La red de investigación (RN) trata sobre el uso de herramientas para identificar, localizar y utilizar la investigación e información académica sobre personas y recursos. Las herramientas de redes de investigación (herramientas RN) sirven como sistemas de gestión del conocimiento para la empresa de investigación. Las herramientas RN conectan sistemas a nivel de institución/empresa, redes de investigación nacionales, datos de investigación disponibles públicamente (por ejemplo, subvenciones y publicaciones) y datos restringidos/patentados al cosechar información de fuentes dispares en perfiles compilados para facultad, investigadores, académicos, clínicos, comunitarios, comunitarios, socios e instalaciones. Las herramientas RN facilitan la colaboración y la ciencia del equipo para abordar los desafíos de investigación a través del rápido descubrimiento y recomendación de investigadores, experiencia y recursos. [1] [2]
Las herramientas RN difieren de los motores de búsqueda como Google en esa información de acceso a las herramientas RN en bases de datos y otros datos no limitados a las páginas web. También difieren de los sistemas de redes sociales, ya que representan un compendio de datos ingeridos de fuentes autoritarias y verificables en lugar de información predominantemente publicada individualmente, lo que hace que las herramientas RN sean más confiables. [3] Sin embargo, las herramientas RN tienen suficiente flexibilidad para permitir la edición de perfil. Las herramientas RN proporcionan recursos para reforzar las conexiones humanas: [4] Pueden hacer coincidencias no intuitivas, no dependen de la casualidad y no tienen una propensión a regresar solo a colaboraciones/colaboradores previamente identificados. Las herramientas RN generalmente tienen capacidades analíticas asociadas que permiten la evaluación de la colaboración y la investigación interdisciplinaria/actividad académica, especialmente con el tiempo.
Las herramientas RN y los sistemas de perfiles de investigación pueden ayudar a los investigadores a obtener reconocimiento. La promoción activa de la beca es un aspecto del ciclo de publicación. Los servicios comerciales y sin fines de lucro ayudan a los investigadores a aumentar la visibilidad y el reconocimiento. Los servicios de investigadores digitales mejoran la capacidad de descubrimiento, la compartibilidad y la citabilidad de la beca. Según Shanks y Arlitsch, [5] los servicios de investigadores digitales se dividen en tres categorías:
- Identificación del autor/investigador: estos servicios proporcionan infraestructura que puede usarse en las otras dos categorías, como identificadores únicos y desambiguación de nombres.
- Redes académicas y profesionales: la mayor parte descrita como «redes sociales para académicos», estos servicios se centran en conectar a los usuarios basados en el interés de la investigación, la afiliación, la geografía u otras variables.
- Gestión de referencia y citas: estas herramientas y servicios incluyen algunas de las funciones y características de otras categorías, aunque su enfoque principal es la gestión de las citas que un investigador compila para usar dentro de una publicación o para compartir con otros investigadores.
Es importante destacar que los datos cosechados en herramientas RN pueden reutilizarse, especialmente si están disponibles como datos abiertos vinculados (triples RDF). Estas herramientas de RN mejoran las actividades de soporte de investigación al proporcionar datos para páginas web personalizadas, generación CV/Biosketch y tablas de datos para propuestas de subvenciones.
¿Cuáles son las herramientas de un científico?
De alguna manera, el microscopio es simplemente la otra cara de la técnica del telescopio: profundizar en un área pequeña con más detalles en lugar de agregar datos hasta un área geográfica más grande. Pero la idea detrás de esta técnica es validar supuestos o hipótesis que podemos haber hecho al ver los datos en un nivel superior. Si solo observa sus datos a un nivel agregado, puede perderse las variables específicas que conducen a conclusiones inesperadas que pueden cambiar la forma en que hace negocios. Por lo tanto, cree una serie de mapas y amplíe a cada ubicación para verificar si los patrones que se mantienen verdaderos en un nivel superior deben refinarse en función de las características individuales de sus datos.
Una escala de equilibrio compara un peso conocido con algo que tiene un peso desconocido que emplea una unidad específica de medición. Es la idea de comparar y contrastar una cosa con otra usando algún estándar de medición.
Una de las formas más simples de hacer esto es clasificar sus datos. Podría ser tan simple como numerar los valores del 1 al más alto rango o usar un cálculo en Excel, como el rango. EQ o las funciones de rango. Si clasifica sus datos, facilita la creación de cinco clases en la simbología de su capa de mapa para mostrar el 20 por ciento superior y el 20 por ciento inferior de sus datos. En los negocios, es común descubrir que el 80 por ciento de las ventas provienen del 20 por ciento de los clientes, o (declarados más en general) el 80 por ciento de los efectos provienen del 20 por ciento de las causas. Al clasificar y clasificar sus datos, es fácil ver qué características son más importantes.
Los científicos a menudo usan una luz negra para resaltar un objeto o sustancia que sea diferente del área que lo rodea. La luz negra emite una luz ultravioleta de onda larga (UV-A) que hace que algunas sustancias brille o flíen. Una luz negra actúa como un filtro que resalta un caso atípico que no es visible al ver la sustancia en condiciones de iluminación normales.
Siempre debe buscar valores atípicos en sus datos. Los valores atípicos son importantes porque deberían hacernos preguntas sobre por qué ocurrieron. ¿Qué es diferente sobre ese punto de datos, ubicación o valor que lo convierte en un caso atípico? Cuando hacemos más preguntas y agregamos más datos a nuestra solución, a veces podemos obtener información que afecte la forma en que abordamos nuestra hipótesis original.
¿Cuál es la herramienta fundamental de la investigación científica?
Dado que las teorías y observaciones son los dos pilares de la ciencia, la investigación científica opera en dos niveles: un nivel teórico y un nivel empírico. El nivel teórico se refiere a desarrollar conceptos abstractos sobre un fenómeno natural o social y las relaciones entre esos conceptos (es decir, construir «teorías»), mientras que el nivel empírico se refiere a probar los conceptos teóricos y las relaciones para ver qué tan bien reflejan nuestras observaciones de realidad, con el objetivo de construir mejores teorías. Con el tiempo, una teoría se vuelve cada vez más refinada (es decir, se ajusta mejor a la realidad observada), y la ciencia gana la madurez. La investigación científica implica moverse continuamente de un lado a otro entre la teoría y las observaciones. Tanto la teoría como las observaciones son componentes esenciales de la investigación científica. Por ejemplo, confiar únicamente en las observaciones para hacer inferencias e ignorar la teoría no se considera una investigación científica válida.
Dependiendo de la capacitación y el interés de un investigador, la investigación científica puede tomar una de las dos formas posibles: inductivo o deductivo. En la investigación inductiva, el objetivo de un investigador es inferir conceptos y patrones teóricos de los datos observados. En la investigación deductiva, el objetivo del investigador es probar conceptos y patrones conocidos a partir de la teoría utilizando nuevos datos empíricos. Por lo tanto, la investigación inductiva también se llama investigación de construcción de teoría, y la investigación deductiva es la investigación de la teoría. Tenga en cuenta aquí que el objetivo de la prueba de teoría no es solo probar una teoría, sino posiblemente refinarlo, mejorarla y extenderla. La Figura 1.1 representa la naturaleza complementaria de la investigación inductiva y deductiva. Tenga en cuenta que la investigación inductiva y deductiva son dos mitades del ciclo de investigación que itera constantemente entre la teoría y las observaciones. No puede hacer una investigación inductiva o deductiva si no está familiarizado con la teoría y los componentes de la investigación de datos. Naturalmente, un investigador completo es aquel que puede atravesar todo el ciclo de investigación y puede manejar la investigación inductiva y deductiva.
Es importante comprender que la construcción de teorías (investigación inductiva) y las pruebas de teoría (investigación deductiva) son críticos para el avance de la ciencia. Las teorías elegantes no son valiosas si no coinciden con la realidad. Del mismo modo, las montañas de datos también son inútiles hasta que puedan contribuir a la construcción a teorías significativas. En lugar de ver estos dos procesos en una relación circular, como se muestra en la Figura 1.1, tal vez se pueden ver mejor como una hélice, con cada iteración entre la teoría y los datos que contribuyen a mejores explicaciones del fenómeno de interés y mejores teorías. Aunque tanto la investigación inductiva como la deductiva son importantes para el avance de la ciencia, parece que la investigación inductiva (construcción de teorías) es más valiosa cuando hay pocas teorías o explicaciones previas, mientras que la investigación deductiva (prueba de teoría) es más productiva cuando hay Muchas teorías competitivas del mismo fenómeno e investigadores están interesados en saber qué teoría funciona mejor y en qué circunstancias.
La construcción de la teoría y las pruebas de teoría son particularmente difíciles en las ciencias sociales, dada la naturaleza imprecisa de los conceptos teóricos, herramientas inadecuadas para medirlas y la presencia de muchos factores no contabilizados que también pueden influir en el fenómeno del interés. También es muy difícil refutar las teorías que no funcionan. Por ejemplo, la teoría del comunismo de Karl Marx como un medio efectivo de producción económica resistió durante décadas, antes de que finalmente fuera desacreditada por ser inferior al capitalismo en la promoción del crecimiento económico y el bienestar social. Las economías comunistas antiguas como la Unión Soviética y China finalmente se movieron hacia economías más capitalistas caracterizadas por empresas privadas que maximizan las ganancias. Sin embargo, el reciente colapso de las industrias hipotecarias y financieras en los Estados Unidos demuestra que el capitalismo también tiene sus defectos y no es tan efectivo para fomentar el crecimiento económico y el bienestar social como se suponía anteriormente. A diferencia de las teorías en las ciencias naturales, las teorías de las ciencias sociales rara vez son perfectas, lo que brinda numerosas oportunidades para que los investigadores mejoren esas teorías o construyan sus propias teorías alternativas.
¿Cómo trabajan los científicos y que herramientas utilizan?
Los científicos usan herramientas especiales para hacer su trabajo. Recopilan datos o información, mientras buscan aprender sobre el mundo. Para resolver problemas, deben registrar datos precisos y organizados. Esta es una parte importante del método científico. Los científicos pueden usar estas herramientas en un laboratorio o en cualquier lugar donde realicen su trabajo.
Los científicos registran cuidadosamente preguntas, ilustraciones, descripciones, datos y sus conclusiones en los cuadernos de ciencias. Pueden organizar datos en tablas y gráficos. Cuando los científicos realizan experimentos, deben escribir los pasos que siguieron y los materiales que usaron. Esto permitirá a los científicos repetir los experimentos y probar los resultados. Toda la información en un cuaderno de ciencias se puede utilizar más tarde para sacar conclusiones sobre un problema.
Los científicos usan diferentes tipos de lentes para examinar objetos que son muy pequeños o muy lejos. Las lentes magnifican los objetos para que parezcan más grandes y más cercanos de lo que realmente son. Una lupa es un ejemplo simple de una lente que usan los científicos. Otros ejemplos incluyen telescopios, binoculares y microscopios. Todos tienen una o más lentes.
Un laboratorio de ciencias debe tener herramientas para la medición. Los ejemplos de mediciones incluyen temperatura, distancia, tiempo, volumen, peso y masa. Además de las diferentes mediciones, existen diferentes estándares de medición. Los dos más utilizados son el sistema inglés y el sistema métrico. Los científicos usan el sistema métrico.
La temperatura mide qué tan caliente o frío es un objeto. Se mide con un termómetro. La mayoría de los termómetros muestran lecturas de temperatura en unidades de Fahrenheit y Celsius. Los científicos usan la escala Celsius para medir la temperatura.
¿Cómo se trabaja en la ciencia?
Los científicos médicos investigan las causas de la enfermedad. También buscan formas de prevenirlos y curarlos. La mayoría de los científicos médicos tienen un Ph.D. en biología o campos similares. Algunos científicos médicos obtienen un título médico en lugar de un doctorado.
Crecimiento del empleo proyectado (2020-2030): 17% (mucho más rápido que el promedio)
Investigación de informática e información Los científicos de investigación y diseño de tecnología informática. Estos científicos generalmente necesitan una maestría en un campo como la informática. Los trabajos del gobierno federal en este campo pueden tener requisitos de educación menos estrictos.
Crecimiento del empleo proyectado (2020-2030): 22% (mucho más rápido que el promedio)
Los científicos atmosféricos estudian problemas relacionados con el clima y el clima. Los meteorólogos que puede ver en la televisión caen en esta categoría de carrera. Los científicos atmosféricos generalmente necesitan una licenciatura, aunque los puestos de investigación generalmente requieren una maestría o doctorado.
Los técnicos nucleares ayudan a físicos, ingenieros y otros científicos de alto nivel con su investigación nuclear y producción de energía. A diferencia de las carreras nucleares de alto nivel, los técnicos generalmente solo necesitan un título de asociado para comenzar. Una vez que trabajan, estos profesionales tendrán una amplia capacitación en el trabajo.
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¿Qué herramientas utiliza un investigador científico?
Esta herramienta gratuita quiere ser «su asistente de investigación personal». Es un gerente de citas gratuito que lo ayuda a recolectar, organizar, realizar un seguimiento, citar y compartir su investigación. También puede sincronizar su investigación en todos los dispositivos, ya que Zotero ofrece integraciones con navegadores y procesadores de palabras.
La base de datos más grande de resúmenes y citas de literatura de investigación revisada por pares en el mundo, Scopus incluye más de 36,000 títulos. Cubre temas como ciencias físicas, de vida, sociales y de salud, con numerosos editores de todo el mundo. Es gratis buscar perfiles de autor, así como reclamar y actualizar el suyo. Los no suscriptores también pueden ver las clasificaciones y métricas de revistas.
Desde GraphPad, QuickCalcs le permite calcular análisis estadísticos para una variedad de datos: distribuciones categóricas, continuas, estadísticas, números aleatorios y químicos y radioquímicos. Simplemente elegirá la categoría y el tipo de calculadora, ingresará los datos y verá sus resultados, todos dentro de su navegador.
Un identificador de objeto digital (DOI) es un código único que consiste en letras, números y caracteres especiales asignados a artículos para que otros puedan encontrarlas en línea. Con Zenodo, puede recibir un DOI gratuito para su investigación, ya sea un documento, artículo, ensayo, publicación de blog y casi cualquier cosa que se le ocurra. Usándolo, puede compartirlo con una próspera comunidad en línea de investigadores en todo tipo de campos.
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