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La metodologia di ricerca è una disciplina delle procedure scientifiche. Esso comprende teoria, analisi e linee guida su come la ricerca dovrebbe procedere: come dovrebbe essere condotta la ricerca e i principi, le procedure e le pratiche che dirigono la ricerca. La metodologia di ricerca è l'insieme specifico di procedure o tecniche utilizzate per identificare, selezionare, elaborare e analizzare le informazioni su un argomento. Poiché la metodologia può differire tra diverse discipline, vi è quindi un assortimento di metodologie di ricerca diverse che potrebbero non essere appropriate per tutti i problemi di ricerca (Nayak e Singh 2015). La metodologia non deve essere confusa con i metodi scientifici, che significano modi o tecniche per raccogliere informazioni/risultati. I metodi scientifici descrivono il modo in cui si acquisisce la conoscenza scientifica. In un documento di ricerca, la sezione relativa ai materiali e ai metodi consente al lettore di valutare criticamente la validità e l'affidabilità complessiva di uno studio, poiché indica come i dati sono stati raccolti o generati e come sono stati analizzati. Di seguito è riportato un esempio di metodologia di ricerca:

  1. Osservare e domanda: selezione e definizione del problema della ricerca

  2. Rassegna della letteratura correlata

  3. Formulazione di ipotesi

  4. Preparazione del progetto di ricerca, compreso il piano di campionamento e la selezione degli strumenti per la raccolta dei dati

  5. Esecuzione del piano di ricerca: raccolta dei dati

  6. Elaborazione dei dati

  7. Rapporto, compreso il sostegno o il rifiuto dell'ipotesi

Progetti di ricerca

Un progetto di ricerca è un modello per la ricerca empirica che include la pianificazione, l'organizzazione e la direzione della ricerca, compresa la definizione del problema di ricerca, domande di ricerca e obiettivi. Esso delinea le modalità di realizzazione dello studio di ricerca; pertanto, include un piano approfondito per l'acquisizione dei dati, la definizione degli strumenti utilizzati e le procedure per il campionamento e il monitoraggio, al fine di risolvere specifici problemi di ricerca o per testare un'ipotesi specifica. I progetti di ricerca possono essere raggruppati in due categorie:

  • Indagine di ricerca

  • Progettazione sperimentale di ricerca

Progetto di ricerca di indagine

Le indagini sono utilizzate principalmente nelle scienze sociali. Nei sondaggi i dati vengono raccolti da un gruppo di test predefinito per ottenere informazioni e comprensioni su vari argomenti di interesse. Esistono tre tipi diversi di indagini in base al loro scopo: studi esplorativi, descrittivi e esplicativi (Nayak & Singh 2015).

Studio esplorativo o ricerca di solito inizia con la revisione dei dati disponibili, o metodi qualitativi come discussioni informali, interviste approfondite, focus group e case study; pertanto, i dati raccolti sono qualitativi. I dati vengono quindi quantificati e vengono disegnati i presupposti. La ricerca esplorativa non può essere generalizzata a tutta la popolazione. I risultati della ricerca esplorativa non possono portare a conclusioni definitive, ma possono consentire una comprensione importante di una data situazione. Lo scopo dello studio esplorativo è quello di inquadrare un problema per un'indagine più precisa o per formare ipotesi. Gli studi di ricerca esplorativa non hanno quindi ipotesi. Il progetto di ricerca esplorativa viene utilizzato quando si sa poco del fenomeno e quando le teorie precedenti non sono riuscite a chiarirlo.

Studio descrittivo descrive nel modo più preciso possibile la connessione tra le caratteristiche di una popolazione e il fenomeno studiato. Non può descrivere cosa ha causato la situazione, esattamente quali sono le caratteristiche. Lo studio descrittivo viene solitamente fatto dopo un sondaggio e prima dello studio esplicativo, quindi viene utilizzato quando c'è già una certa conoscenza di un fenomeno, ma vogliamo saperne di più su di esso. Gli studi di ricerca descrittivi hanno quindi delle ipotesi.

Studio esplicativo: Quando c'è un fenomeno noto che è sufficientemente descritto, la ricerca procede individuando le cause e le ragioni per esso. Lo scopo degli studi esplicativi di ricerca è di spiegare «perché». Essa va oltre la descrizione del problema e delle caratteristiche del fenomeno, e mira a spiegare le cause e gli effetti.

Progettazione di ricerca sperimentale

Il design della ricerca sperimentale è più comune nella scienza ambientale. Si tratta di un vero e proprio esperimento**, in cui un ricercatore manipola una variabile e controlla le altre variabili. La progettazione sperimentale della ricerca fornisce prove che contribuiscono ad una maggiore validità della ricerca. La ricerca sperimentale ha sempre un gruppo di controllo e un gruppo di test, in cui una variabile selezionata viene manipolata (solo una alla volta), mentre le variabili estranee sono controllate. Studi sperimentali testano un'ipotesi causale, che si riferisce ad una relazione causale tra due variabili in cui la variabile X (la causa) determina la variabile Y (l'effetto). Studi sperimentali mirano quindi ad esaminare le relazioni causa-effetto (ipotesi) in condizioni strettamente controllate separando la causa dall'effetto nel tempo, esponendo un gruppo alla causa (il gruppo di prova o di trattamento) senza esporre un altro gruppo (il gruppo di controllo) e osservando come gli effetti variano tra questi due gruppi. Il principale punto di forza della progettazione sperimentale è la solida validità raggiunta dall'isolamento, dal controllo e dall'esame intensivo di un piccolo numero di variabili, mentre la debolezza principale è limitata generalizzabilità esteriore perché le situazioni nella vita reale sono spesso più complesse e possono includere più estranee rispetto alle impostazioni di laboratorio artificiale o campo. Oltre a questo, il ricercatore dovrebbe identificare tutte le variabili estranee rilevanti e controllarle, altrimenti la validità interna può essere ridotta e potrebbero apparire false correlazioni. Gli esperimenti possono essere effettuati in laboratorio o sul campo. Entrambi i modi hanno pro e contro. Gli esperimenti di laboratorio consentono l'isolamento delle variabili target e il controllo delle variabili estranee, cosa che potrebbe non essere il caso negli esperimenti sul campo. Per questo motivo, le estrapolazioni fatte da esperimenti di laboratorio hanno la tendenza ad essere più forti nella validità interna, mentre quelle provenienti da esperimenti sul campo tendono ad essere più forti in validità esterna. I dati sperimentali sono trattati con metodi statistici quantitativi (Nayak & Singh 2015).

Passi preliminari

Formulazione del problema

Il primo e più importante passo nella progettazione della ricerca è la formazione di un problema. Il problema dovrebbe essere identificato e indagato. Il problema non può essere spiegato con successo se un ricercatore non ha una conoscenza adeguata e la comprensione di problemi specifici che causano o creano il problema. Ci sono alcuni passaggi principali da seguire quando si forma un problema (riassunti da Nayak e Singh 2015):

  1. Definire un campo di ricerca

  2. Il campo di ricerca deve essere ben noto al ricercatore che effettua la ricerca (specialista del settore)

  3. Esaminare le ricerche precedenti condotte nell'area per avere familiarità con i risultati recenti

  4. Impostare il campo di studio, sulla base di questa recensione

  5. Identificare il problema in generale

  6. Identificare la caratteristica specifica del problema che deve essere esaminato e formare una dichiarazione del problema

Una dichiarazione di problema è un astratto di una formulazione di un problema. E 'importante per ulteriori progetti di ricerca. Le buone dichiarazioni di problema si concentrano sulla relazione tra due o più variabili, sono dichiarate chiaramente ed esplicitamente in una forma di domanda, possono essere testate empiricamente e non sono moralmente o eticamente discutibili.

Rassegna di letteratura

A seguito della formulazione del problema, è necessario effettuare una ricerca sistematica e dettagliata di tutti i tipi di letteratura scientifica ed esperta riferita al tema della ricerca con l'obiettivo di individuare una serie di riferimenti di buona qualità. La maggior parte dei riferimenti dovrebbe provenire da letteratura accademica sottoposta a revisione paritaria; tuttavia, possono essere rilevanti anche altre fonti (legislazione, pubblicazioni di organizzazioni internazionali come l'OMS e la FAO, fonti orali, ecc.). La letteratura accademica principale è costituita da libri, articoli, riviste, atti congressuali, relazioni di ricerca, banche dati, tesi e tesi. Dopo aver raccolto tutte le informazioni, è necessario effettuare una revisione dettagliata della letteratura accademica e una discussione critica sulle conoscenze attuali. Si tratta di una base importante per il successo del progetto di ricerca. La rassegna letteraria riunisce le principali teorie e scoperte nell'area di ricerca, individua gli autori chiave e mette in evidenza le lacune di conoscenza su cui si deve concentrare.

Al giorno d'oggi la revisione della letteratura è fatta principalmente con ricerche online in diversi database. È importante selezionare le parole chiave appropriate che possono anche essere combinate insieme utilizzando 'e' e 'o' per perfezionare o specificare i risultati della ricerca. Le riviste e gli articoli elettronici sono le risorse più aggiornate disponibili. I documenti possono essere pubblicati online non appena sono stati modificati, senza bisogno di aspettare che ci siano abbastanza documenti per formare l'intero numero della rivista. Questo è di particolare importanza nei settori in rapida evoluzione (Nayak & Singh 2015). Alcune risorse elettroniche sono gratuite («accesso aperto»). Tuttavia, la maggior parte deve essere pagata. È possibile acquistare documenti online come ricercatore individuale; tuttavia di solito università, biblioteche e altri istituti di istruzione hanno pagato abbonamenti per diversi database e i loro dipendenti o membri possono accedervi gratuitamente. I database accademici e i motori di ricerca più comuni sono:

  • ScienceDirect è un database scientifico full-text leader che include articoli di riviste provenienti da più di 2.500 riviste e capitoli di libri di quasi 20.000 libri

  • SpringerLink è la più completa collezione online di riviste scientifiche, tecnologiche e mediche, libri e opere di riferimento

  • Google Scholar è un motore di ricerca gratuito che cataloga informazioni accademiche provenienti da varie risorse web online. Raccoglie informazioni attraverso una serie di risorse accademiche che sono generalmente sottoposte a revisione inter pares. Si tratta di una delle risorse accademiche più ampiamente utilizzate per i ricercatori

  • Web of Science è un servizio di indicizzazione scientifica delle citazioni per i clienti sottoscritti che fornisce una ricerca completa di citazioni. Dà accesso a numerose banche dati

  • Mendeley il catalogo delle ricerche è un database di documenti di ricerca crowdsourcing. I ricercatori hanno caricato quasi 100 milioni di documenti nel catalogo con contributi aggiuntivi provenienti direttamente da diversi repository

  • PubMed è una banca dati principalmente di riferimenti e abstract sulle scienze della vita e sui temi biomedici

  • Scopus è il più grande database astratto e citazione al mondo della letteratura di ricerca peer-reviewed. Contiene oltre 20.500 titoli provenienti da più di 5.000 editori internazionali. Mentre si tratta di un prodotto in abbonamento, gli autori possono rivedere e aggiornare i propri profili tramite ORCID o prima cercando il proprio profilo nella pagina di ricerca gratuita degli autori di Scopus

Quando si prepara una revisione della letteratura è importante mantenere un database dei riferimenti, che può essere utilizzato per prendere appunti sui punti chiave di ogni fonte (Nayak & Singh 2015). Ci sono alcuni pacchetti software che consentono la creazione e l'organizzazione di un database personale di articoli scientifici e la formazione di citazioni quando si scrive un rapporto scientifico. Un database può essere organizzato o sfogliato da autori, riviste, data e altre caratteristiche dei documenti, o in base all'argomento, alla pertinenza, alla lettura/non letta, ai preferiti, ecc. Pacchetti software particolarmente utili per la gestione dei riferimenti sono EndNote, Mendeley e RefWorks.

Quando viene creato un elenco di articoli pertinenti, è quindi necessario esaminare ogni articolo, o almeno il suo abstract, per decidere se l'articolo è adatto per una revisione dettagliata. La revisione della letteratura dovrebbe essere completa e non limitata a pochi documenti, pochi anni, o una metodologia specifica. Una revisione della letteratura dovrebbe esaminare se le domande primarie di ricerca sono state precedentemente esaminate, e quali sono i risultati (in questo caso dovrebbe essere spiegato perché è importante studiarle di nuovo), se ci sono domande nuove o diverse di ricerca che appaiono, e se le domande primarie di ricerca dovrebbe essere adattato o modificato in base ai risultati della letteratura. La rassegna di letteratura può anche offrire possibili risposte alle domande di ricerca, o aiutare a identificare le teorie che in precedenza sono state utilizzate per discutere domande comparabili (Nayak & Singh 2015).

Una rassegna di letteratura è una relazione valutativa ben strutturata e motivata di studi precedenti relativi al tema della ricerca. La recensione fornisce descrizione, valutazione e critica di questa letteratura. Fornisce una base teorica per la ricerca e aiuta a determinarne le caratteristiche principali. Una rassegna letteraria è più che raccolta di informazioni; comprende anche l'identificazione del rapporto tra la letteratura e il tema della ricerca.

Obiettivi dello studio

Contrariamente alla formulazione del problema, che descrive l'obiettivo della ricerca, gli obiettivi offrono una definizione di azioni specifiche che saranno intraprese per raggiungere tale obiettivo. Descrivono ciò che ci aspettiamo di ottenere effettuando la ricerca. Ci può essere un obiettivo generale seguito da un elenco di obiettivi specifici. L'obiettivo generale descrive il modo in cui intendiamo affrontare il problema: ad esempio, dobbiamo trovare la risposta al problema A attuando l'azione B. Gli obiettivi specifici descrivono poi l'azione B in modo più dettagliato. Ci sono tipicamente da due a quattro obiettivi specifici. Gli obiettivi spiegano quindi come risponderemo alla domanda di ricerca. È quindi un prerequisito che la questione della ricerca sia chiara. Gli obiettivi di solito iniziano con parole come: identificare, stabilire, descrivere, determinare, stimare, sviluppare, confrontare, analizzare, raccogliere, ecc. (Nayak & Singh 2015). Buoni obiettivi di ricerca dovrebbero essere:

  • breve e preciso

  • elencato in ordine logico come un obiettivo può riferirsi ad un altro

  • realistico, il che significa che è possibile raggiungerli entro i tempi stabiliti e le risorse disponibili

  • espresso in termini operativi

  • invariato dall'inizio dello studio (non dovrebbero essere obiettivi in movimento)

Ipotesi

Un'ipotesi suggerisce una soluzione al problema che verrà testata empiricamente durante la ricerca e alla fine verrà respinta o supportata in base ai risultati osservati. L'ipotesi è un'ipotesi o una proposta di generalizzazione (Nayak & Singh 2015). L'ipotesi può essere sviluppata attraverso analogia, induzione, deduzione o intuizione. La caratteristica più importante di un'ipotesi è che deve essere falsificabile, il che significa che può essere smentita.

Le ipotesi dovrebbero essere forti, non deboli. Un esempio di ipotesi debole è «le alte concentrazioni di fosforo sono legate alla crescita delle alghe», perché non indica né la direzione (cioè se la relazione è positiva o negativa) né la causalità (cioè se alte concentrazioni di fosforo causano la crescita delle alghe, o se la crescita delle alghe provoca un'elevata concentrazioni di fosforo). Un'ipotesi più forte sarebbe «alte concentrazioni di fosforo sono positivamente correlate alla crescita delle alghe», che indica la direzionalità ma non la causalità; e l'ipotesi più forte sarebbe «alte concentrazioni di fosforo stimolano la crescita delle alghe», che postula sia la direzione che la causalità.

Progettazione del protocollo

La progettazione del protocollo è un piano scritto delle attività che devono essere prese per rispondere in modo sufficiente alla domanda di ricerca dichiarata. Include la scelta di un metodo di ricerca per la raccolta dei dati e la pianificazione di una strategia di campionamento appropriata per selezionare un campione dalla popolazione target. Il protocollo dovrebbe specificare con precisione:

  1. le caratteristiche del sistema di prova (specie o varietà di piante e pesci, fonte di approvvigionamento, numero, estensione del peso corporeo, tipo di illuminazione e resistenza, ecc.)

2) informazioni dettagliate sul progetto sperimentale, compresa una descrizione della procedura cronologica dello studio, tutti i metodi, i materiali e le condizioni, quanti campioni, quali tipi di campioni, quanti paralleli, i livelli di dose e/o concentrazioni, il tipo e la frequenza delle analisi, le misurazioni, le osservazioni e gli esami da effettuare e i metodi statistici da utilizzare.

Un campione è un gruppo più piccolo di una popolazione. Il campione dovrebbe rappresentare l'intera popolazione al fine di consentire la generalizzazione dei risultati dal campione di ricerca alla popolazione nel suo insieme. Un piano di campionamento appropriato fornisce anche un uso conveniente dei fondi di ricerca e un adeguato ritmo di ricerca, flessibilità e accuratezza della ricerca. Esistono due tipi di campionamento (riassunti da Nayak & Singh 2015): probabilità e campionamento non probabilistico (tabella 1). Nel campionamento probabilistico c'è una probabilità uguale per ogni soggetto o unità di essere selezionato dalla popolazione, mentre nel campionamento non probabilistico tutti gli individui della popolazione non hanno la stessa possibilità di essere selezionati. Questo tipo di campionamento è fatto quando il campionamento casuale è impossibile da fare, quando la ricerca ha tempo limitato, budget o forza lavoro, o quando la ricerca non mira alla generalizzazione per l'intera popolazione. In generale, il campionamento non probabilistico è più appropriato per le scienze sociali che per le scienze naturali. Tuttavia, può essere utilizzato in uno studio preliminare per ottenere alcune informazioni di base sulla popolazione e per informare il tipo di campionamento probabilità da scegliere in un esperimento. Ad esempio, vogliamo studiare la crescita della lattuga in acquaponica, ma non sappiamo se ci sono differenze tra le piante che crescono sui bordi di una zattera e quelle che crescono nel mezzo, quindi in uno studio preliminare potremmo prendere alcune piante dal bordo e alcune dal centro (non probabilità campionamento), e misurarli. Se non ci sono differenze tra loro, allora un semplice campionamento casuale può essere usato per l'esperimento, ma se ci sono differenze, allora sarebbe meglio usare il campionamento casuale sistematico o forse anche il campionamento del cluster.

Tabella 1: Tipi di campionamento

Tipo Come viene raccolto il campione Spiegazione aggiuntiva Campionamento di probabilità Semplice casuale Scegliendo le unità di base in modo che ogni unità della popolazione abbia le stesse possibilità di essere prelevata Un semplice campione casuale non ha un bias di campionamento Casuale sistematico Prelevando un'unità in modo casuale e raccogliendo unità aggiuntive a intervalli uniformi fino a ottenere il numero di unità richiesto Ad esempio, le verdure che crescono in linea e scegliamo ogni quinto ortaggio Stratificato casuale Selezionando in modo indipendente un singolo semplice campione casuale da ogni singolo strato di popolazione Una popolazione è divisa in diversi strati (ad esempio zattere o laghetti per pesci) per quanto riguarda caratteristiche o variabili specifiche. Il numero di unità che scegliamo casualmente da ogni strato deve essere allineato con la dimensione dello strato, poiché gli strati possono essere di diverse dimensioni; ad esempio possiamo decidere di scegliere il 10% delle unità da ogni strato Cluster Una popolazione è divisa in cluster, e un campione viene raccolto raccogliendo alcuni cluster con un semplice campionamento casuale. Il campione comprende un'unità di gruppi selezionati casualmente I grappoli sono spesso realizzati secondo unità geografica/spaziali (ad esempio tutte le regioni di un paese; tutte le zattere in acquaponica) mentre l'analisi viene effettuata su gruppi selezionati casualmente (selezioniamo casualmente il numero richiesto di zattere intere, che rappresenta un campione) Campionamento non probabilità La comodità Un campione è raccolto da casi disponibili per lo studio, cioè pronti a partecipare Purposive Un campione viene raccolto da casi che hanno caratteristiche simili. Le caratteristiche sono selezionate per trovare risposte a una domanda specifica e possono essere più simili/dissimili, più tipiche o critiche. Il prerequisito è che il i ricercatori conoscono già alcune caratteristiche della popolazione Contrariamente al campionamento di probabilità stratificato in cui vi è una probabilità uguale di essere selezionato per ogni unità nello stesso strato, nel caso di campionamento purposive il campione è selezionato in modo non casuale Palla di neve È dove i soggetti di studio esistenti reclutano soggetti futuri tra i loro conoscenti Si dice che il gruppo di campioni cresca come una palla di neve rotolante. Chiamato anche campionamento a catena, campionamento a rinvio a catena, campionamento a riferimento Quota Divide la popolazione in diversi gruppi simili a strati nel campionamento stratificato (ad esempio età, sesso) Un numero proporzionale o sproporzionale di unità è scelto in modo non casuale da ogni gruppo

Oltre a selezionare il tipo appropriato di campionamento, è necessario definire anche la dimensione del campione. La dimensione del campione dipende dalle caratteristiche di una popolazione, principalmente da quanto è eterogenea. Oltre a questo, la dimensione del campione è anche correlata al numero di variabili che vogliamo analizzare, alle procedure statistiche che vogliamo utilizzare, alla precisione desiderata e al numero di confronti che vogliamo fare. D'altra parte, la dimensione del campione può anche essere limitata dal tempo disponibile e dal finanziamento.

Esistono diversi metodi per definire la dimensione del campione da utilizzare, tra cui la metodologia decisionale Neyman-Pearson o l'analisi della potenza (Neyman & Pearson 1933). Per stimare la dimensione del campione richiesta abbiamo bisogno di un'idea della varianza della variabile dalla letteratura. La varianza (e la deviazione standard) dipenderà dalla variabile considerata e dalla specie da valutare.

I dati nelle scienze naturali sono raccolti principalmente da osservazioni e misurazioni utilizzando diversi strumenti di laboratorio e di campo. Le registrazioni originali degli strumenti e della documentazione, o le loro copie verificate, che sono il risultato delle osservazioni e delle attività originali, rappresentano dati grezzi. I dati grezzi possono essere, ad esempio, dati registrati da strumenti automatizzati (ad esempio O2, pH, sonde CE), immagini microscopiche, misurazioni singole da strumenti di laboratorio (ad esempio letture da spettrofotometri), fotografie, osservazioni scritte a mano (ad es. salute dei pesci e delle piante) e dati provenienti da analogici misurazioni (ad esempio termometro analogico, solidi sedimentabili misurati nella vasca Imhoff). I dati grezzi devono essere convertiti in un formato numerico leggibile dal computer, ad esempio in un foglio di calcolo o in un file di testo, in modo che possano essere analizzati da programmi come R o SPSS Statistics.

Un sistema di prova o unità di analisi è qualsiasi sistema biologico, chimico o fisico, o la loro combinazione, da utilizzare in uno studio. Si tratta di un elemento fondamentale della ricerca. L'unità di analisi può essere un organismo o una sua parte (ad esempio pesce), una colonia o collettiva (ad esempio verdure), o un oggetto (ad esempio sistema di filtraggio) che è l'obiettivo dell'indagine. L'unità di analisi deve essere definita all'inizio di un progetto di protocollo in quanto riguarda gli strumenti utilizzati e le procedure adottate durante la ricerca. Oltre a questo, si dovrebbe sempre scegliere il livello più basso di unità (ad esempio raccogliere dati da tessuti vegetali separati, non dall'intera pianta insieme).

Un articolo di prova è un elemento oggetto di uno studio e unoelemento di riferimento («elemento di controllo») è un elemento utilizzato per fornire un controllo per il confronto con l'elemento di prova.

Un **lotto è una quantità specifica, o una porzione di articoli da prova o di articoli di riferimento formati da un ciclo di esperimento definito in modo che si prevede che tutti gli articoli abbiano una caratteristica uniforme (ad esempio, un lotto è lattuga nelle stesse condizioni di illuminazione e lotti diversi rappresentano un'illuminazione diversa condizioni).

La maggior parte delle proposte di progetto comprende una sezione sugli aspetti etici dei protocolli scientifici da utilizzare. Questo di solito comporta l'approvazione preventiva dei metodi da parte di un comitato etico presso l'istituto di origine, che considera soprattutto aspetti legati al benessere degli animali, in questo caso il benessere dei pesci. Tali commissioni pongono una serie di domande, tra cui la giustificazione della ricerca, il suo impatto sugli animali e il modo in cui si può prevenire l'angoscia. Per una serie di linee guida sull'etica, il benessere degli animali e le procedure di campionamento adeguate, vedere NC3RS Experimental Design Assistant, il cui scopo principale è quello di sostituire, perfezionare e ridurre il numero di animali utilizzati nella sperimentazione. Si ritiene che nel prossimo futuro, gli scienziati saranno in grado di ottenere le loro procedure e protocolli approvati dalle riviste di destinazione prima di pubblicare i risultati, e quindi hanno una certa garanzia che i loro studi saranno pubblicati. Questo movimento si chiama pre-registrazione (Nosek et al. 2018), ed è finalizzato a rafforzare metodologie e risultati scientifici in generale. Infine, molte riviste chiedono ora che i dati grezzi e i risultati degli studi pubblicati siano resi disponibili nelle banche dati online, ad esempio utilizzando il Data Research Item su [Research Gate]. (http://www.researchgate.net/)

**Good Laboratory Practice (BPL): un sistema di qualità che si riferisce al processo organizzativo e alle condizioni in cui gli studi sono pianificati, eseguiti, monitorati, registrati, archiviati e segnalati (OCSE 1998).

Procedure operative standard (SOP) sono procedure documentate che descrivono come eseguire test o attività normalmente non specificate in dettaglio nei piani di studio o nelle linee guida di prova. Le SOP includono:

1) mantenere i registri, compresa la caratterizzazione degli elementi di prova e di riferimento, la data di ricezione, la data di scadenza, i quantitativi ricevuti e utilizzati negli studi

  1. identificazione delle procedure di manipolazione, campionamento e stoccaggio in modo da garantire, per quanto possibile, omogeneità e stabilità ed evitare contaminazioni

  2. i contenitori devono essere contrassegnati con informazioni di identificazione, data di scadenza e istruzioni specifiche per la conservazione.

Dopo aver deciso quale soggetto studiare, cosa misurare e come raccogliere e analizzare i dati, è il momento di eseguire la ricerca. L'esecuzione della ricerca comprende anche test preliminari delle apparecchiature, degli strumenti di laboratorio, dei campionamenti e delle analisi. Test preliminari è una parte importante del processo di ricerca in quanto consente di individuare potenziali problemi nella progettazione della ricerca e di controllare gli strumenti di laboratorio utilizzati nello studio in modo che siano affidabili e forniscano misure valide. Dopo test preliminari il progetto di ricerca può essere ottimizzato e quindi la ricerca reale può essere eseguita.

Tutti i dati generati durante la ricerca devono essere registrati direttamente, prontamente, con precisione e leggibilità nel diario di laboratorio**. Queste voci devono essere firmate e datate. Al fine di garantire la tracciabilità, un progetto di ricerca deve avere un'identificazione unica e tutti i campioni, i campioni, i file di dati, ecc. relativi allo studio devono avere la stessa identificazione. Qualsiasi modifica nei dati grezzi dovrebbe essere fatta in modo da non eliminare la voce precedente, il motivo di eventuali modifiche dovrebbe essere indicato e la modifica deve essere datata e firmata dall'individuo che lo ha fatto.

Analisi dei risultati

Tavole e figure

Tabelle e figure sono il modo più rapido per comunicare grandi quantità di informazioni complesse. Devono essere progettati con attenzione. Una buona tabella o figura dovrebbe presentare i dati in modo semplice, chiaro e ordinato, e permettere al lettore di comprendere i risultati senza dover guardare altre sezioni della carta; cioè tabelle e figure dovrebbero essere auto-esplicative e comprensibili anche quando sono tolte dal testo; quindi, chiare e chiare titoli informativi sono cruciali. Una buona figura (grafico o immagine) dovrebbe avere:

  • solo le informazioni necessarie

  • scritte abbastanza grandi

  • una cornice

  • una leggenda che spiega tutto il necessario

  • un formato grafico ad alta risoluzione (>300 dpi)

Un buon tavolo dovrebbe avere:

  • una cella separata per ogni valore
  • solo bordi orizzontali line

  • valori con un numero ragionevole di cifre dopo un punto decimale Tabelle più grandi sono pubblicate in supplementi a articoli scientifici.

Per segnalare i risultati, devono essere utilizzate unità di misura valide e riconosciute a livello internazionale. Nella scienza, nell'industria e nella medicina viene utilizzato il Sistema Internazionale di Unità (SI abbreviato) . In alcune località geografiche (ad esempio Stati Uniti) viene utilizzato il sistema imperiale, che comprende unità come galloni, piedi, miglia, sterline e ppm. Questo sistema non è appropriato per le pubblicazioni scientifiche internazionali. Il sistema SI comprende sette unità di base (tabella 1).

Tabella 1: Sette unità di base del Sistema internazionale di unità

Quantitàsimbolounitariomassachilogrammokg TemposecondosTemperaturakelvinKCorrente elettrica AmpereALa quantità di una sostanzamolemolintensità luminosacandela cdMisuratore didistanzam

I più importanti ricercatori di scelta metodologica fanno si basa sulla distinzione tra dati qualitativi e quantitativi. I dati qualitativi assumono la forma di descrizioni basate sulla lingua o sulle immagini, mentre i dati quantitativi assumono la forma di numeri. La scelta della metodologia da utilizzare dipenderà dalle vostre domande di ricerca, la cui formulazione è di conseguenza informata dal vostro punto di vista della ricerca. La ricerca nelle scienze sociali può generare dati sia qualitativi che quantitativi, tipicamente attraverso l'uso di sondaggi. I dati sono raccolti da un gruppo di test predefinito al fine di ottenere informazioni e comprensione su vari argomenti di interesse. Esistono vari tipi di metodi di indagine, tra cui questionari, discussioni informali, interviste approfondite, focus group e case study.

I dati qualitativi sono più ricchi e sono generalmente fondati in una prospettiva soggettiva. Tuttavia, mentre questo è generalmente il caso, non è sempre così. La ricerca qualitativa supporta una comprensione approfondita della situazione indagata e, a causa di vincoli di tempo, coinvolge generalmente un piccolo campione di partecipanti. Per questo motivo, i risultati sono limitati al campione studiato e non possono essere generalizzati ad altri contesti o alla popolazione più ampia. I metodi più diffusi per generare dati qualitativi includono interviste semi-strutturate o non strutturate, osservazioni dei partecipanti e analisi dei documenti. Una buona analisi qualitativa è generalmente più dispendiosa in termini di tempo rispetto all'analisi quantitativa.

Dati quantitativi, d'altra parte, potrebbe essere più facile da raccogliere e analizzare, e sono basati su un campione di grandi dimensioni. Le misurazioni quantitative comportano la raccolta di dati che possono essere misurati «oggettivamente» con i numeri. I dati sono analizzati attraverso confronti numerici e analisi statistiche. Per questo motivo, appare più «scientifico» e può fare appello a coloro che cercano risposte chiare a specifiche domande causali. L'analisi quantitativa è spesso più rapida da eseguire in quanto comporta l'uso di apparecchiature di misura e software. A causa dell'elevato numero di campioni, esso consente la generalizzazione a un gruppo più ampio rispetto al campione di ricerca.

La ricerca sperimentale, d'altra parte, è più comune nella scienza ambientale. Negli esperimenti, * un ricercatore manipola una variabile e controlla le altre variabili al fine di esplorare le relazioni causa-effetto. I dati raccolti sono quantitativi e possono essere analizzati utilizzando metodi statistici appropriati.

Pubblicazione del rapporto di ricerca

Un esperimento non viene completato fino a quando i risultati non sono stati pubblicati e compresi. La pubblicazione dei risultati è importante per consentire la riproducibilità degli esperimenti; pertanto, i metodi sono indicati separatamente dai risultati. Come affermato dal Consiglio degli Editori di Biologia (1968), «una pubblicazione scientifica primaria accettabile deve essere la prima divulgazione di una ricerca contenente informazioni sufficienti per consentire ai coetanei (1) di valutare le osservazioni, (2) di ripetere gli esperimenti e (3) di valutare i processi intellettuali; inoltre, deve essere formattato in modo attraente e trasparente, essenzialmente permanente, a disposizione della comunità scientifica senza restrizioni, e disponibile per lo screening regolare da parte di uno o più dei principali servizi secondari riconosciuti» (es. Abstracts Biologici, Chemical Abstracts) (CBE 1968).

Buona scrittura scientifica è una scrittura semplice. La scienza è complessa, ma la scrittura usata per descriverla non ha bisogno di essere. La migliore scrittura è quella che dà il senso nel minor numero di semplici parole. Alta qualità, scrittura semplice:

  • aumenta le possibilità di accettazione per la pubblicazione

  • aumenta l'impatto di una pubblicazione nella comunità di ricerca

  • accelera la comprensione e l'accettazione della ricerca

  • aumenta la fede dei lettori nella qualità della ricerca

I manoscritti scarsamente scritti e complicati infastidiscono i lettori, i peer revisori e gli editori di riviste, e ostacolano la loro comprensione di concetti scientifici complicati. Una presentazione è più probabile che venga accettata se:

  • descrive la ricerca che avanza il campo

  • è preparato e formattato con cura

  • utilizza un linguaggio chiaro e conciso

  • segue gli standard etici

Il processo di pubblicazione:

  1. Una necessità/desiderio di pubblicare

  2. Scegliere un giornale in base a: argomenti del giornale, pubblico del giornale, tipi di articoli, reputazione del giornale, fattore di impatto o requisiti personali. Possiamo trovare riviste appropriate controllando dove sono stati pubblicati articoli simili e tramite ricerche online

  3. Rileggere i problemi

  4. Scrivi la prima bozza

  5. Usa un amico critico per il primo controllo

  6. Perfezionare ulteriori bozze

  7. Verificare che l'articolo aderisca alle linee guida dell'autore

  8. Correggere e inviare bozze

Ci può essere più di un autore di una pubblicazione scientifica. I co-autori sono le persone che hanno dato sostanziali contributi intellettuali ad uno studio che sta per essere pubblicato. È importante mantenere il numero di co-autori in una quantità ragionevole: il primo autore è di solito quello che ha guidato la ricerca e ha fatto la maggior parte della scrittura, e l'ultimo autore è di solito quello che è il capo del gruppo di ricerca. Nel mezzo è consuetudine mettere i co-autori in ordine alfabetico con il loro cognome, ad esempio Wilson, T., Abercombie, J., Brown, E., Curwen, H., Davenport, K. & Albert, W.

I manoscritti scientifici sono manoscritti revisionati tra pari in riviste e libri che in genere hanno un fattore di impatto (IF). L'IF viene utilizzato per confrontare diversi giornali di registrazione all'interno di un determinato campo. Rapporti, documenti di conferenza, manifesti e colloqui non sono manoscritti scientifici e non hanno un IF. IF è una misura che riflette il numero medio annuo di citazioni di articoli di tale rivista. Per le scritture contabili elencate nei rapporti di citazione delle scritture contabili, i FI vengono calcolati annualmente per l'anno precedente, seguendo la formula riportata di seguito:

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Dove

= Fattore di impatto nell'anno y

= numero di citazioni

= numero di articoli pubblicati

− 1 = anno corrente meno uno

− 2 = anno corrente meno due

Tutti gli articoli scientifici seguono la stessa struttura prescritta. Questa struttura fornisce una linea logica attraverso i contenuti, consente ai manoscritti di essere prevedibili e facili da leggere, presenta una 'mappa' in modo che i lettori possano trovare rapidamente i contenuti di interesse in qualsiasi manoscritto e, ultimo ma non meno importante, ricorda agli autori quali contenuti devono essere inclusi. La struttura è la seguente:

  • Titolo

  • Astratto

  • Introduzione
  • Materiali e Metodi

  • Risultati
  • Discussione

  • Conclusione

  • Riconoscimenti

  • Riferimenti

Oltre ai capitoli dichiarati, ogni manoscritto contiene di solito anche tabelle e cifre e dati supplementari in un file separato. I contenuti principali del documento scientifico sono descritti nei capitoli principali: Introduzione (quale problema andremo a studiare), Materiali e Metodi (come studieremo il problema), Risultati (cosa abbiamo scoperto), Discussione (cosa significa). Secondo le lettere maiuscole dei capitoli, questa struttura è chiamata formato IMRAD.

Titolo e abstract

Titolo e abstract sono le parti più visibili dell'articolo. Essi possono essere visualizzati sul sito web della rivista e nei database (ad es. Science Direct, PubMed, ecc.); pertanto, è importante prestare la dovuta attenzione alla loro formulazione. Un astratto ben preparato consente ai lettori di identificare i contenuti di base di un documento in modo rapido e preciso, di determinarne la pertinenza per i loro interessi e quindi di decidere se è necessario leggere il documento nella sua interezza (Giorno 1998).

Il titolo deve essere il più accurato, informativo e completo possibile. Fornisce le prime informazioni al lettore che poi decide se continuare a leggere o meno. È quindi fondamentale che il titolo sia il più descrittivo possibile. Per raggiungere questo obiettivo dovrebbero essere utilizzati termini specifici piuttosto che generali; tuttavia, il titolo dovrebbe essere ancora comprensibile e ragionevolmente semplice. Il titolo in genere non include abbreviazioni, acronimi o iniziali. Qualsiasi nome scientifico deve essere scritto per intero (es. Lactuca sativa, piuttosto che L. sativa).

L'astratto di solito contiene 200-300 parole. Deve delineare gli aspetti più importanti dello studio: deve includere il background, la metodologia e i risultati, ma in dettagli limitati. Esso dovrebbe riprodurre solo i fatti trattati nel manoscritto. Si consiglia di includere sinonimi per parole e concetti che sono nel titolo e, come per la scrittura scientifica di per sé, è necessario utilizzare uno stile di scrittura comprensibile e ragionevolmente semplice. D'altra parte, l'abstract non dovrebbe includere abbreviazioni o riferimenti.

Introduzione

L'introduzione dovrebbe fornire le informazioni necessarie per comprendere lo studio e le ragioni per cui gli esperimenti sono stati condotti. Esso dovrebbe spiegare cosa domanda/problema è stato studiato, e fornire informazioni da studi precedenti; pertanto, include numerose citazioni. Quest'ultimo dovrebbe essere ben equilibrato, attuale e pertinente. L'introduzione non è una revisione della letteratura, ma si possono citare recensioni di letteratura (Nayak & Singh 2015).

Materiali e metodi

I materiali e i metodi forniscono tutti i dettagli di come lo studio è stato condotto. Diverse metodologie utilizzate nello studio possono essere suddivise per sottovoci. Tutti i nuovi metodi che sono stati utilizzati dovrebbero essere descritti in modo sufficientemente dettagliato in modo che un altro ricercatore possa riprodurre l'esperimento. I metodi precedentemente utilizzati e pubblicati dovrebbero essere citati e qualsiasi modifica apportata ai metodi stabiliti dovrebbe essere descritta con precisione. Tutti i test e i parametri statistici dovrebbero essere elencati. Il capitolo materiali e metodi dovrebbe essere scritto nel passato.

Risultati

Il capitolo dei risultati fornisce una panoramica degli esperimenti, senza ripetere i dettagli, che sono stati descritti nei metodi. Oltre a questo, il ricercatore dovrebbe esaminare criticamente i dati e selezionare i risultati che stanno per essere pubblicati. Un semplice trasferimento dei dati dal diario di laboratorio al manoscritto non sarà sufficiente per una presentazione efficiente dei risultati. La presentazione deve essere trasparente e rappresentativa e può essere effettuata tramite testo o tabelle e figure. I dati già descritti nelle tabelle o nelle figure non devono essere descritti più dettagliatamente nel testo. Le tabelle e le cifre dovrebbero essere citate nel testo solo brevemente. Se c'è solo una o poche misurazioni di una caratteristica, allora di solito è descritta nel testo, mentre se si tratta di misurazioni ripetute, allora una tabella o un grafico è più rappresentativo. A seconda della rivista, i risultati possono formare un singolo capitolo o essere uniti alla discussione in un unico capitolo. I risultati dovrebbero essere scritti in un ordine logico e suddivisi in sottosezioni con titoli brevi e informativi. Anche i risultati delle analisi statistiche dovrebbero essere inclusi e presentati nel testo. Il capitolo dei risultati dovrebbe essere scritto nel passato, mentre il presente è usato per riferirsi a tabelle e figure.

Discussione

La maggior parte del capitolo della discussione e delle conclusioni dovrebbe essere un'interpretazione dei risultati. I sottocapitoli possono essere formati seguendo il quadro logico dei sottocapitoli nel capitolo risultati. Nel capitolo di discussione, i risultati della ricerca sono confrontati con gli studi precedenti. Devono essere descritti anche i limiti della ricerca, si dovrebbero menzionare eventuali risultati inconcludenti e, se i risultati sono preliminari, si dovrebbero evidenziare suggerimenti per studi futuri. Le principali conclusioni dovrebbero essere ripetute al termine della discussione o in un capitolo separato delle conclusioni.

Riferimenti

Quando si scrive un manoscritto scientifico, dovrebbe sempre essere chiaro quali sono i pensieri, le valutazioni e il testo degli autori di questo studio, e ciò che è stato derivato dagli autori di altre pubblicazioni. La fonte dovrebbe essere fornita per qualsiasi dichiarazione che non proviene dagli scrittori del manoscritto, scrivendo l'autore e l'anno di pubblicazione — per esempio, il microelemento nichel gioca un ruolo importante nella decomposizione dell'urea nei sistemi aquaponici (Komives & Junge 2018), mentre la citazione completa è dato nei riferimenti — per esempio, Komives, T. & Junge, R. 2018. Importanza del nichel come nutriente nei sistemi aquaponici — alcune considerazioni teoriche. Ecocicli 4 (2), 1-3. I riferimenti devono essere scritti in uno stile come richiesto dalla rivista in cui il manoscritto sarà pubblicato, e quindi lo stile di citazione della rivista nelle Istruzioni per gli Autori deve essere attentamente controllato. Esistono vari programmi software che consentono una gestione adeguata dei riferimenti (EndNote, Zotero, RefWorks, Mendeley ecc.) (cfr. 6.2.2.2).

Plagiarismo

Il plagio è imbrogliare ed è moralmente sbagliato. È l'uso del lavoro di qualcun altro senza riconoscimento, come se fosse il tuo. Per evitarlo, bisogna sapere come documentare l'uso del lavoro altrui. Un ricercatore è responsabile di fare riferimento all'uso di fonti in ogni documento che lui/lei scrive. Ci sono due modi per fare riferimento alle opere di altri autori:

  1. Parafrasazione significa riassumere le idee di un altro autore con parole tue, pur rimanendo alla fonte originale. Le virgolette non sono obbligatorie. Una dichiarazione ben parafrasata è concisa e dimostra la comprensione di un ricercatore di ciò che lui/lei ha letto. Quando si parafrasano o si fa riferimento a un'idea di un'altra pubblicazione, è utile fornire un numero di pagina o di paragrafo per il riferimento, soprattutto quando si cita un testo lungo e complesso (ad esempio un libro).

  2. Citazioni dirette significano una ripetizione diretta di una dichiarazione e sono raramente utilizzati nella scrittura scientifica. Le citazioni dovrebbero essere utilizzate economicamente, principalmente per citazioni storiche o politiche di eminenti persone. Le citazioni dei risultati delle ricerche precedenti devono essere evitate in quanto il lettore vuole anche vedere le opinioni degli scrittori e l'analisi di ciò che è stato letto, che non è riportato nella citazione diretta. Quando si utilizza una citazione diretta, è necessario inserire le virgolette all'inizio e alla fine della citazione.

*Copyright © Partner del progetto Aqu @teach. Aqu @teach è un partenariato strategico Erasmus+ per l'istruzione superiore (2017-2020) guidato dall'Università di Greenwich, in collaborazione con l'Università di Scienze Applicate di Zurigo (Svizzera), l'Università Tecnica di Madrid (Spagna), l'Università di Lubiana e il Centro Biotecnico Naklo (Slovenia) . *

Consultare il sommario per ulteriori argomenti.


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