Calma, eu não estou achando que virei a Cora Coralina da escrita científica. O que colocarei aqui são dicas de gurus meus, ok? Conforme for lembrando eu vou colocando mais dicas, certo?
1- Texto científico não é romance.
- Essa é de autoria de Dalton (pelo menos foi dele que ouvi). O que ele quis dizer com isso é que o leitor não pode ter surpresas ao ler um texto científico. Segundo ele, você deve dizer o que quer dizer já no título. Depois você se repete no abstract. Depois você se repete ao longo do artigo. O fato é que você não pode deixar a melhor parte para o final, assim como você faz com muitas outras coisas.
2- Qual é o problema?
- Jacques bate sempre nessa tecla. Você deve atacar um problema bem definido. Em outras palavras você deve dizer "onde está doendo no mundo". "Quem é que está chorando por causa disso?". Esta do problema me parece ser o Chico Buarque dos tópicos de pesquisa, ou seja, unanimidade. Todos concordam que você deve responder as seguinte perguntas: Qual é o problema? Porque é um problema? Quem está enfrentando esse problema? Quem pagaria pra ver esse problema resolvido? :)
Atenção leitores que sabem bastante sobre esse assunto (Naza? Lauro? Elizeu? Roberto? Paulinho? Raquel? Guiga? Barata? Peruca? Manel? Ayla? Rodrigo?) enfim... comentem e escrevam sobre o que mais deve estar em um texto científico.
Muita gente que lê esse blog precisa da dica de vocês, ok?
Uma dúvida que tenho é em relação aos critérios de sucesso de um projeto de pesquisa. Quem se habilita?
Por enquanto é só. A idéia é que esse post seja uma seção do blog.
10 comentários:
- Deixe para utilizar adjetivos com sua namorada. :-P
"Bom, ótimo, legal, bonito, rapidíssimo!, descolado, supimpa, bacana etc"
Essas palavras definitivamente não são bacanas de serem usadas em textos científicos, que também não são cartas de amor :)
Pense bem antes de colocar um adjetivo em seu texto.
Dos mais importantes últimamente eu estou achando:
"Quem está chorando por isto?" e "Quem pagaria para ter este problema resolvido?".
Embora não precise ter um grande player como o Google pagando pelos seus resultados, você tem que deixar bem claro que aquilo é um problema no contexto atual. O Google/HP/Nokia/EmpresaDeNomeAqui pode nunca saber dos seus resultados (embora você deva tentar fazer com que eles saibam) mas o leitor/revisores/banca tem que ser convecido de "Tah, isso aqui é um problema neste contexto."
Como eu acho que isto deve ser feito:
1. Não ignore o passado. Eu sei que todo mundo quer ser o primeiro e o melhor. Mas eu lhe garanto, 99% (dados de revistas especializadas) das vezes você não vai ser. Se outras pessoas publicaram em problemas parecidos com o seu, então ótimo. Se isto aconteceu nos últimos seis meses, melhor ainda. Mostra que aquilo é um problema, e pessoas querem resolver este problema.
1a. Sobre publicações recentes, não esqueça as mais antigas ou de outra área. É massa ver quem em mil novecentos e guaraná de rolha seu problema existia em outro contexto. Ou até em outra área. Infelizmente o único exemplo disso que tenho é o BDGM ano passado.
2. Mostre aplicações do seu problema. Você pode até estar pesquisando na área mais teórica do mundo (Quântica?). Mas pege um contexto do mundo atual e experimente/simule/modele/prove que seus resultados servem para aqueles caras. Eu pessoalmente gosto de ler exemplos.
3. (Copiando Dalton um pouco). Mesmo que o foco da sua pesquisa seja um algoritmo/software/modelo/produto ou qualquer coisa, aquilo não é seu texto. Odéio quando a galera simplesente joga fórmulas no texto, em palavras (título,abstract e conclusões) eu deveria saber oq você fez.
Agora, uma coisa que realmente estou achando importante pensar hoje em dia é: "O produto do seu mestrado é você" Afinal o produto final de faculdades são pessoas, então mostre que você aprendeu no seu texto.
hehehehe, do post de barata eu complemento dizendo, seja humilde =P As vezes todo mundo quer dizer "meu trabalho é foda no texto". Só que vem o carinha e mostra que não é =D
Via Jorge Abrantes: Aponte as deficiências do seu trabalho. Isso não irá diminui-lo.
Faltou falar da "repetibilidade" (acho que é assim mesmo...) dos resultados! Muitas vezes o pessoal esquece informação essencial, e ainda assim publica em conferência top =/. A ausência da informação esconde as limitações do trabalho e atrapalha os outros trabalhos que vão utilizar o seu como base. Esconder informação não é científico. Ah, sim, publique seus dados e simulador!=D (se bem que eu esqueci de fazer isso no final do meu estágio =( )
O papa Dejan falava muito sobre explicitar as "Lessons Learned": afinal, você passou dois anos fazendo sua pesquisa e matou 250 dragões para chegar aos seus resultados. Ou seja, você já deve saber o caminho das pedras para matar dragões e deve compartilhá-las. Em outras palavras, não custa nada você compartilhar com o mundo as abordagens que deram certo e as que falharam para testar, coletar os dados, implementar e outras fases importantes do seu trabalho.
Outro cidadão pode estar passando por algo semelhante e, assim, se beneficiar com isso.
Outro ponto importante: qual e' a audiencia do seu texto?
Nem sempre o vocabulario especifico usado em um artigo cientifico e' adequado para escrita de um projeto de pesquisa.
No primeiro, e' possivel assumir que alguns conceitos/termos sao bem conhecidos pelos leitores. No segundo, o comite de avaliacao pode ter um conhecimento mais geral do assunto e termos muito especificos (sem a devida explicacao) pode tornar dificil para o revisor apreciar suas ideias.
Aqui vão meus 5 cents...
Quando você tiver resultados de experimentos que levam o leitor a tirar conclusões diferentes em diferentes perspectivas, explore isso.
Tipo, mostre que ele tomaria uma decisão ou chegaria a uma conclusão se a situação fosse "A". Depois mostre que nem tudo é assim como pensamos. Como mostram os resultados, a conclusão pode ser "B". Discuta as perspectivas, explique por que alguém decidiria por "A" ou "B", etc. Com essa estratégia tenta-se buscar o efeito "ahhhh!" na cabeça do leitor. :-)
Quando você tem gráficos onde linhas se cruzam ao longo do tempo, por exemplo, eles são potenciais candidatos para explorarmos essa estratégia de argumentação.
Tem também o "Heilmeier's Catechism" que define algumas perguntas que devem ser respondidas antes de iniciar qualquer pesquisa.
As perguntas parecem ter respostas óbvias, mas eu tive alguma dificuldade em responde várias delas.
Heilmeier's Catechism
* What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.
* How is it done today, and what are the limits of current practice?
* What's new in your approach and why do you think it will be successful?
* Who cares? If you're successful, what difference will it make?
* What are the risks and the payoffs?
* How much will it cost? How long will it take?
* What are the midterm and final "exams" to check for success?
http://www.cs.ucsd.edu/~ddahlstr/misc/heilmeier.html
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