common:navbar-cta
Pakua AppBlogMakalaBeiSupportIngia
EnglishEspañolعربىFrançaisPortuguêsItalianoहिन्दीKiswahili中文русский

Mbinu za utafiti ni nidhamu ya taratibu za kisayansi. Inajumuisha nadharia, uchambuzi na miongozo ya jinsi utafiti unapaswa kuendelea: jinsi utafiti unapaswa kufanyika na kanuni, taratibu, na mazoea ambayo yanaelekeza utafiti. Mbinu za utafiti ni seti maalum ya taratibu au mbinu zinazotumiwa kutambua, kuchagua, mchakato, na kuchambua habari kuhusu mada. Kwa kuwa mbinu zinaweza kutofautiana kati ya taaluma mbalimbali, kwa hiyo kuna usawa wa mbinu tofauti za utafiti ambazo haziwezi kuwa sahihi kwa matatizo yote ya utafiti (Nayak na Singh 2015). Mbinu haipaswi kuchanganyikiwa na mbinu za kisayansi, ambazo zina maana njia au mbinu za kukusanya habari/matokeo. Mbinu za kisayansi zinaelezea njia ambayo ujuzi wa kisayansi unapatikana. Katika karatasi ya utafiti, vifaa na mbinu sehemu inaruhusu msomaji kwa kina kutathmini uhalali utafiti wa jumla na kuegemea, kwa sababu inasema jinsi data zilikusanywa au yanayotokana, na jinsi walivyochambuliwa. Yafuatayo ni mfano wa mbinu za utafiti:

  1. Kuzingatia na swali: uteuzi na ufafanuzi wa tatizo la utafiti

  2. Mapitio ya maandiko yanayohusiana

  3. Uundaji wa nadharia

  4. Maandalizi ya kubuni utafiti, ikiwa ni pamoja na mpango wa sampuli na uteuzi wa zana za ukusanyaji wa data

  5. Utekelezaji wa mpango wa utafiti: kukusanya data

  6. Inachunguza data

  7. Ripoti, ikiwa ni pamoja na kusaidia au kukataa hypothesis

Utafiti miundo

Utafiti wa utafiti ni mwongozo wa utafiti wa kisayansi unaojumuisha kupanga, kuandaa na kuongoza utafiti, ikiwa ni pamoja na ufafanuzi wa tatizo la utafiti, maswali ya utafiti, na malengo. Ni muhtasari jinsi utafiti utafanyika; kwa hiyo, ni pamoja na mpango wa kina kwa ajili ya upatikanaji wa data, ufafanuzi wa vyombo kutumika, na taratibu kwa ajili ya sampuli na ufuatiliaji, ili kutatua maswali maalum utafiti au mtihani nadharia maalum. Miundo ya utafiti inaweza kugawanywa katika makundi mawili:

  • Utafiti wa utafiti wa utafiti

  • Utafiti wa majaribio ya kubuni

Utafiti wa utafiti

Utafiti hutumiwa hasa katika sayansi ya kijamii. Katika tafiti data ni zilizokusanywa kutoka kabla defined mtihani kundi kupata taarifa na uelewa juu ya mada mbalimbali ya riba. Kuna aina tatu tofauti za tafiti kulingana na madhumuni yao: uchunguzi, maelezo, na tafiti za ufafanuzi ([Nyak & Singh 2015).

Uchunguzi au utafiti huanza kwa kupitia upya data zilizopo, au mbinu za ubora kama vile majadiliano yasiyo rasmi, mahojiano ya kina, makundi ya kuzingatia, na masomo ya kesi; kwa hiyo, data zilizokusanywa ni za ubora. Data ni kisha quantified na mawazo ni inayotolewa. Utafiti wa uchunguzi hauwezi kuwa wa jumla kwa idadi ya watu wote. Matokeo ya utafiti wa uchunguzi hauwezi kusababisha hitimisho thabiti, lakini wanaweza kuwezesha uelewa muhimu wa hali fulani. Madhumuni ya utafiti wa uchunguzi ni kuunda tatizo kwa uchunguzi halisi zaidi au kuunda mawazo. Uchunguzi utafiti kwa hiyo hawana hypotheses. Utafiti wa uchunguzi wa uchunguzi hutumiwa wakati kidogo haijulikani kuhusu jambo hilo na wakati nadharia za awali zimeshindwa kufafanua.

Uchunguzi wa maelezo unaelezea kama iwezekanavyo uhusiano kati ya sifa za idadi ya watu na uzushi uliojifunza. Haiwezi kuelezea nini kilichosababisha hali hiyo, ni sifa gani tu. Utafiti wa maelezo hufanyika baada ya utafiti na kabla ya utafiti wa maelezo, hivyo hutumiwa wakati tayari kuna ujuzi fulani kuhusu jambo hilo, lakini tunataka kujua zaidi kuhusu hilo. Mafunzo ya utafiti maelezo kwa hiyo kuwa na hypotheses.

Uchunguzi wa ufafanuzi: Wakati kuna jambo linalojulikana ambalo linaelezewa kwa kutosha, utafiti unaendelea kwa kutafuta sababu na sababu zake. Lengo la tafiti za maelezo ya utafiti ni kueleza 'nini'. Inakwenda zaidi ya kuelezea tatizo na sifa za uzushi, na inalenga kuelezea sababu na madhara.

Utafiti wa majaribio

Utafiti wa majaribio ni wa kawaida katika sayansi ya mazingira. Ni halisi** majaribio**, ambayo mtafiti hutumia variable moja na udhibiti vigezo vingine. Utafiti wa majaribio kubuni hutoa ushahidi ambayo inachangia uhalali mkubwa wa utafiti. Utafiti wa majaribio daima una kikundi cha kudhibiti na kikundi cha mtihani, ambapo variable iliyochaguliwa hutumiwa (moja tu kwa wakati), wakati vigezo vya nje vinadhibitiwa. Uchunguzi wa majaribio mtihani hypothesis causal, ambayo inahusu uhusiano causal kati ya vigezo viwili ambapo variable X (sababu) huamua variable Y (athari). Uchunguzi wa majaribio kwa hivyo una lengo la kuchunguza mahusiano ya athari (hypotheses) katika hali madhubuti kudhibitiwa kwa kutenganisha sababu kutokana na athari kwa wakati, kuwasababishia kundi moja kwa sababu (kikundi cha mtihani au matibabu) huku si kufichua kundi lingine (kikundi cha kudhibiti), na kuchunguza jinsi madhara yanatofautiana kati ya makundi haya mawili. kuu nguvu hatua ya kubuni majaribio ni uhalali imara kufikiwa na kutengwa, kudhibiti, na uchunguzi wa kina wa idadi ndogo ya vigezo, wakati udhaifu kuu ni mdogo nje generalizability kwa sababu hali katika maisha halisi ni mara nyingi ngumu zaidi na inaweza kujumuisha zaidi extraneous vigezo kuliko katika mazingira ya maabara bandia au shamba. Mbali na hili, mtafiti anapaswa kutambua vigezo vyote vya nje na kuwadhibiti, vinginevyo uhalali wa ndani unaweza kupunguzwa, na mahusiano ya uongo yanaweza kuonekana. Majaribio yanaweza kufanywa katika maabara au katika shamba. Njia zote mbili zina faida na hasara. Majaribio ya maabara huwezesha kutengwa kwa vigezo vya lengo na udhibiti wa vigezo vya nje, ambavyo haviwezi kuwa katika majaribio katika shamba. Kwa sababu hii, extrapolations alifanya kutoka majaribio ya maabara kuwa na tabia ya kuwa na nguvu katika uhalali wa ndani, wakati wale kutoka majaribio shamba huwa na nguvu katika uhalali wa nje. Takwimu za majaribio zinasindika na mbinu za takwimu za kiasi (Nyak & Singh 2015).

Hatua za awali

Uundaji wa tatizo

Hatua ya kwanza na muhimu zaidi katika kubuni utafiti ni kutengeneza tatizo. Tatizo linapaswa kutambuliwa na kuchunguzwa. Tatizo haliwezi kuelezewa kwa mafanikio kama mtafiti hana ujuzi sahihi na uelewa wa masuala maalum yanayosababisha au kuunda tatizo. Kuna baadhi ya hatua kuu za kufuata wakati wa kutengeneza tatizo (muhtasari na [Nayak na Singh 2015):

  1. Eleza shamba la utafiti

  2. Shamba la utafiti linapaswa kujulikana kwa mtafiti anayefanya utafiti (mtaalamu katika shamba)

  3. Mapitio ya utafiti uliopita uliofanywa katika eneo hilo ili kuwa ukoo na matokeo ya hivi karibuni

  4. Weka uwanja wa utafiti, kulingana na tathmini hii

  5. Tambua tatizo kwa ujumla

  6. Kutambua kipengele maalum ya tatizo ambayo ni kuchunguzwa, na kuunda tatizo taarifa

Taarifa ya tatizo ni abstract ya uundaji wa tatizo. Ni muhimu kwa kubuni zaidi ya utafiti. Habari za tatizo kauli kuzingatia uhusiano kati ya vigezo mbili au zaidi, ni alisema wazi na kwa uwazi katika fomu ya swali, inaweza kupimwa empirically, na si kimaadili au kimaadili questionable.

Mapitio ya

Kufuatia uundaji wa tatizo, utafutaji wa utaratibu na wa kina wa aina zote za fasihi za kisayansi na mtaalam akimaanisha mada ya utafiti unapaswa kutekelezwa kwa lengo la kutambua marejeo mbalimbali ya ubora mzuri. Marejeo mengi yanapaswa kutokea kutokana na maandiko ya kitaaluma yaliyopitiwa na wenzao; hata hivyo, vyanzo vingine vinaweza pia kuwa muhimu (sheria, machapisho ya mashirika ya kimataifa kama vile WHO na FAO, vyanzo vya mdomo, nk). Fasihi kuu ya kitaaluma ina vitabu, makala, majarida, kesi za mkutano, ripoti za utafiti, hifadhidata, maelezo, na maandishi. Baada ya kukusanya taarifa zote, mapitio ya kina ya maandiko ya kitaaluma na majadiliano muhimu ya ujuzi wa sasa yanapaswa kufanyika. Hii ni msingi muhimu kwa ajili ya mafanikio ya mradi wa utafiti. Mapitio ya fasihi hukusanya pamoja nadharia kuu na matokeo katika eneo la utafiti, kubainisha waandishi muhimu, na inaonyesha mapungufu katika maarifa ambayo yanahitaji kulenga.

Siku hizi fasihi mapitio ni hasa kufanyika kwa utafutaji online katika hifadhidata tofauti. Ni muhimu kuchagua maneno muhimu yanayofaa ambayo yanaweza pia kuunganishwa pamoja kwa kutumia 'na' na 'au' ili kuboresha au kutaja matokeo ya utafutaji. Majarida ya umeme na makala ni rasilimali za up-to-date zinazopatikana. Majarida yanaweza kuchapishwa mtandaoni mara tu yamebadilishwa, bila haja ya kusubiri huko kuwa na karatasi za kutosha ili kuunda suala zima la jarida. Hii ni ya umuhimu maalum katika mashamba yanayoendelea haraka (Nyak & Singh 2015). Baadhi ya rasilimali za elektroniki ni bure ('ufikiaji wazi') Hata hivyo, wengi wanapaswa kulipwa. Inawezekana kununua karatasi mtandaoni kama mtafiti binafsi; hata hivyo kwa kawaida vyuo vikuu, maktaba na taasisi nyingine za elimu zimelipa usajili kwa database tofauti na wafanyakazi wao au wanachama wanaweza kuzifikia bila malipo. Database ya kawaida ya kitaaluma na injini za utafutaji ni:

  • ScienceDirect ni orodha inayoongoza ya kisayansi kamili ambayo inajumuisha makala za jarida kutoka kwa majarida zaidi ya 2,500 na sura za kitabu kutoka vitabu karibu 20,000

  • SpringerLink ni mkusanyiko wa kina zaidi mtandaoni wa majarida ya kisayansi, teknolojia na matibabu, vitabu na kazi za kumbukumbu

  • Google Scholar ni injini ya utafutaji ya bure ambayo inaorodhesha habari za kitaaluma kutoka kwa rasilimali mbalimbali za wavuti mtandaoni. Inakusanya taarifa katika rasilimali mbalimbali za kitaaluma ambazo kwa ujumla hupitiwa rika. Ni moja ya rasilimali nyingi sana kutumika kitaaluma kwa watafiti

  • Mtandao wa Sayansi ni huduma ya kisayansi ya uandikishaji wa kisayansi kwa wateja waliosajiliwa ambao hutoa utafutaji wa kina wa citation. Inatoa upatikanaji wa database nyingi

  • Mendeley orodha ya utafiti ni database ya watu wengi wa nyaraka za utafiti. Watafiti wamepakia nyaraka karibu 100M katika orodha na michango ya ziada kuja moja kwa moja kutoka vituo mbalimbali

  • PubMed ni database hasa ya marejeo na abstracts juu ya sayansi ya maisha na mada biomedical

  • Scopus ni kubwa duniani abstract na citation database ya rika upya utafiti fasihi. Ina zaidi ya majina 20,500 kutoka kwa wachapishaji zaidi ya 5,000 wa kimataifa. Ingawa ni bidhaa ya usajili, waandishi wanaweza kupitia na kusasisha maelezo yao kupitia ORCID au kwa kwanza kutafuta wasifu wao kwenye ukurasa wa bure wa mwandishi wa Scopus

Wakati wa kuandaa mapitio ya maandiko ni muhimu kuweka database ya marejeo, ambayo yanaweza kutumika kwa kuandika maelezo juu ya pointi muhimu katika kila chanzo (Nyak & Singh 2015). Kuna baadhi ya vifurushi vya programu vinavyowezesha uumbaji na utaratibu wa database binafsi ya karatasi za kisayansi na kuundwa kwa nukuu wakati wa kuandika ripoti ya kisayansi. database inaweza kupangwa au kuvunjwa na waandishi, majarida, tarehe na sifa nyingine ya karatasi, au kwa mujibu wa mada, umuhimu, kusoma/si kusoma, favorites, nk Hasa muhimu programu paket kwa ajili ya usimamizi wa kumbukumbu ni EndNote, Mendeley na RefWorks.

Wakati orodha ya makala husika inapoundwa, basi ni muhimu kupoteza kila makala, au angalau abstract yake, kuamua kama makala hiyo inafaa kwa mapitio ya kina. Mapitio ya fasihi yanapaswa kuwa ya kina na sio tu kwenye karatasi chache, miaka michache, au mbinu maalum. Mapitio ya fasihi yanapaswa kuchunguza ikiwa maswali ya utafiti ya msingi yamechunguzwa hapo awali, na matokeo yalikuwa (katika kesi hii inapaswa kuelezwa kwa nini ni muhimu kuyasoma tena), ikiwa kuna riwaya au maswali tofauti ya utafiti yanayotokea, na kama maswali ya utafiti ya msingi lazima ilichukuliwa au kubadilishwa kulingana na matokeo ya maandiko. Mapitio ya fasihi yanaweza pia kutoa majibu yanayowezekana kwa maswali ya utafiti, au kusaidia kutambua nadharia ambazo hapo awali zimetumika kujadili maswali yanayofanana (Nyak & Singh 2015).

Mapitio ya fasihi ni ripoti yenye muundo mzuri na yenye kujadiliana ya tafiti za awali zinazohusiana na mada ya utafiti. Mapitio hutoa maelezo, tathmini na kukosoa kwa maandiko haya. Inatoa msingi wa kinadharia kwa ajili ya utafiti na husaidia kuamua sifa zake kuu. Mapitio ya fasihi ni zaidi ya kukusanya taarifa; pia inajumuisha utambulisho wa uhusiano kati ya fasihi na mada ya utafiti.

Malengo ya utafiti

Tofauti na uundaji wa tatizo, unaoelezea lengo la utafiti, malengo yanatoa ufafanuzi wa vitendo maalum ambavyo vitachukuliwa kufikia lengo hili. Wanaelezea kile tunachotarajia kufikia kwa kufanya utafiti. Kunaweza kuwa na lengo la jumla ikifuatiwa na orodha ya malengo maalum. Lengo la jumla linaelezea jinsi tunavyopanga kushughulikia tatizo: kwa mfano tunahitaji kupata jibu la tatizo A kwa kutekeleza hatua B. malengo maalum kisha kuelezea hatua B kwa undani zaidi. Kuna kawaida malengo mawili hadi nne maalum. Malengo hivyo kueleza jinsi sisi ni kwenda kujibu swali utafiti. Kwa hiyo ni sharti kwamba swali utafiti ni wazi. Malengo kwa kawaida huanza kwa maneno kama vile: kutambua, kuanzisha, kuelezea, kuamua, kukadiria, kuendeleza, kulinganisha, kuchambua, kukusanya, nk (Nyak & Singh 2015). Malengo mazuri ya utafiti yanapaswa kuwa:

  • fupi na sahihi

  • waliotajwa ili mantiki kama lengo moja inaweza kutaja mwingine

  • kweli, maana kwamba inawezekana kufikia yao ndani ya muda uliopewa na rasilimali zilizopo

  • imeelezwa katika maneno ya uendeshaji

  • bila kubadilika tangu mwanzo wa utafiti (haipaswi kuwa na malengo ya kusonga)

Nadharia

Nadharia tete inapendekeza suluhisho la tatizo ambalo litajaribiwa kwa ufanisi wakati wa utafiti na mwishoni litakataliwa au kuungwa mkono kulingana na matokeo yaliyozingatiwa. Nadharia ni nadhani au pendekezo la generalisation (Nyak & Singh 2015). Hypothesis inaweza kuendelezwa kwa njia ya kufanana, induction, punguzo, au intuition. Tabia muhimu zaidi ya hypothesis ni kwamba inapaswa kuwa ya uongo, maana yake ni kwamba inaweza kuwa na tamaa.

Hypotheses inapaswa kuwa na nguvu, sio dhaifu. Mfano wa nadharia dhaifu ni 'viwango vya juu vya fosforasi vinahusiana na ukuaji wa mwamba', kwa sababu haionyeshi ama mwelekeo (yaani ikiwa uhusiano ni chanya au hasi), wala causality (yaani ikiwa viwango vya juu vya fosforasi husababisha ukuaji wa mwani, au kama ukuaji wa mwani husababisha juu viwango vya fosforasi). Nadharia nadharia nguvu itakuwa 'viwango vya juu ya fosforasi ni vyema kuhusiana na ukuaji wa mwamba', ambayo inaonyesha directionality lakini si causality; na hypothesis nguvu itakuwa 'high phosphorus viwango kuchochea ukuaji wa mwani', ambayo postulates wote mwelekeo na causality.

Mpangilio wa Itifaki

Itifaki ya kubuni ni mpango ulioandikwa wa shughuli ambazo zinapaswa kuchukuliwa ili kujibu kwa kutosha swali la utafiti lililoelezwa. Inajumuisha kuchagua njia ya utafiti ya kukusanya data, na kupanga mkakati sahihi wa sampuli kuchagua sampuli kutoka kwa idadi ya watu. Itifaki inapaswa kutaja kwa usahihi:

  1. sifa za mfumo wa mtihani (aina ya mimea na samaki au aina, chanzo cha usambazaji, idadi, uzito wa mwili, aina ya kuangaza na nguvu, nk)

  2. maelezo ya kina juu ya kubuni ya majaribio, ikiwa ni pamoja na maelezo ya utaratibu wa chronological wa utafiti, mbinu zote, vifaa na hali, jinsi sampuli nyingi, ni aina gani ya sampuli, uwiano wangapi, viwango vya dozi na/au mkusanyiko (s), aina na mzunguko wa uchambuzi, vipimo, uchunguzi na mitihani ya kufanywa, na mbinu za takwimu za kutumika.

sampuli ni kundi ndogo la idadi ya watu. Sampuli inapaswa kuwakilisha idadi ya watu wote ili kuwezesha generalization ya matokeo kutoka sampuli ya utafiti kwa idadi ya watu kwa ujumla. Mpango sahihi wa sampuli pia hutoa matumizi ya gharama nafuu ya fedha za utafiti na tempo sahihi ya utafiti, kubadilika, na usahihi. Kuna aina mbili za sampuli (muhtasari na Nayak & Singh 2015): uwezekano na yasiyo ya uwezekano sampuli (Jedwali 1). Katika sampuli ya uwezekano kuna nafasi sawa kwa kila somo au kitengo cha kuchaguliwa kutoka kwa idadi ya watu, wakati katika sampuli isiyo ya uwezekano wa watu wote katika idadi ya watu hawana nafasi sawa ya kuchaguliwa. Aina hii ya sampuli inafanywa wakati sampuli random haiwezekani kufanya, wakati utafiti ina muda mdogo, bajeti au nguvu kazi, au wakati utafiti haina lengo la generalization kwa idadi ya watu wote. Kwa ujumla zisizo uwezekano sampuli ni sahihi zaidi kwa sayansi ya kijamii kuliko sayansi ya asili. Hata hivyo, inaweza kutumika katika utafiti wa awali ili kupata taarifa za msingi kuhusu idadi ya watu na kuwajulisha aina ya sampuli uwezekano wa kuchagua katika jaribio. Kwa mfano, tunataka kujifunza ukuaji wa lettuce katika aquaponics, lakini hatujui kama kuna tofauti kati ya mimea inayokua kwenye kando ya raft na yale yanayokua katikati, hivyo katika utafiti wa awali tunaweza kuchukua mimea michache kutoka makali na wachache kutoka katikati (yasiyo ya uwezekano sampuli), na kupima yao. Ikiwa hakuna tofauti kati yao, basi sampuli rahisi ya random inaweza kutumika kwa jaribio, lakini ikiwa kuna tofauti, basi itakuwa bora kutumia sampuli ya random ya utaratibu au labda hata sampuli ya nguzo.

Jedwali 1: Aina za sampuli

Aina Jinsi sampuli imekusanyika Maelezo ya ziada Uwezekano sampuli Rahisi random Kwa kuokota vitengo vya msingi kwa njia ambayo kila kitengo katika idadi ya watu kina nafasi sawa ya kuchukuliwa Sampuli rahisi ya random haina upendeleo wa sampuli Utaratibu random Kwa kuokota kitengo kimoja kwa nasibu na kuokota vitengo vya ziada kwa vipindi vya sare mpaka idadi inayotakiwa ya vitengo inapatikana Mfano mboga kukua katika mstari na sisi kuchukua kila mboga 5 stratified random Kwa kujitegemea kuokota sampuli rahisi ya random kutoka kila aina moja ya idadi ya watu Idadi ya watu imegawanywa katika tabaka tofauti (k.m. rafts au mabwawa ya samaki) kuhusu sifa maalum au vigezo. Idadi ya vitengo tunavyotumia nasibu kutoka kila safu inapaswa kuwa sawa na ukubwa wa safu, tangu tabaka inaweza kuwa ya ukubwa tofauti; kwa mfano tunaweza kuamua kuchukua 10% ya vitengo kutoka kila tabaka Cluster Idadi ya watu imegawanywa katika makundi, na sampuli imekusanyika kwa kuokota makundi machache na sampuli rahisi ya random. Sampuli inajumuisha kitengo cha makundi yaliyochaguliwa kwa nasibu Makundi mara nyingi hufanywa kulingana na vitengo vya kijiografia/nafasi (kwa mfano mikoa yote katika nchi; rafts zote katika aquaponics) wakati uchambuzi unafanywa kwenye makundi yaliyochaguliwa kwa nasibu (sisi nasibu kuchagua idadi inayotakiwa ya rafts nzima, ambayo inawakilisha sampuli) Mashirika yasiyo ya uwezekano sampuli Urahisi Sampuli imekusanywa kutoka kwa matukio ambayo yanapatikana kwa ajili ya utafiti, i.e. tayari kushiriki Purposive Sampuli imekusanywa kutoka kwa matukio ambayo yana sifa sawa. Tabia huchaguliwa ili kupata majibu kwa swali maalum na inaweza kuwa sawa zaidi/tofauti, ya kawaida au muhimu. Mahitaji ni kwamba watafiti tayari kujua baadhi ya sifa ya idadi ya watu Tofauti na stratified uwezekano sampuli ambapo kuna nafasi sawa ya kuchaguliwa kwa kila kitengo katika tabaka moja, katika kesi ya sampuli kusudi sampuli ni yasiyo ya nasibu kuchaguliwa snowball Ni wapi masomo ya utafiti yaliyopo kuajiri masomo ya baadaye kutoka miongoni mwa marafiki zao Kikundi cha sampuli kinasemekana kukua kama snowball inayoendelea. Pia huitwa sampuli ya mnyororo, sampuli ya rufaaya mlolongo Quota Hugawanya idadi ya watu katika makundi tofauti sawa na tabaka katika sampuli stratified (kwa mfano umri, jinsia) Idadi sawia au disproportional ya vitengo ni yasiyo ya nasibu waliochaguliwa kutoka kila kundi

Mbali na kuchagua aina sahihi ya sampuli, ukubwa wa sampuli pia unapaswa kuelezwa. Ukubwa wa sampuli hutegemea sifa za idadi ya watu, hasa jinsi ilivyo tofauti. Mbali na hayo, ukubwa sampuli pia ni kuhusiana na idadi ya vigezo tunataka kuchambua, taratibu za takwimu kwamba tunataka kutumia, usahihi taka, na idadi ya kulinganisha tunataka kufanya. Kwa upande mwingine, ukubwa wa sampuli pia unaweza kupunguzwa kwa muda unaopatikana na fedha.

Kuna mbinu kadhaa zinazopatikana kufafanua ukubwa wa sampuli kutumiwa, ikiwa ni pamoja na mbinu ya uamuzi wa Neyman- Pearson au uchambuzi wa nguvu (Neyman & Pearson 1933). Ili kukadiria ukubwa wa sampuli inahitajika tunahitaji wazo la ugomvi wa kutofautiana kutoka kwa maandiko. ugomvi (na kiwango kupotoka) itategemea variable kuchukuliwa na aina ya kuwa tathmini.

data katika sayansi ya asili hukusanywa hasa kutokana na uchunguzi na vipimo kwa kutumia vyombo tofauti vya maabara na shamba. Rekodi za awali kutoka kwa vyombo na nyaraka, au nakala zao zilizohakikishwa, ambazo ni matokeo ya uchunguzi na shughuli za awali, zinawakilisha data ghafi. Data ghafi inaweza kuwa, kwa mfano, data iliyorekodiwa kutoka vyombo automatiska (kwa mfano O2, pH, EC probes), picha microscopic, vipimo moja kutoka vyombo vya maabara (kwa mfano masomo kutoka spectrophotometers), picha, uchunguzi ulioandikwa mkono (kwa mfano samaki na mimea afya), na data kutoka analog vipimo (kwa mfano thermometer ya analog, yabisi yenye makazi yaliyopimwa katika tank ya Imhoff). Data ghafi lazima igeuzwe kuwa muundo wa kompyuta unaoweza kusoma, wa numeric, kama vile katika lahajedwali au faili ya maandishi, ili waweze kuchambuliwa na programu za kompyuta kama R au Takwimu za SPSS.

Mfumo wa mtihani** aukitengo cha uchambuzi ni mfumo wowote wa kibaiolojia, kemikali, au kimwili, au mchanganyiko wao, utumike katika utafiti. Ni kipengele cha msingi zaidi cha utafiti. Kitengo cha uchambuzi kinaweza kuwa kiumbe au sehemu yake (k.mf. samaki), koloni au ya pamoja (k.mf. mboga), au kitu (k.mf. mfumo wa kuchuja) yaani shabaha ya uchunguzi. Kitengo cha uchambuzi kinatakiwa kuelezwa mwanzoni mwa kubuni itifaki kwani kinaathiri vyombo vilivyotumika na taratibu zilizochukuliwa wakati wa utafiti. Mbali na hayo, kiwango cha chini kabisa cha kitengo kinapaswa kuchaguliwa (kwa mfano kukusanya data kutoka kwa tishu tofauti za mimea, sio mmea wote pamoja).

** kipengee cha mtihani** ni kipengee ambacho ni somo la utafiti na kipengele** ('kipengee cha kudhibiti') ni kipengee kinachotumiwa kutoa udhibiti kwa kulinganisha na kipengee cha mtihani.

kundi ni wingi maalum, au sehemu ya vitu vya mtihani au vitu vya kumbukumbu vinavyoundwa na mzunguko wa majaribio unaoelezwa kwa njia ambayo inatarajiwa kwamba vitu vyote vitakuwa na tabia ya sare (kwa mfano kundi moja ni lettuce chini ya hali sawa ya taa na makundi tofauti yanawakilisha taa tofauti hali).

Wengi mapendekezo ya mradi ni pamoja na sehemu ya masuala ya kimaadili ya itifaki ya kisayansi ya kutumika. Hii kwa kawaida inahusisha idhini ya awali ya mbinu na kamati ya maadili katika taasisi ya nyumbani, ambayo inazingatia hasa mambo yanayohusiana na ustawi wa wanyama, katika kesi hii ustawi wa samaki. Kamati hizo zinauliza maswali ikiwa ni pamoja na haki ya utafiti, athari zake kwa wanyama, na jinsi dhiki inaweza kuzuiwa. Kwa seti ya miongozo kuhusu maadili, ustawi wa wanyama na taratibu sahihi za sampuli, angalia NC3Rs Experimental Design Msaidizi, ambao lengo kuu ni kuchukua nafasi, kuboresha, na kupunguza idadi ya wanyama kutumika katika majaribio. Inafikiriwa kuwa katika siku za usoni, wanasayansi wataweza kupata taratibu zao na itifaki zilizoidhinishwa na majarida ya lengo kabla ya kuchapisha matokeo, na hivyo kuwa na uhakika fulani kwamba masomo yao yatachapishwa. Harakati hii inaitwa kabla ya usajili (Nosek et al. 2018), na inalenga kuimarisha mbinu na matokeo ya kisayansi katika ubao. Hatimaye, majarida mengi sasa yanauliza kwamba data ghafi na matokeo ya tafiti zilizochapishwa zinapatikana katika database za mtandaoni, kwa mfano kwa kutumia Kipengee cha Utafiti wa Takwimu kwenye Gate la Utafiti.

Mazoezi mazuri ya maabara (GLP) inamaanisha mfumo wa ubora unaotaja mchakato wa shirika na masharti ambayo masomo yamepangwa, kufanywa, kufuatiliwa, kurekodi, kuhifadhiwa na kuripotiwa ([OECD 1998).

Taratibu za Uendeshaji Standard (SOPS) ni taratibu zilizoandikwa ambazo zinaelezea jinsi ya kufanya vipimo au shughuli kwa kawaida hazijainishwa kwa kina katika mipango ya utafiti au miongozo ya mtihani. Sops ni pamoja na:

  1. kudumisha rekodi ikiwa ni pamoja na vitu vya mtihani na kumbukumbu Tabia, tarehe ya kupokea, tarehe ya kumalizika, kiasi kilichopokelewa na kutumika katika masomo

  2. utambulisho wa utunzaji, sampuli, na taratibu za kuhifadhi ili homogeneity na utulivu zihakikishwe iwezekanavyo na uchafuzi huepukwa

  3. vyombo vya kuhifadhi vinapaswa kuwa na maelezo ya kitambulisho, tarehe ya kumalizika, na maelekezo maalum ya kuhifadhi.

Baada ya kuamua ni chini ya kujifunza, nini cha kupima, na jinsi ya kukusanya na kuchambua data, ni wakati wa kutekeleza utafiti. Utekelezaji wa utafiti pia unajumuisha vipimo vya awali vya vifaa, vyombo vya maabara, sampuli na uchambuzi. Mtihani wa awali ni sehemu muhimu ya mchakato wa utafiti kwani inawezesha kutambua matatizo yanayoweza kutokea katika kubuni utafiti na kwa vyombo vya maabara vinavyotumiwa katika utafiti ili kuchunguzwe ili waweze kuaminika na kutoa hatua halali. Baada ya kupima awali kubuni utafiti inaweza kuwa optimized na kisha utafiti halisi inaweza kutekelezwa.

Data zote zinazozalishwa wakati wa utafiti zinapaswa kurekodi moja kwa moja, mara moja, kwa usahihi, na kwa usahihi katika kuhara kwa maabara**. Maingizo haya yanapaswa kusainiwa na tarehe. Ili kuhakikisha ufuatiliaji, mradi wa utafiti unahitaji kuwa na kitambulisho cha kipekee, na sampuli zote, vielelezo, faili za data nk. kuhusu utafiti unapaswa kubeba kitambulisho hiki. Mabadiliko yoyote katika data ghafi yanapaswa kufanywa kwa njia ambayo haina kufuta kuingia awali, sababu ya mabadiliko yoyote inapaswa kuonyeshwa, na mabadiliko yanahitajika kuwa ya tarehe, na kusainiwa na mtu aliyeifanya.

Uchambuzi wa matokeo

Majedwali na takwimu

Majedwali na takwimu ni njia ya haraka zaidi ya kuwasiliana na kiasi kikubwa cha habari ngumu. Wanapaswa kuundwa kwa makini. Jedwali nzuri au takwimu inapaswa kuwasilisha data tu, wazi, na kwa usahihi, na kuruhusu msomaji kuelewa matokeo bila ya kuangalia sehemu nyingine za karatasi; yaani. meza na takwimu zinapaswa kuwa maelezo ya kibinafsi na kueleweka hata wakati zinachukuliwa nje ya maandiko; kwa hiyo, wazi na vyeo kuelimisha ni muhimu. Takwimu nzuri (grafu au picha) inapaswa kuwa na:

  • tu habari muhimu

  • lettering kubwa ya kutosha

  • sura

  • hadithi inayoelezea kila kitu muhimu

  • muundo wa graphical katika azimio la juu (>300 dpi)

Jedwali nzuri linapaswa kuwa na:

  • kiini tofauti kwa kila thamani
  • tu mipaka ya mstari wa usawa

  • maadili na idadi nzuri ya tarakimu baada ya hatua ya decimal meza kubwa huchapishwa katika virutubisho kwenye karatasi za kisayansi.

Ili kuripoti matokeo, vitengo halali na vya kutambuliwa kimataifa vya vipimo vinatakiwa kutumika. Katika sayansi, viwanda na dawa Mfumo wa Kimataifa wa Units (kifupi SI) hutumiwa. Katika baadhi ya maeneo ya kijiografia (kwa mfano Marekani) mfumo wa kifalme hutumiwa, unaojumuisha vitengo kama vile galoni, miguu, maili, paundi na ppm. Mfumo huu haufai kwa machapisho ya kisayansi ya kimataifa. Mfumo wa SI unajumuisha vitengo saba vya msingi (Jedwali 1).

Jedwali 1: Vitengo saba vya msingi vya Mfumo wa Kimataifa wa Units

WingiUnitMkonoMisakilo Muda wapilisJotokelvinKElectric sasa ampereAKiasi cha dutumolemolLuminous kiwangocandela cdMita yaumbalim

Watafiti muhimu zaidi wa mbinu wa uchaguzi hufanya ni msingi wa tofauti kati ya data ya ubora na kiasi. Takwimu zinazofaa huchukua fomu ya maelezo kulingana na lugha au picha, wakati data ya kiasi huchukua fomu ya namba. Uchaguzi wa mbinu gani ya kutumia itategemea maswali yako ya utafiti, uundaji wa ambayo ni hivyo habari na mtazamo wako wa utafiti. Utafiti wa sayansi ya jamii unaweza kuzalisha data zote za ubora na za kiasi, kwa kawaida kupitia matumizi ya tafiti. Takwimu zinakusanywa kutoka kwa kikundi cha mtihani kilichofafanuliwa kabla ili kupata habari na uelewa juu ya mada mbalimbali ya riba. Kuna aina mbalimbali za mbinu za utafiti, ikiwa ni pamoja na maswali, majadiliano yasiyo rasmi, mahojiano ya kina, vikundi vya kuzingatia, na masomo ya kesi.

** Data ya ubora** ni tajiri na kwa ujumla ni msingi katika mtazamo subjective. Hata hivyo, wakati hii ni kwa ujumla kesi, si mara zote hivyo. Utafiti wa ubora unasaidia ufahamu wa kina wa hali iliyochunguzwa na, kutokana na vikwazo vya wakati, kwa ujumla inahusisha sampuli ndogo ya washiriki. Kwa sababu hii, matokeo ni mdogo kwa sampuli iliyojifunza na haiwezi kuzalishwa kwa mazingira mengine au kwa idadi kubwa ya watu. Mbinu maarufu za kuzalisha data za ubora ni pamoja na mahojiano ya nusu au yasiyo na muundo, uchunguzi wa washiriki, na uchambuzi wa hati. Uchambuzi mzuri wa ubora kwa ujumla ni mwingi zaidi kuliko uchambuzi wa kiasi.

Data kiasi, hata hivyo, inaweza kuwa rahisi kukusanya na kuchambua, na wao ni msingi sampuli kubwa. Vipimo vya upimaji huhusisha kukusanya data ambayo inaweza kuwa 'lengo' kupimwa kwa idadi. Takwimu zinachambuliwa kupitia kulinganisha namba na uchambuzi wa takwimu. Kwa sababu hii, inaonekana zaidi 'kisayansi' na inaweza kukata rufaa kwa watu wanaotafuta majibu ya wazi kwa maswali maalum ya causal. Uchambuzi wa upimaji mara nyingi huwa wa haraka kufanya kwani unahusisha matumizi ya vifaa vya kupimia na programu. Kutokana na idadi kubwa ya sampuli inaruhusu generalisation kwa kundi pana kuliko sampuli ya utafiti.

Utafiti wa majaribio, kwa upande mwingine, ni wa kawaida katika sayansi ya mazingira. Katika majaribio *, * mtafiti manipulates variable moja na udhibiti vigezo vingine ili kuchunguza mahusiano kusababisha-na-athari. Takwimu zilizokusanywa ni za kiasi na zinaweza kuchambuliwa kwa kutumia mbinu zinazofaa za takwimu.

Uchapishaji wa ripoti ya utafiti

Jaribio halijakamilika mpaka matokeo yamechapishwa na kueleweka. Kuchapishwa kwa matokeo ni muhimu kuruhusu uzazi wa majaribio; kwa hiyo, mbinu zinaonyeshwa tofauti na matokeo. Kama ilivyoelezwa na Baraza la Wahariri wa Biolojia (1968) 'uchapishaji wa kisayansi wa msingi unaokubalika lazima uwe ufunuo wa kwanza wa utafiti ulio na taarifa za kutosha ili kuwawezesha wenzao (1) kutathmini uchunguzi, (2) kurudia majaribio, na (3) kutathmini michakato ya kiakili; zaidi ya hayo, ni lazima iwe attractively formatted na uwazi, kimsingi kudumu, inapatikana kwa jamii kisayansi bila kizuizi, na inapatikana kwa ajili ya uchunguzi wa mara kwa mara na moja au zaidi ya huduma kubwa kutambuliwa sekondari '(kwa mfano Abstracts Biolojia, Chemical Abstracts) ([CBE 1968] https://books.rupress.org/catalog/book/scientific-writing-graduate-students)).

Uandishi mzuri wa kisayansi ni kuandika rahisi. Sayansi ni ngumu, lakini uandishi unaotumiwa kuelezea hauna haja ya kuwa. Kuandika bora ni yale ambayo inatoa maana katika maneno machache rahisi. Ubora wa juu, kuandika rahisi:

  • huongeza nafasi za kukubalika kwa kuchapishwa

  • huongeza athari za uchapishaji katika jumuiya ya utafiti

  • huharakisha ufahamu na kukubalika kwa utafiti

  • huongeza imani ya wasomaji katika ubora wa utafiti

Maandishi yaliyoandikwa na ngumu yanawaudhi wasomaji, wahakiki wa rika, na wahariri wa jarida, na kuzuia uelewa wao wa dhana ngumu za kisayansi. Uwasilishaji ni uwezekano mkubwa wa kukubaliwa ikiwa ni:

  • inaelezea utafiti kwamba maendeleo ya shamba

  • imeandaliwa kwa makini na kupangiliwa

  • hutumia lugha wazi na mafupi

  • ifuatavyo viwango vya maadili

Mchakato wa uchapishaji:

  1. Haji/unataka kuchapisha

  2. Chagua jarida kulingana na: mada ya jarida, wasikilizaji wa jarida, aina ya makala, sifa ya jarida, sababu ya athari, au mahitaji ya kibinafsi. Tunaweza kupata majarida sahihi kwa kuangalia ambapo karatasi zinazofanana zimechapishwa na kwa utafutaji wa mtandaoni

  3. Soma masuala ya nyuma

  4. Andika rasimu ya kwanza

  5. Tumia rafiki muhimu kwa hundi ya kwanza

  6. Fanya rasimu zaidi

  7. Angalia kwamba makala hufuata miongozo ya mwandishi

  8. Proofread na kuwasilisha

Kunaweza kuwa na mwandishi zaidi ya mmoja wa uchapishaji wa kisayansi. Waandishi wa ushirikiano ni watuambao walifanya mchango mkubwa wa kitaaluma kwenye utafiti ambao utachapishwa. Ni muhimu kuweka idadi ya waandishi wa ushirikiano kwa kiasi kikubwa: mwandishi wa kwanza ni kawaida aliyeongoza utafiti na alifanya maandishi mengi, na mwandishi wa mwisho ni kawaida ambaye ni mkuu wa kundi la utafiti. Katika kati ya ni desturi ya kuweka ushirikiano waandishi katika utaratibu wa alfabeti kwa jina lao, kwa mfano Wilson, T., Abercombie, J., Brown, E., Curwen, H., Davenport, K. & Albert, W.

Maandishi ya kisayansi ni maandishi yaliyopitiwa na wenzao katika majarida na vitabu ambavyo huwa na sababu ya athari (IF). IF hutumiwa kulinganisha majarida tofauti ndani ya uwanja fulani. Ripoti, majarida ya mkutano, mabango na mazungumzo si miswada ya kisayansi na hawana IF. IF ni kipimo kinachoonyesha idadi ya miji** ya kila mwaka ya makala katika jarida hilo. Kwa majarida yaliyoorodheshwa katika Journal Citation Reports, IFs huhesabiwa kila mwaka kwa mwaka kabla, kufuatia formula hapa chini:

! picha-20210212150410136

Ambapo

ξ = Sababu ya Impact katika mwaka y

= idadi ya nukuu

= idadi ya makala zilizochapishwa

1999 - 1 = mwaka wa sasa usiondoe moja

1999 - 2 = mwaka wa sasa chini ya mbili

Makala yote ya kisayansi yanafuata muundo huo uliowekwa. Muundo huu hutoa mstari wa mantiki kupitia yaliyomo, huwezesha miswada kutabirika na rahisi kusoma, inatoa 'ramani' ili wasomaji waweze kupata haraka yaliyomo ya maslahi katika muswada wowote na, mwisho lakini sio mdogo, kuwakumbusha waandishi yaliyomo yanahitajika kuingizwa. Muundo ni kama ifuatavyo:

  • Title

  • Kikemikali

  • Utangulizi

  • **Vifaa na Mbinu

  • Matokeo
  • Mjadili

  • Hitimisho

  • Shukrani

  • Marejeo

Mbali na sura zilizotajwa, kila mswada kawaida pia hujumuisha meza (s) na takwimu, na data ya ziada katika faili tofauti (s). Yaliyomo kuu ya karatasi ya kisayansi yanaelezewa katika sura za msingi: Utangulizi (tatizo ambalo tunakwenda kujifunza), Vifaa na Mbinu (jinsi tutakavyojifunza tatizo), Matokeo (kile tulichopata), na Majadiliano (maana yake). Kwa mujibu wa barua kuu za sura, muundo huu unaitwa IMRAD format.

Kichwa na abstrac

Kichwa na abstract ni sehemu inayoonekana zaidi ya makala hiyo. Wanaweza kuonekana kwenye tovuti ya jarida na katika database (kwa mfano Sayansi Direct, PubMed, nk); kwa hiyo, ni muhimu kulipa kipaumbele sahihi kwa uundaji wao. Abstract iliyoandaliwa vizuri inawezesha wasomaji kutambua yaliyomo ya msingi ya hati haraka na kwa usahihi, kuamua umuhimu wake kwa maslahi yao, na hivyo kuamua kama wanahitaji kusoma hati kwa ukamilifu (Siku ya 1998).

Kichwa lazima iwe sahihi, taarifa, na kamili iwezekanavyo. Inatoa taarifa ya kwanza kwa msomaji ambaye kisha anaamua kama kuendelea kusoma au la. Kwa hiyo ni muhimu kwamba cheo ni kama maelezo iwezekanavyo. Ili kufikia hili, masharti maalum badala ya jumla yanapaswa kutumika; hata hivyo, cheo kinapaswa kueleweka na rahisi sana. Kichwa kawaida hakijumuishi vifupisho, vifupisho, au viungo. Majina yoyote ya kisayansi yanapaswa kuandikwa kwa ukamilifu (k.m.Lactuca sativa, badala ya L. sativa).

Kwa kawaida abstract ina maneno 200-300. Inapaswa kuelezea mambo muhimu zaidi ya utafiti: inahusisha historia, mbinu, na matokeo, lakini kwa maelezo mafupi. Inapaswa kuzaliana tu ukweli uliofunikwa katika maandiko. Inashauriwa kuingiza maonyesho ya maneno na dhana zilizo katika kichwa na, kama kwa kuandika kisayansi kwa se, mtindo unaoeleweka na rahisi wa kuandika unapaswa kutumika. Kwa upande mwingine, abstract haipaswi kuingiza vifupisho au kutaja marejeo.

Utangulizi

Utangulizi unapaswa kutoa taarifa zinazohitajika kuelewa utafiti, na sababu kwa nini majaribio yalifanyika. Inapaswa kuelezea nini swali/tatizo lilisoma, na kutoa taarifa kutoka kwa masomo ya awali; kwa hiyo, inajumuisha nukuu nyingi. Mwisho lazima uwe na usawa, wa sasa, na unaofaa. Utangulizi sio mapitio ya fasihi, lakini mapitio ya fasihi yanaweza kutajwa (Nyak & Singh 2015).

Vifaa na mbinu

Vifaa na mbinu hutoa maelezo yote yajinsi utafiti ulifanyika. Mbinu tofauti zilizotumiwa katika utafiti zinaweza kugawanywa na vichwa vidogo. Njia yoyote mpya ambayo ilitumiwa inapaswa kuelezewa kwa kina cha kutosha kama kwamba mtafiti mwingine anaweza kuzalia jaribio. Mbinu zilizotumiwa hapo awali na zilizochapishwa zinapaswa kutajwa, na mabadiliko yoyote yaliyofanywa kwa njia zilizowekwa inapaswa kuelezewa kwa usahihi. Vipimo vyote vya takwimu na vigezo vinapaswa kuorodheshwa. Sura ya vifaa na mbinu zinapaswa kuandikwa wakati uliopita.

Matokeo

Sura ya matokeo inatoa maelezo ya jumla ya majaribio, bila kurudia maelezo, ambayo yalielezwa katika mbinu. Mbali na hili, mtafiti anapaswa kuchunguza data na kuchagua matokeo ambayo yatachapishwa. Uhamisho rahisi wa data kutoka kwenye diary ya maabara kwenye muswada hautatosha kuwasilisha matokeo kwa ufanisi. Uwasilishaji unapaswa kuwa wa uwazi na mwakilishi na unaweza kufanywa kupitia maandishi au meza na takwimu. Takwimu tayari zilizoelezwa kwenye meza au takwimu hazipaswi kuelezewa tena kwa undani katika maandiko. Jedwali na takwimu zinapaswa kunukuliwa katika maandiko kwa ufupi tu. Ikiwa kuna moja tu au vipimo vichache vya tabia, basi mara nyingi huelezwa katika maandiko, wakati ikiwa ni mara kwa mara vipimo, basi meza au grafu ni mwakilishi zaidi. Kulingana na jarida, matokeo yanaweza kuunda sura ya mtu binafsi au kuunganishwa na majadiliano katika sura moja. Matokeo yanapaswa kuandikwa kwa utaratibu wa mantiki, na kugawanywa katika vifungu na vichwa vifupi, vya habari. Matokeo ya uchambuzi wa takwimu yanapaswa pia kuingizwa na kuwasilishwa katika maandiko. Sura ya matokeo inapaswa kuandikwa wakati uliopita, wakati wakati wa sasa unatumiwa kutaja meza na takwimu.

Majadiliano

Wengi wa majadiliano na hitimisho sura lazima iwe tafsiri ya matokeo. Subchappers inaweza kuundwa kufuatia mfumo wa mantiki wa subchapters katika sura ya matokeo. Katika sura ya majadiliano, matokeo ya utafiti yanalinganishwa na masomo ya awali. Upungufu wa utafiti pia unapaswa kuelezewa, matokeo yoyote yasiyojulikana yanapaswa kutajwa na, ikiwa matokeo hayo ni ya awali, mapendekezo ya masomo ya baadaye yanapaswa kuonyeshwa. Hitimisho kuu inapaswa kurudiwa mwishoni mwa majadiliano, au katika sura tofauti ya hitimisho.

Marejeo

Wakati wa kuandika mswada wa kisayansi, ni lazima iwe wazi kila wakati mawazo, tathmini, na maandishi ya waandishi wa utafiti huu, na kile kilichotokana na waandishi wa machapisho mengine. Chanzo kinapaswa kutolewa kwa taarifa yoyote ambayo haina kuja kutoka kwa waandishi wa muswada, kwa kuandika mwandishi na mwaka wa uchapishaji — kwa mfano, nikeli microelement ina jukumu muhimu katika utengano wa urea katika mifumo ya aquaponic (Komives & Junge 2018), wakati citation kamili imetolewa katika marejeo — kwa mfano, Komives, T. & Junge, R. 2018. Umuhimu wa nikeli kama virutubisho katika mifumo ya aquaponic — baadhi ya masuala ya kinadharia. Ecocycles 4 (2), 1-3. Marejeo yanapaswa kuandikwa kwa mtindo kama ilivyoagizwa na jarida ambako mswada utachapishwa, na kwa hiyo mtindo wa kutaja jarida katika Maelekezo kwa Waandishi unapaswa kuchunguzwa kwa makini. Kuna programu mbalimbali za programu zinazowezesha usimamizi sahihi wa marejeo (EndNote, Zotero, RefWorks, Mendeley n.k) (angalia 6.2.2.2).

upendeleo

Plagiarism ni cheating na ni kimaadili makosa. Ni matumizi ya kazi ya mtu mwingine bila kukiri, kama ilivyokuwa yako mwenyewe. Ili kuepuka, mtu anajua jinsi ya kuandika matumizi ya kazi ya watu wengine. Mtafiti anajibika kwa kutaja matumizi ya vyanzo katika kila karatasi ambayo anaandika. Kuna njia mbili za kutaja kazi za waandishi wengine:

  1. Paraphrasing ina maana ya muhtasari wa mawazo ya mwandishi mwingine kwa maneno yako mwenyewe, huku bado akimaanisha chanzo cha awali. Alama za quotation hazihitajiki. Taarifa iliyofafanuliwa vizuri ni mafupi na inaonyesha ufahamu wa mtafiti wa kile alichokisoma. Wakati wa kufafanua au kutaja wazo kutoka kwenye chapisho jingine, ni manufaa kutoa ukurasa au nambari ya aya kwa ajili ya kumbukumbu, hasa wakati wa kutaja maandishi marefu na magumu (k.mf. kitabu).

  2. Nukuu za moja kwa moja inamaanisha kurudia moja kwa moja ya taarifa na haitumiwi mara kwa mara katika kuandika kisayansi. Nukuu zinapaswa kutumika kiuchumi, hasa kwa quotes ya kihistoria au kisiasa kutoka kwa watu maarufu. Nukuu za matokeo kutoka kwa tafiti zilizopita zinapaswa kuepukwa kama msomaji pia anataka kuona maoni ya waandishi na uchambuzi wa kile kilichosomwa, ambacho hakitolewa kwa nukuu moja kwa moja. Wakati wa kutumia quote moja kwa moja, ni muhimu kuweka alama za nukuu mwanzoni na mwishoni mwa quote.

*Hakimiliki © Washirika wa Mradi wa Aqu @teach. Aqu @teach ni Ushirikiano wa Kimkakati wa Erasmus+katika Elimu ya Juu (2017-2020) unaongozwa na Chuo Kikuu cha Greenwich, kwa kushirikiana na Chuo Kikuu cha Zurich cha Sayansi Applied (Uswisi), Chuo Kikuu cha Ljubljana na Kituo cha Biotechnical Naklo (Slovenia) . *

Tafadhali angalia meza ya yaliyomo kwa mada zaidi.


[email protected]

https://aquateach.wordpress.com/
Loading...

Kukaa hadi sasa juu ya karibuni Aquaponic Tech

Kampuni

  • Timu yetu
  • Jumuiya
  • Vyombo vya habari
  • Blog
  • Mpango wa Rufaa
  • Sera ya Siri
  • Masharti ya Huduma

Copyright © 2019 Aquaponics AI. Haki zote zimehifadhiwa.