Publicar datos de investigación es tan importante como publicar su investigación en revistas y libros
Los datos de investigación se refieren a la recopilación de archivos que respaldan su proyecto de investigación, estudio o publicación, como hojas de cálculo, documentos, imágenes, videos o audio.
Sus datos de investigación son valiosos: sin él, otros investigadores no pueden aprender y aprovechar su investigación. No obtendrá crédito si otros investigadores no pueden encontrarlo y citarlo.
Los archivos en su escritorio o palo USB pueden contener un conocimiento valioso que otros investigadores pueden aprender.
- Otros se basan en su investigación.
- Avance el descubrimiento en su disciplina y contribuya al bien público.
- Conozca su financiador o requisitos institucionales para compartir datos de investigación.
También puede ayudar a mejorar su perfil de investigación al obtener crédito por los datos que produce y aumentar los lectores de su trabajo publicado, incluidos los documentos y artículos en los que sus datos se basan.
Springer Nature está comprometido a apoyar a los investigadores para compartir datos de investigación y en recibir el crédito que se merece. Hemos desarrollado los siguientes productos y servicios para hacer que compartir sus datos de investigación sea más rápido, más fácil y más impactante.
Nuestro equipo de editores de datos de investigación brinda consejos gratuitos sobre cómo y dónde compartir sus datos de investigación, según su comunidad de investigación específica. Siempre respondemos a su consulta dentro de los dos días hábiles.
Nuestra comunidad de datos de investigación es un foro creciente de defensores para compartir datos de investigación. Es un gran lugar para interactuar con otros investigadores, leer la información más reciente sobre datos de investigación y ayudar a avanzar en las prácticas de intercambio de datos.
¿Cuáles son los tipos de datos en una investigación?
Una y otra vez, anunciamos el increíble valor del análisis de datos avanzados en investigaciones forenses; a menudo, es la clave para encontrar la aguja en el pajar. Afortunadamente, nuestra empresa permanece a la vanguardia de utilizar datos para identificar patrones inesperados al investigar el fraude financiero, esa bandera roja que nos dice que algo no es como debería ser, ya sea para un caso de qui tam que involucre esquemas de sobrecarga o un caso de ingresos poco reportados . Si bien hemos discutido la importancia del análisis de datos en un blog anterior, también es importante comprender la variedad de datos disponibles y por qué debe solicitar a un experto para ayudar a traducir la inmensa cantidad de información.
Hay dos categorías generales de datos: datos estructurados y datos no estructurados. Si bien existen diferencias críticas entre los dos, es crucial comprender cómo funcionan sus distinciones en concierto para ayudarnos a armar las piezas del rompecabezas.
Los datos estructurados incluyen información altamente organizada y de naturaleza transaccional, como los datos del sistema de contabilidad y los datos de la cuenta bancaria. Por su naturaleza, los datos estructurados se pueden buscar fácilmente.
Sin análisis de datos, las anomalías en datos financieros estructurados pueden ser difíciles de detectar, pero con las herramientas adecuadas y un poco de conocimiento, la implementación de técnicas analíticas puede presentar la evidencia necesaria. Aquí hay un ejemplo clave: FSS trabajó con un distrito escolar que tenía un control en su lugar que limitó los fondos que podrían transferirse sin la aprobación de la junta a $ 50,000. Sabiendo esto, buscamos transacciones de exactamente $ 49,999. Descubrimos que una de nuestras personas de interés había transferido esta cantidad exacta 48 veces en 60 días.
¿Cómo se presentan los datos en una investigación?
Amanda ha enseñado ciencias de la escuela secundaria durante más de 10 años. Tiene una maestría en fisiología celular y molecular de la escuela de medicina de Tufts y una maestría de enseñanza de Simmons College. También está certificada en educación especial, biología y física secundaria en Massachusetts.
La ciencia es el estudio del mundo natural. Todas las investigaciones científicas recopilan datos sobre el mundo que nos rodea. Algunos pueden tener aplicaciones en medicina, ser el primer paso para actualizar su teléfono inteligente o contener información sobre una fuente de energía renovable. Pero después de que se han recopilado datos, ¿cómo difunden los científicos la información?
Después de que los científicos tienen datos, deben presentarlos al resto de la comunidad científica. Pero no solo envían un correo electrónico con los datos sin procesar a sus colegas. Crean documentos científicos, presentaciones o habla para compartir lo que han aprendido. Aquí, veremos algunas de las mejores prácticas en este proceso.
El primer paso para presentar datos de una investigación científica es decidir cómo va a compartir la información. Todo esto depende de tu audiencia. Los científicos que desean compartir información con otros científicos publican sus artículos en revistas científicas con un formato escrito específico; Los estudiantes también pueden escribir informes de laboratorio en este formato. Otras veces, los científicos pueden compartir datos con otros científicos en una conferencia. En este caso, pueden optar por usar una presentación de diapositivas o medios de video.
Los científicos también necesitan comunicar datos de investigaciones al público. A menudo, el lenguaje denso de las revistas académicas es demasiado complejo para el público. En este caso, los científicos pueden usar videos, animaciones o artículos de noticias para transmitir la información.
¿Qué es una base de datos en la investigación?
Una base de datos es una colección estructurada de datos que a menudo se almacena electrónicamente en un sistema informático. Por lo general, una base de datos es administrada por un sistema de administración de bases de datos (DBMS). Juntos, los datos y los DBM y los programas que se ejecutan en ellos se denominan un sistema de base de datos, que con frecuencia se abrevia como una base de datos.
Con el desarrollo de bases de datos e Internet, se ha utilizado en todas partes en el mundo digital actual, lo que también ha presentado riesgos potenciales detrás del auge.
Especialmente, muestra la tendencia de aumentar la utilización en el campo de la investigación del delito, lo que significa que se pueden encontrar más y más actividades delictivas que vinculan a una base de datos específica.
Database Forensics es un subcampo de ciencias forenses digitales relacionadas con el examen forense de bases de datos y sus metadatos. Es el uso de datos electrónicos almacenados en la base de datos para reconstruir las pistas, detectar delitos y lograr el agrietamiento de casos.
- La disciplina es comparable al forense informático, que sigue el método forense estándar y emplea técnicas de investigación sobre contenidos y metadatos de la base de datos. Además, los datos en caché pueden existir en la RAM de un servidor, lo que requiere herramientas analíticas en vivo.
- El análisis forense de una base de datos puede implicar inspeccionar y validar las marcas de tiempo asociadas con el tiempo de actualización de una fila en una tabla relacional para validar las acciones de un usuario de la base de datos.
Si miramos hacia atrás en la historia de los forenses de la base de datos, se ha deshacido de los rancios y presentamos lo fresco durante décadas cuando se han detectado cada vez más actividades del crimen junto con el desarrollo de la base de datos.
¿Qué son los datos de investigación ejemplos?
Los datos no digitales, como los cuadernos de laboratorio, las muestras de núcleo de hielo y los cuadernos de bocetos, a menudo son únicos. Debe evaluar el valor a largo plazo de cualquier datos no digitales y planificar cómo los describirá y los retendrá.
Puede digitalizar los materiales, pero esto puede no ser posible para todos los tipos de datos.
Póngase en contacto con el equipo si desea discutir los requisitos para datos no digitales.
Los datos de investigación se pueden generar para diferentes propósitos y a través de diferentes procesos.
- Los datos de observación se capturan en tiempo real, y generalmente son insustituibles, por ejemplo, datos del sensor, datos de encuestas, datos de muestra y neuroimages.
- Los datos experimentales se capturan en equipos de laboratorio. A menudo es reproducible, pero esto puede ser costoso. Ejemplos de datos experimentales son secuencias génicas, cromatogramas y datos de campo magnético toroideo.
- Los datos de simulación se generan a partir de modelos de prueba donde el modelo y los metadatos son más importantes que los datos de salida. Por ejemplo, modelos climáticos y modelos económicos.
- Los datos derivados o compilados se han transformado de los puntos de datos preexistentes. Es reproducible si se pierde, pero esto sería costoso. Los ejemplos son la minería de datos, las bases de datos compiladas y los modelos 3D.
- Los datos de referencia o canónicos son una conglomeración o recopilación estática u orgánica de conjuntos de datos más pequeños (revisados por pares), muy probablemente publicados y seleccionados. Por ejemplo, la secuencia de genes de datos de datos, estructuras químicas o portales de datos espaciales.
¿Cómo se presentan los datos de investigación?
Cómo presentar los datos con éxito en la investigación académica y científica
El punto principal de la mayoría de la escritura académica y científica es informar los hallazgos de la investigación avanzada. Hacerlo necesariamente implica la presentación exitosa de los datos de investigación, pero la comunicación de datos puede ser sorprendentemente desafiante, incluso cuando el estudio es pequeño y los resultados son relativamente sencillos. Para proyectos grandes o colaborativos que generan conjuntos de datos enormes y complicados, la tarea puede ser realmente desalentadora. La claridad es esencial, al igual que la precisión y la precisión, y un estilo que es lo más conciso posible pero también transmite toda la información necesaria para que los lectores evalúen y comprendan los hallazgos. Elegir formatos apropiados para organizar y presentar datos es un aspecto esencial de informar los resultados de la investigación de manera efectiva. Los datos se pueden presentar en el texto en ejecución, en cuadros enmarcados, en listas, en tablas o en cifras, y cada uno de estos tiene un efecto marcado no solo en cómo los lectores perciben y comprenden los resultados de la investigación, sino también en cómo los autores analizan e interpretan aquellos Resultados en primer lugar. Tomar la decisión correcta para cada información puede estar entre los aspectos más difíciles de decidir cómo presentar datos en trabajos de investigación y otros documentos.
El texto es el formato principal para informar la investigación a una comunidad académica o científica, así como a otros lectores. El texto en ejecución se utiliza para relacionar la historia general de un proyecto de investigación, desde el material introductorio y de fondo hasta las conclusiones e implicaciones finales, por lo que el texto desempeñará un papel central en la presentación de datos en la sección de un documento de investigación dedicado a resultados o hallazgos. El principal cuerpo de texto será particularmente útil para transmitir información sobre los hallazgos de la investigación que es relativamente sencillo y ni demasiado complejo ni demasiado complicado. Por ejemplo, las presentaciones comparativas de los descubrimientos sobre dos objetos históricos o los resultados asociados con dos grupos de participantes pueden resultar efectivas en el texto en ejecución de un documento, pero si es necesaria la comparación de cinco o diez objetos o grupos, uno de los más visuales Los formatos descritos a continuación generalmente transmitirán la información a los lectores de manera más rápida y exitosa. El texto también es el formato correcto para explicar e interpretar datos de investigación que se presentan en formas más visuales, como las tablas y figuras que se analizan a continuación. Independientemente del contenido, el texto en un documento académico o científico destinado a publicación o crédito de grado siempre debe escribirse en un estilo formal y autorizado de acuerdo con los estándares y convenciones de las disciplinas relevantes. También se necesitan corrección y edición cuidadosa para eliminar todos los errores e inconsistencias inapropiadas en datos, gramática, ortografía, puntuación y estructura de párrafos para garantizar una presentación clara y precisa de los datos de investigación.
Es importante recordar al considerar cómo presentar datos en la investigación que el texto se puede ofrecer en un formato más visual que las oraciones y párrafos normales en el cuerpo principal de un documento. Los encabezados y los subtítulos dentro de un documento o informe académico o científico son un ejemplo simple: el espaciado y el estilo de fuente y el tamaño hacen que estos breves bits de texto se destaquen y proporcionen una estructura clara y transiciones lógicas para presentar datos de manera accesible. Los encabezados efectivos guían a los lectores con éxito a través de informes largos y complejos de resultados de la investigación, y también dividen la presentación de datos de acuerdo con la cronología, los métodos de investigación, las categorías temáticas u otros principios organizativos, lo que hace que la información sea más comprensible. Los trozos más largos de material textual que ofrecen información necesaria o útil para el lector, como ejemplos de hallazgos clave, resúmenes de estudios de casos, descripciones de análisis de datos o reflexiones de autor perspicaces sobre los resultados se pueden separar del texto principal y enmarcado en un cuadro a un cuadro a un cuadro a un cuadro a atraer la atención de los lectores. La fuente en tales cuadros puede ser ligeramente diferente a la que en el texto en ejecución y el fondo puede estar sombreada, tal vez con color si la publicación lo permite, pero ninguno es necesario para lograr el impacto significativo y duradero que hace que las cajas enmarcadas sean tan comunes en los libros de texto y otras publicaciones destinadas a una audiencia de alumnos. De hecho, el uso de trozos de texto de esta manera visual puede incluso aumentar el uso de un documento y la cantidad de veces que se cita. Las listas de datos de investigación pueden tener un efecto similar si están enmarcados o simplemente establecidos en una página normal, pero una estructura gramatical paralela siempre debe usarse para todos los elementos en una lista, y la precisión es primordial porque es probable que los lectores vuelvan a Listas y cuadros enmarcados para refrescar sus recuerdos sobre datos importantes.
Las tablas tienden a ser el formato de elección para presentar datos en documentos de investigación. Los resultados experimentales de la investigación cuantitativa a menudo se recopilan y analizan, así como se comparten con los lectores en tablas cuidadosamente diseñadas que ofrecen una estructura de columna y fila para permitir una presentación, consulta, comparación y evaluación eficientes de datos o conjuntos de datos precisos. La información numérica llena la mayoría de las tablas, por lo que los autores deben tener más cuidado para especificar unidades de medida, redondear los números largos, limitar los lugares decimales y hacer que los datos sean claros, consistentes y útiles y la tabla en su conjunto efectivo y despejado. La información debe agruparse y organizarse en las columnas y filas de tal manera que leer de arriba a abajo y de izquierda a derecha para comparar, contrastar y establecer relaciones es un proceso fácil e intuitivo. Los datos textuales también se pueden presentar en una tabla, que alternativamente se puede denominar matriz, particularmente en la investigación cuantitativa cualitativa en oposición. Al igual que las tablas, las matrices son útiles para presentar y comparar datos sobre dos o más variables o conceptos de relevancia.
Ya sea tabla o matriz, este tipo de visualización visual de información tabulada requiere un título o encabezado conciso que generalmente aparece en la parte superior de la tabla, describe el propósito o el contenido de la tabla y dirige a los lectores a lo que el autor quiera que observen. Las columnas y filas dentro de las tablas también requieren encabezados claros, y las notas al pie en la parte inferior de la tabla (y generalmente en una fuente más pequeña que el resto de la tabla) deberían definir cualquier abrevención no estándar, símbolos inusuales, términos especializados u otros elementos potencialmente confusos para que La tabla puede funcionar de manera significativa por sí solo sin que el lector se refiera al texto principal. Si se han tomado prestados aspectos de una tabla o matriz de una fuente publicada, esa fuente debe ser reconocida, generalmente en las notas al pie de la tabla o, a veces, en su encabezado. Cuando un documento contiene más de una tabla o matriz, es aconsejable un formato y estilo consistentes en todos ellos, y también deben estar numerados de acuerdo con el orden en que se mencionan por primera vez en el texto principal (por ejemplo, ‘Tabla 1, » Tabla 2 ‘etc.). Estos números se pueden usar, solos o junto con los títulos relevantes, para remitir a los lectores a las tablas o matrices en los puntos apropiados del texto principal.
Las cifras también se usan con frecuencia para presentar datos en la investigación, y ellas también deben estar numeradas de acuerdo con el orden en que se mencionan en el cuerpo principal de un documento u otro documento. Por lo general, se distinguen de las tablas (por ejemplo, ‘Figura 1,’ ‘Figura 2’, etc.) y dado que varios tipos diferentes de figuras se usan en la escritura académica y científica, las cifras también pueden dividirse en grupos separados para numerar (por ejemplo, ‘Gráfico 1,’ ‘mapa 1’ etc.). El tipo de figura utilizada para presentar un tipo o clúster específico de datos de investigación dependerá tanto de la naturaleza de los datos como de la forma en que el autor usa los datos para abordar los problemas o preguntas de investigación. Los gráficos de barras o los gráficos de barras son particularmente comunes para revelar patrones y tendencias en las variables de investigación y son especialmente efectivos cuando presentan datos discretos en grupos o categorías para comparación y evaluación. Los gráficos de línea o los gráficos de línea también revelan tendencias y patrones y pueden representar con éxito los valores cambiantes de varias variables continuas a lo largo del tiempo, resaltando cambios significativos y puntos de inflexión y habilitando una comparación efectiva. Estos tipos de pantallas visuales se pueden combinar en una sola figura utilizando barras y líneas junto con sombreado y color cuidadosos para expandir las comparaciones entre variables o categorías y guardar espacio valioso en un documento.
Cada figura en un documento de investigación se le debe dar un título o encabezado conciso pero descriptivo, que puede aparecer justo arriba o solo debajo de la figura. Las notas al pie que explican los elementos de una tabla o matriz generalmente no aparecen en una figura, pero una leyenda de la figura puede usarse para definir abreviaturas, explicar los símbolos, reconocer las fuentes (aunque que a veces aparece en el título) y aclarar cualquier aspecto de un Figura para lectores. La consistencia en el formato y el estilo en todas las figuras utilizadas en un documento de investigación es deseable, particularmente cuando se trata de características clave para comprender la información, como los ejes X e Y y las barras de escala en gráficos y gráficos, pero si son diferentes tipos de figuras son Utilizado, cada tipo puede tener su propio formato o estilo. Se debe proporcionar un etiquetado claro para todas las partes importantes o potencialmente confusas de una figura (para esos ejes y barras de escala, por ejemplo) y si se usa una fotografía para ilustrar o presentar datos, se debe obtener el consentimiento de cualquier participante que aparezca en la foto y las identidades generalmente deben estar oscurecidas.
Cuando una lista, tabla o figura utilizada para presentar datos demuestran ser particularmente grandes o complicadas, a menudo es mejor dividirla en dos o más listas, tablas o cifras para simplificar y aclarar los mensajes o propósitos previstos. Esto será especialmente importante para decidir cómo presentar datos en la investigación al hablar con los oyentes en lugar de escribir para los lectores. Las listas, tablas y figuras ofrecidas a través de diapositivas, ya que un presentador habla, la audiencia vea por un período de tiempo muy corto, por lo que las listas, tablas y cifras más largas se pueden distribuir como folletos si es necesario. Al presentar datos en la escritura basada en la investigación, la inclusión de incluso listas, tablas o cifras extremadamente complejas puede ser aceptable, pero tener en cuenta las necesidades de los lectores es imprescindible y, por lo tanto, observar las instrucciones o pautas relevantes. Los instructores de cursos a menudo tendrán requisitos específicos que deben ser cumplidos por los estudiantes, los departamentos universitarios generalmente ofrecerán especificaciones de formato para tesis y disertaciones, y las revistas académicas siempre tendrán algún tipo de pautas de autor que deben seguirse. Puede haber límites en el número de tablas y cifras permitidas, requisitos específicos para el uso de líneas o reglas dentro de tablas, o instrucciones detalladas para garantizar la resolución apropiada en las fotografías.
Se deben cumplir todos los requisitos, pero muchas revistas académicas y científicas permiten a los autores enviar apéndices o materiales complementarios con un manuscrito, ofreciendo la oportunidad de incluir, por ejemplo, una tabla detallada de datos de investigación precisos como un apéndice o documento complementario mientras usa más simple Gráficos en el documento en sí para mostrar tendencias importantes que el autor discute e interpreta. El relegar datos detallados a los archivos complementarios también puede ayudar a acortar un manuscrito, y los editores, revisores e investigadores apreciarán los datos adicionales, mientras que los lectores generales podrán encontrar el argumento principal del documento sin la distracción que podría introducir demasiada información. Es posible que incluso desee incluir una lista de tablas, figuras o ambas para llamar la atención sobre la presencia de esos elementos si las pautas indican la necesidad de dicha lista o no. Sin embargo, esté seguro de ejercer la coherencia con cualquier información repetida en diferentes formatos, incluidos los materiales suplementarios (la misma terminología debe usarse para un concepto o grupo importante, por ejemplo, cada vez que se menciona) y recuerde usar la especificada. Formatos de archivo para esos materiales complementarios, así como para las tablas y figuras en el documento principal.
Junto con las pautas relevantes, los autores deben estar preparados para observar de cerca modelos exitosos de cómo otros autores han presentado datos de investigación. Un artículo de investigación publicado con tablas y cifras especialmente claras y efectivas resultará útil si está preparando un manuscrito para la presentación a la revista que publicó ese artículo de investigación. Una tesis exitosa recientemente escrita por un candidato en su departamento universitario que hizo un uso particularmente bueno de listas y matrices proporcionará ideas creativas mientras diseña su propia tesis. Una presentación de la conferencia con excelentes diapositivas que aumentaron significativamente el impacto del mensaje hablado podría emularse efectivamente a medida que planea su propia presentación. Cualquiera que sea el tipo de documento de investigación que esté escribiendo, siempre es esencial planificar cuidadosamente y dar los formatos en los que presentará sus datos de investigación un pensamiento considerable antes de comenzar a escribir para evitar superposiciones, repeticiones y tiempo perdido. También puede encontrar que organizar datos en formatos claros y atractivos, como tablas y gráficos, revelarán o resaltará detalles y patrones que no había detectado o considerado importante al evaluar los datos sin procesar de su investigación. Uso de una variedad de formatos a lo largo de un estudio y garantizar que se elija y diseñe el mejor formato para cada bit de información a medida que determina cómo presentar datos en documentos de investigación, significa crear una herramienta de comprensión efectiva no solo para sus lectores, sino también para usted mismo como para usted. Redacta, revisa y perfecciona su trabajo.
Nuestros servicios de edición científica para los autores de una amplia variedad de documentos de revistas científicas son especialmente populares, pero también ofrecemos servicios de edición de manuscritos y tenemos la experiencia y la experiencia para revisar y editar manuscritos en todas las disciplinas académicas, así como más allá de ellos. Tenemos miembros del equipo que se especializan en servicios de edición médica, y algunos de nuestros expertos dedican su tiempo exclusivamente a la revisión de doctorado y la revisión de la maestría, ofreciendo a los estudiantes de investigación la oportunidad de mejorar su uso del formato y el lenguaje a través de la edición de tesis de doctorado más exigente y la revisión de la revisión de tesis de tesis de tesis. prácticas. Ya sea que esté preparando un documento de conferencia para su presentación, puliendo un informe de progreso para compartir con colegas o enfrentar la tarea desalentadora de editar y perfeccionar cualquier tipo de documento académico para su publicación, un miembro calificado de nuestro equipo profesional puede brindarle asistencia invaluable y brindarle mayor confianza en su trabajo escrito.
Responder a los comentarios de los revisores de pares: Una carta de ejemplo libre que responde a los comentarios que ofrecen los revisores de pares cuando evalúan su trabajo de investigación puede ser tan desafiante como escribir el manuscrito original, especialmente cuando la necesidad de revisar su artículo a…
¿Cómo se presentan los datos de la investigación?
Las tablas son una forma concisa y efectiva de presentar grandes cantidades de datos. Si simplemente desea resumir información específica o si su mensaje requiere valores precisos, debe usar una tabla. Las tablas también son una herramienta de visualización conveniente cuando tiene muchas unidades de medida diferentes, que pueden ser difíciles de presentar de manera fácil de leer en un gráfico.
- categorías claramente definidas divididas en filas y columnas
- Suficiente espaciado entre columnas y filas
- unidades claramente definidas
- una leyenda o subtítulo clara y concisa
Las tablas son una excelente manera de presentar grandes cantidades de datos; Sin embargo, pueden tardar mucho en interpretar y no comunicar fácilmente las tendencias de datos. El espectador debe conectar los puntos entre los datos para ver estas tendencias en las tablas. Cuando desee mostrar la relación de los datos, ilustrar tendencias o hacer comparaciones, los gráficos de datos son los mejores.
Los gráficos de datos pueden transmitir rápidamente información de grandes cantidades de datos y a menudo se usan para mostrar una relación funcional o estadística entre dos o más elementos.
Los gráficos de datos se utilizan para mostrar datos cuantitativos u mediciones o recuentos objetivos que pueden ser discretos o continuos. Los ejemplos de datos cuantitativos incluyen peso, altura, temperatura, recuentos, etc.
Los datos cuantitativos discretos son recuentos de datos categóricos y no pueden dividirse significativamente en incrementos más pequeños. Por ejemplo, un solo hogar puede tener 1 o 2 mascotas, pero no puede tener 1.5. Solo se puede registrar un número finito de valores posibles para una sola observación.
¿Cómo presentar los resultados de una investigación científica?
Para crear contenido digital convincente para una audiencia especializada y altamente educada, podemos inspirarnos en la forma de escritura con la que a menudo pasan más tiempo: documentos científicos tradicionales. Sin embargo, al presentar contenido científico en línea para dichos audiencias, simplemente proporcionar el PDF de un artículo científico existente no es lo suficientemente bueno. Adapte los resultados de la investigación para la lectura en línea manteniendo lo que funciona bien en los documentos científicos y mejorando lo que no.
Realizamos pruebas de usabilidad con científicos, investigadores y expertos como médicos e ingenieros que usan los resultados de la investigación en su trabajo. Descubrimos que las siguientes técnicas de escritura funcionan bien con estas audiencias:
- Acortar los títulos tanto como sea posible.
- Use subsecciones con encabezados claros para crear estructura.
- Proporcionar resúmenes sucintos.
- Eliminar o capa de contenido introductorio.
- Incluya cuadros y figuras.
- No excedas el diseño visual.
Resista el impulso de escribir títulos y enlaces llamativos o exagerados. Los investigadores se sienten atraídos por el material que ofrece hallazgos nuevos o contradictorios con los que no están familiarizados, pero si los hallazgos reales no respaldan las afirmaciones del título, perderá credibilidad.
Los científicos quieren hechos, no interpretaciones o extrapolaciones sueltas. Describa de manera precisa y específica lo que la investigación realmente dice.
Si adapta un documento científico para la presentación en línea, es probable que tenga que acortar el título. (Los títulos de papel académico pueden ser prolongados y exagerados, como se documenta en la cuenta de Tumblr lolmythesis).
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