Excel for data organization

🔴 چکیده 

سازماندهی اصولی داده ها پایه ی پژوهش های معتبر است و خطای تحلیل را تا ۷۰٪ کاهش می‌دهد.اکسل ابزاری کلیدی برای ورود و مدیریت اولیه ی داده هاست.

🔴مقدمه

اکسل به‌دلیل رابط کاربری آسان و دسترس‌پذیری بالا، محبوب‌ترین ابزار برای جمع‌آوری داده‌هاست. اما ساختار نامناسب داده‌ها باعث : اتلاف ۸۰٪ زمان پروژه برای پاک سازی داده ها و خطاهای تحلیلی و تکثیر ناپذیری نتایج به دلیل ساختار نادرست می‌شود.

🔴اصول کلیدی ساختاردهی داده‌ها 

- متغیرها در ستون‌ها، مشاهدات در سطرها: هر سلول فقط شامل یک داده واحد باشد

- عدم ادغام سلول‌ها: سلول‌های ادغام‌شده خوانش داده توسط نرم‌افزارهای تحلیلی (مانند R/Python) را مختل می‌کنند . 

- حذف سلول‌های خالی: جایگزینی با مقادیر استاندارد (NA : برای داده‌های مفقود) 

- استفاده از Table ساختاریافته (Ctrl+T)
  - قابلیت ارجاع پویا با نام ستون

  - به‌روزرسانی خودکار فرمول‌ها با افزودن داده‌های جدید

- جدا کردن داده‌های خام از تحلیل‌شده

  - نگهداری داده‌های اصلی در شیت Raw_Data

  - ثبت تمام مراحل پاک‌سازی در شیت Log . 

🔴 خطاهای رایج و راهکارهای علمی

- چندین جدول در یک شیت
باعث.  ⬅️ ترکیب نادرست مشاهدات 
راه حل ⬅️ یک شیت = یک جدول

- عناوین ستون با فاصله
باعث    ⬅️خطا در خوانش کدها
راه حل ⬅️استفاده از Underline یا CamelCase (e.g., Household_Size) 

- ذخیره تاریخ به‌صورت متن
باعث.   ⬅️ محاسبات نادرست زمانی    
راه حل ⬅️فرمت استاندارد YYYY-MM-DD
 
- داده‌های تکراری 
باعث    ⬅️ انحراف تحلیل‌ها
راه حل ⬅️Data Remove Duplicates

- ترکیب داده و واحد در سلول
باعث   ⬅️ تبدیل متن به عدد ناممکن
راه حل ⬅️ ستون جداگانه برای واحدها

🔴 ابزار های کنترل کیفیت

- اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation): 
  محدودیت ورود داده‌های نادرست (e.g., مقادیر منفی برای "سن").

- قالب‌بندی شرطی (Conditional Formatting):  شناسایی سریع outliers (e.g., مقادیر بالاتر از ۳ انحراف معیار) . 

🔴 کاربردهای پیشرفته در پژوهش‌های آکادمی

--- سیستم شماره‌گذاری منابع:
   - اختصاص ID منحصربه‌فرد به هر منبع               (e.g., Ref_001, Ref_002)

   ـ پیوند هیپرلینک به فایل‌های PDF در ستون Full_Text . 

---دسته‌بندی موضوعی: 
  - فیلترپذیری بر اساس متغیرهایی مانند سال، نوع منبع، کلیدواژه‌ها . 

--- برای خلاصه سازی ⬅️ Pivot Tables
محاسبه سریع میانگین/مجموع براساس گروه‌ها (e.g., میانگین درآمد به‌ازای هر منطقه )
  --- ابزار Analyze Data: 
  تولید خودکار نمودارها و الگوها با پرس‌وجوی متنی (e.g., "نمودار فروش براساس ماه")

🔴 محدودیت‌ها و راهکارهای جایگزین 

اکسل فقط تا ۱.۰۸ میلیون سطر را پشتیبانی می‌کند. 
  ⬅️ راهکار: خروجی به فرمت CSV و استفاده از ابزارهایی مانند R یا Python

عدم شفافیت در محاسبات: پیگیری تغییرات فرمول‌ها دشوار است. 
  ⬅️ راهکار: استفاده از ماکروها برای ثبت مراحل یا مهاجرت به نرم‌افزارهای کدباز
نتیجه گیری

🔴 نتیجه

سازماندهی اصولی داده‌ها در اکسل: 

- پایه‌ای برای تحلیل‌های معتبر و افزایش قابلیت تکثیر پذیری پژوهش است. زمان تحلیل را تا ۵۰٪ کاهش میدهد. 
 
بااین‌حال، اکسل برای تحلیل‌های پیچیده جایگزین ابزارهای تخصصی نیست. پیشنهاد می‌شود داده‌های سازمان‌یافته در اکسل به فرمت‌های متن‌باز (مانند CSV) صادر و در مخازنی مانند Figshare ذخیره شوند.

گردآورنده: الهه باقری

📚 منبع۱
      منبع۲
      منبع۳

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

🔰مدیریت منابع غیر انگلیسی


مقالات مروری سیستماتیک یکی از منابع اصلی تحقیقاتی، به‌ویژه در حوزه علوم پزشکی محسوب می‌شوند. با این حال، اغلب در فرایند گردآوری این مقالات، منابع غیرانگلیسی چالش‌ برانگیز هستند؛ به‌ویژه در پژوهش‌هایی با رویکرد بین‌المللی یا در مواردی که داده‌های موجود در مطالعات غیرانگلیسی ممکن است نتایج یا اطلاعات آماری را به‌طور قابل توجهی تغییر دهند. حذف این منابع می‌تواند منجر به سوگیری (bias) شده و در نهایت، دقت و اعتبار علمی نتایج حاصل از مرور را کاهش دهد.
راهکارهای متنوعی در مقالات برای مقابله با این مسئله پیشنهاد شده است؛ برخی بر اهمیت استفاده از ابزارهای ترجمه ماشینی رایگان مانند Google Translate یا سایر سایت‌های کم‌هزینه تأکید دارند. برخی دیگر بر استفاده از منابع انسانی، مانند دانشجویان داوطلب یا اعضای گروه‌های پژوهشی چندزبانه، به‌عنوان روشی مؤثر برای ترجمه تأکید می‌کنند. در پژوهش‌هایی که دارای حمایت مالی (گرنت) هستند نیز، امکان استفاده از مترجمان حرفه‌ای یا خدمات ترجمه تخصصی فراهم است.
در نهایت، اغلب مقالات بر این نکته تأکید دارند که برای ارتقاء کیفیت علمی و جلوگیری از سوگیری، پژوهشگران نباید منابع را صرفاً به‌دلیل زبان نگارش آن‌ها کنار
بگذارند.

گردآورنده: مهسا نوری

منابع:
Source 1
Source 2
Source 3
Source 4
Source 5


🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

🔹 مقدار احتمال (P-value) به زبان ساده

🔸 مقدمه

اعتبار نتیجه‌ی علمی یک مقاله پژوهشی نباید فقط بر پایه‌ی تحلیل آماری باشد. نه‌تنها استفاده‌ی درست از روش‌های آماری اهمیت دارد، بلکه تفسیر صحیح نتایج نیز نقش حیاتی در رسیدن به نتایج معتبر دارد.
برای پشتیبانی از اهمیت نتایج یک مطالعه، مفهومی به نام معناداری آماری (statistical significance) مورد استفاده قرار می‌گیرد که معمولاً با شاخصی به نام مقدار احتمال یا p-value ارزیابی می‌شود.

🔸مقدار احتمال یا P-value چیست ؟

مقدار احتمال یا p-value به صورت احتمال دستیابی به داده‌هایی به اندازه یا شدیدتر از آنچه مشاهده شده تعریف می‌شود، با این فرض که فرض صفر (null hypothesis) درست باشد.
در بسیاری از مطالعات علمی، از p-value برای اندازه‌گیری قدرت شواهد آماری استفاده می‌شود. این مقدار نشان می‌دهد که نتایج مشاهده‌شده تا چه اندازه ممکن است صرفاً بر اثر شانس حاصل شده باشند.
هرچند p-value به گزارش نتایج آزمون‌های آماری کمک می‌کند، اما به‌تنهایی نمی‌تواند اهمیت عملی و واقعی نتایج را نشان دهد.

🔸 آستانه‌ی p-value

برای اینکه بررسی کنیم آیا یک نتیجه معنادار هست یا نه، پژوهشگران احتمال رخ دادن آن نتیجه را تحت فرض صفر و صرفاً به‌دلیل شانس محاسبه می‌کنند.
آستانه‌ای که به‌صورت تاریخی و شهودی برای رد فرض صفر در نظر گرفته شده، مقدار 0.05 است.
در نتیجه، اگر مقدار p کمتر از 0.05 باشد، پژوهشگران معمولاً آن را به‌عنوان لحظه‌ی «یافتم!» (eureka) تلقی می‌کنند؛ یعنی فرض صفر را کنار گذاشته و فرض مقابل را می‌پذیرند.
درواقع، p-value نشان می‌دهد که احتمال دارد اثر مشاهده‌شده صرفاً تصادفی باشد، در حالی‌ که در واقعیت هیچ اثری وجود ندارد.
به‌طور سنتی، اگر p کمتر از 0.05 یا 0.01 باشد، نتیجه از نظر آماری معنادار در نظر گرفته می‌شود.
هرچند برخی معتقدند این آستانه باید سخت‌گیرانه‌تر شود، اما همچنان در عمل به‌طور گسترده پذیرفته شده است.

🔸 نکات و توصیه‌های مهم هنگام استفاده از p-value

1️⃣ گزارش اندازه‌ی اثر و فاصله اطمینان
فقط به p-value اکتفا نکنید. اندازه‌ی اثر (effect size) نشان دهنده میزان قدرت و اهمیت عملی نتیجه است و لذا باید به طور صحیح ذکر شود.

2️⃣ بیان شفاف فرض صفر
دقیق توضیح دهید که p-value نشان‌دهنده‌ی چیست. به عنوان مثال آیا آزمون یک‌ سو کور است یا دو‌ سو کور و این مقدار چه نسبتی با فرض صفر دارد؟

3️⃣ تفسیر p-value در چارچوب اندازه نمونه
نمونه‌های بزرگ ممکن است حتی برای اثرهای خیلی کوچک، p معنادار تولید کنند، در حالی‌که نمونه‌های کوچک ممکن است نتایج مهم را معنادار نشان ندهند.
پس قدرت آماری مطالعه را نسبت به اندازه‌ی اثر مدنظر در نظر بگیرید.

4️⃣ احتیاط در مقایسه‌های متعدد
اجرای چند آزمون، احتمال خطای نوع اول (false positive) را بالا می‌برد. برای کنترل این خطا باید اصلاحاتی مثل تصحیح بونفرونی (Bonferroni) انجام داد.

5️⃣ بررسی فرض‌های آزمون و تحلیل حساسیت
تمام آزمون‌های آماری بر پایه فرض‌هایی انجام می‌شوند (مثلاً توزیع نرمال در آزمون t).
اگر این فرض‌ها رعایت نشود، نتایج از جمله p-value ممکن است نامعتبر شوند. بنابراین، اطمینان حاصل کنید که آزمون مناسب یا تبدیل داده‌ها به‌درستی انجام شده باشد.

منابع :
منبع 1 | منبع 2 | منبع 3 | منبع 4

گردآورنده : رضا ایمانی

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

Effect sizes explained simply

اندازه اثر چیست؟

اندازه اثر (Effect Size) یکی از مفاهیم مهم در تحلیل آماری است که نشان می‌دهد تفاوت یا رابطه بین دو متغیر یا گروه چقدر بزرگ و قابل توجه است. برخلاف مقدار p که فقط مشخص می‌کند یک اثر وجود دارد یا نه، اندازه اثر به ما می‌گوید آن اثر چقدر اهمیت دارد. مثلاً اگر دو روش آموزشی با هم مقایسه شوند، مقدار p ممکن است نشان دهد تفاوت معنادار است، اما فقط اندازه اثر می‌تواند بگوید این تفاوت واقعاً در عمل چقدر مهم است.

از اندازه اثر برای تفسیر بهتر نتایج، مقایسه مطالعات مختلف، و انجام فراتحلیل‌ها استفاده می‌شود. شاخص‌های مختلفی برای آن وجود دارد، مانند d کوهن برای تفاوت میانگین‌ها و r برای همبستگی. استفاده از اندازه اثر باعث می‌شود تصمیم‌گیری‌ها نه‌فقط آماری، بلکه عملی و کاربردی هم باشند.

گردآورنده: زهرا یونسی

منبع۱
منبع۲
منبع۳

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

‼️‼️فوری-
#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش

💫به جهت فراهم اوردن فرصت همکاری و شناسایی ظرفیت‌ها و‌توانایی‌های پژوهشگران علاقه مند به فیلد جراحی اعصاب و‌ستون فقرات
در گروه زیر عضو شوید:

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


📳در این گروه اطلاع رسانی های پژوهشی اعلام میشود، علاقه مندان اعلان حضور میکنند و روزمه خود را ارسال میکنند و بلافاصله پس از تایید، وارد آن فعالیت میشوند.

📌جراحی مغز ( تومورها / اختلالات عروقی/ اعمال جراحی عملکردی جراحی مغز مثل DBS/VNS/ تروما/ مدیریت سایر اختلالات)
📌 جراحی ستون فقرات ( تنگی ها/شکستگی ها/ دفورمیتی ها / تومورها/ اختلالات عروقی)
📌جراحی اعصاب محیطی ( تومورها/ گیرافتادگی ها)
📌 میان رشته ای مثل نانو در جراحی اعصاب/ فارماکولوژی در جراحی اعصاب/ اپیدمیولوژی در جراحی اعصاب/ رادیوانکولوژی و جراحی اعصاب)
📌 هوش مصنوعی در جراحی مغز و اعصاب



#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش_آموزش

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

‼️فراخوان ‌های همکاری پژوهشی ‌و اعلام نیاز‌
پیرامون موضوعات درجه یک در جراحی مغز و اعصاب و‌ ستون فقرات در این کانال و گروه منتشر میشود🌱.

باما همراه باشید.
|@NeuroResearchers|

‼️‼️فوری-
#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش

💫به جهت فراهم اوردن فرصت همکاری و شناسایی ظرفیت‌ها و‌توانایی‌های پژوهشگران علاقه مند به فیلد جراحی اعصاب و‌ستون فقرات
در گروه زیر عضو شوید:

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


📳در این گروه اطلاع رسانی های پژوهشی اعلام میشود، علاقه مندان اعلان حضور میکنند و روزمه خود را ارسال میکنند و بلافاصله پس از تایید، وارد آن فعالیت میشوند.

📌جراحی مغز ( تومورها / اختلالات عروقی/ اعمال جراحی عملکردی جراحی مغز مثل DBS/VNS/ تروما/ مدیریت سایر اختلالات)
📌 جراحی ستون فقرات ( تنگی ها/شکستگی ها/ دفورمیتی ها / تومورها/ اختلالات عروقی)
📌جراحی اعصاب محیطی ( تومورها/ گیرافتادگی ها)
📌 میان رشته ای مثل نانو در جراحی اعصاب/ فارماکولوژی در جراحی اعصاب/ اپیدمیولوژی در جراحی اعصاب/ رادیوانکولوژی و جراحی اعصاب)
📌 هوش مصنوعی در جراحی مغز و اعصاب



👨🏻‍💻👩🏼‍💻افرادی که توانایی پژوهشی خوب همراه با تعهد مناسب دارند، لطفا برای شرکت در فعالیت های جاری پژوهشی انجمن، به ایدی دکتر فرزان فهیم، دبیر و‌ موسس انجمن، پیام بدهند و ضمن معرفی خود به skill ها و‌تجارب پژوهشی خود اشاره کنند.
🆔@DrFarzan_Fahim

#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش_آموزش

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

✅عنوان: مدیریت حجم زیاد مطالعات در پژوهش‌های پزشکی
Managing large numbers of studies

🔴چرا مهم است؟
مرور سیستماتیک و متاآنالیز در تصمیم‌گیری‌های درمانی نقش کلیدی دارند. اما حجم زیاد مطالعات، تحلیل را دشوار می‌کند.

🔴ابزارهای مفید:

🔸️Rayyan، Covidence، DistillerSR
🔸️هوش مصنوعی (LLMs) برای غربال هوشمند
🔸️نرم‌افزارهای تحلیل آماری: RevMan، R، CMA، Stata

🔴مراحل کلیدی مدیریت مطالعات:

🔸️تعریف معیارهای ورود و خروج
🔸️غربال دوبل و آزمایشی
🔸️استخراج داده و طراحی سؤال با فرمت PICO
🔸️بررسی ناهمگنی و تحلیل سوگیری

🔷️نتیجه‌گیری:

مدیریت دقیق مطالعات باعث صرفه‌جویی در زمان، کاهش خطا و افزایش اعتبار نتایج پژوهشی می‌شود. ابزارهای نوین، پژوهشگران را توانمندتر می‌کنند.

📚رفرنس ها:
منبع ۱
منبع ۲
منبع ۳
منبع ۴

✅آیدا محمودجانلو

🆔 @Neurosurgery_association
🆔 @NeuroResearchers
🌐 neuro-surgery.info

‼️‼️به زودی تشکیل کارگروه های پژوهشی در علوم ‌و‌ جراحی مغز و اعصاب
در گروه پژوهشی جراحی مغز و اعصاب


#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش_آموزش

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

#Resolving_disagreements_in_screening

۱. تعریف غربالگری و حل اختلاف در آن چیست؟

غربالگری مرحله‌ای از مرور نظام‌مند است که در آن دو مرورگر مستقل، عنوان و چکیده مقالات را بر اساس معیارهای ورود و خروج ارزیابی می‌کنند؛ در صورت اختلاف، مذاکره یا داوری ثالث انجام می‌شود.[1]

۲. کاربرد این روش چیست؟

حل اختلاف در غربالگری، باعث افزایش دقت انتخاب مطالعات و کاهش سوگیری فردی می‌شود. همچنین موجب ارتقاء قابلیت بازتولید یافته‌ها در مطالعات مرور نظام‌مند می‌گردد.[2]

۳. چه تناقضات و مشکلاتی در این روش وجود دارد؟

اختلاف تفسیر معیارها، خستگی مرورگران، سوگیری شناختی، و عدم استفاده از ابزارهای استاندارد، باعث کاهش همخوانی می‌شود. همچنین نبود ساختار برای ثبت دلیل حذف، مشکل‌ساز است.[3]

۴. مثال‌هایی از روش و کاربرد آن چیست؟

مثال‌ها: استفاده از نرم‌افزار Covidence برای غربالگری دوتایی؛ محاسبه ضریب کوهن کاپا (Cohen’s κ) برای سنجش توافق؛ ثبت دلایل حذف در سلسله‌مراتب منطقی، مانند مطالعات WHO یا Cochrane و...[4]

REFERENCES:

1/2/3/4

گرد آورنده: دکتر کیانا کیانپور

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

🔹 ارائه نتایج به پزشکان (Presenting Results to Clinicians)
🔸 مقدمه

ارائه نتایج پژوهشی به پزشکان، تنها به گزارش اعداد و آمار محدود نمی‌شود. هدف اصلی این است که نتایج به گونه‌ای بیان شوند که برای تصمیم‌گیری بالینی قابل فهم و قابل استفاده باشند. تفسیر صحیح داده‌ها و تأکید بر اهمیت عملی نتایج، نقش کلیدی در انتقال مؤثر یافته‌ها به پزشکان دارد.

🔸 اصول کلیدی در ارائه نتایج به پزشکان

1️⃣ بیان شفاف پیام اصلی
پزشکان معمولاً زمان کافی برای بررسی جزئیات آماری ندارند. پیام اصلی مطالعه را به صورت خلاصه و روشن بیان کنید؛ مثلاً: «درمان جدید باعث کاهش ۲۰ درصدی بستری بیماران شد.»

2️⃣ توضیح اهمیت بالینی نتایج
تفاوت بین اهمیت آماری و اهمیت بالینی را توضیح دهید. حتی اگر یک نتیجه از نظر آماری معنادار باشد، باید بررسی شود که آیا این تفاوت از نظر بالینی نیز مهم است یا خیر.

3️⃣ گزارش اندازه اثر و فاصله اطمینان
به جای تمرکز صرف بر p-value، اندازه اثر (effect size) و فاصله اطمینان (confidence interval) را نیز گزارش دهید. این موارد به پزشکان کمک می‌کند تا قدرت و دامنه واقعی تاثیر را بهتر درک کنند.

4️⃣ استفاده از زبان ساده و مثال‌های بالینی
از اصطلاحات پیچیده آماری پرهیز کنید و تا حد امکان از مثال‌های ملموس و کاربردی برای توضیح نتایج استفاده نمایید.

5️⃣ ارائه پیامدهای عملی و توصیه‌ها
نتایج را به توصیه‌های عملی و قابل اجرا برای پزشکان تبدیل کنید. مثلاً: «بر اساس این یافته‌ها، توصیه می‌شود بیماران با ریسک بالا تحت درمان جدید قرار گیرند.»

🔸 نکات مهم در انتقال نتایج

شفافیت در محدودیت‌ها: محدودیت‌های مطالعه و تفسیر نتایج را به روشنی بیان کنید.

توجه به زمینه بالینی: نتایج را در بستر شرایط واقعی بیماران و محیط درمانی تفسیر کنید.

پرهیز از اغراق: از بزرگ‌نمایی یا تعمیم بیش از حد یافته‌ها خودداری نمایید.

منابع:

منبع

گردآورنده: نگین صفری دهنوی

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

📌 موضوع: چکیده تصویری برای مقالات مروری (Visual Abstract for Reviews)

♦️مقدمه:
چکیده تصویری (Visual Abstract)، به‌بیان ساده، خلاصه‌ای بصری از اطلاعات موجود در چکیده‌ی یک مقاله است. این نوع چکیده‌ها از توانایی ذاتی انسان در پردازش سریع و به‌خاطر سپردن اطلاعات بصری بهره می‌برند.

چکیده‌های تصویری که با نام‌هایی مانند چکیده گرافیکی (Graphical Abstract) یا GA نیز شناخته می‌شوند، به ابزاری قدرتمند برای انتقال مؤثر مفاهیم پیچیده به شکلی ساده و خلاصه تبدیل شده‌اند. استفاده از آن‌ها، به‌ویژه در رسانه‌های اجتماعی، به‌طور فزاینده‌ای در حال گسترش است.

⸻
🎯 اهداف چکیده تصویری:
• ساده‌سازی روش‌ها و خلاصه‌سازی نتایج کلیدی مقاله برای کمک به درک سریع و مؤثر
• افزایش قابلیت تفسیر، به‌خاطر سپردن و به‌اشتراک‌گذاری محتوا
• برجسته‌سازی پیام اصلی مقاله با حذف جزئیات غیرضروری

⸻
🔹اجزای اصلی چکیده تصویری:
• عنوانی که بیانگر سؤال یا هدف اصلی تحقیق باشد
• خلاصه‌ای از نتایج کلیدی (از جمله مقایسه‌ها، داده‌ها و نمودارها)
• نام نویسندگان و طراح چکیده تصویری
• طراحی سه‌لتی (سه‌بخشی) با استفاده از آیکون‌های ساده، گویا و تک‌رنگ برای افزایش وضوح

⸻
🔹انواع چکیده‌های گرافیکی:
1. نمودارهای مفهومی (Conceptual Diagrams)
2. فلوچارت‌ها (Flowcharts)
3. اینفوگرافیک‌ها (Infographics)
4. چکیده‌های آیکونوگرافیک (Iconographic Abstracts)
5. تصاویر عکس‌مانند (Photographic Visuals)

⸻
🔷مراحل طراحی یک چکیده تصویری:
1. شناسایی پیام کلیدی مقاله
2. انتخاب سبک بصری متناسب با نوع مطالعه
3. طراحی نموداری ساده، شفاف و قابل‌درک
4. استفاده‌ی هوشمندانه از رنگ‌ها و عناصر گرافیکی
5. دریافت بازخورد برای بهبود و نهایی‌سازی طراحی

⸻
🔷مزایای استفاده از چکیده تصویری:
• کمک به تصمیم‌گیری اولیه درباره‌ی ارزش مطالعه‌ی مقاله‌ی کامل
• افزایش دیده‌شدن مقاله در شبکه‌های اجتماعی و جذب مخاطبان بیشتر، به‌ویژه برای افرادی با زمان یا پیش‌زمینه‌ی علمی محدود
• تسهیل گفتگو و تبادل نظر پیرامون یافته‌های پژوهش
• بهبود نرخ استناد و تأثیر علمی مقاله، طبق مطالعات انجام‌شده

⸻
⚠️ چالش‌ها و محدودیت‌ها:
• خطر ساده‌سازی بیش‌ازحد و حذف اطلاعات مهم
• احتمال سوءبرداشت یا انتقال ناقص پیام علمی
• نیاز به مهارت طراحی گرافیکی در کنار درک علمی

⸻
🔸 سخن پایانی:
همان‌طور که چکیده‌های متنی نمی‌توانند جایگزین مقاله‌ی کامل شوند، چکیده‌های تصویری نیز صرفاً نگاهی اجمالی به محتوای پژوهش ارائه می‌دهند. هدف آن‌ها کمک به خواننده در تصمیم‌گیری برای مطالعه‌ی کامل مقاله و نیز تسهیل درک مفاهیم کلیدی است.

قالب چکیده‌های بصری هنوز در حال تکامل است؛ بنابراین، فضای مناسبی برای انعطاف‌پذیری و نوآوری در طراحی آن‌ها وجود دارد.

در این میان، الگوریتم‌های ژنتیک نیز می‌توانند به‌عنوان ابزاری ارزشمند برای انتقال اطلاعات پیچیده به‌صورت واضح و مختصر مورد استفاده قرار گیرند. این الگوریتم‌ها توانایی آن را دارند که محتوای علمی را برای طیف گسترده‌تری از مخاطبان قابل‌فهم‌تر و جذاب‌تر سازند. در دنیای امروز که رسانه‌های اجتماعی نقش پررنگی در انتشار دانش ایفا می‌کنند، تسلط بر این نوع ابزارها به نوعی مهارت هنری تبدیل شده است — مهارتی نویدبخش برای آینده‌ی نشریات دانشگاهی که، علی‌رغم برخی محدودیت‌ها، انتظار می‌رود به‌تدریج گسترش یابد.

📚منابع:
📎منبع ۱
📎منبع ۲

گردآورنده: پارمیدا مفاخری
🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

🧠 چگونه به نظرات داوران پاسخ دهیم؟

راهنمایی حرفه‌ای برای پژوهشگران

پاسخ‌دهی به نظرات داوران یکی از مراحل کلیدی و اغلب تعیین‌کننده در فرآیند انتشار مقالات پژوهشی است. تسلط بر این مهارت می‌تواند احتمال پذیرش مقاله را افزایش داده و نشان‌دهنده بلوغ علمی و آشنایی نویسنده با حوزه پژوهشی خود باشد؛ اصول زیر به‌ عنوان ارکان اصلی یک پاسخ مؤثر و حرفه‌ای به داوران پیشنهاد می‌شوند:

1⃣ استفاده از لحنی حرفه‌ای و محترمانه:

همواره با لحنی مودبانه و حرفه‌ای پاسخ دهید؛ حتی در مواردی که تصور می‌کنید نظر داور نادرست یا غیرمنصفانه است. از به‌کارگیری لحن تند، طعنه‌آمیز یا تدافعی خودداری کنید. لحن شما باید در تمام پاسخ‌ها آرام، خنثی و مؤدبانه باقی بماند.

2⃣ پاسخ جداگانه به هر نظر:

به هر نظر داور به‌صورت مستقل پاسخ دهید. ابتدا نظر داور را نقل‌قول کرده، سپس پاسخ دقیق و مشخص خود را ارائه نمایید. در صورت لزوم، محل دقیق تغییرات اعمال‌شده در نسخه اصلاح‌شده مقاله را (شماره صفحه، بند یا سطر) ذکر کنید تا فرآیند ارزیابی تسهیل شود.

3⃣ پذیرش نقدهای صحیح و قدردانی از آن‌ها:

در صورتی که نقد داور صحیح و بجا باشد، به‌سادگی آن را بپذیرید و از داور بابت توجهش تشکر کنید. سپس توضیح دهید که چگونه در پرتو این نقد، مقاله را اصلاح کرده‌اید. این رویکرد نشانه تواضع و آمادگی برای پذیرش نقد سازنده است.

4⃣ مخالفت محترمانه همراه با شواهد:

اگر با نظری مخالف هستید، با احترام مخالفت خود را ابراز کرده و موضع خود را با استدلال منطقی و منابع علمی مستند پشتیبانی نمایید. از زبان تند یا حمله شخصی بپرهیزید. مخالفت منطقی و مستند، نشان‌دهنده اعتماد به دانش علمی شماست.

5⃣ حفظ وضوح و دقت:

پاسخ‌ها باید روشن، مختصر و دقیق باشند و به‌طور مستقیم به پرسش داور پاسخ دهند. از عبارات مبهمی مانند «اصلاح شد» یا «بررسی گردید» بدون توضیح کافی پرهیز کنید. جزئیات لازم را برای روشن‌سازی ماهیت و میزان اصلاحات ارائه دهید.

6⃣ هیچ دیدگاهی را بی‌پاسخ نگذارید:

حتی اگر نظر داور جزئی یا کم‌اهمیت به‌نظر برسد، نباید از آن صرف‌نظر کرد. به همه نظرات مطرح‌شده پاسخ دهید تا نشان دهید که فرآیند داوری را با جدیت و دقت دنبال کرده‌اید و برای دیدگاه‌های داوران احترام قائل هستید.

7⃣ دقت فنی و زبانی را رعایت کنید:

نامه پاسخ باید با همان دقت و ساختار علمی نگاشته شود که مقاله اصلی نوشته شده است. ساختار ناهماهنگ، اشتباهات نگارشی یا نثر ضعیف می‌تواند باعث سوءتفاهم یا زیر سوال رفتن جایگاه علمی شما شود.

8⃣ پاسخ به داوران را به‌عنوان یک گفت‌وگوی علمی ببینید:

پاسخ به داوران صرفاً یک تشریفات اداری نیست، بلکه گفت‌وگویی علمی میان شما و جامعه پژوهشی است. از این فرصت برای بهبود مقاله استفاده کرده و نسبت به نقد متخصصان، پاسخ مثبت نشان دهید.

9⃣ پایبندی به سه اصل بنیادین:

• دقت – استفاده از زبان واضح و بدون ابهام
• احترام – حفظ ادب و فضای آکادمیک در مکاتبات
• استناد – پشتیبانی از پاسخ‌ها با منابع معتبر و داده‌ها

پاسخ حرفه‌ای به نظرات داوران، یکی از عناصر حیاتی در موفقیت فرایند انتشار علمی است. این کار نه‌تنها یک مهارت، بلکه بازتابی از منش پژوهشی شما نیز هست. پژوهشگران نوپا باید این مهارت را تمرین کرده، از نمونه‌های موفق بیاموزند و از دستورالعمل‌های معتبر پیروی کنند تا در ارتباطات علمی خود به سطح بالاتری از توانمندی برسند.

گردآورنده: دکتر روزبه اسدی

منابع: [1] / [2]

🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |

‼️‼️به زودی تشکیل کارگروه های پژوهشی در علوم ‌و‌ جراحی مغز و اعصاب
در گروه پژوهشی جراحی مغز و اعصاب


#پژوهش_یار
#فراخوان_پژوهش_آموزش

👇👇👇👇👇
لینک گروه پژوهش در جراحی مغز و اعصاب🧠🧠


🔍در انجمن پژوهشی علوم و جراحی اعصاب با ما همراه باشید…
| @NeuroResearchers |