Inovasi dalam Sistem Penilaian Otomatis (Automatic Evaluation System) melibatkan penerapan teknologi canggih, terutama kecerdasan buatan (AI), untuk meningkatkan kecepatan, efisiensi, dan akurasi dalam mengevaluasi artikel jurnal. Berikut adalah beberapa elemen inovatif dalam pengembangan sistem penilaian otomatis:

>Penggunaan Kecerdasan Buatan (AI): Implementasi teknologi kecerdasan buatan memungkinkan sistem untuk belajar dari pola penilaian sejawat yang telah ada, memahami konteks dan kompleksitas bahasa ilmiah, serta memberikan penilaian yang lebih mendalam.

>Analisis Konteks dan Keterkaitan: Sistem dapat mengevaluasi artikel dengan memahami konteksnya, termasuk relevansi topik, urgensi penelitian, dan kontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada.

>Penilaian Multi-Aspek: Sistem dapat diprogram untuk menilai artikel melalui berbagai aspek, seperti metodologi penelitian, kejelasan presentasi, kontribusi unik, dan interpretasi data, memberikan penilaian yang lebih holistik.

>Pelabelan Otomatis dan Analisis Sentimen: Penggunaan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen memungkinkan sistem untuk menilai tingkat kejelasan, kohesi, dan sentimen umum dalam tulisan, membantu dalam mengevaluasi kualitas bahasa dan penyampaian pesan.

>Integrasi dengan Basis Data Ilmiah: Sistem dapat terhubung dengan basis data ilmiah besar untuk memeriksa keaslian dan orisinalitas artikel, mengidentifikasi potensi plagiarisme, dan memastikan bahwa kontribusi penelitian benar-benar baru.

>Adaptabilitas terhadap Bidang Penelitian: Sistem dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan norma penilaian yang berlaku dalam berbagai bidang penelitian, memastikan keakuratan dan relevansi penilaian.

>Penggunaan Algoritma Pencocokan Penilai: Algoritma dapat digunakan untuk mencocokkan artikel dengan penilai yang memiliki keahlian khusus yang sesuai, meningkatkan akurasi penilaian dan memberikan umpan balik yang lebih bermakna.

>Analisis Kualitas Statistik dan Metodologi: Sistem dapat menganalisis metode penelitian dan statistik yang digunakan, mengidentifikasi kelemahan metodologi dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan.

>Pemahaman Kontribusi Terhadap Literatur Ilmiah: Sistem dapat mengevaluasi bagaimana artikel berkontribusi terhadap literatur ilmiah yang sudah ada, membantu membedakan antara penelitian yang bersifat inkremental dan yang bersifat revolusioner.

>Ketersediaan Umpan Balik Otomatis: Sistem dapat memberikan umpan balik otomatis kepada penulis, memberikan informasi yang lebih rinci mengenai kelebihan dan kekurangan artikel serta saran perbaikan.

Dengan menggabungkan teknologi ini, sistem penilaian otomatis dapat mengoptimalkan proses penelaahan sejawat dengan memberikan hasil yang cepat, akurat, dan dapat diandalkan, mendukung kemajuan ilmu pengetahuan dan penyuntingan jurnal.

Jurnal predator, yang juga dikenal sebagai jurnal raib atau predatory journals, adalah jurnal ilmiah yang kurang memiliki kualitas dan seringkali lebih memprioritaskan keuntungan finansial daripada kualitas penelitian. Munculnya jurnal predator telah menjadi salah satu tantangan utama dalam penerbitan berbasis kualitas. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil untuk membantu peneliti menavigasi jurnal predator dan mengatasi tantangan penerbitan berbasis kualitas:

1.Pelajari Ciri-ciri Jurnal Predator:

• Pahami ciri-ciri umum jurnal predator, seperti proses peer review yang kurang kredibel, biaya penerbitan yang tinggi tanpa layanan yang setara, tampilan situs web yang tidak profesional, dan kurangnya transparansi editorial.

2.Periksa Daftar Jurnal Predatory:

• Periksa daftar jurnal predator yang telah diidentifikasi oleh organisasi dan lembaga terkemuka di bidang penelitian, seperti Beall's List atau Daftar Hitam Jeffrey Beall (meskipun Beall's List sudah tidak diupdate lagi, masih bisa memberikan petunjuk).

3.Perhatikan Standar Penerbitan Ilmiah:

• Pastikan jurnal yang dipilih mematuhi standar penerbitan ilmiah yang diakui secara luas. Jurnal-jurnal yang memiliki ISSN, terindeks di basis data ilmiah terkemuka, dan memiliki reputasi baik lebih cenderung menjaga kualitas.

4.Periksa Faktor Dampak dan Indeksasi:

• Periksa faktor dampak jurnal dan apakah jurnal tersebut diindeks di basis data terkemuka seperti PubMed, Scopus, atau Web of Science. Jurnal yang diindeks dengan baik cenderung lebih bereputasi dan berkualitas.

5.Evaluasi Proses Peer Review:

• Pertimbangkan kualitas proses peer review. Jurnal berkualitas tinggi melibatkan proses peer review yang ketat dan transparan. Jika prosesnya tidak terdokumentasikan atau tidak transparan, itu bisa menjadi tanda jurnal yang meragukan.

6.Gunakan Daftar Putih Jurnal Berkualitas:

• Menggunakan daftar putih jurnal yang disusun oleh lembaga atau organisasi terkemuka yang menyediakan panduan terkait jurnal-jurnal yang terpercaya dan berkualitas tinggi.

7.Libatkan Komunitas Ilmiah:

• Diskusikan dengan sesama peneliti dan rekan sejawat untuk mendapatkan rekomendasi tentang jurnal-jurnal berkualitas di bidang penelitian tertentu.

8.Periksa Etika Penerbitan:

• Pastikan jurnal mengikuti standar etika penerbitan ilmiah, seperti kode etik COPE (Committee on Publication Ethics).

9.Waspadai Tawaran Publikasi Cepat:

• Hati-hati terhadap tawaran publikasi cepat yang menjanjikan publikasi dalam waktu singkat tanpa peninjauan yang memadai. Jurnal berkualitas memerlukan waktu untuk proses peer review yang baik.

10.Periksa Kredibilitas Penerbit:

• Periksa kredibilitas penerbit jurnal. Penerbit yang memiliki sejarah panjang, berfokus pada integritas ilmiah, dan memiliki reputasi baik lebih dapat diandalkan.
•  

Dengan mempertimbangkan faktor-faktor ini, peneliti dapat lebih baik menavigasi lingkungan penerbitan dan memilih jurnal-jurnal yang sesuai dengan standar kualitas ilmiah. Keberhati-hatian dan pemahaman yang baik tentang karakteristik jurnal predator membantu melindungi integritas penelitian dan reputasi peneliti.

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/

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/