• Home
  • Berita
  • British Academy – ODA International Interdisciplinary Research Projects

British Academy – ODA International Interdisciplinary Research Projects

admin 14 Sep 2023

Closing Date: 01/11/2023

Funding available for UK-based early career researchers working with international partners wishing to develop ODA-eligible interdisciplinary projects involving both the humanities and the social sciences.

The British Academy is providing a call for proposals for UK-based researchers across all disciplines within the social sciences and the humanities to develop new international interdisciplinary research that is ODA-eligible. Research may be problem-focused, creatively innovative and exploratory, and should bring together relevant disciplines in both the humanities and social sciences, where appropriate, for maximum impact/effect.

The Academy requires all applications to fundamentally involve and integrate both the humanities and the social sciences.

 

More info: https://www.myresearchconnect.com/british-academy-oda-international-interdisciplinary-research-projects/

Anda Mungkin Suka

Mengapa Tools Reference Manager adalah Game Changer dalam Dunia Penelitian dan Penerbitan Ilmiah?

Dalam lanskap akademis yang terus berkembang, dimana volume publikasi ilmiah meningkat secara eksponensial, manajemen referensi menjadi tantangan yang signifikan bagi peneliti dan akademisi. Referensi tidak hanya merupakan fondasi yang menopang integritas intelektual karya ilmiah, tetapi juga jembatan yang menghubungkan penelitian saat ini dengan diskursus ilmiah yang lebih luas. Tools reference manager, sebagai solusi inovatif, telah muncul sebagai katalis yang mengubah cara peneliti mengelola referensi, menandai era baru dalam efisiensi dan akurasi dalam penelitian dan penerbitan ilmiah.

Tradisionalnya, manajemen referensi dilakukan secara manual, sebuah proses yang tidak hanya memakan waktu tetapi juga rentan terhadap kesalahan. Kesulitan dalam melacak literatur yang digunakan dan memformat sitasi sesuai dengan standar jurnal tertentu seringkali menambah beban kerja peneliti. Seiring waktu, kebutuhan akan pendekatan yang lebih sistematis dan efisien menjadi jelas, membuka jalan bagi pengembangan software manajer referensi.

Transformasi Melalui Manajer Referensi

Efisiensi Waktu

Manajer referensi mengotomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya memakan waktu, seperti pembuatan daftar pustaka dan penyesuaian format sitasi. Dengan fitur impor referensi dari basis data online dan integrasi dengan perangkat lunak pengolah kata, peneliti dapat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk aspek administratif penelitian, memungkinkan lebih banyak waktu untuk didekasikan kepada kegiatan penelitian itu sendiri.

Akurasi dan Konsistensi

Tools reference manager membantu dalam memastikan bahwa semua sitasi dan referensi yang digunakan dalam sebuah karya penelitian disajikan dengan akurat dan konsisten sesuai dengan gaya sitasi yang diperlukan oleh jurnal atau penerbit. Akurasi ini kritis untuk menjaga kredibilitas ilmiah dan menghindari kesalahan sitasi yang bisa mempengaruhi reputasi peneliti. Salah satu fitur paling berguna dari tools reference manager adalah integrasinya dengan perangkat lunak pengolah kata, seperti Microsoft Word atau Google Docs. Fitur ini memungkinkan peneliti untuk menyisipkan sitasi dan membangun daftar pustaka secara otomatis, dengan berbagai gaya sitasi (APA, MLA, Chicago, dll.) yang dapat diubah sesuai kebutuhan publikasi. Hal ini mengurangi risiko kesalahan dalam format sitasi dan memastikan konsistensi dalam dokumen penelitian.

Kolaborasi dan Aksesibilitas

Dalam penelitian kolaboratif, berbagi dan mengelola referensi secara efektif antara anggota tim dapat menjadi tantangan. Manajer referensi dengan fitur penyimpanan cloud memungkinkan peneliti untuk mengakses dan berbagi referensi dari mana saja, memfasilitasi kolaborasi yang lebih lancar dan produktif. Ini khususnya penting dalam proyek penelitian multilokasi atau multidisipliner, dimana koordinasi dan konsistensi dalam penggunaan referensi krusial.

Urgensi Penggunaan Software Manajer Referensi

Dalam konteks saat ini, dimana penelitian dan penerbitan bergerak pada kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, efisiensi dan keakuratan dalam manajemen referensi menjadi lebih penting. Volume informasi ilmiah yang terus bertambah dan kompleksitas penelitian interdisipliner menuntut alat yang dapat memudahkan pengelolaan referensi. Penggunaan software manajer referensi bukan hanya tentang mempercepat proses penelitian, tetapi juga tentang meningkatkan kualitas dan integritas akademik dari hasil penelitian itu sendiri.

Manfaat Tambahan dari Penggunaan Manajer Referensi

Peningkatan Produktivitas

Dengan mengurangi waktu yang diperlukan untuk tugas administratif, peneliti dapat fokus pada aspek penting dari pekerjaan mereka, meningkatkan produktivitas dan efisiensi. Kemampuan untuk dengan cepat menemukan dan mengatur referensi juga mempercepat proses revisi dan publikasi, memungkinkan penemuan ilmiah untuk disebarluaskan ke komunitas lebih cepat.

Dukungan Untuk Penelitian Interdisipliner

Manajer referensi mendukung penelitian interdisipliner dengan memudahkan pengelolaan dan sitasi literatur dari berbagai disiplin ilmu. Ini memungkinkan peneliti untuk dengan mudah mengintegrasikan pengetahuan dari berbagai bidang, memperkaya analisis dan diskusi dalam karya ilmiah mereka.

Mengurangi Risiko Plagiarisme

Dengan memastikan bahwa semua referensi disitasi dengan benar, manajer referensi juga berperan dalam mengurangi risiko plagiarisme. Ini sangat penting dalam menjaga integritas akademik dan memastikan bahwa penulis memberikan pengakuan yang layak kepada pekerjaan orang lain.

Manajer referensi telah terbukti sebagai alat yang tidak ternilai dalam dunia penelitian dan penerbitan ilmiah. Dengan menyederhanakan dan mengotomatisasi manajemen referensi, tools ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan produktivitas tetapi juga memperkuat integritas dan kualitas penelitian. Di tengah tantangan yang dihadapi oleh komunitas akademis saat ini, adopsi software manajer referensi menjadi semakin urgensi, menandai langkah maju dalam cara kita melakukan penelitian dan berbagi pengetahuan.

Efektivitas Analisis Sentimen Sejawat

Analisis sentimen sejawat adalah pendekatan yang menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen untuk mengevaluasi respons emosional atau opini dari para penilai terhadap suatu karya ilmiah, seperti artikel jurnal. Berikut adalah beberapa cara di mana analisis sentimen sejawat dapat meningkatkan efektivitas proses penelaahan sejawat:

 

>Identifikasi Respon Emosional: Analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi respon emosional penilai terhadap berbagai aspek dari artikel, mulai dari bahasa yang digunakan hingga kesan keseluruhan. Ini memberikan wawasan tambahan selain penilaian teknis.

 

>Penilaian Subjektivitas: Analisis sentimen dapat membantu mengukur tingkat subjektivitas dalam penilaian. Hal ini berguna untuk mengidentifikasi bagian artikel yang mungkin menjadi subjektif dan dapat menimbulkan perbedaan pendapat di antara penilai.

 

>Pemahaman Umpan Balik Kualitatif: Analisis sentimen sejawat dapat membantu menggali umpan balik kualitatif penilai, membantu penyunting dan penulis untuk memahami lebih baik bagaimana pesan atau metodologi mereka diterima.

 

>Identifikasi Aspek Positif dan Negatif: Analisis sentimen dapat membedakan aspek-aspek positif dan negatif dalam penilaian, memberikan gambaran lebih rinci tentang kekuatan dan kelemahan artikel.

 

>Tren Sentimen dalam Sejawat: Dengan melacak tren sentimen sejawat dari beberapa penilaian, analisis sentimen dapat membantu mengidentifikasi apakah ada konsensus positif atau negatif tentang suatu artikel di antara para penilai.

 

>Mendeteksi Tingkat Kepuasan Penilai: Melalui analisis sentimen, dapat dilihat apakah penilai merasa puas atau tidak puas dengan isi artikel. Hal ini dapat memberikan masukan berharga untuk meningkatkan kualitas dan kejelasan tulisan.

 

>Perbaikan Proses Penelaahan: Analisis sentimen dapat membantu penyunting dan penerbit untuk mengevaluasi efektivitas proses penelaahan sejawat, dengan mengidentifikasi area yang mungkin memerlukan perbaikan atau perhatian lebih lanjut.

 

>Menemukan Sentimen Tertentu dalam Domain Khusus: Analisis sentimen yang dioptimalkan untuk domain khusus (seperti ilmu pengetahuan, teknologi, atau kedokteran) dapat memberikan hasil yang lebih akurat dalam konteks tersebut.

 

>Meningkatkan Konsistensi Penilaian: Dengan memanfaatkan analisis sentimen, dapat menciptakan alat pendukung yang membantu memastikan konsistensi dalam penilaian sejawat, terutama ketika menangani jumlah artikel yang besar.

 

>Dukungan Keputusan: Analisis sentimen dapat membantu penyunting dalam mengambil keputusan yang lebih terinformasi terkait penerimaan atau penolakan suatu artikel, dengan memperhatikan tanggapan emosional dan opini penilai.

 

Dengan demikian, analisis sentimen sejawat dapat memberikan dimensi tambahan dalam proses penelaahan sejawat, membantu meningkatkan efektivitas dan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang tanggapan para penilai terhadap karya ilmiah.

 

 


 

Bagaimana Cara Menerapkan Metode Statistik Lanjutan pada Penelitian Kuantitatif

Metode statistik lanjutan digunakan dalam penelitian kuantitatif ketika pertanyaan penelitian atau data yang ada memerlukan analisis yang lebih kompleks dan mendalam. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam metodologi metode statistik lanjutan dalam penelitian kuantitatif:

1. Perumusan Masalah:
  - Mulailah dengan merumuskan masalah penelitian yang memerlukan analisis statistik lanjutan. Jelaskan dengan jelas tujuan penelitian, variabel independen, dan variabel dependen yang akan diteliti.

2. Pemilihan Metode Statistik Lanjutan:
  - Pilih metode statistik lanjutan yang sesuai dengan masalah penelitian Anda. Beberapa metode statistik lanjutan yang umum digunakan meliputi analisis regresi nonlinier, analisis survial (untuk data bertahan hidup), analisis cluster, analisis multilevel, analisis deret waktu (time series analysis), analisis jaringan sosial, analisis SEM (Structural Equation Modeling), dan lainnya.

3. Pengumpulan Data:
  - Kumpulkan data yang sesuai dengan variabel independen dan dependen yang diperlukan untuk analisis statistik lanjutan. Pastikan data tersebut relevan dan representatif.

4. Preprocessing Data:
  - Lakukan pembersihan dan persiapan data yang melibatkan penanganan data yang hilang, penanganan outlier, pengkodean variabel, transformasi data, atau rekodifikasi jika diperlukan.

5. Estimasi Model:
  - Terapkan metode statistik lanjutan yang telah Anda pilih pada data Anda. Ini dapat melibatkan penghitungan parameter model, penyesuaian model, atau identifikasi pola yang kompleks dalam data.

6. Pengujian Hipotesis:
  - Uji hipotesis yang sesuai dalam konteks analisis statistik lanjutan. Ini bisa melibatkan pengujian signifikansi parameter, uji goodness-of-fit, atau uji asumsi model yang digunakan.

7. Evaluasi Model:
  - Evaluasi kualitas model yang dihasilkan dari analisis statistik lanjutan dengan menggunakan metrik yang sesuai. Pastikan model Anda cocok dengan data dan memberikan hasil yang bermakna.

8. Interpretasi Hasil:
  - Interpretasikan hasil analisis statistik lanjutan dengan cermat. Jelaskan temuan Anda dan hubungan antar variabel yang ditemukan.

9. Kesimpulan:
  - Tarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis statistik lanjutan. Jelaskan apakah hipotesis Anda didukung oleh data dan apakah temuan tersebut relevan dalam konteks penelitian Anda.

10. Pelaporan Hasil:
   - Sajikan hasil analisis statistik lanjutan dalam laporan penelitian Anda. Sertakan detail metode, hasil, dan interpretasi.

Penting untuk memahami bahwa analisis statistik lanjutan memerlukan pengetahuan statistik yang lebih mendalam dan seringkali memerlukan perangkat lunak statistik yang khusus. Jika Anda tidak memiliki keahlian statistik yang cukup, konsultasikan dengan ahli statistik atau pakar statistik untuk memastikan bahwa analisis Anda dilakukan dengan benar.

4th Call for Proposal: STEG Larger Research Grants

Batas pengajuan proposal Penelitian jatuh pada 19 September 2023, 23:59 BST.

Pengajuan dilakukan melalui https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs dengan mengisi template yang berlaku. Untuk proposal yang berkaitan dengan tema Y-RISE, peneliti dapat menggunakan Y-RISE pada bagian kata kunci yang ada pada form pengajuan. Persyaratan ketua peneliti dan sebagainya dapat dicek pada laman berikut:

Persyatan: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Kriteria Negara Pengusul: https://steg.cepr.org/larger-research-grants-lrgs

Cara Pengajuan: https://steg.cepr.org/funding/how-apply-online

Persiapan proposal: https://steg.cepr.org/funding/larger-research-grants-lrgs/how-apply-lrg

Surat Pengumuman: STEG LRG 4 Call Text

Panduan Pengusulan: STEG LRG Applicant Guide_2

 

More info: https://research.binus.ac.id/2023/09/4th-call-for-proposal-steg-larger-research-grants/