Jak na publikování?
Akademické psaní
Při psaní odborného textu a jeho následném publikování mohou pomoci online semináře spol. Charlesworth Author Services.
Na stránkách Albertiny icome Praha najdete záznamy webinářů, které již proběhly v roce 2019 a roce 2020.
Problematice plagiátorství se věnuje projekt "Akademická etika", mnoho užitečných informací naleznete na webové stránkce výstupů projektu.
U vysokoškolských závěrečných prací je případné plagiátorství prověřováno přímo v národním registru Theses.cz.
Univerzita Palackého předplácí nástroj Grammarly Business, který umožňuje korekturu textů v angličtině.
S využitím umělé inteligence opravuje gramatické chyby, navrhuje synonyma, aby byl text čitelnější a přesnější, a dokonce umí zkontrolovat, zda dokumenty neobsahují plagiát.
Je možné nainstalovat si rozšíření do webového prohlížeče a využívat Grammarly's Editor nebo přímo kontrolovat psaný text ve Wordu či Outlooku v rámci Microsoft Office.
Pokud máte zájem Grammarly Business využívat, kontaktujte nás na bis@upol.cz.
Umělá inteligence
V poslední době jsou nástroje využívající principy umělé inteligence (AI–Artificial intelligence) stále snadněji dostupné. Řadu užitečných aplikací lze využít i v akademickém prostředí.
ChatGPT ⬇
ChatGPT byl představen v červnu 2020 technologickou firmou OpenAI v čele se Samem Altmanem. Hodí se pro generování textu, odpovídání na otázky, tvorbu obsahu, chatování, generování kódu, inspiraci, návrh konceptů, nápadů a podobně. Avšak je důležité mít na paměti, že někdy píše věrohodně znějící, ale nesprávné nebo nesmyslné odpovědi. ChatGPT se obecně nedoporučuje využívat k přímé formulaci vlastního textu a ke generování závěrů, které bychom měli formulovat samostatně. Obecně platí, že aplikace založené na AI by měly být při studiu využívány především jako pomocníci (inspirace, formátování, parafráze).
Microsoft Copilot ⬇
Tento nástroj dokáže vytvořit krátké a srozumitelné shrnutí jakéhokoli dokumentu, který potřebujete přečíst nebo studovat. Stačí mu poslat odkaz na dokument a Copilot vám vrátí shrnutí v bodech nebo v odstavcích podle vaší preference. Algoritmus Copilota je rovněž schopen analyzovat strukturu a obsah textu a poskytnout návrhy na jeho přeformulování či parafrázi. Copilot pracuje se zdroji, ale někdy si vymýšlí a je opět nutné jej kontrolovat. Jeho prostředí je kompletně v češtině, ale odpovídá na základě zvoleného jazyka.
Perplexity Ask ⬇
Vyhledávací rozhraní Perplexity Ask, založené na modelu GPT 3.5, poskytuje odpovědi na otázky uživatelů a zahrnuje informace v reálném čase. Je navrženo tak, aby prohledávalo web a nabízelo aktuální informace o různých tématech. Na rozdíl od Chatu GPT tedy odkazuje na použité zdroje a lze ho využít i k dohledávání literatury. Uživatelé tak vědí odkud chatbot informace převzal, což pomáhá ověřovat jejich spolehlivost.
Microsoft Image Creator ⬇
Image Creator od Microsoftu je volně dostupný produkt, který pomáhá uživatelům tvořit obrázky pomocí systému umělé inteligence DALL-E 3 od společnosti OpenAI. Na základě zadaného dotazu je Image Creator schopen vygenerovat sadu čtyř odpovídajících obrázků. Nejprve je však potřeba se zaregistrovat nebo se přihlásit ke stávajícímu účtu Microsoft.
DeepL ⬇
Německý internetový překladač DeepL Translator funguje od roku 2017. Služba používá vlastní algoritmus s konvolučními neuronovými sítěmi, což ji poskytuje určitou konkurenční výhodu. Ve slepých testech dle firemních materiálů porazil Google Translate i Amazon Translate. Vedle samotného překladu textů je rovněž velmi užitečná jeho funkce výběru alternativních slov nebo frází. Pomocí rozbalovací nabídky tak lze velmi snadno stylisticky měnit výslednou podobu textu. Stačí kliknout na slovo, které chceme nahradit, vybrat jednu z alternativních možností a okolní text se automaticky přizpůsobí.
Užitečné odkazy ⬇
- Základy práce s vybranými AI nástroji (PDF) – přehledné seznámení s ChatGPT, Copilot, Perplexity, Image Creator, DeepL
- Etické pokyny pro využívání umělé inteligence a dat ve výuce a vzdělávání pro pedagogy (2022) – publikace Evropské komise
- Národní strategie umělé inteligence v České republice (PDF, květen 2019) – dokument Ministerstva průmyslu a obchodu ČR
- [ej:aj] – první a největší česká databáze AI nástrojů
- Iniciativa AI dětem – nezisková iniciativa složená z pedagogů a expertů z oblasti AI. Šíří osvětu, znalosti a pomáhá rozvíjet dovednosti v oboru umělé inteligence na základních školách.
- Spolek prg.ai – za vznikem spolku prg.ai stojí skupina akademiků z ČVUT v Praze, Univerzity Karlovy a Akademie věd s významným přispěním hlavního města Prahy. Spolek sdružuje odborníky a instituce s cílem proměnit Prahu v evropské centrum umělé inteligence.
- Utváření digitální budoucnosti Evropy – web Evropské komise
Přístup EU k umělé inteligenci se zaměřuje na posílení výzkumu a průmyslové kapacity. Cílem je zároveň zajistit bezpečnost a důvěryhodnost umělé inteligence. - Kurz Elements of AI – bezplatný online kurz, který připravila společnost MinnaLearn a Helsinská univerzita, určený každému, kdo se chce dozvědět, co to je umělá inteligence, čeho lze a nelze jejím prostřednictvím dosáhnout a jak ovlivňuje naše životy. Od roku 2021 je také kompletně v češtině díky iniciativě prg.ai
- Doporučení Univerzity Palackého v Olomouci k využívání generativních modelů AI
- Stanovisko k využívání umělé inteligence ve výuce na Masarykově univerzitě
- Web pracovní skupiny AI ve vzdělávání z Univerzity Karlovy
Jak citovat AI ⬇
- Jak citovat ChatGPT? – doporučení od Citace.com (článek na blogu)
- How to cite ChatGPT – doporučení APA style (v angličtině)
- The use of generative AI and AI-assisted technologies in writing for Elsevier – využití generativní umělé inteligence při psaní pro Elsevier (v angličtině)
Bibliometrie
Bibliometrie se zabývá měřením a kvantitativní analýzou dokumentů vznikajících v rámci vědecké komunikace. Zkoumá citační vazby, analyzuje publikační činnost vědeckých pracovníků, sleduje mezinárodní publikační trendy atd.
Citační index ⬇
Kvalita publikační činnosti jednotlivých autorů, ale i kvalita vědeckých časopisů je obvykle měřena na základě citačního ohlasu (citačního indexu či rejstříku). Jako citační index bývá označována i samotná databáze publikací a citací, v ní existuje řada indikátorů a služeb, které pracují s citačními daty.
Celosvětově nejznámější citační indexy jsou zahrnuty v databázi Web of Science (dříve Web of Knowledge) vytvářené na půdě amerického The Institute for Scientific Information (ISI) a nyní spravované společností Clarivate Analytics.
Největší validitu mají citační databáze Web of Science a Scopus, které jsou klíčové pro hodnocení dopadu publikační činnosti, a to jak v českém, tak v mezinárodním měřítku.
Autorské identifikátory ⬇
ORCID (Open Researcher and Contributor ID) jednoznačně identifikuje vědecké a další akademické autory, nezávisle na databázích, ve kterých jsou evidovány publikace těchto autorů.
Umožňuje autorům po vytvoření profilu na ORCID provázat s ním záznamy jejich publikací ve vybraných databázích, včetně Web of Science a Scopusu.
ORCID má poskytovat trvalou identitu autorů a usnadňuje práci všem, kteří zjišťují publikační aktivitu vědeckých pracovišť,
zejména v případech, kdy vědecký pracovník figuruje v různých systémech jako autor s odlišnými variantami jména (např. s diakritikou či bez ní).
Krátká videoprezentace ORCID iD
Researcher ID slouží k identifikaci autorů a správě jejich publikací v databázi Web of Science. Po přihlášení osobním účtem si může každý vědec Researcher ID sám spravovat, více informací.
Záznam webináře "Profily výskumníkov vo Web of Science" (2023)
Scopus Author Identifier (Author ID) je přidělován při zpracování záznamů publikací do databáze Scopus s cílem seskupit do jednoho autorského profilu všechny práce daného autora bez ohledu na varianty jména uváděné v publikacích.
Na rozdíl od ostatních identifikátorů si Scopus Author ID nezakládá sám autor, nýbrž zdrojová databáze Scopus. Autoři si mohou Scopus Author ID pouze spárovat s identifikátorem ORCID, případně žádat o opravy v rámci Scopus Author ID (typickou chybou je například založení duplicitních profilů témuž autorovi ze strany Scopusu).
H-index ⬇
Jedná se o ukazatel hodnotící publikační aktivitu jednotlivých autorů nebo skupin autorů. Vypočítává se z citačních ohlasů publikovaných odborných článků.
Hirschův index (h-index) je definován jako největší číslo (h), které je rovno počtu článků s počtem citací větším nebo stejným jako je počet těchto článků.
Vyjadřuje vědecký výstup výzkumného pracovníka, nesrovnává výkonnost autorů v různých oborech a je vázaný na vědní disciplínu.
Výše h-indexu pro téhož autora se může lišit v různých databázích (Web of Science a Scopus), neboť výpočet operuje s daty konkrétní databáze.
Metriky časopisů ⬇
Charakterizují časopis na základě citačních ohlasů v něm publikovaných článků, vyjadřují zpravidla poměr citací článků ku počtu všech článků publikovaných za určité časové období (např. dva, tři nebo pět let). Metriky časopisů jsou dohledatelné v citačních databázích Web of Science a Scopus, přičemž každá z nich zpracovává své vlastní metriky.
Web of Science
Impact Factor (IF), též impakt faktor neboli faktor vlivu patří k nejvýznamnějším ukazatelům vědecké úrovně seriálových publikací (časopisů). Je přepočítáván a zveřejňován každoročně, vypovídá o tom, kolikrát byly články publikované v průběhu předchozích dvou let zkoumaného časopisu citovány za příslušný rok.
Article Influence Score (AIS) určuje průměrný vliv článků daného časopisu za prvních pět let po publikování. Skóre vyšší než 1,0 indikuje nadprůměrnost každého článku v časopisu.
Tento indikátor v poslední době nahrazuje při hodnocení publikační činnosti často používaný impakt faktor a je také využíván pro hodnocení výzkumných organizací podle aktuální Metodiky 17+.
V rámci Web of Science jsou koeficienty časopisů zpracovány v samostatné databázi Journal Citation Reports.
Scopus
SCImago Journal Rank (SJR) je sofistikovaná metrika, jejíž hlavní princip je podobný Google Page Ranku (číslo přiřazené Googlem každému URL vyjadřující věrohodnost nebo důležitost webové stránky) a zohledňuje obor časopisu a váhu citací, tj. ne všechny citace jsou stejně hodnotné.
CiteScore je metrika vypočítávaná stejně jako impakt faktor s tím rozdílem, že počet citací je dělen počtem článků vydaných v předchozích čtyřech letech místo dvou, jako je tomu u impakt faktoru.
Source Normalized Impact per Paper (SNIP) vyjadřuje poměr průměrného počtu citací na článek daného časopisu a citačního potenciálu oboru.
Tyto koeficienty naleznete přímo v databázi Scopus v části "Sources".
Žebříčky časopisů v rámci oboru
Každý časopis je ve Web of Science nebo Scopusu zařazen do jedné či více předmětových kategorií (oborů). V daném oboru lze časopisy seřadit podle kvality použitím zvolené metriky a rozdělit je do tzv. kvartilů (příp. decilů a percentilů), přičemž první kvartil (Q1) obsahuje 25% nejprestižnějších časopisů, v následujících kvartilech (Q2, Q3) hodnota metriky dále klesá a poslední kvartil (Q4) obsahuje 25% "nejslabších" časopisů příslušného oboru.
Ve Web of Science je pro kvartily zvolenou metrikou Impact Factor (lze však použít též Article Influence Score), v případě databáze Scopus je pro rozdělení do kvartilů použita metrika CiteScore.
Pokročilé bibliometrické služby ⬇
Nad rámec databází Web of Science či Scopus existují specializované služby InCites a SciVal, pomocí nich lze vytvářet pokročilé citační analýzy.
Alternativní metriky ⬇
Zatímco standardní bibliometrické služby pracují s citačními ohlasy, tzv. alternativní metriky (neboli altmetriky) berou v potaz širší spektrum indikátorů, přičemž citovanost daného dokumentu tvoří pouze jeden z elementů jeho hodnocení.
Přihlíží se například k odezvám na sociálních sítích, počtu stažení daného dokumentu do referenčních manažerů, počtu zobrazení a dalším kritériím.
Výhodou altmetrik je to, že měří dopad publikačních výstupů okamžitě po jejich vydání a pracují také na úrovni jednotlivých dokumentů (nejen článků). K nejvýznamnějším službám patří v této oblasti PlumX, dále pak Altmetric a ImpactStory.
Open Science – Otevřená věda
Představuje nový rámec pro vědecký výzkum, který zlepšuje zejména dostupnost vědeckých výsledků, transparentnost, reprodukovatelnost, spolupráci a efektivitu šíření výsledků.
Zahrnuje otevřený přístup k publikacím (Open Access), otevřená data (Open Data), otevřené metodiky (Open Methods), otevřené zdrojové kódy (Open Source), otevřené recenzní řízení (Open Peer Review), otevřené vzdělávací materiály (Open Education), alternativní metriky hodnocení (Alternative Metrics), zapojení občanů do vědy (Citizen Science) a další.
Problematice je věnován samostatný web UP Open Science.