche qui fait avancer le domaine

  • est soigneusement préparé et formaté

  • utilise un langage clair et concis

  • respecte les normes éthiques

Le processus de publication :

  1. Un besoin ou un souhait de publier

  2. Choisissez une revue en fonction des sujets de la revue, de l'audience de la revue, des types d'articles, de la réputation de la revue, du facteur d'impact ou des exigences personnelles. Nous pouvons trouver les revues appropriées en vérifiant où des articles similaires ont été publiés et en effectuant des recherches en ligne

  3. Lire les numéros

  4. Rédigez le premier brouillon

  5. Utiliser un ami critique pour le premier contrôle

  6. Affiner d'autres ébauches

  7. Vérifier que l'article respecte les directives de l'auteur

  8. Corrections et soumissions

Il peut y avoir plus d'un auteur d'une publication scientifique. Les coauteurs sont les personnesqui ont apporté des contributions intellectuelles substantielles à une étude qui va être publiée. Il est important de maintenir le nombre de co-auteurs à un niveau raisonnable : le premier auteur est généralement celui qui a mené la recherche et a fait la majorité des écrits, et le dernier auteur est généralement celui qui est à la tête du groupe de recherche. Entre les deux, il est d'usage de mettre les coauteurs dans l'ordre alphabétique par leur nom de famille, par exemple Wilson, T., Abercombie, J., Brown, E., Curwen, H., Davenport, K. & Albert, W.

Les manuscrits scientifiques sont des manuscrits évalués par des pairs dans des revues et des livres qui ont généralement un facteur d'impact (FI). Le SI est utilisé pour comparer différentes revues dans un certain champ. Les rapports, les documents de conférence, les affiches et les conférences ne sont pas des manuscrits scientifiques et n'ont pas de FI. La FI est une mesure reflétant le nombre moyen annuel de citations** d'articles dans cette revue. Pour les revues répertoriées dans les rapports de citation des revues, les FI sont calculées annuellement pour l'année précédente, selon la formule ci-dessous :

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= Facteur d'impact au cours de l'année y

= nombre de citations

= nombre d'articles publiés

− 1 = année en cours moins un

− 2 = année en cours moins deux

Tous les articles scientifiques suivent la même structure prescrite. Cette structure fournit une ligne logique dans le contenu, permet aux manuscrits d'être prévisibles et faciles à lire, présente une « carte » afin que les lecteurs puissent trouver rapidement le contenu intéressant dans n'importe quel manuscrit et, enfin, rappelle aux auteurs quel contenu doit être inclus. La structure est la suivante :

  • Titre

  • Abstrait

  • Introduction
  • Matériaux et méthodes

  • Résultats
  • Discution

  • Conclusion

  • Remerciements

  • Références

Outre les chapitres mentionnés, chaque manuscrit comprend habituellement des tableaux et des figures, ainsi que des données supplémentaires dans un ou plusieurs fichiers distincts. Les principaux contenus de l'article scientifique sont décrits dans les chapitres principaux : Introduction (quel problème nous allons étudier), Matériaux et Méthodes (comment nous allons étudier le problème), Résultats (ce que nous avons découvert) et Discussion (ce que cela signifie). Selon les lettres majuscules des chapitres, cette structure est appelée format IMRAD.

Titre et résumé

Le titre et le résumé sont les parties les plus visibles de l'article. Ils peuvent être consultés sur le site Web de la revue et dans les bases de données (p. ex. Science Direct, PubMed, etc.) ; par conséquent, il est important d'accorder une attention appropriée à leur formulation. Un résumé bien préparé permet aux lecteurs d'identifier rapidement et précisément le contenu de base d'un document, d'en déterminer la pertinence par rapport à leurs intérêts, et donc de décider s'ils doivent lire le document dans son intégralité (Day 1998).

Le titre doit être aussi précis, informatif et aussi complet que possible. Il donne la première information au lecteur qui décide ensuite de continuer à lire ou non. Il est donc essentiel que le titre soit aussi descriptif que possible. Pour ce faire, il faudrait utiliser des termes spécifiques plutôt que généraux ; toutefois, le titre devrait être compréhensible et raisonnablement simple. Le titre ne comprend généralement pas d'abréviations, d'acronymes ou d'initiales. Tous les noms scientifiques doivent être écrits en entier (par exemple Lactuca sativa, plutôt que L. sativa).

L'abrégé contient généralement 200 à 300 mots. Il doit décrire les aspects les plus importants de l'étude : il doit inclure le contexte, la méthodologie et les résultats, mais de façon limitée. Il ne devrait reproduire que les faits abordés dans le manuscrit. Il est conseillé d'inclure des synonymes pour les mots et les concepts figurant dans le titre et, comme pour l'écriture scientifique proprement dite, un style d'écriture compréhensible et raisonnablement simple devrait être utilisé. En revanche, l'abrégé ne doit pas contenir d'abréviations ou citer des références.

Introduction

L'introduction devrait fournir les informations nécessaires pour comprendre l'étude et les raisons pour lesquelles les expériences ont été menées. Il devrait expliquer les questions/problèmes étudiés et fournir des renseignements tirés d'études antérieures ; par conséquent, il comprend de nombreuses citations. Ces derniers devraient être bien équilibrés, actuels et pertinents. L'introduction n'est pas une revue de la littérature, mais des revues de la littérature peuvent être citées (Nayak & Singh 2015).

Matériaux et méthodes

Les matériaux et les méthodes fournissent tous les détails de comment l'étude a été menée. Les différentes méthodologies utilisées dans l'étude peuvent être divisées par sous-rubriques. Toute nouvelle méthode utilisée doit être décrite de manière suffisamment détaillée afin qu'un autre chercheur puisse « reproduire » l'expérience. Les méthodes précédemment utilisées et publiées devraient être citées, et toute modification apportée aux méthodes établies devrait être décrite avec précision. Tous les tests et paramètres statistiques devraient être énumérés. Le chapitre des matériaux et des méthodes doit être écrit dans le passé.

Résultats

Le chapitre des résultats donne un aperçu des expériences, sans répéter les détails, qui ont été décrits dans les méthodes. En outre, le chercheur devrait examiner de façon critique les données et sélectionner les résultats qui vont être publiés. Un simple transfert des données du journal de laboratoire dans le manuscrit ne suffira pas pour une présentation efficace des résultats. La présentation doit être transparente et représentative et peut se faire au moyen de textes ou de tableaux et de figures. Les données déjà décrites dans les tableaux ou les figures ne doivent pas être décrites de nouveau en détail dans le texte. Les tableaux et les chiffres ne doivent être cités que brièvement dans le texte. S'il n'y a qu'une ou quelques mesures d'une caractéristique, alors il est généralement décrit dans le texte, alors que si c'est des mesures répétées, alors un tableau ou un graphique est plus représentatif. Selon la revue, les résultats peuvent former un chapitre individuel ou être joints à la discussion en un seul chapitre. Les résultats doivent être rédigés dans un ordre logique et divisés en sous-sections avec des rubriques courtes et informatives. Les résultats des analyses statistiques devraient également être inclus et présentés dans le texte. Le chapitre des résultats doit être écrit dans le passé, tandis que le présent est utilisé pour se référer aux tableaux et aux figures.

Discussion

La majeure partie du chapitre consacré à la discussion et aux conclusions devrait être une interprétation des résultats. Les sous-chapitres peuvent être formés selon le cadre logique des sous-chapitres du chapitre sur les résultats. Dans le chapitre de discussion, les résultats de la recherche sont comparés aux études précédentes. Les limites de la recherche doivent également être décrites, tout résultat non concluant doit être mentionné et, si les résultats sont préliminaires, il convient de signaler des suggestions pour des études futures. Les principales conclusions devraient être répétées à la fin de la discussion ou dans un chapitre distinct des conclusions.

Références

Lors de la rédaction d'un manuscrit scientifique, il doit toujours être clair quelles sont les pensées, les évaluations et le texte des auteurs de cette étude, et ce qui a été dérivé des auteurs d'autres publications. La source doit être fournie pour toute déclaration qui ne provient pas des auteurs du manuscrit, en écrivant l'auteur et l'année de publication — par exemple, le nickel microélément joue un rôle important dans la décomposition de l'urée dans les systèmes aquaponiques (Komives & Junge 2018), tandis que la citation complète est donnée dans les références — par exemple, Komives, T. & Junge, R. 2018. Importance du nickel comme élément nutritif dans les systèmes aquaponiques — quelques considérations théoriques. Écocycles 4 (2), 1-3. Les références doivent être rédigées dans le style exigé par la revue où le manuscrit sera publié, et par conséquent, le style de citation de la revue dans les Instructions à l'intention des auteurs doit être soigneusement vérifié. Il existe différents logiciels qui permettent une gestion appropriée des références (EndNote, Zotero, RefWorks, Mendeley, etc.) (voir 6.2.2.2).

Plagiat

Le plagiat est la tricherie et est moralement faux. C'est l'utilisation du travail de quelqu'un d'autre sans reconnaissance, comme si c'était le vôtre. Pour l'éviter, il faut savoir comment documenter l'utilisation du travail des autres. Un chercheur est chargé de faire référence à l'utilisation des sources dans chaque article qu'il rédige. Il y a deux façons de référencer les œuvres d'autres auteurs :

  1. paraphrasation signifie résumer les idées d'un autre auteur dans vos propres mots, tout en faisant référence à la source originale. Les guillemets ne sont pas obligatoires. Un énoncé bien paraphrasé est concis et démontre que le chercheur comprend ce qu'il a lu. Lorsque vous paraphrasez ou faites référence à une idée d'une autre publication, il est utile de fournir un numéro de page ou de paragraphe pour la référence, en particulier lorsque vous citez un texte long et complexe (p. ex. un livre).

  2. Les citations directes signifient une répétition directe d'une déclaration et sont rarement utilisées dans la rédaction scientifique. Les citations devraient être utilisées économiquement, principalement pour des citations historiques ou politiques de personnalités éminentes. Les citations des résultats de recherches antérieures doivent être évitées, car le lecteur souhaite également voir les points de vue des auteurs et l'analyse de ce qui a été lu, ce qui n'est pas donné dans la citation directe. Lors de l'utilisation d'un guillemet direct, il est nécessaire de placer des guillemets au début et à la fin du guillemet.

*Copyright © Partenaires du projet Aqu @teach. Aqu @teach est un partenariat stratégique Erasmus+ dans l'enseignement supérieur (2017-2020) dirigé par l'Université de Greenwich, en collaboration avec l'Université des sciences appliquées de Zurich (Suisse), l'Université technique de Madrid (Espagne), l'Université de Ljubljana et le Centre biotechnique Naklo (Slovénie) . *

Veuillez consulter la table des matières pour plus de sujets.


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