Тэг: научная статья

Почему нельзя писать курсовые и дипломные с ChatGPT

Применение искусственного интеллекта вроде ChatGPT и ему подобных систем для написания студенческих работ последнее время стало распространенной практикой. Помимо GPT используются и другие нейросети и системы искусственного интеллекта. Отдельные деятели создали даже специальные сайты для нейрорерайта хреновеньких скаченных из Интернет работ. Однако, рост этого применения, когда курсовую работу пишет искусственный интеллект, а тем более, дипломную работу, становится всё более опасен как для вуза, так и непосредственно для студента. Почему - далее в статье.

 

С одной стороны, жизнь студента существенно упростилась. В Chat GPT, который есть даже в Telegram, в том числе, бесплатная версия, вбивается нужный запрос с указанием уточнений «напиши научный текст со ссылками на источники» (и далее – название темы). Бесплатная версия обычно выдает довольно короткий текст, размер которого максимум 1 страница. Платная версия может сообразить и кое-что более длинное и полное.

 

Если студент имеет четкий план работы, который разработал сам (структурировал свое будущее исследование, разбив на небольшие участки на 1 стр. всю будущую работу), то он может вбивать не название темы реферата (курсовой, дипломной), а название каждой такой структурной единицы, и получать текст из чат-бота GPT или другой системы ИИ, который потом вставлять в эту саму свою работу. В результате действительно можно написать достаточно массивное исследование. При этом, чат-бот ИИ пишет уникальные тексты, которые проходят (пока) проверку уникальности в Антиплагиат. Почему «пока» - об этом далее. Однако, такое применение чата GPT и других систем ИИ для написания курсовых и дипломных (а также эссе, статей, для решения задач) будет иметь недостатки:

 


  • ChatGPT порою просто откровенно халтурит, выдавая очень неправдоподобную информацию. Попробуйте его рассказать о произведении Тургенева «Му-Му» – будет смешно, я про это уже писал; научные тексты с подобной халтурой и недостоверными (абсолютно) данными, над которыми потом будут все смеяться он частенько выдаёт тоже;
  • ChatGPT очень много «льет воды», пишет очень общие слова, не раскрывает сути, а только общими словами ни о чем пытается рассказать явление, в результате чего текст очень поверхностный, как в сочинении школьника;
  • Ссылки на источники «научного» текста, написанного ChatGPT оставляют даже не желать лучшего, а люто рыдать – это мусорные сайты, блоги, желтая пресса и тому подобное, и этого много;
  • Чат-бот ИИ в бесплатной версии не делает таблиц, графиков, анализа (это делает только платная версия), зачастую не может найти актуальных новых цифр и ставит в свой текст цифры 2-3 летней давности, хотя статистика со свежими цифрами в Интернете уже давно есть (просто ему лень ее искать);
  • Решение задач с использованием ChatGPT, конечно, возможно, но вот только тестирование такой функции показало, что практически все задачи были решены неверно, алгоритм решения абсолютно не тот, ответы тем более; а задачи, где не хватает данных (такие сейчас любят задавать студентам, и тут уж студент должен найти и обосновать, либо как-то правдоподобно придумать) он не решает вовсе.


 

Чтобы не быть голословным, я попросил чат-бота ChatGPT в Телеграм написать мне один из научных текстов, который может быть использован как эссе или часть курсовой (дипломной) работы студентом. Запрос имел такой вид «Напиши научный текст со ссылками по теме "Использование проектного подхода в государственном стратегическом планировании"».

 

И вот полученный результат: «Проектный подход – это методология, получившая широкое распространение в различных областях, в том числе в государственном стратегическом планировании. При таком подходе план делится на конкретные проекты, которые реализуются поэтапно. Это позволяет использовать более целенаправленный и сфокусированный подход к достижению целей, а также повысить ответственность и измерение прогресса.

 

Один из примеров успешного использования проектного подхода в стратегическом планировании штата можно увидеть в процессе транспортного планирования штата Орегон. В данном случае транспортный план штата разрабатывался посредством ряда проектов, которые реализовывались в течение нескольких лет. Каждый проект касался определенного аспекта транспортной системы, такого как содержание дорог или общественный транспорт, и был разработан для достижения конкретных целей и задач.

 

Еще одним примером использования проектного подхода в стратегическом планировании штата является подход штата Массачусетс к планированию изменения климата. В данном случае государство разработало ряд проектов, призванных сократить выбросы парниковых газов, повысить энергоэффективность и повысить устойчивость к последствиям изменения климата. Используя проектный подход, штат смог добиться значительного прогресса в решении проблемы изменения климата, а также обеспечить, чтобы каждый проект был хорошо разработан, хорошо реализован и имел четкие цели и задачи.

 

В целом проектный подход является ценным инструментом государственного стратегического планирования. Разбивая сложные планы на конкретные проекты, этот подход позволяет уделять больше внимания, подотчетности и оценке прогресса. Для получения дополнительной информации о проектном подходе в государственном стратегическом планировании вы можете изучить следующие ресурсы:

 

- «Использование проектного подхода в стратегическом планировании штата» Национальной ассоциации губернаторов: в этом отчете представлен всесторонний обзор проектного подхода и его преимуществ для стратегического планирования штата.

- «Стратегическое планирование на основе проектов» Международной ассоциации управления городами/районами: в этой статье представлены рекомендации о том, как реализовать проектный подход к стратегическому планированию.

- «Стратегическое планирование с проектным подходом» Института управления проектами: в этой статье представлен обзор проектного подхода и его применения в стратегическом планировании

 

В результате мы видим, что написана, мягко сказать, туфта (вообще не о том), ссылок почему-то нет (хотя по другим запросам он их делал). Это просто масло-масляное, общие слова и вообще слова-то не на ту тему и не о том, о чём нужно. И так по очень многим темам.

 

Хотя иногда ИИ выдает что-то более-менее стоящее. Например, по запросу «Напиши научный текст со ссылками на источники по теме «Мотивация персонала» выдал следующий результат: «Мотивация персонала является важным аспектом успешного ведения бизнеса или организации. Это процесс вдохновения и поощрения сотрудников к работе для достижения целей и задач организации. Мотивированные сотрудники, как правило, более продуктивны, вовлечены и преданы своей работе, что приводит к повышению удовлетворенности работой и показателям удержания.

 

Существует несколько теорий и моделей мотивации, которые организации используют для мотивации своих сотрудников. Одной из самых популярных теорий является иерархия потребностей Маслоу, которая предполагает, что у людей есть пять основных потребностей, которые должны быть удовлетворены в определенном порядке — физиологические, безопасность, любовь/принадлежность, уважение и самореализация — для достижения максимального уровня мотивации. Другой популярной теорией является двухфакторная теория Герцберга, которая предполагает, что сотрудники мотивированы двумя типами факторов — гигиеническими факторами и мотиваторами. Гигиенические факторы — это основные требования, такие как компенсация и условия труда, которые необходимо соблюдать, чтобы предотвратить неудовлетворенность работой. Мотиваторы, такие как признание, ответственность и возможности для роста, являются факторами, повышающими удовлетворенность работой и мотивацию.

 

Организации используют различные методы для мотивации своих сотрудников, такие как поощрения, программы признания и возможности карьерного роста. Поощрения могут принимать различные формы, такие как бонусы, опционы на акции или оплачиваемый отпуск. Программы признания могут включать в себя награды «Сотрудник месяца» или общественное признание за выдающуюся работу. Возможности карьерного роста могут включать обучение, наставничество или программы лидерства.

 

Исследования показали, что мотивированные сотрудники с большей вероятностью внесут положительный вклад в успех своей организации. Согласно исследованию Forbes, компании с высокой вовлеченностью сотрудников получали в 2,5 раза больше выручки, чем компании с низким уровнем вовлеченности. Другое исследование, проведенное Gallup, показало, что компании с вовлеченными сотрудниками имеют на 21% более высокую рентабельность, чем компании с невовлеченными сотрудниками.

 

В заключение, мотивация персонала имеет решающее значение для успеха любой организации. Организации могут использовать различные методы и теории мотивации, чтобы поддерживать вовлеченность, удовлетворенность и приверженность своих сотрудников своей работе. Инвестируя в мотивацию персонала, организации могут извлечь выгоду из повышения производительности, прибыльности и коэффициента удержания сотрудников.

 

Источники:

 

  • Иерархия потребностей Маслоу - httpsNO LINKSwww.simplypsychology.org/maslow.html 
  • Двухфакторная теория Герцберга - httpsNO LINKSwww.toolsheroNO LINKS/management/herzbergs-two-factor-theory/ 
  • Стимулы - httpsБЕЗ ССЫЛОКinvestopediaБЕЗ ССЫЛОК/terms/i/incentives.asp 
  • Программы признания — httpsNO LINKSwww.shrm.org/resourcesandtools/tools-and-samples/toolkits/pages/designingandimplementingemployeerecognitionprograms.aspx
  • Развитие карьеры - httpsБЕЗ ССЫЛОКwww.thebalancecareersБЕЗ ССЫЛОК/career-development-4160659
  • Исследование Forbes – httpsNO LINKSwww.forbesNO LINKS/sites/kevinkruse/2012/06/22/employee-engagement-what-and-why/?sh=3f4bcbfc3b7a
  • Исследование Гэллапа — httpsБЕЗ ССЫЛОКgallupБЕЗ ССЫЛОК/workplace/231668/dismal-employee-engagement-sign-global-mismanagement.aspx»


В результате мы видим, что текст более-менее неплох, его можно назвать научным. Но ссылок-то нет. А список источников – мягко сказать, г..но. Если такой представите в институт – Вас убьют.

 

Отсюда вывод о том, что ChatGPT и им подобные системы ИИ можно использовать для написания тех студенческих работ, которые никто не будет читать. Да, это всякие там контрольные, эссе, и даже, возможно, курсовые. Но только если там не вредный преподаватель, который действительно всё сданное читает. Это можно использовать и для написания статьи в «мусорный» журнал, где нет рецензирования и за денежки принимают и публикуют любые фекалии, которые им прислали (разумеется, если оформление по их требованиям). Для дипломной работы или магистерской диссертации я очень не советую применять эту методику, писать даже частями и кусками.


Еще одно следствие этого - сейчас многие недоавторы (полумошенники) будут писать для своих клиентов студенческие работы, используя нейросети. На выходе Вы можете получить полную лабуду с левыми ссылками, которую потом не примут в вузе, либо с которой жестко провалитесь на защите.

 

А теперь самый большой минус, омрачающий радость многих пользователей ИИ для написания курсовых, дипломных и других студенческих работ. Компания Антиплагиат заявила о том, что уже разработала систему обнаружения сгенерированного текста. Разработчики обещают, что всё то, что написано ChatGPT, другими системами ИИ, а также отрерайчено с помощью нейросетей (нейрорерайт) – будет обнаружено и помечено как «сгенерированный текст». А значит тем, кто это делал и сдавал – кабзда. Конечно, меня терзают смутные сомнения, что такое в самом деле возможно. Ведь порою тексты пишутся так, что непонятно, что написал их робот, а не человек. Возможно, алгоритм обнаружения будет находить логические ошибки или что-то еще, и таким образом помечать текст как сгенерированный. Но я почему-то боюсь другого варианта: этот алгоритм будет работать методом «от балды», и помечать как «сгенерированный текст» любые произвольные уникальные части написанной работы, даже если их реально писал сам студент или автор на заказ. И вот тогда кабзда всем. Потому что это действительно не такой уж и неправдоподобный сценарий. С мая 2023 года как Антиплагиат-вуз, так и StrikePlagiarism выявляют сгенерированный текст, это уже 100% информация.

 

Пока еще живём, Вы можете заказать нормальную работу, не занимаясь алхимией с генерацией дурацких текстов. Я делаю нормальные работы, пишу их сам, пишу более 20 лет, работаю с разными вузами в России, Казахстане, Беларуси, Польше, Латвии, Эстонии, Литве и в других странах. Пишу как студенческие работы, так и магистерские диссертации, диссертации МВА, научные статьи, в том числе, в журналы РИНЦ, ВАК, Scopus.


КАК НАПИСАТЬ РАБОТЫ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА?


Но если Вам нужно быстро и недорого -  можно попробовать эти сайты:


1) ВОТ ЭТОГО БОТА ПО ССЫЛКЕ - он создает тексты курсовых, рефератов и дипломных работ. Платно, но недорого. Демо-версию можно получить и бесплатно, и оплатить, ознакомившись.


2) Сайт нашего партнёра, где можно купить подписку на генерацию нескольких работ, промокод на скидку 15% на подписку - Refcom15



Алексей, Refcom Info

почта alex@refcom.info

Телефоны и иные контакты по ссылке

 


Где можно быстро опубликовать научную статью

Публиковать научные статьи в настоящее время требуется не только научным работникам и преподавателям, но также и студентам, особенно тем, которые проходят обучение в магистратуре. Обычно написание магистерской диссертации подразумевает публикацию 2-3 научных статей близких к теме исследования (в идеале это материалы по теории, анализ и предложения, которые далее отражаются в тексте самой диссертации). 


Для научных работников и преподавателей публикация научных статей еще более актуальна, поскольку дает прирост индекса цитируемости, и на основе публикаций и их цитирования можно улучшить своё положение и авторитет в мире науки (хотя, многие, конечно же, публикуют ерунду).


Где именно можно опубликовать научные статьи так, чтобы это было быстро, относительно недорого и надёжно? Дело в том, что рецензируемые журналы из категорий Scopus, WoS, а также российского ВАК могут очень тщательно рассматривать присланные для публикации статьи, и просто их не принять, сославшись на то, что не всё там замечательно, нужно переделать, либо неактуальная тема, материалы, выводы. Это же могут сделать и некоторые журналы по-проще из разряда РИНЦ, в которых сидят рецензенты, борющиеся (уж я не знаю для чего) за чистоту науки.


Другое дело, что есть множество журналов, которые публикуют научные статьи, минимально рассматривая то, что они публикуют. Зачастую проверяются только формальные требования, оформление и уникальность, ну и чтобы не совсем уж чушь был написана. При этом, в базу Elibrary эти журналы входят, статьи потом отражаются в единой базе, и это действительно хорошо. После публикации за достаточно скромную плату Вы получите сертификат о публикации, справку, ссылку на статью, а потом можно будет посмотреть и электронный номер с Вашей публикацией. Позже текст статьи будет доступен в базе Elibrary. Его может цитировать кто-то еще, и тогда Вы уже станете цитируемым автором.


Вот краткий перечень тех журналов, где можно опубликовать научные статьи относительно небольшого размера (от 2-5 страниц) недорого, надёжно и быстро.


Интернаука - журнал, который выпускает издательство "Интернаука" (у них есть и другие издания), журнал есть в Elibrary, но не входит в РИНЦ, ВАК и другие базы. Многим клиентам лично мы размещали там статьи, есть там и наши статьи, которые размещены, скорее, для рекламы, но имеют научное содержание.

Научный форум - еще один журнал, где достаточно быстро можно сделать публикацию. Он также есть в Elibrary, но не индексирован в РИНЦ. Тоже работали с этим журналом, публиковали там статьи.

Жунал "Меридиан" - научный журнал, также принимающий публикации, индексируемый в Elibrary, но не в РИНЦ. С журналом несколько раз мы работали.

Издательство "Юконф" - в нем выходят журналы "Вестник научных конференций" и "Научный альманах", где также можно быстро разместить научную статью. Журнал есть в Elibrary, но его нет в РИНЦ.

Символ науки - также содержит журнал и многочисленные научные конференции. Также индексирован в Elibrary, но нет в РИНЦ.

Молодой ученый - ранее входил в базу РИНЦ и был очень популярен среди магистрантов, но сейчас есть только в Elibrary.

Международный научно-исследовательский журнал - тоже входит в базу Elibrary, но не входит в РИНЦ

Научные высказывания - относительно новый журнал (в Elibrary с 2021 года), в РИНЦ нет

Новости науки Казахстана - казахстанский журнал, который включен в базу Elibrary, а в РИНЦ учитываются только отдельные статьи.

π-Economy (ex НТВ СПбГПУ. Экономические науки) - журнал, который индексируется не только в Elibrary, но и в РИНЦ

The Real Science - журнал, которого нет в Elibrary, РИНЦ и других базах, но в который можно легко, и в большинстве случаев бесплатно добавить свою статью, на которую потом сослаться в других исследованиях (некоторым это очень нужно по мере написания других статей, дипломных или диссертационных исследований).


Есть и иные журналы для публикации. Главное, советую помнить: 

1) статьи студентов и магистрантов без соавторства с научным руководителем-преподавателем обычно не принимают серьезные рецензируемые журналы, включеннные в РИНЦ, ВАК, Scopus, WoS (им это неинтересно, они пытаются публиковать людей с именем)

2) рассмотрение материалв в серьезных журналах, включенных в базы РИНЦ, ВАК, Scopus, WoS значительно дольше, чем те, которые включены только в Elibrary

3) в серьезных журналах из баз РИНЦ, ВАК, Scopus, WoS требуется более значительный объем (от 10-20 страниц), в то время как в более простых журналах 3-7 листов - это обычная норма, больше и не нужно.

4) статьи граждан РФ и РБ не принимают журналы из баз Scopus, WoS с 2022 года.

5) по сути, если Вы не учёный и не претендуете на научную степень, а просто хотите для магдиса опубликовать 2-3 статьи - лучше использовать простые журналы, которые приведены выше, это и быстро, и недорого, и с гарантией публикации, и с минимумом заморочек.


Лично я и мой коллега занимаемся написанием и публикацией научных статей в научных журналах в России и Казахстане (на русском языке). Вы всегда можете обратиться к нам для написания статей по экономике, менеджменту, государственному управлению и регулированию, политологии, международным отношениям, бухучету, праву (Казахстан, Россия, также и некоторые другие страны: мы писали статьи для Латвии, Эстонии, Кыргызстана, Узбекистана, Таджикистана). Опыт работы более 20 лет, есть качественное портфолио и большая база готовых работ.

Контакты:

Алексей, Whatsapp, Telegram +7-922-630-08-69, +7-777-189-69-38

почта alex@refcom.info

 

Алихан, Whatsapp, Telegram +7-705-739-48-42

почта 770573@mail.ru 








Как написать научную статью. Публикация статей

Обновление в апреле 2023 года


Научные статьи пишут, в основном, для того, чтобы далее иметь возможность написать и защитить большую научную работу: монографию, диссертацию. Как правило, научные статьи заставлять стали писать и магистрантов. Обычно - не менее 2-3 статей, да еще чтобы были опубликованы в журналах, которые входят в РИНЦ или Scopus, требуют и в ВАК (это в России).


Что такое РИНЦ

РИНЦ - это национальная библиографическая база данных научного цитирования, аккумулирующая более 12 миллионов публикаций российских авторов, а также информацию о цитировании этих публикаций из более 6000 российских журналов. Она предназначена не только для оперативного обеспечения научных исследований актуальной справочно-библиографической информацией, но является также мощным аналитическим инструментом, позволяющим осуществлять оценку результативности и эффективности деятельности научно-исследовательских организаций, ученых, уровень научных журналов и т.д.


Что такое Scopus?

Scopus - библиографическая и реферативная база данных и инструмент для отслеживания цитируемости статей, опубликованных в научных изданиях. Индексирует 21 тыс. названий научных изданий по техническим, медицинским и гуманитарным наукам 5 тыс. издателей. База данных индексирует научные журналы, материалы конференций и серийные книжные издания. Разработчиком и владельцем Scopus является издательская корпорация Elsevier. База данных доступна на условиях подписки через веб-интерфейс. Поисковый аппарат интегрирован с поисковой системой Scirus для поиска веб-страниц и патентной базой данных.


Соответственно, база ВАК - это база, которая включает те научные издания, которые публикую статьи, в основном, соискателей научных степеней (такие журналы есть, они достаточно серьезные).


В целом, написание статей и их публикация - вещи разные. Сначала статью надо написать.

С чего начать? С выбора темы. Надо выбрать тему, в которой Вы понимаете, которую хотите исследовать дальше, писать по ней свою научную работу. Можно рассмотреть один из аспектов темы, что потом тоже войдет в научное исследование. Тема выбрана и оформлена, делаете аннотацию -  в аннотации к статье указываете, что хотите рассмотреть, потом - ключевые слова (5-7) по теме.


Далее - пишете саму статью. При написании научной статьи надо учесть следующее. Требования у разных журналов могут быть разными. Это может быть статья и на 25 000-40 000 знаков, и на 10 000 знаков. Обычно в статье сначала описывается о том, почему данная проблема важна, кто о ней писал (обзор источников). Далее, если исследование предполагает изучение эмпирических данных, надо описать методику. Если исследование теоретическое - методику описывать смысла нет.  После литобзора и методики начинается основное - Ваше исследование (статистика, выводы по ней, обозначение проблем), с общими выводами, что выявлено, какие проблемы обозначены. Это надо делать и в теоретических работах (например, в работах по праву - какие проблемы в судебной или следственной практике возникают, в работах по политологии и международных отношениях - какие проблемы имеются и чем они подтверждаются). Наконец, делаете часть с собственными предложениями по решению проблем, и завершаете всё общими выводами по исследованию.


Детали о публикации научных статей в журналах - по этой ссылке.


Теперь, внимание, СТРУКТУРА СТАТЬИ. Это очень важные требования, которые сейчас учитываются не только в Scopus, но уже и в ВАК и РИНЦ тоже


Статья начинсатеся с аннотации (Abstract или Annotation), где описывается, о чем работа. В разных журналах к этому разделу предъявляются разные требования по объему, от 100 до 300 слов обычно. Здесь, если аннотация требуется большая, можно указать цель, объект и кратко обобщить результаты работы. В ряде изданий аннотация нужна на двух языках (например, русский и английский) или трех (русский, казахский и английский или русский, латышский и английский и т.п.).


Ключевые слова (Keywords) - это несколько слов или словосочетаний, которые характеризуют смысл статьи, ее направление, являются ключевыми для смысла статьи. В ряде изданий ключевые слова также надо написать на 2 или 3 языках.


Введение (Introduction) - небольшой раздел, где описывается актуальность, цель исследования, источники (кратко), объект и предмет исследования.


Обзор литературы (Literature Review) - раздел, где описывается теория вопроса по источникам литературы. ВАЖНО!!! В качестве источников рекомендуется использовать другие журналы ВАК, РИНЦ, Scopus, а не книги (их можно, но только "классиков" и не очень много), ну можно и какие-то свежие и актуальные монографии по теме (только не учебники). И уж, тем более, не нужно использовать диссертации. В хорошей русскоязычной статье должно быть не менее трети зарубежных источников. Где их взять? Луше поискать в гугле на сайтах Киберленинка, Elibrary, а также на англоязычных аналогах этих поисковиков, их сейчас в Интернет немало (забиваете в гугл название темы на английском и указываете Science article, Вам выводятся статьи, которые можно использовать).


Материалы и методы (Materials and Methods) - в этом разделе необходимо описать последовательность выполнения исследования и обосновывать выбор используемых методов. Описание материалов и методов необходимо для полного исследования тематики и возможности читателю оценить правильность этого выбора, а также аргументировать полученные результаты. Здесь же необходимо задать границы (период) исследования, выборку (если она делается), обозначить материалы (откуда получены данные).


Результаты (Results) - наиболее важный раздел, где производится разъяснение данных, доказательство рабочих гипотез. При необходимости результаты подтверждаются иллюстрациями, таблицами, графиками. В работах по экономике, например, это исследование статистики и основные выводы по ней, в соответствие с принимаемыми в предыдущем разделе методами и обозначенными материалами исследования.


Обсуждение (Discussion) - это итоговый анализ результатов, а также их сравнение с исследованиями других авторов. Автору необходимо описать результаты исследования и осмыслить эти результаты не только в пределах своего научного исследования, а и с работами других авторов.


Заключение (Conclusion): в разделе приводятся краткие результаты исследования. В заключении повторяются главные мысли основной части исследования. Но эти утверждения не должны точно повторять фразы из основной части статьи. В заключении суммируются результаты осмысления темы, делаются выводы, обобщения и рекомендации, которые вытекают из работы, подчеркивается их практическая значимость, а также определяются основные направления для дальнейшего исследования в этой области. В заключительную часть статьи желательно включить попытки прогноза развития.


Список литературы (References) должен включать источники, которые были использованы в обзоре литературы. Обычно сюда не включают статистические данные (хотя, в некоторых изданиях и их просят включать). В зависимости от издания требуется включить 5-20 источников. Если речь о Scopus - не менее трети англоязычных. Список располагается либо по алфавиту, либо по порядку упоминанния в тексте. В некоторых изданиях также просят сделать транслитерацию русскоязычных и иных кириллических источников, а то и их перевод (названий) на английский.


Важно также делать правильно ссылки на источники. Ссылки могут быть трех видов: подстрочные (в статьях используются редко), в "квадратных скобках" типа [1, c.4] или [1], где сначала указывается номер источника в списке литературы, а потом страница, если она там есть (либо в некоторых изданиях страницу указывать не требуется), либо гарвардские ссылки типа (Иванов, 2015, 55), где сначала первая фамилия  из числа авторов (если авторов два - можно Иванов&Петров) источника, затем год издани источника, затем страница (страница не всегда обязательна, зависит от типа источника и издания). Ссылки делаются на цитаты в кавычках (например, "...текст цитаты..." [1, с.4] или "...текст цитаты..." (Иванов, 2015, 4)), на упоминание автора (например, "А.А. Иванов [4] придерживается того же мнения" или "А.А. Иванов (2015) придерживается того же мнения"). Если ссылка дается на статистику - ее лучше давать либо как подстрочную (если по правилам журнала можно), либо после таблицы или графика (например, "Источник: www.nnnnn.com/page1").


Запомните: статью лучше писать полностью своими словами. Копипаст выявляется при проверке на Антиплагиат в самом журнале. Техническое повышение уникальности тут точно не пройдет. Рерайт может тоже не пройти - статьи нередко проверяются и на рерайт, и современные системы Антиплагиат это позволяют. Поэтому, пишите своими словами, но красиво, интересно и без всяких там канцелярских оборотов, но и без "журналистики" (иначе статью сможете опубликовать только в "Комсомольской правде" или в "СПИД-инфо"). Стиль должен быть научным, но не копипастом.


По публикации. Самое главное, проверяйте, журнал состоит ли в ВАК, РИНЦ, Scopus (может и не состоять, и потом, если в вузе требуют подтверждение, могут быть проблемы). Некоторые журналы из этих баз периодически исключают, потому что публикуют чушь, копипаст и бред. Публикация платная. Но это не значит, что Вашу статью обязательно опубликуют. Некоторые журналы берут только очень серьезные исследования, а то что пишут магистранты или даже соискатели научных степеней - бракуют и посылают далеко. Не лезьте в такие журналы, если Вы уже не великий учёный, или если такого в соавторах у Вас нет. Берите что-то попроще. Некоторые вузы сами предлагают магистрантам опубликоваться в своем же журнале - идеальный вариант (потом может и в Интернет не попасть, и используете статью при написании диссера без всяких там обвинений в "неуникальности" текста).


Думаю, эти советы Вам помогут. Если остались вопросы - пишите и звоните нам, мы поможем, ниже контактные данные:


WhatsApp:

+7-922-630-08-69 или +371-28-159-919, (Алексей)

+7-705-739-48-42 (Алихан)


Telegram

@AlexBezugly (Алексей)

@AlikhanBay (Алихан) 


По электронной почте:

alex@refcom.info - Алексей

770573@mail.ru - Алихан


 


Alex Bezugly  www.refcom.info