Apa Itu Penelitian dan Rekayasa Ilmiah?

Perusahaan Shaanxi Construction Engineering Meninjau Proyek Penelitian Ilmiah – Untuk meningkatkan inovasi teknologi dan kemampuan pengembangan perusahaan, mempromosikan laju penelitian teknologi produksi, dan mempercepat transformasi penelitian ilmiah dan pencapaian teknologi, Grup Mesin Konstruksi Shaanxi, mengandalkan proyek-proyek utama, mempekerjakan universitas, lembaga penelitian, dan juga -pakar terkenal di provinsi dan industri untuk membentuk tim ahli eksternal dari Grup Mesin Konstruksi Shaanxi.

Perusahaan Shaanxi Construction Engineering Meninjau Proyek Penelitian Ilmiah

mitretek.org – Pada pagi hari tanggal 29 Maret, Grup mengadakan upacara penunjukan pakar eksternal dan pertemuan persetujuan proyek penelitian ilmiah gelombang pertama pada tahun 2022. Yu Zongrang, wakil sekretaris komite partai dan manajer umum, menghadiri pertemuan tersebut dan menyampaikan pidato. Pertemuan itu dipimpin oleh wakil manajer umum Guo Yuanke.

Baca juga : Apa itu Penelitian Ilmiah dan Bagaimana Caranya?

Yu Zongrang mengeluarkan surat penunjukan untuk ahli eksternal. Tim ahli eksternal terdiri dari Liu Yongjian, profesor Universitas Chang’an, Liang Zhitao, wakil kepala insinyur Institut Riset Publik No. 1 CCCC, Han Changling, wakil kepala insinyur Institut Survei No. 1 CCCC, Li Cunliang, kepala ahli dari Shaanjian Holdings, dan Hu Ping, wakil kepala insinyur dari Shaanxi Road and Bridge, dengan fokus pada bidang administrasi kota jalan raya.

Penelitian teknologi utama, memecahkan masalah konstruksi di tempat yang macet, berusaha untuk membentuk sekelompok pencapaian penelitian ilmiah dengan peran terdepan di industri, membangun sekelompok proyek percontohan yang menunjukkan transformasi aktual dari pencapaian ilmiah dan teknologi, meningkatkan kekuatan keras ilmu pengetahuan dan teknologi, dan berusaha untuk menjadi yang paling berpengaruh di industri konstruksi barat. Buka platform penelitian.

Yu Zongrang pertama-tama menyambut semua ahli yang menerima penunjukan tersebut, dan memperkenalkan pencapaian yang bermanfaat dari Grup di bidang bisnis jalan raya kota. Dia menunjukkan bahwa saat ini, Jishi Group memiliki kualifikasi kelas super untuk kontraktor umum konstruksi jalan raya, dan memiliki keunggulan yang jelas di sektor kota, struktur baja, dan geoteknik.

Grup ini mendorong pengembangan melalui inovasi dan terus meningkatkan daya saing intinya. Pada saat yang sama, secara aktif memperkenalkan teknologi BIM dan VR untuk membuat sejumlah situs konstruksi pintar. Dikombinasikan dengan persyaratan baru untuk pengembangan industri konstruksi di bawah situasi baru, Yu Zongrang membuat pengenalan kunci untuk bisnis Grup Jishi di bidang fotovoltaik, UHV,

Para ahli eksternal telah menyatakan bahwa surat penunjukan adalah suatu kehormatan dan tanggung jawab. Di masa depan, mereka akan memberikan permainan penuh untuk keahlian masing-masing, memperkuat komunikasi dan pertukaran dengan Jishi, dan secara aktif melakukan tugas mereka untuk menyumbangkan kebijaksanaan dan kekuatan untuk penelitian dan pengembangan Teknologi Jishi!

Selanjutnya, kelompok pertama tinjauan proyek penelitian ilmiah Grup pada tahun 2022 dilakukan. Para pemimpin teknis proyek-proyek utama kelompok melaporkan latar belakang, inovasi, isi penelitian dan metode dari pekerjaan penelitian ilmiah proyek masing-masing. Berdasarkan latar belakang proyek dan kebutuhan penelitian ilmiah, para ahli eksternal yang baru direkrut memberikan bimbingan dan jawaban atas kelayakan, kesulitan dan solusi dari setiap proyek penelitian ilmiah satu per satu.

Departemen kualitas teknis kelompok, pusat teknis, kepala insinyur dari setiap unit akar rumput dan personel pelaporan proyek menghadiri pertemuan tersebut.

Apa itu Penelitian Ilmiah dan Bagaimana Caranya? – Penelitian ilmiah mengungkapkan banyak hal tentang yang tidak diketahui. Ini bertujuan untuk mengungkap dan menjelaskan bagaimana dan mengapa peristiwa tertentu terjadi.

Apa itu Penelitian Ilmiah dan Bagaimana Caranya?

mitretek – Ini memungkinkan kita menguji, menentukan, dan bahkan menciptakan kembali setiap fenomena. Proses sistematis ini memungkinkan kami untuk membuat studi kasus dan memahami cara kerjanya lebih jauh.

Ini adalah pilar untuk berbagai bidang studi, seperti psikologi dan kimia. Ini membantu menjelaskan dan membuktikan teori. Ini juga membantu dalam menemukan cara untuk mengatasi masalah dan menemukan solusi yang dibutuhkan.

Hari ini, kita melihat apa itu penelitian ilmiah dan bagaimana seseorang dapat melakukannya. Baca terus untuk mengetahui detail lebih lanjut tentang variasi yang digunakan dalam penelitian ilmiah..

Baca Juga : 5 Alat Digital Terbaik untuk Penelitian Ilmiah

1. Klasifikasi Penelitian Ilmiah

Penelitian ilmiah datang dalam klasifikasi yang berbeda. Masing-masing sesuai dengan berbagai studi dan titik fokus. Beberapa akhirnya akan dikelompokkan berdasarkan metode pengumpulan data atau medianya.

Berikut beberapa contohnya.

Riset klinikal

Salah satu klasifikasi ini adalah penelitian klinis . Yang satu ini berfokus pada bidang medis. Ini membantu dalam meningkatkan pengetahuan tentang penyakit dan kemungkinan perawatan untuk mereka.

Ada berbagai titik fokus di bawahnya, seperti pencegahan atau pengobatan. Beberapa di antaranya juga akan fokus pada diagnostik. Ini untuk memudahkan identifikasi gangguan atau masalah.

Lain akan di skrining. Untuk itu, guna membantu dalam mendeteksi gangguan kesehatan tertentu.

Penelitian Observasional

Contoh lain adalah penelitian observasional. Dari namanya, Anda dapat mencatat bahwa metode yang digunakan tidak memiliki tingkat kendali atas variabel. Sebaliknya, itu mengambil keuntungan dari hasil acak.

Ini adalah metode yang membuat peneliti menunggu hasil dan mengamati. Setelah itu, mereka mengambil data dan bekerja dengan informasi tersebut.

Penelitian Intervensi

Namun contoh lain adalah penelitian intervensi. Di sini, mereka menggunakan eksperimen.

Kehadiran kelompok kontrol membantu sebagai bagian dari variabel . Dengan cara ini, Anda dapat menentukan hasilnya dengan mengubah parameter tertentu.

2. Metode Ilmiah

Penelitian ilmiah menggunakan seperangkat metode studi yang sistematis saat memperoleh data. Di sinilah metode ilmiah digunakan sepenuhnya.

Metode perolehan pengetahuan ini merupakan kunci perkembangan ilmu pengetahuan. Dalam hal ini, metode ini menggunakan pengamatan yang cermat. Bersamaan dengan itu muncul skeptisisme terapan atas pengamatan tersebut.

Meskipun digunakan dalam berbagai disiplin ilmu dan bidang studi, langkah-langkahnya tetap sama. Langkah-langkah ini menentukan metode ilmiah karena menjadi dasar penelitian. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.

• Pertanyaan
• Latar Belakang Penelitian
• Hipotesa
• Eksperimen/Pengujian
• Kesimpulan

Setiap klasifikasi penelitian menggunakan variasi langkah-langkah tersebut. Variasi tersebut adalah untuk membantu mendapatkan hasil yang dibutuhkan.

Ini menentukan tahapan penelitian yang diikuti oleh peneliti. Dengan demikian, ini bertindak sebagai panduan untuk mempelajari fenomena tertentu dan menemukan jawaban yang diperlukan.

Masing-masing langkah tersebut memiliki pendekatan tertentu yang berubah ketika diterapkan pada bidang studi lain. Mari kita lihat masing-masing.

Pertanyaan

Ini adalah titik awal dari seluruh metode ilmiah. Di sini, Anda mulai merumuskan pertanyaan tentang sesuatu yang Anda saksikan atau amati. Pertanyaan yang muncul melibatkan bagaimana, apa, kapan, siapa, yang mana, di mana, dan mengapa?

Merumuskan pertanyaan-pertanyaan ini dapat membantu Anda mencatat detail yang perlu Anda teliti. Ini memberi Anda ruang lingkup tentang apa yang harus dipelajari.

Latar Belakang Penelitian

Tahap ini adalah di mana Anda menarik lebih banyak informasi tentang pertanyaan itu. Ini membantu dalam mencatat jawaban awal untuk pertanyaan itu.

Penelitian latar belakang juga memungkinkan Anda memeriksa contoh pengamatan lainnya. Ini membantu dengan tahap penelitian selanjutnya.

Konstruksi Hipotesis

Pada titik ini, Anda membuat teori kerja dari informasi yang dikumpulkan. Ini adalah aspek spekulatif dari metode ilmiah. Dalam hal ini, Anda memprediksi kemungkinan hasil.

Ini juga fase di mana Anda bisa membuat prediksi. Prediksi ini mungkin ikut berperan ketika hipotesis muncul sebagai kebenaran selama pengujian.

Saat mengerjakan hipotesis, di sinilah Anda mencatat variabel yang bekerja. Ini dapat membantu Anda menentukan dan membuktikan hipotesis. Ini juga membantu dalam menemukan kondisi mana yang menjadi kenyataan.

Eksperimen dan Pengujian

Ini adalah saat teori yang disusun diuji. Jenis percobaan membantu menentukan hasil untuk melihat apakah itu membuktikan hipotesis atau menghilangkannya.

Selama fase ini, Anda harus memiliki semua variabel yang diperhitungkan. Ini paling baik dilakukan di lingkungan yang terkendali, seperti dalam kelompok kontrol.

Tes yang adil dan beberapa pengulangan memungkinkan Anda memeriksa validitas eksperimen. Dengan cara ini, Anda bisa melihat apakah hasilnya tetap konsisten dan apakah ada tren. Anda juga dapat menggunakan ini untuk menentukan variabel dan kondisi yang diperlukan agar efek tertentu menjadi kenyataan.

Kesimpulan

Setelah Anda merekam data dan mentabulasikan hasilnya, Anda dapat mulai menyimpulkan. Di sini, Anda dapat melihat apakah hipotesis benar atau apakah hasil yang berbeda muncul dalam proses.

Dari sini, Anda dapat melihat kemungkinan titik pengulangan untuk keseluruhan metodologi. Anda dapat melanjutkan dengan pertanyaan lain dan memulai siklus baru untuk menguji serangkaian hipotesis baru.

Setelah selesai, Anda juga dapat menggunakan momen ini untuk membuat hasilnya ditabulasi dan disajikan kepada orang lain.

3. Alasan Penggunaan

Tujuan dari metode ilmiah adalah untuk menggambarkan, menjelaskan, dan memprediksi. Hal ini berlaku di setiap bidang studi.

Dalam psikologi, ini membantu dalam menentukan bagaimana memengaruhi proses dan perilaku mental. Penelitian pencegahan adalah bentuk lain dari penelitian medis, di mana mereka berfokus pada pencegahan gangguan.

Untuk membantu upaya semacam itu, Anda memerlukan platform untuk bekerja. Rosalind.bio adalah platform penelitian bermanfaat yang juga berfungsi dengan baik sebagai pusat data.

5 Alat Digital Terbaik untuk Penelitian Ilmiah – Penelitian saat ini bersifat dinamis. Kami sering menggunakan internet untuk menjelajahi situs web, menonton video, mempelajari analitik, dan melakukan penelitian kami dengan menjelajahi berbagai jenis konten digital, menjadikan teknologi sebagai pemangku kepentingan utama dalam menyukseskan penelitian kami .

5 Alat Digital Terbaik untuk Penelitian Ilmiah

mitretek – Sementara internet telah memudahkan kita untuk mengakses informasi duniawi dengan mengklik tombol (atau mouse!), Internet telah menciptakan serangkaian masalah baru.

Memilah-milah situs web dalam jumlah yang tampaknya tak terbatas, memverifikasi konten, dan hanya menyusun hal-hal terbaik dapat menghabiskan banyak waktu dan tenaga. Inilah sebabnya kami membawakan Anda 5 alat penelitian penting yang harus digunakan setiap peneliti saat bekerja di internet.

1. Bit.ai

Riset online berarti menelusuri berbagai situs web, artikel, blog, gambar, video, infografis, dan lainnya untuk menemukan apa yang Anda cari.

Untuk penelitian kami yang dinamis, interaktif, dan kaya media, kami membutuhkan alat yang menggabungkan semua aspek penelitian modern di bawah satu atap. Editor teks sederhana di masa lalu tidak akan memotongnya lagi! Di sinilah Bit masuk.

Bit memungkinkan peneliti dan tim untuk berkolaborasi, berbagi, melacak, dan mengelola semua pengetahuan dan penelitian di satu tempat.

Ini adalah alat penelitian yang sempurna untuk berbagi penelitian multi-dimensi dengan rekan-rekan Anda dan bukan sekadar teks dan slide yang membosankan.

Tambahkan artikel, PDF, video, kertas putih, ebook, sampel audio pada dasarnya apa pun yang dapat Anda pikirkan – dan bagikan dengan rekan Anda dengan mudah!

Fitur penting lainnya dari Bit meliputi:

• Editor minimal yang mudah digunakan yang mendukung Markdown.
• Penyuntingan kolaboratif, real-time, dan komunikasi dengan rekan-rekan.
• Tambahkan semua jenis konten digital (gambar, video, dll) ke dokumen Bit Anda.
• Pustaka konten untuk menyimpan semua file media Anda untuk akses cepat.
• Pencarian cerdas, memungkinkan siapa saja untuk mencari dan menemukan file, gambar, dokumen, tautan, dll dengan cepat.

2. elink.io

Riset sering melibatkan melalui ratusan tautan dan artikel dan menyusunnya dalam satu ruang aman untuk referensi di masa mendatang atau menerbitkannya untuk audiens Anda.

Inilah sebabnya mengapa banyak peneliti menggunakan alat bookmark dan kurasi seperti elink untuk menyimpan tautan mereka dengan cepat di bawah satu atap dan membaginya dengan rekan-rekan mereka.

elink memudahkan peneliti untuk menyimpan konten dari seluruh web. Mereka dapat menyimpan tautan artikel, video, file cloud, posting media sosial, dan banyak lagi!

Peneliti memiliki pilihan untuk menyimpan konten ke perpustakaan tautan mereka atau menambahkannya langsung ke koleksi konten dan berbagi penelitian mereka dengan rekan mereka . Untuk mempermudah proses bookmark, elink juga memiliki ekstensi chrome .

Cukup klik ekstensi atau klik kanan halaman web mana saja untuk menyimpan konten langsung ke dasbor elink Anda.

Peneliti dapat mengedit judul dan deskripsi untuk menambahkan suara atau catatan mereka sendiri. Mereka bahkan dapat menggabungkan tautan dan membagikan koleksi tautan mereka dengan orang lain sebagai buletin atau menyematkan koleksi di blog/situs web Anda!

Fitur Utama elink:

• Simpan tautan dengan cepat menggunakan ekstensi chrome
• Buat dan bagikan tautan penelitian sebagai buletin atau sematkan di situs web Anda
• Antarmuka pengguna yang mudah

Harga:

• Gratis dengan fungsi terbatas
• Paket berbayar mulai dari Pro Bulanan ($15/bulan), Pro 1 Tahun ($12/bulan), dan Pro 2 tahun ($10/bulan).

3. GanttPRO

Apa pun penelitian yang Anda lakukan, Anda perlu mengatur, merencanakan, dan tetap fokus pada semua aktivitas Anda.

Tanpa alat perencanaan yang kuat, peneliti mungkin tertinggal dari jadwal dan kehilangan kemajuan mereka.

Proyek GanttPRO dan alat manajemen tugas memudahkan peneliti tunggal dan kelompok dengan berbagai ukuran untuk merencanakan tugas mereka pada garis waktu bagan Gantt yang menarik secara visual, mengikuti kemajuan mereka, dan semua tenggat waktu.

GanttPRO memungkinkan peneliti untuk membuat tugas, grup tugas, dan subtugas dalam jumlah tak terbatas dalam satu garis waktu.

Selain itu, ini adalah alat perencanaan yang sempurna untuk memberikan tugas kepada sesama peneliti atau membuat sumber daya virtual, siapa pun atau apa pun itu. Perangkat lunak ini adalah pilihan yang baik untuk kolaborasi, pelacakan waktu, serta berbagi dan mengekspor jadwal Anda.

Fitur Utama GanttPRO:

• Lusinan template siap pakai.
• Kolaborasi waktu nyata dengan sesama peneliti.
• Antarmuka pengguna yang elegan dengan kurva belajar singkat.

Harga:

• Uji coba 14 hari gratis dengan semua fitur tersedia.
• Paket berbayar mulai dari Tim ($4,5/pengguna/bulan), Individu ($15/bulan), Perusahaan (kontak penjualan).

4. Typeset.io

Typeset.io mengklaim sebagai alternatif yang lebih cerdas untuk Word dan Lateks yang harus digunakan semua peneliti. Mulailah penelitian Anda dengan antarmuka yang mudah digunakan atau impor file Word yang ada.

Dengan lebih dari 100.000+ format jurnal terverifikasi untuk dipilih, Typeform membuat proses penelitian menjadi terlalu mudah! Salin-tempel dengan cepat atau unggah makalah Anda di Typeset dan ikuti gaya kutipan apa pun yang Anda butuhkan.

Typeset juga memiliki pemeriksa plagiarisme dan tata bahasa bawaan untuk memastikan tulisan Anda bebas dari kesalahan. Setelah selesai mengunggah dan mengutip, klik format otomatis untuk membuat laporan Anda dalam hitungan detik.

Anda juga dapat mengunduh penelitian Anda dalam file PDF , Docx, LaTeX, atau bahkan sebagai file Zip. Dengan fitur kolaborasi bawaan, Anda dapat mengundang sesama peneliti ke platform dan bekerja sama.

Fitur Utama dari Typeset:

• Lebih dari 100.000+ format jurnal untuk dipilih
• Alat pemeriksa plagiarisme dan tata bahasa
• Layanan pengeditan untuk meningkatkan peluang publikasi Anda

Harga:

• Gratis dengan fungsi terbatas
• Paket berbayar mulai dari: Peneliti ($8/bulan), Tim ($6/bulan), Jurnal / Penerbit (kontak penjualan)

5. Scrivener

Scrivener adalah alat hebat lainnya untuk menulis penelitian dan mengatur catatan Anda.

Digunakan oleh peneliti, penulis skenario, novelis, penulis non-fiksi, mahasiswa, jurnalis, akademisi, pengacara, penerjemah, dan lainnya, Scrivener adalah alat yang dibuat untuk proyek penulisan panjang.

Saat mendaftar, Anda dengan cepat disajikan dengan editornya, dengan sidebar untuk menjaga semuanya tetap pada tempatnya. Anda juga dapat membagi konten Anda menjadi bagian-bagian yang dapat dikelola dengan ukuran berapa pun dan meninggalkan Scrivener untuk menggabungkannya.

Untuk novelis dan pendongeng, ada juga papan gabus untuk memvisualisasikan alur cerita Anda dan memindahkan kartu sesuka Anda.

Outliner menyimpan sinopsis dari apa yang telah Anda tulis, bersama dengan data jumlah kata dan metadata. Pengguna dapat mengatur artikel penelitian mereka dan file lainnya dalam folder dan subfolder.

Fitur Utama Scrivener:

• Aplikasi desktop dan seluler
• Pembuat garis besar
• Organisasi yang mudah

Harga:

• Gratis dengan fungsi terbatas
• Paket berbayar mulai dari $40,84/biaya satu kali

Mengapa Universitas Amerika Memimpin Dunia dalam Penelitian Ilmiah? – Urquiola menggambarkan bagaimana sejarah universitas Amerika menempatkan mereka pada jalur yang berbeda dari universitas Eropa, jalur di mana kekuatan ekonomi dapat bertindak dengan cara yang memungkinkan institusi Amerika menyimpang dan, pada akhir abad ke-20, menjadi mesin unggulan penelitian ilmiah.

Mengapa Universitas Amerika Memimpin Dunia dalam Penelitian Ilmiah?

mitretek – Keunggulan ini terjadi meskipun statistik menempatkan literasi ilmiah AS jauh di belakang banyak negara Eropa. Misalnya, grafik kedua dalam buku ini menunjukkan nilai matematika PISA untuk siswa dari Jerman, Prancis, Inggris, dan AS: AS tertinggal jauh di belakang setiap tahun dari 2003 hingga 2012. Grafik pertama menunjukkan lama sekolah: di sini memimpin AS. Meskipun lebih lama bersekolah, orang Amerika lebih buruk daripada orang Inggris, Prancis, dan Jerman.

Namun demikian, ada sesuatu yang bekerja. Grafik berikutnya dalam buku ini menunjukkan “frekuensi biografi pemenang Nobel menyebutkan universitas di berbagai negara:” AS tertinggal secara besar-besaran pada tahun 1870, bahkan menggambar di sekitar tahun 1920, dan semakin maju setelahnya. AS juga memimpin dalam jumlah Nobel sains, tetapi poin Urquiola adalah bahwa karya yang berkontribusi pada hadiah selalu terjadi jauh lebih awal. AS memimpin di keduanya.

Bagaimana AS mencapai kepemimpinan dalam penelitian meskipun ada beberapa indikasi kontra dan awal yang lambat? Jawaban Urquiola adalah bahwa pendidikan tinggi kita berkembang ke arah pasar bebas . Di negara-negara Eropa, institusi pendidikan tinggi berkembang ke arah yang berlawanan.

Baca Juga : Institusi Dengan Pertumbuhan Tercepat Menurut Negara untuk Penelitian Ilmiah

Pada abad ke-20, pendidikan tinggi AS sesuai dengan tiga prinsip, istilah Urquiola

• pemerintahan sendiri: lembaga dapat berjalan dengan caranya sendiri,
• masuk bebas: lembaga baru tidak menghadapi hambatan untuk masuk, dan
• ruang lingkup bebas : institusi dapat memilih layanan apa saja yang ditawarkannya.

Untuk menegaskan maksudnya, Urquiola menelusuri sejarah perguruan tinggi di AS dari awal dengan Harvard pada 1636, William dan Mary, Yale, Universitas Pennsylvania, Columbia, Princeton, dan lain-lain. Perguruan tinggi hibah tanah mengikuti setelah Perang Sipil, dan pertumbuhan akademisi AS dipercepat untuk mencapai puncak kontemporer hampir 5.000 institusi.

Hambatan untuk masuk sangat sederhana dan sebagian besar lembaga tersebut pada dasarnya bersifat otonom. Berbagai penawaran sekolah sesuai dengan apa yang disebut Urquiola ruang lingkup gratis.

Sebaliknya, universitas-universitas di Jerman, yang hingga awal abad ke-20 menjadi pemimpin dunia dalam penelitian akademik, semuanya didukung oleh berbagai negara bagian dan jauh dari otonom. Setelah Jerman datang Inggris, di mana Oxford dan Cambridge mempertahankan beberapa otonomi. Tetapi pada tahun 1910, hasil penelitian AS telah melampaui Inggris dan Prancis; Jerman, tentu saja, tertinggal setelah Perang Dunia II dan belum sepenuhnya pulih.

Dalam pandangan Urquiola, proses yang mendorong AS ke depan bekerja seperti ini:

Seperti [ekonom Gary] Becker menunjukkan ketika orang membeli sekolah, mereka tidak membeli barang konsumen seperti telepon mereka melakukan investasi untuk mempersiapkan pasar berikutnya. Misalnya, individu pergi ke sekolah untuk mempersiapkan karir, atau membuat diri mereka lebih menarik bagi calon pasangan. Dengan kata lain, mereka melihat pendidikan menciptakan aset yang disebut Becker modal manusia.

Perguruan tinggi dan universitas Amerika bersaing di pasar yang kurang lebih bebas, kata Urquiola. Namun, dasar persaingan bukanlah seperti yang Anda pikirkan. Bukan kualitas pengajarannya. Efektivitas pengajaran sangat bervariasi. Peneliti yang sangat baik mungkin adalah guru yang buruk dan tidak ada cara yang dapat diandalkan untuk mengevaluasi pengajaran. Jadi, institusi bersaing sebagian besar dengan alasan lain.

Yang paling penting adalah apa yang Urquiola sebut penyortiran. Pada masa-masa awal, jenisnya bersifat religius: Baptis ingin pergi ke sekolah dengan Baptis, Presbiterian dengan Presbiterian, dan seterusnya. Kecenderungan ini menyebabkan pertumbuhan besar-besaran dalam jumlah perguruan tinggi tetapi, menurut Urquiola, menghambat minat dalam penelitian, yang mahal dan pada dasarnya tidak relevan, tidak ada kaitannya dengan pilihan sekolah siswa.

Tetapi ketika sekolah menjadi lebih otonom, penyortiran beroperasi secara berbeda. Setelah Perang Saudara, Cornell dan Johns Hopkins membuat terobosan dengan mengkhususkan diri pada penelitian dan pengajaran lanjutan alih-alih pemilahan denominasi. Harvard, Columbia, Chicago, MIT, Stanford, dan lainnya mengikuti, menyadari bahwa mereka dapat bersaing dengan baik dengan mempekerjakan spesialis yang dapat mengajar dan melakukan penelitian.

Sebagai deskripsi tentang apa yang terjadi, itu akurat. Tapi mengapa denominasi sekolah menjadi kurang penting dan keunggulan penelitiannya lebih?

Mungkin industrialisasi masyarakat, dengan meningkatnya kebutuhan akan beragam keterampilan, yang menyediakan pasar yang ditanggapi oleh Harvard dan yang lainnya dengan meningkatkan kemampuan penelitian mereka. Apa pun alasannya, daya tarik sebuah sekolah semakin bergantung pada layanan baru yang ditawarkannya dan jenis siswa yang dapat menariknya. Populasi mahasiswa itu sendiri kemudian menjadi daya tarik: like-seeking-like atau -wannabe-like.

“Terbaik” tentu memiliki arti yang berbeda di sekolah yang berbeda. Sekarang, Caltech hanya mencari teknisi terbaik; Harvard mencari yang paling cerdas, ya, tetapi bukan hanya yang paling cerdas tetapi juga anak-anak dari fakultas dan alumni, memastikan kesetiaan dari yang pertama dan sumbangan dari yang terakhir. Minoritas yang disetujui juga harus disukai. Harvard (seperti banyak sekolah elit lainnya) karena itu kadang-kadang harus mendiskriminasi yang paling cerdas orang Yahudi dan Asia, misalnya (berbenturan dengan pencarian yang diakui untuk keunggulan tout pengadilan dan mengarah ke gugatan ) mendukung apa yang dinilainya sebagai “terbaik ” untuk ceruk pasarnya.

Perguruan tinggi mulai berperilaku seperti bisnis. Agar berhasil, mereka harus menawarkan serangkaian layanan yang bervariasi, yang menuntut praktisi khusus: fakultas yang juga melakukan penelitian. Yang paling berhasil dalam proses ini kemudian dapat menyediakan jenis penyortiran yang berbeda. Sekolah yang lebih baik memilih fakultas yang paling cerdas dan paling sukses. Fakultas paling cemerlang di bidang tertentu akan membuat universitas lebih menarik bagi orang lain dengan minat yang sama.

Kemudian, dengan diakui sebagai sekolah “terbaik”, mereka dapat menyortir—menarik—siswa terbaik. Singkatnya, pemilihan/penyortiran untuk keunggulan melibatkan umpan balik positif. Hasilnya adalah lereng yang curam, dengan beberapa institusi di atas dan ekor panjang di bawahnya.

Penelitian adalah kegiatan elit. Beberapa universitas mengerdilkan sisanya dalam hal hasil penelitian. Literasi ilmiah yang buruk dalam massa populasi tidak relevan selama sebagian kecil siswa yang paling cerdas terdidik dengan baik dan menawarkan peluang penelitian.

Kesenjangan antara yang terbaik dan yang lainnya merupakan sumber ketegangan yang berkelanjutan di pendidikan tinggi AS. Ini berarti bahwa petugas penerimaan terus mencoba menyesuaikan kembali resep yang bahannya bersifat akademis (SAT, nilai), atletis, warisan, “keberagaman”, dan kemungkinan pelamar atau orang tua mereka akan membantu sekolah. Tujuan mereka yang sering diungkapkan adalah untuk mempromosikan mobilitas sosial sementara pada saat yang sama memastikan masa depan keuangan lembaga tersebut. Perdebatan terus berlanjut karena kedua tujuan tersebut sebagian tidak sesuai.

“Stabilitas posisi” lembaga elit memungkinkan mereka untuk “menipu”, seperti yang disarankan Urquiola, untuk sedikit mengajar demi keunggulan penelitian. Ini juga memungkinkan mereka untuk mendukung fasilitas mewah untuk mahasiswa sarjana dan sejumlah besar program akademik yang dipertanyakan secara akademis tetapi trendi secara politik.

Buku Urquiola memahami masalah yang kompleks: Bagaimana kondisi akademisi di AS saat ini berevolusi dari awal yang sederhana dan bagaimana evolusi itu mengarah ke tingkat keunggulan penelitian yang pada akhirnya melebihi universitas Eropa. Penjelasannya bahwa perguruan tinggi dan universitas Amerika bersaing dalam mode pasar bebas yang kurang lebih benar.

Universitas Eropa pasti melakukan banyak hal dengan benar. Misalnya, fakultas menggunakan lebih banyak kendali atas struktur institusi daripada di AS dan berperan dalam penerimaan siswa, tidak seperti di sekolah-sekolah Amerika. Mereka mungkin memilih siswa yang memiliki kualifikasi akademik yang lebih baik daripada di AS, di mana pertimbangan lain—probabilitas donor, kemampuan atletik, “keberagaman”, dll.—lebih besar. Namun kontrol fakultas juga membuat institusi kurang fleksibel. Kontrol oleh administrasi independen memudahkan pembuatan program dan departemen baru. Skor satu untuk AS (kecuali untuk semua departemen “studi” cerdik yang kurang lazim di Eropa).

Saya harus tidak setuju dengan asumsi Urquiola bahwa penelitian yang didukung hibah adalah biaya bersih. Dalam pengalaman saya, administrator secara rutin mendesak fakultas untuk mendapatkan hibah penelitian, dengan suplemen “biaya tidak langsung” mereka yang lumayan, sekaligus mengeluh tentang biaya penelitian. Peneliti sesekali yang dapat mengelola tanpa hibah eksternal cenderung dikritik daripada dipuji. Dana penelitian eksternal memungkinkan lembaga untuk berkembang; mereka juga dapat memperoleh keuntungan.

Juga, Urquiola berkomentar singkat tentang kenaikan biaya untuk sekolah elit, menghubungkan kenaikan mereka dengan “perubahan dalam produk mereka” dan efek Baumol , tampaknya melupakan permintaan dan penawaran. Permintaan telah meningkat sebagian karena sumbangan pinjaman federal. Pasokan sekolah elit sudah pasti dan akan selalu demikian. Mereka adalah apa yang oleh para ekonom disebut barang posisional : Tidak peduli berapa banyak sekolah yang ada, segelintir orang di atas akan selalu memiliki daya tarik khusus. Mengingat pasokan tetap dan permintaan yang meningkat, “kami tidak ingin meninggalkan uang di atas meja!” sebagai rekan administrasi saya pernah berkomentar. Tidak perlu memanggil Baumol.

Apa prediksi analisis Urquiola? Masa depan penelitian akademik mungkin aman—dengan asumsi bahwa universitas-universitas elit tersebut selamat dari krisis COVID relatif tanpa cedera. Status posisi mereka (dan biaya tinggi yang diizinkan), bersama dengan anggaran penelitian yang besar, masih memungkinkan mereka untuk “menipu” dengan meremehkan pengajaran dan mendorong program akademik yang tampaknya lebih tertarik pada aktivisme politik daripada beasiswa.

Urquiola pantas mendapat pujian karena menyoroti keunggulan penelitian akademik Amerika dan memberikan deskripsi yang masuk akal tentang proses sejarah yang memungkinkannya. Sistem pendidikan tinggi kita berantakan, tetapi karena persaingan, itu berjalan dengan baik.

John Staddon adalah James B. Duke Profesor Psikologi dan Profesor Biologi, Emeritus, di Duke University. Buku terbarunya adalah Metode Ilmiah: Bagaimana sains bekerja, gagal bekerja atau berpura-pura bekerja dan The Englishman: Memoirs of a psychobiologist.

Mendorong Penelitian Ilmu Alam dan Teknik di Kanada – The Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada ( NSERC ) adalah pendukung penemuan dan inovasi terbesar di negara ini, mendanai inovator, visioner, dan penjelajah yang mendorong terobosan ilmiah dan teknis di seluruh Kanada.

Mendorong Penelitian Ilmu Alam dan Teknik di Kanada

mitretek – Perusahaan departemen muncul pada 1 Mei 1978, dan bekerja hari ini dengan universitas, perguruan tinggi, bisnis, dan organisasi nirlaba untuk menghilangkan hambatan, mengembangkan peluang, dan secara konsisten menarik keahlian baru yang membantu komunitas riset Kanada untuk berkembang .

Tiga pilar utama NSERC adalah:

• Menggunakan sains untuk memberdayakan: Melalui NSERC mempromosikan kegiatan sains dan merangkul “ pola pikir STEM ,” dua juta anak muda, orang tua, guru, dan warga Kanada yang ingin tahu dijangkau setiap tahun. Selain itu, setiap tahun 500 mitra berkumpul untuk menawarkan berbagai acara di lebih dari 300 komunitas berbeda di seluruh Kanada.
• Bermitra dengan inovator: Pada tahun 2020, ada lebih dari 3.800 kolaborasi yang didukung NSERC, antara peneliti, swasta, publik, dan sektor nirlaba.
• Berinvestasi dalam penemu: Ilmuwan dan insinyur Kanada yang paling dihormati melatih 37.000 siswa setiap tahun, dan 67% dari semua peneliti ilmu alam dan teknik di universitas dan perguruan tinggi Kanada didanai oleh NSERC Discovery Grants .

Sangat penting bagi NSERC untuk mendanai inovator, visioner, dan penjelajah yang mencari terobosan ilmiah dan teknis yang akan menguntungkan Kanada. Seperti yang dapat kita lihat dalam “ Laporan Kemajuan: Memobilisasi Penelitian Kanada ” yang baru-baru ini dirilis, sepanjang tahun 2020, Komite Koordinasi Penelitian Kanada (CRCC) dan lembaga pendanaan penelitian federal membuat kemajuan dalam beberapa bidang sains seperti:

• Memperkuat kesetaraan, keragaman, dan inklusi dalam R&I.
• Mendukung penentuan nasib sendiri, kepemimpinan dan kapasitas Pribumi dalam penelitian dan pelatihan.
• Mendukung peneliti karir awal.
• Meningkatkan keterlibatan dalam penelitian interdisipliner, internasional, berisiko tinggi, dan cepat tanggap.
• Meningkatkan kerjasama dan kolaborasi dalam penelitian internasional.
• Mendukung tanggapan penelitian Kanada terhadap krisis COVID-19.

Memastikan kepercayaan luas pada sains

Dunia menyoroti sains sekarang lebih dari sebelumnya saat kita menghadapi tantangan pandemi COVID-19, dan karena itu, sains secara keseluruhan berada di bawah tekanan yang luar biasa. Sekarang, lebih penting dari sebelumnya untuk memastikan publik memiliki kepercayaan besar pada ilmuwan dan penelitian mereka. Selama masa krisis dan gangguan sosial-ekonomi, para peneliti memberikan pengetahuan kunci yang dapat membuka jalan bagi masa depan yang lebih menjanjikan baik secara nasional maupun internasional. Penelitian Kanada dapat menawarkan wawasan yang jelas dan beragam untuk membantu Kanada mengatasi tantangan sosial, ekonomi, kesehatan masyarakat, dan politik yang kompleks.

Sebelumnya pada tahun 2021, badan pemberi hibah federal mengumumkan peluncuran peluang pendanaan khusus sebesar $2,25 juta untuk mendukung aktivitas yang mendorong kepercayaan vaksin di Kanada. Badan-badan berharap dan mengharapkan kegiatan dan transparansi ini akan meningkatkan pemahaman publik tentang vaksin dan membantu warga Kanada membuat keputusan berdasarkan bukti, terutama di antara populasi yang tidak yakin akan keamanan vaksin.

Selain itu, badan-badan tersebut mendorong organisasi untuk mempertimbangkan kebutuhan komunitas minoritas bahasa resmi dalam pengembangan usulan kegiatan mereka dan memiliki dokumentasi resmi dan materi promosi dalam kedua bahasa resmi tersebut. Ini untuk memastikan bahwa tidak ada yang tertinggal dari percakapan dan setiap orang memiliki akses ke informasi penting di saat ketidakpastian besar.

Baca Juga : Penelitian dan Pengembangan untuk Perusahaan Teknik dan Manufaktur

Dukungan untuk peneliti

Pada bulan Maret 2021, Pemerintah Kanada mengumumkan akan memberikan dukungan gaji hingga 32.000 staf penelitian yang gajinya terpengaruh secara negatif oleh COVID-19, dan yang tidak memenuhi syarat untuk mendapatkan Subsidi Gaji Darurat Kanada. Selain itu, pemerintah memberikan bantuan kepada sekitar 22.000 proyek penelitian untuk menutupi pemeliharaan yang tidak terduga dan biaya tinggi yang biasanya tidak akan dikeluarkan jika bukan karena pandemi COVID-19. Di antara individu yang diberikan dana, sekitar 9.300 adalah mahasiswa, 3.000 adalah postdoctoral fellows dan 19.500 adalah personel penelitian lainnya.

Alejandro Adem , Ketua Komite Koordinasi Riset Kanada; dan Presiden, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) mengomentari hal ini, menyatakan:

“CRCEF menunjukkan komitmen Pemerintah Kanada dan lembaga pendanaan penelitian federal untuk mendukung personel penelitian negara kami saat kami mengatasi tantangan yang belum pernah terjadi sebelumnya yang ditimbulkan oleh pandemi COVID-19. Universitas dan lembaga penelitian kesehatan Kanada telah bertahan melewati pandemi ini, dan kami bangga mendukung mereka.”

Dalam hal penemuan dan inovasi, negara-negara harus bekerja untuk menarik keahlian baru guna membantu komunitas riset mereka berkembang, dan Kanada pun demikian. Untuk menginspirasi inovasi dan persaingan, NSERC merayakan keunggulan penelitian setiap tahun dengan berbagai hadiah termasuk penghargaan individu yang berfokus pada pencapaian mulai dari penemuan inovatif oleh peneliti muda hingga pencapaian dan pengaruh seumur hidup. Saat peneliti sains dan teknik Kanada terus memimpin di panggung dunia, Pemerintah Kanada merayakan keunggulan penelitian negara tersebut dengan memberikan penghargaan kepada beberapa yang terbaik dan paling cerdas. Ini juga membantu untuk mendorong pengakuan dan mendukung komunitas penelitian.

Institusi Dengan Pertumbuhan Tercepat Menurut Negara untuk Penelitian Ilmiah – Akademi Ilmu Pengetahuan China dan Universitas Harvard telah mempertahankan posisi tertinggi dalam Indeks Alam selama empat tahun berturut-turut, tetapi Akademi Ilmu Pengetahuan Universitas China membuat pencapaian yang paling mengesankan.

Institusi Dengan Pertumbuhan Tercepat Menurut Negara untuk Penelitian Ilmiah

mitretek – Ketika mempertimbangkan pertumbuhan hasil penelitian di 82 jurnal berkualitas tinggi yang dilacak oleh Indeks Alam, Institut Teknologi Federal Swiss Zurich , Swiss, dan Universitas Princeton di AS juga merupakan penggerak dan pelopor, sebagai institusi yang paling cepat berkembang secara nasional.

Lembaga-lembaga di bawah ini memperoleh jumlah pecahan (FC) terbanyak antara 2015 dan 2018 di delapan negara terkuat di dunia untuk penelitian ilmiah.

1. Universitas Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok, Tiongkok

Sejak didirikan pada tahun 1978, University of Chinese Academy of Sciences (UCAS) telah naik peringkat dalam Indeks Alam. Universitas khusus lulusan pertama di China adalah institusi dengan pertumbuhan tercepat di Indeks Alam, mencapai pertumbuhan terbesar di FC dalam tiga tahun terakhir – dan dengan selisih yang signifikan.

Pada tahun 2018, UCAS menampung sekitar 3.000 profesor dan 11.737 pengawas, yang mencakup 240 anggota Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok.

Tahun lalu, para penelitinya adalah bagian dari tim yang menciptakan tikus dari dua induk jantan untuk pertama kalinya. Dipublikasikan di Cell Stem Cell , studi ini sejauh ini telah diliput oleh 161 outlet berita, 856 tweeter, dan 19 blog.

Baca Juga : 9 Perusahaan Riset Pasar Terbaik yang Harus Diwaspadai di Tahun 2023

2. Institut Teknologi Federal Swiss Zurich, Swiss

Dengan 21 pemenang Hadiah Nobel, dua peraih medali Fields, dan penerima Penghargaan Turing, Swiss Federal Institute of Technology Zurich (ETH Zurich) telah membangun reputasi untuk penelitian inovatif selama 160 tahun terakhir.

Di antara makalah yang paling banyak dibicarakan dari universitas adalah prediksi peningkatan gelombang panas laut di bawah perubahan iklim; suatu teknik untuk mentransmisikan informasi kuantum ; dan gambar detail protein yang terlibat dalam pensinyalan opioid.

Pada Januari 2018 , para peneliti di ETH Zurich menemukan bagaimana sekelompok nanocrystals tertentu mampu memancarkan cahaya terang. Studi tersebut, yang merupakan artikel Nature yang paling banyak dikutip dari institusi tersebut tahun lalu, dapat memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang seperti transmisi data dan superkomputer.

3. Universitas Princeton, Amerika Serikat

Terletak di New Jersey, Universitas Princeton adalah perguruan tinggi tertua keempat di AS. Dengan 26 Peraih Nobel muncul dari programnya, lembaga Ivy League adalah pusat kekuatan, dengan ilmu fisika menyumbang sepertiga dari keseluruhan hasil.

Princeton terdiri dari hampir 1.300 anggota fakultas, 76% dari mereka adalah profesor tetap. Dengan 14 pusat interdisipliner, kerja tim juga merupakan prinsip utama dari pendekatan lembaga untuk penelitian.

Pada tahun 2018, peneliti Princeton ikut menulis makalah Nature yang menarik diskusi luas secara online. Studi tersebut mengungkapkan bahwa, selama 25 tahun terakhir, lautan dunia telah menyerap sejumlah energi panas yang 150 kali lipat dari energi yang dihasilkan manusia sebagai listrik setiap tahunnya – perkiraan 60% lebih tinggi daripada Laporan Penilaian Kelima tahun 2014 dari Panel Antarpemerintah PBB tentang Perubahan Iklim.

4. Institut Sains Dasar, Korea Selatan

Dibuka delapan tahun yang lalu, Institute for Basic Science (IBS) telah menjadi lembaga dengan pertumbuhan tercepat di Korea Selatan dalam hal penerbitan penelitian berkualitas tinggi.

IBS sedang dalam proses membangun akselerator ion berat di Daejeon utara, yang akan selesai pada tahun 2021. Fasilitas skala besar baru ini bertujuan untuk menghasilkan isotop baru yang langka.

Pada tahun 2018, peneliti IBS adalah bagian dari tim yang mengungkap sirkuit saraf yang membantu mengurangi ingatan traumatis. Temuan yang dipublikasikan di Nature , mengungkap mekanisme di balik bentuk psikoterapi tertentu, seperti stimulasi sensorik bilateral bergantian.

5. Universitas Barat, Kanada

Western University yang berusia 140 tahun di Ontario, Kanada memiliki 12 fakultas dengan 1.396 staf penuh waktu dan anggaran penelitian lebih dari Ca$225 juta (US$172 juta) pada tahun 2017. Universitas ini juga merupakan lembaga dengan pertumbuhan tercepat di Kanada dalam Indeks Alam .

Western University telah mendapatkan kemitraan swasta dan publik, khususnya di bidang penelitian dengan biaya peralatan dan infrastruktur yang lebih tinggi. Secara keseluruhan, telah menginvestasikan lebih dari Ca$400 juta (US$302 juta) dalam infrastruktur, termasuk pencitraan biomedis dan fasilitas komputasi berkinerja tinggi di Brain and Mind Institute .

Pada Juli 2018, para peneliti Western University berkontribusi pada makalah Nature Communications yang menemukan bahwa pria dengan peningkatan testosteron mengembangkan preferensi untuk barang-barang mewah. Koran tersebut sejauh ini telah diambil oleh 72 outlet berita dan hampir 500 pengguna Twitter.

6. Universitas Münster, Jerman

University of Münster telah berkembang menjadi salah satu universitas terbesar di Jerman sejak didirikan lebih dari dua abad yang lalu. Itu juga menjadi pemain internasional yang kuat, dengan lebih dari 550 perjanjian kemitraan dengan universitas dan lembaga akademik di seluruh dunia, dari Belanda hingga China.

University of Münster adalah kekuatan dalam penelitian kimia, yang menyumbang lebih dari setengah dari hasil keseluruhannya. Tahun lalu, para peneliti ikut menulis makalah Nature Communications yang mempresentasikan teknik yang menggunakan logam cair untuk mengubah karbon dioksida menjadi batu bara padat.

7. Institut Pascasarjana Sains dan Teknologi Okinawa, Jepang

Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (OIST) adalah salah satu institusi paling beragam di Jepang , dengan setengah fakultasnya berasal dari negara lain.

Tidak seperti institusi Jepang lainnya, hampir semua kursus dan kegiatan penelitian OIST dilakukan dalam bahasa Inggris. Universitas pascasarjana tidak memiliki departemen, sebaliknya, para peneliti dari berbagai bidang berbagi fasilitas, peralatan, dan sumber daya.

Tahun lalu, peneliti OIST menganalisis genom dari 60 varietas buah jeruk yang berbeda dan membuat pohon keluarga jeruk baru. Temuan yang dipublikasikan di Nature , mengungkapkan bahwa jeruk modern dapat ditelusuri kembali ke nenek moyang berusia delapan juta tahun.

8. Universitas Teknologi Queensland, Australia

Baru berusia 30 tahun, Queensland University of Technology (QUT) adalah salah satu institusi dengan pertumbuhan tercepat di dunia, seperti yang dilacak oleh Nature Index.

QUT memiliki salah satu fakultas sains dan teknik terbesar di Australia , yang terdiri dari enam fakultas dan 23 disiplin ilmu. Pusat Sains dan Teknik universitas yang berusia enam tahun adalah rumah bagi Institute for Future Environments , yang menampung lebih dari 300 sarjana.

Pada akhir 2018, peneliti QUT adalah bagian dari tim internasional yang terdiri dari lebih dari 200 ilmuwan yang mempresentasikan genom referensi gandum umum pertama yang dianotasi penuh. Makalah Science telah di-tweet sekitar lebih dari 1.000 kali dan disebutkan oleh 107 outlet berita .

9 Perusahaan Riset Pasar Terbaik yang Harus Diwaspadai di Tahun 2023 – Proses mengumpulkan data yang berkaitan dengan pelanggan atau target pasar secara terorganisir adalah inti dari survei pasar. Proses seperti inilah yang memberi bisnis wawasan tentang pasar, termasuk ukuran, permintaan, dan persaingan saat ini.

9 Perusahaan Riset Pasar Terbaik yang Harus Diwaspadai di Tahun 2023

mitretek – Saat Anda menggabungkan proses survei ini dengan opini dan proses penelitian sosial, bisnis bisa mendapatkan banyak informasi sehubungan dengan tujuan survei. Oleh karena itu, berinvestasi dalam perusahaan riset pasar dapat menghasilkan hasil yang diinginkan. Untuk memudahkan Anda memilih perusahaan riset pasar yang menonjol berdasarkan anggaran dan kebutuhan Anda, kami telah melakukan survei ekstensif dan akhirnya keluar dengan daftar ini.

1. Adloonix

Apakah Anda seorang pemula atau perusahaan yang ingin meningkatkan citra merek Anda, Adloonix dapat membantu Anda dengan riset pasar yang relevan. Sebagai perusahaan yang menyewa layanan Adloonix, Anda dapat dengan mudah berharap mendapatkan lebih banyak prospek, menjadi menguntungkan, mengurangi biaya penjualan dan pemasaran, dan menyederhanakan banyak proses bisnis.

Baca Juga : 6 Perusahaan Riset Pasar Terbesar Di Dunia

2. Customer Foresight Group

Beberapa perusahaan Fortune 500 dan menengah hingga besar telah memperoleh manfaat dari kemampuan riset pasar dan pesaing dari Customer Foresight Group. Keterampilan penelitian kuantitatif dan kualitatif mereka memungkinkan perusahaan membuat keputusan berdasarkan berbagai faktor seperti pengalaman pelanggan, konvergensi, dan akuisisi. Didirikan oleh Enrico Codogno (profesional Intelijen Kompetitif dan Riset Pasar terkenal sejak 1984), Customer Foresight adalah salah satu agensi riset pasar yang memberikan hasil berdasarkan wawasan yang sebenarnya.

3. Van Deusen & Levitt Associates

Jika ada satu agensi yang benar-benar memahami kebutuhan dan tantangan Anda di pasar, maka itu adalah Van Deusen & Levitt Associates. Apa yang benar-benar luar biasa dengan VDLA adalah memberikan hasil bisnis kepada Anda dengan membantu Anda menemukan lebih banyak tentang merek Anda melalui atribut emosional dan rasional.

4. MarketJoy

Ingin menghasilkan saluran prospek yang sehat yang dapat menghasilkan peningkatan penjualan? MarketJoy, perusahaan riset pasar terkemuka dapat membantu. Perusahaan percaya dalam menghubungkan semua pembuat keputusan pada satu platform dan mempercepat proses penjualan untuk kemajuan klien.

5. Outboxer

Mereka tidak berbisnis hanya untuk menyampaikan pendapat atau menjalin hubungan berdasarkan emosi. Sebaliknya, mereka memberikan layanan berdasarkan koneksi, keinginan, koherensi, dan konteks.

6. Starfish

Memperkuat pengalaman merek dan koneksi pelanggan adalah keahlian Starfish. Perusahaan riset pasar yang inovatif, Starfish unggul dalam menyediakan layanan pemasaran yang kreatif dan strategis. Dalam menggunakan layanan Starfish, perusahaan dapat menyelaraskan tujuan mereka dan menjadikannya lebih bermakna dan intuitif.

7. The Yard Creative

Jika perusahaan Anda ingin berbeda dari pesaing, maka The Yard Creative, dengan pengalamannya yang inovatif dan mengubah merek dapat sangat berguna. Keahlian perusahaan terletak pada desain grafis, riset, branding, strategi, dan desain interior. Namun, perusahaan bersedia mengambil hampir semua hal kreatif karena tim mereka terdiri dari sekelompok profesional yang berpengalaman dan berbakat dari berbagai latar belakang.

8. Goodman Lantern

Goodman Lantern mengantarkan era baru digitalisasi. Tim global kami menggunakan keseimbangan yang hati-hati antara alat otomatis dan keahlian terkemuka di industri untuk mengembangkan aplikasi mutakhir, melakukan riset menyeluruh, dan membuat konten yang menarik.

9. Global Brand Works

Global Brand Works adalah agensi branding yang kecil namun perkasa. Didirikan oleh Caroline McNally dan Shannon Riordan, Global Brand Works berspesialisasi dalam menerjemahkan Strategi Merek menjadi Aktualisasi Merek dengan kata lain, kami membantu klien menghidupkan merek di seluruh organisasi, secara internal dan eksternal.

6 Perusahaan Riset Pasar Terbesar Di Dunia – Beberapa perusahaan riset pasar terbesar telah mengokohkan posisi mereka selama beberapa dekade, tetapi yang lain telah berhasil meraup pendapatan miliaran dolar, meskipun hanya muncul dalam beberapa tahun terakhir. Either way, perusahaan riset pasar membuat dunia berputar. Mereka memberikan informasi penting, wawasan, dan layanan konsultasi untuk bisnis di setiap industri.

6 Perusahaan Riset Pasar Terbesar Di Dunia

mitretek – Alasan mengapa perusahaan-perusahaan ini begitu penting, dan telah menemukan begitu banyak kesuksesan, memiliki banyak segi. Untuk satu hal, setiap perusahaan memiliki ‘pasar’ untuk dijangkau. Itu saja membuat riset pasar menjadi layanan relevan yang dapat dipahami, terlepas dari seberapa besar perusahaan itu atau industri apa yang beroperasi.

Namun di dunia yang penuh dengan pengawasan online, demografi konsumen yang dipantau dengan cermat, dan berton -ton data, riset pasar menjadi semakin berharga. Perusahaan dengan tangan mereka pada data yang berharga dan berlimpah itu pasti penting! Jadi, dengan mengingat semua ini, mari kita jelajahi perusahaan riset pasar terbesar di dunia, yang diberi peringkat berdasarkan pendapatan.

1. Westat

Westat, sebuah perusahaan milik karyawan yang didirikan pada tahun 1963, memulai daftar ini. Ini menghasilkan pendapatan 590 juta USD pada tahun 2019 dengan menyediakan layanan riset pasar kepada perusahaan di berbagai industri. Perusahaan ini terutama berfokus pada kesehatan, kebijakan sosial, pendidikan, dan transportasi; tetapi, seperti yang diharapkan, itu juga melakukan studi tentang sains dan teknologi umum . Fokus Westat pada empat kategori utama ini adalah bagian dari alasan pertumbuhannya.

Meskipun semua kategori itu adalah ceruk bergaji tinggi, yang lebih penting untuk kesuksesan Westat adalah fokusnya pada desain survei. Penawaran Westat sebagian besar berpusat pada melakukan studi dan membuat desain survei fungsional yang unik untuk setiap kliennya. Secara keseluruhan, Westat bekerja sangat baik dalam industri, dan ekonomi, yang jarang menggunakan model kepemilikan karyawan.

Baca Juga : Perusahaan Shaanxi Construction Engineering Meninjau Proyek Penelitian Ilmiah

2. Information Resources Incorporated

Lebih dikenal luas sebagai IRI, Information Resources Incorporated adalah perusahaan riset pasar Amerika. Ini menghasilkan pendapatan 1,2 miliar selama 2019, menggandakan pendapatan Westat. IRI juga berspesialisasi dalam industri tertentu. Hal ini biasa terjadi pada perusahaan riset pasar, tetapi semakin jarang semakin sukses perusahaan tersebut. Terlepas dari itu, IRI melayani bisnis CPG, ritel, kesehatan dan kecantikan, dan media.

IRI mengklaim beroperasi dalam 95% kategori di atas dalam daftar Fortune 100. Ini klaim yang tinggi, mengingat mereka memiliki 5.000 klien di seluruh dunia. Selain itu, IRI baru mulai mengintegrasikan AI (kecerdasan buatan) dan ML (pembelajaran mesin) ke dalam perangkat lunak analitik mereka pada tahun 2019. Perangkat lunak riset pasar berteknologi tinggi dan serbaguna adalah tema umum lainnya di antara perusahaan riset pasar terbaik. Meskipun Information Resources, Inc. tidak cukup di atas, itu pasti menonjol dari keramaian.

3. Grup CoStar

Mencapai pendapatan 1,39 miliar untuk tahun 2019, CoStar Group adalah perusahaan riset pasar yang sering digunakan – tetapi agak kurang dikenal. Nama CoStar Group tidak diiklankan sebaik perusahaan ‘hip’ lainnya seperti Ipsos atau Salesforce; setidaknya dalam pengertian umum. Itu mungkin karena CoStar berfokus pada industri real estate . Banyak perusahaan riset pasar akhirnya menjadi generalis, terutama di puncak rantai makanan.

CoStar menonjol dengan menjadi perusahaan riset pasar yang memiliki ceruk yang jelas. Setelah didirikan pada tahun 1987, CoStar Group telah melayani perusahaan multi-keluarga dan real estat komersial terbesar selama bertahun-tahun. Dalam prosesnya, perusahaan telah menjadi pemimpin dunia dalam data perumahan dan properti. Mereka memiliki, menurut situs web mereka, “database data real estat terlengkap di seluruh AS, Kanada, dan Inggris”.

4. GfK

GfK adalah singkatan dari “pertumbuhan dari pengetahuan”, dan itulah janji yang mereka tawarkan kepada perusahaan yang mereka urus. Perusahaan riset pasar ini adalah perusahaan lama lainnya; pertama kali didirikan pada tahun 1934. Sebenarnya, nama mereka berasal dari frase Jerman “Gesellschaft für Konsumforschung,” yang berarti Asosiasi Riset Konsumen. Itu jauh kurang menarik daripada nama Inggris baru yang mereka pakai.

Meskipun GfK berusia 88 tahun, itu jauh dari ketinggalan jaman atau kuno. Mulai tahun 2020, mereka menggunakan analitik data dan teknologi AI untuk menyediakan platform peramalan dan rekomendasi khusus hanya salah satu inovasi mereka di bidang riset pasar. Inovasi lain diperkenalkan pada tahun 2004, ketika GfK meluncurkan StarTrack. Itu adalah sistem gudang data global tercanggih saat itu.

Dengan inovasi berkelanjutan dan janji yang jelas kepada pelanggan (pertumbuhan dari pengetahuan), kesuksesan GfK tidak mengherankan. Secara keseluruhan, GfK meraup pendapatan 1,67 miliar pada tahun 2019.

5. IHS Markit

IHS Markit dulu secara eksklusif menyediakan layanan informasi sebelum bergabung dengan S&P Global pada tahun 2022. Sekarang, IHS Markit menghasilkan pendapatan sekitar 2,11 miliar per tahun, pada 2019, dan melayani berbagai industri dengan data dan alatnya. Meskipun perusahaan ini bukan jack of all trade, itu pasti dekat. Beberapa industri yang dibantunya termasuk pemerintahan/sipil, keuangan, teknologi, kedirgantaraan, pertahanan dan keamanan, dan otomotif.

Dengan databasenya yang masif, IHS Markit mampu membantu semua vertikal ini secara merata. Demikian pula, ia memiliki puluhan penawaran untuk pelanggannya, membantu mereka membuat keputusan bisnis yang tepat. Ini termasuk alat pemasaran dan peramalan biasa, serta analitik risiko.

Namun IHS Markit juga memberikan solusi desain produk, layanan perdagangan, dan lainnya kepada pelanggannya. Keuniversalan IHS Markit inilah yang membantunya mengungguli GfK dan CoStar Group dalam ukuran dan pendapatan.

6. Ipsos

Ipsos adalah nama yang populer di dunia pemasaran, jangan disamakan dengan perusahaan langganan makeup Ipsy. Perusahaan ini didirikan pada tahun 1975 oleh Didier Truchot dan berkantor pusat di Paris, Prancis. Lokasi pusat ini dan sejarah panjang Ipsos telah memungkinkannya menjadi perusahaan riset pasar multinasional yang sukses. Pada 2019, Ipsos mendatangkan pendapatan 2,24 miliar.

Jangkauan luas Ipsos dibuktikan dengan lokasi kantornya. Mereka tersebar di 90 negara berbeda dan mempekerjakan 16.530 orang secara total. Sedangkan untuk sisi bisnis, Ipsos memiliki perusahaan di hampir semua industri yang tercakup. Itu juga melakukan lebih banyak penelitian kualitatif dan pekerjaan konsultasi daripada beberapa perusahaan riset pasar besar lainnya.

Terlebih lagi, Ipsos terkenal dengan konsultasi bisnisnya, yang didukung oleh cache datanya. Namun, bukan berarti Ipsos tidak melakukan riset pasar kuantitatif. Jika Anda pernah mendengar tentang Ipsos I-Say, aplikasi pengambilan survei berbayar, maka Anda akan menemukan pekerjaan riset pelanggan Ipsos.

Kecerdasan Buatan Akan Mempengaruhi Penelitian Ilmiah – Teknologi selalu memainkan peran utama dalam terobosan ilmiah, dan kecerdasan buatan diharapkan untuk melangkah lebih jauh dan meningkatkan standar penelitian ilmiah, ke tingkat yang baru. Teknologi ini menawarkan solusi untuk semua tantangan penelitian kompleks yang harus dihadapi para ilmuwan di masa lalu dan terutama di masa sekarang.

Kecerdasan Buatan Akan Mempengaruhi Penelitian Ilmiah

mitretek – Sekarang, mereka dapat mengatasi tantangan seperti itu jauh lebih efektif dan tepat waktu daripada manusia. Di era digital di mana semesta informasi hadir, dengan sebagian besar berada di dunia maya, manusia tidak harus mengatasi tugas menganalisis secara manual sejumlah besar data yang tersedia untuk menemukan pola, mendeteksi anomali, dan memperoleh wawasan yang berguna. Sebaliknya, alat AI digunakan untuk membuat tugas seperti itu mudah dan efisien.

Giovanni Colavizza, seorang ilmuwan data yang melakukan penelitian di Alan Turing Institute di London pada analisis teks lengkap publikasi ilmiah, menulis dalam International Journal of Science bahwa alat AI modern dilengkapi dengan “pengambilan informasi canggih”kemampuan. Artikel tersebut menyatakan bahwa sejumlah besar literatur ilmiah tersedia di internet dengan 1 juta makalah penelitian baru diterbitkan setiap tahun. Mengingat kecepatan publikasi yang luar biasa, hampir tidak mungkin bagi para ilmuwan untuk memilah, menganalisis, dan menilai makalah penelitian dalam jumlah besar untuk menguji hipotesis yang berbeda.

Baca Juga : Daftar Laboratorium Yang Menggunakan AI untuk Riset Ilmiah

Masalah ini dapat diatasi dengan alat teknologi canggih yang didukung oleh Kecerdasan Buatan yang dapat membantu para ilmuwan mengekstraksi konten tertentu sesuai kebutuhan karena mereka memiliki kemampuan untuk memfilter, memberi peringkat, dan mengelompokkan hasil pencarian. Contoh teknologi semacam itu adalah Iris.ai, yang bertindak sebagai asisten peneliti untuk membantu pengguna memetakan dan memperoleh pengetahuan ilmiah yang relevan.

Alat bertenaga AI seperti Iris memiliki kapasitas penyimpanan dan pemrosesan yang luar biasa sehingga “dia dapat membaca transkrip semua pembicaraan TED hingga saat ini dalam waktu singkat” dan berikut adalah ” bagaimana sebenarnya Iris.ai bekerja .” Dalam sebuah artikel “ 5 Cara Kecerdasan Buatan Akan Mengganggu Sains” alat bertenaga AI seperti Iris dirancang khusus dengan kemampuan luar biasa “untuk memetakan sains di sekitar pembicaraan TED” karena alat ini dapat “menganalisis naskah pembicaraan.

Dengan menggunakan algoritme Pemrosesan Bahasa Alami, alat semacam itu dapat menambang literatur akademik dengan akses terbuka untuk menemukan makalah utama yang terkait dengan konten ceramah” dan secara elegan memvisualisasikan kelompok makalah penelitian terkait. Untuk ilmuwan penelitian, ini berarti memasukkan 300–500 kata deskripsi tentang topik penelitian mereka atau hanya url dari makalah yang ada agar Iris menghasilkan peta dari 1000 dokumen yang cocok seperti yang dinyatakan dalam “ Bagaimana Teknologi AI Dapat Menjinakkan Literatur Ilmiah .”

Salah satu pendiri Iris, Mario Ritola, menyebutkan bahwa tujuan masa depan tim mereka adalah mengubah Iris dari asisten peneliti menjadi ilmuwan sejati. Ini berarti dapat menghasilkan hipotesis dengan sendirinya setelah menganalisis dan melalui makalah ilmiah yang ada, mengumpulkan data dengan menjalankan eksperimen dan simulasi dan menulis makalah baru berdasarkan hasilnya. Dia juga menyebutkan tentang “mendemokratisasi akses ke pengetahuan ilmiah” dan membuatnya tersedia untuk umum melalui penggunaan asisten AI yang dapat memetakan informasi yang relevan dengan “memanfaatkan AI”.

Faktanya, sebuah tim di IBM telah mencapai apa yang diimpikan Ms. Ritola. Mereka menyatakan bahwa mereka telah mengembangkan algoritme AI yang mampu membuat penemuan ilmiah baru dan bekerja dengan menyatukan penambangan teks, visualisasi, dan analitik untuk mengekstraksi fakta dan mengusulkan hipotesis baru yang mungkin benar. Apa artinya ini adalah bahwa dalam waktu dekat, penelitian ilmiah mungkin akan otomatis membebaskan para ilmuwan untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih penting.

Kecerdasan Buatan juga membantu komunitas ilmiah dalam penerbitan akademik. Ini dapat membantu dalam tinjauan sejawat, mencari dan mengekstraksi konten yang diterbitkan serta dalam mendeteksi plagiarisme dan menemukan pemalsuan data sebagaimana disebutkan dalam “ Kecerdasan Buatan dalam Penelitian dan Penerbitan ”. Alat bertenaga AI juga berguna dalam komunikasi ilmiah karena tidak rentan terhadap bias yang sama seperti manusia.

Selain akademisi, Kecerdasan Buatan juga berdampak pada jurnalisme ilmiah. Bertrand Pecquerie, CEO Global Editors Network, mengatakan bahwa “AI akan menjadi katalisator gangguan ketiga dalam jurnalisme, berpotensi mengubah cara kita memproduksi dan mengonsumsi berita.” Di dunia sekarang ini “komputer dapat bercerita tanpa manusia. Bot penulisan berita seperti Quakebot dari LA Times atau Heliograph dari Washington Post mampu menghasilkan lebih banyak berita daripada manusia dan dengan kecepatan yang jauh lebih cepat. Mereka cenderung masuk ke ruang redaksi dan mengambil alih sebagian besar pekerjaan media — dalam beberapa tahun mendatang.

Fakta yang menarik adalah bot ini bahkan dapat meniru suara penulis terkenal Anda saat menulis makalah dan artikel sains. Selain itu, bot ini dilengkapi dengan kemampuan yang perlu dikembangkan oleh reporter dan editor selama beberapa dekade, yaitu “memprediksi makalah penelitian paling penting untuk dilaporkan, dan bagian dari makalah tersebut yang harus difokuskan untuk menemukan masalah yang layak diberitakan.” AI dapat mengatasi tantangan dan masalah yang sering dihadapi oleh penulis sains dengan pengalaman terbatas dengan tugas tersebut.

Kita sedang memasuki era baru penelitian ilmiah di mana tugas penelitian biasa akan dilakukan oleh mesin yang memungkinkan para ilmuwan berfokus pada pertanyaan penelitian dan pengembangan yang lebih besar. Dengan demikian, kecerdasan buatan menjanjikan untuk membentuk kembali penelitian dan eksplorasi ilmiah secara mendalam. AI tidak hanya akan mengarah pada inovasi, penemuan, dan kemajuan ilmiah, tetapi juga akan mempercepat proses penelitian.

Analisis Berbasis Kecerdasan Sumber Terbuka – Demografi yang berkembang pesat di banyak negara, siswa internasional telah muncul sebagai pasar yang sangat kompetitif karena negara-negara bersaing untuk menarik perhatian kelompok ini dan memajukan ekonomi nasional (Abbitt & Boone, 2021; Abrahams et al., 2019; Adascalitei et al., 2021) . Ini mengintegrasikan kebutuhan sistem pendidikan untuk menyediakan pembelajaran online campuran untuk semua kelompok siswa, termasuk siswa internasional dan siswa pertukaran di luar negeri di China (Addo-Atuah et al., 2014; Adikhanov & Sagyndykova, 2016 ). Perjumpaan ini menggabungkan informasi elektronik dengan materi baru yang baru muncul, pengalaman yang sangat digital dan bercampur dengan informasi tradisional, dan sejumlah besar visi mutakhir dan terkait lainnya (Ashour, 2020).

Analisis Berbasis Kecerdasan Sumber Terbuka

mitretek – Tidak diragukan lagi ada kesenjangan studi yang cukup besar mengenai pengalaman pembelajaran campuran online siswa internasional di Cina, dan kesenjangan ini dapat diteliti lebih lanjut. Risiko dan reputasi yang lebih besar di antara siswa asing, serta pengalaman Cina dengan pembelajaran campuran online, dapat dikaitkan dengan kesulitan struktural yang mendesak secara teknologi, ketergantungan pada konvensional, tetapi kemampuan mengajar dan skor bakat marjinal lebih awal (Avgerinou et al., 2014; Baig et al., 2019). Dari sudut pandang pasokan teknologi kelembagaan, permintaan siswa, peningkatan proses operasional, gaya instruksional, dan pandangan lainnya, masalah ini ditangani dengan berbagai cara. Sambil mempertimbangkan signifikansinya terhadap keseluruhan elemen yang berpengaruh, upaya akademik telah dilakukan untuk mengintegrasikan sudut pandang ini ke dalam kerangka manajemen pembelajaran campuran online

Studi ini telah mengumpulkan 5546 item tentang opini publik dari para mahasiswa internasional tersebut dan komentar mereka dibuat secara online dari 13 Januari hingga 13 Juli 2021, dipilih secara acak dari rentang setengah tahun. Dalam proses pendeteksian dan pengendalian keamanan efek pembelajaran campuran online, intelijen sumber terbuka (OSINT) sangat efisien dan terlihat mampu menentukan indikator risiko tertentu (Binda & Stofkova, 2017; Bolon et al., 2020) . Itu tetap penting dan merupakan prasyarat untuk manajemen dan pengambilan keputusan yang cermat (Qi, 2019, 2020b, 2022) . OSINT adalah cara yang efektif untuk menarik informasi dari kumpulan data publik yang cukup besar sejalan dengan tujuan yang ditentukan dengan menggunakan pola pembelajaran untuk pengenalan dan pemrosesan yang canggih(Bovill, 2020; Brahimi & Sarirete, 2015) . Administrator sekarang dapat memanfaatkan penambangan data dan pendekatan OSINT untuk membuat penilaian terperinci karena peningkatan pesat Internet dalam hal pengumpulan data, algoritme canggih, dan teknologi penghasil data

Penelitian teoretis telah mengidentifikasi salah satu metode yang paling efisien untuk memeriksa efek pembelajaran campuran online, terutama untuk koordinasi dan elaborasi antara beberapa komponen efek pembelajaran campuran, seperti dari sisi guru ke sisi siswa (Byrne et al., 2016) . Penelitian komprehensif yang menggunakan teori permainan untuk menganalisis efek pembelajaran campuran online siswa asing tidak mungkin dilakukan karena kompleksitas dan keterbukaan sistem dampak pembelajaran campuran online, yang telah dikendalikan dan secara bersamaan merespons pengaturan eksternal (Chatterjee et al., 2014 ; Cheng, 2022). Karena itu, menjaga stabilitas sistem untuk dampak pembelajaran campuran online dan melakukan penelitian tentang manajemen dan mengoptimalkan sistem untuk efek pembelajaran campuran online mengingat situasi saat ini adalah jalur akademik yang penting (Clausen et al., 2018; Coates & Dickinson, 2012; Connolly & Hall, 2021; Corovic et al., 2016) . Dengan menganalisis dampak melalui OSINT dan mengukur opini publik di antara kelompok siswa, mengingat poin paling mengkhawatirkan dalam bidang efek pembelajaran campuran online melalui OSINT, makalah ini mengkaji pengalaman pembelajaran campuran online siswa internasional yang belajar di China (Crosthwaite et al. , 2021; Davis & Fill, 2007). Sebagai landasan teoretis untuk pengelolaan siswa internasional, penelitian ini menyajikan rekomendasi strategi pengoptimalan dan respons untuk pengalaman pembelajaran campuran online bagi siswa Tionghoa perantauan.

Penambangan Data Sumber Terbuka

Algoritme NLP: Tingkat akurasi dan daya ingat model bahasa yang ada diperbarui melalui penggunaan kognisi pembelajaran yang diawasi sendiri dari model kecerdasan buatan seperti BERT, LSTM, dan CRF, serta melalui pembangunan set data pembelajaran mesin berskala besar dan pelabelan data sampel secara manual (Qi, 2020a; Qi et al., 2022; Zhao et al., 2021) . Akibatnya, pemrosesan data teks heterogen yang signifikan dan penambangan informasi risiko menjadi terlihat

Model identifikasi risiko: Dengan mengintegrasikan pembelajaran beberapa sub-model, model gabungan untuk identifikasi risiko ini tidak hanya memiliki efek klasifikasi akhir tetapi juga mengevaluasi berbagai aspek faktor pengaruh pembelajaran campuran online untuk siswa internasional (Zhao et al., 2021 ) . Model panas deret waktu, model bahasa Bert, model popularitas kata topik, model komunikasi, dll. adalah beberapa dari sub-model ini

Alat untuk penilaian: Berdasarkan sistem analitik opini publik online yang kami kembangkan sebelumnya dan sistem data besar pembelajaran campuran yang dibuat dan diuji oleh tim kami untuk perayap web, analisis teks semantik, algoritme, dan perhitungan model identifikasi faktor, hasil analitik divisualisasikan sebagai waktu tren seri dan bagan awan kata, bersama dengan objek lain

Kepadatan jaringan adalah seluruh jumlah informasi jaringan dalam domain tertentu yang tercermin dari tuntutan dan ekspresi entitas jaringan di dunia maya melalui saluran jaringan. Kepadatan bersih positif dan negatif dipisahkan; semakin tinggi volume negatif, semakin tinggi potensi risikonya. Bagian ini mendefinisikan kata kunci dari efek dan kontras pembelajaran campuran online siswa internasional, menggunakan OSINT, suara jaringan dari efek pembelajaran campuran online siswa internasional yang positif dan negatif. Volume negatif merupakan persentase total yang lebih besar daripada volume positif, dan tren ini dapat berlanjut di masa mendatang. Dari akhir Oktober hingga awal November 2022, terlihat jelas puncak pandangan negatif dari mahasiswa internasional terhadap blended learning online. Peningkatan tajam dalam opini negatif telah dicatat, menandakan pelepasan penuh dari emosi tidak menyenangkan yang muncul sebelumnya. Sebaliknya, pendapat positif siswa asing tentang pembelajaran campuran sebagian besar tetap stabil dari waktu ke waktu. Ini menunjukkan penurunan bertahap dalam persepsi yang menguntungkan dari lingkungan belajar campuran. Mengenai seluruh jumlah informasi, risiko keseluruhan rantai itu tinggi, dan elemen risikonya masih berpotensi ada.

Baca Juga; Selandia Baru Mengandalkan Penelitian Ilmiah untuk Kebijakan yang Baik

Studi ini menyarankan indeks POI, evaluasi menyeluruh dari penyebaran opini publik yang tidak menguntungkan lintas platform, karena secara universal terkait dengan kapasitas prediktabilitas risiko yang lebih besar. Indeks tanggal pemantauan maksimum lebih dari 400, dan indeks POI lebih dari 100. Hasilnya menunjukkan rasio penyebaran risiko rantai yang lebih cepat pada rentang yang jauh lebih luas, yang menunjukkan kemungkinan lebih tinggi mengalami masalah di masa depan. Hal ini disebabkan semakin seringnya munculnya peringatan oranye dan puncak indeks POI baru-baru ini.

Skema pengaturan memasukkan kata kunci “siswa internasional”, dengan kata yang paling sering adalah Mengajar, Sekolah, WeChat, Tim, Versi, Saluran, dan Bayangkan. Hal ini sesuai dengan beberapa masalah pragmatis yang diakui secara luas dari efek pembelajaran campuran online siswa internasional Cina. Prosedur ini menciptakan grafik awan kata untuk pengalaman pembelajaran campuran online bagi siswa asing

Kata yang paling sering digunakan adalah “China”, “Teaching”, “WeChat”, “systems”, dan “School”, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 . Ini menunjukkan pengaruh signifikan strategi nasional, integrasi teknologi, dan metode pengajaran terhadap pembelajaran campuran di Cina. Semua pengaruh lingkungan makro yang dapat diamati mengubah hasil, dan kemajuan teknologi fundamental, data, terus menjadi penentu signifikan siapa yang akan menang dalam perjuangan untuk pedagogi masa depan terbaik.

Selandia Baru Mengandalkan Penelitian Ilmiah untuk Kebijakan yang Baik – Pemerintah Selandia Baru dipuji karena mendengarkan para ilmuwan karena terus mengejar strategi pemberantasan COVID- 19 . Tetapi sulit untuk menemukan tanda-tanda investasi yang signifikan dalam sains dalam anggaran baru -baru ini atau bahkan anggaran sebelumnya.

Selandia Baru Mengandalkan Penelitian Ilmiah untuk Kebijakan yang Baik

mitretek – Itu dengan perasaan déjà vu saya menggulir tabel daftar pengeluaran. Tentunya, dengan semua tantangan yang kita tahu kita membutuhkan sains untuk mengatasinya, tidak ada bisnis seperti biasa di tahun 2021.

Riset dan inovasi membutuhkan pemeliharaan dan pertumbuhan yang berkelanjutan. Pemerintah ini memiliki target 10 tahun untuk meningkatkan pendanaan penelitian dan pengembangan hingga 2% dari PDB ( rata-rata OECD adalah 2,4% ). Tapi pemotongan anggaran tahun ini atau dana penelitian garis datar, paling banter.

Endeavour Fund , mekanisme pendanaan yang signifikan bagi banyak rekan saya di bidang ilmu alam dan teknik, dan Health Research Fund (sebagian untuk mendanai hibah Dewan Riset Kesehatan ) keduanya memiliki alokasi untuk 2021-2022 dalam urutan 10% kurang dari tahun sebelumnya .

Baca Juga : Penelitian dan Pengembangan untuk Perusahaan Teknik dan Manufaktur

Marsden Fund , dana utama Selandia Baru untuk penelitian dasar dan kemanusiaan, tidak berkurang. Tetapi garis datar dalam pendanaan adalah pemotongan yang efektif.

Uang saku yang saya terima sebagai mahasiswa PhD pada tahun 2003 adalah NZ$40.000, bebas pajak, dalam dolar hari ini, tetapi sangat sedikit kandidat PhD yang mendapatkan bahkan tiga perempat dari jumlah itu saat ini.

Angka-angka ini penting, tetapi tidak terlalu transparan. Saya yakin bahwa dolar aktual yang tersedia dalam hibah Endeavour and Health Research Council tahun ini akan sama dengan tahun lalu. Endeavour Fund dihitung dengan jumlah pendanaan baru yang tetap per tahun, tetapi hibah diberikan untuk jangka waktu yang bervariasi, sehingga alokasi $200 juta bervariasi dari tahun ke tahun saat kontrak berakhir.

Tahun lalu, investasi penelitian kesehatan termasuk dana khusus COVID-19, terpisah dari hibah HRC, dan ini tidak dilanjutkan. Apakah ini merupakan pemotongan yang sebenarnya adalah poin yang bisa diperdebatkan. Sistem penelitian yang produktif bukan hanya bagus untuk dimiliki, dan berbahaya untuk menerima begitu saja.

Penelitian input versus output

Mungkin kita harus merayakan dan mendukung pendanaan pemerintah untuk implementasi hasil sains, sama seperti kita menerima pendanaan yang kita perlukan untuk melakukan penelitian.

Salah satu tempat yang paling jelas untuk dilihat adalah rangkaian kebijakan yang terkait dengan perubahan iklim. Ada tambahan $300 juta untuk Pembiayaan Investasi Hijau untuk mempercepat investasi dalam teknologi rendah karbon, $67 juta untuk dekarbonisasi sektor publik , dan hampir $20 juta untuk mendukung respons kebijakan terhadap paket saran akhir Komisi Perubahan Iklim , untuk akan diajukan ke parlemen minggu depan.

Menteri perubahan iklim James Shaw menyarankan bahwa setelah alokasi untuk kereta api, rumah yang lebih hangat dan penelitian untuk mengurangi gas rumah kaca pertanian diperhitungkan, anggaran tahun ini bertambah menjadi $2,3 miliar untuk kebijakan iklim.

Sebesar apa pun kedengarannya, mengatasi perubahan iklim membutuhkan kebijakan dan inisiatif transformatif untuk mengkatalisasi tindakan. Ini belum cukup.

Namun secara keseluruhan, ini adalah anggaran yang bertujuan untuk mengimplementasikan kebijakan berdasarkan saran penelitian. Kita harus menyambut baik peningkatan manfaat mengikuti saran dari Kelompok Penasihat Ahli Kesejahteraan. Seperti inisiatif perubahan iklim, ini mungkin belum cukup jauh, tetapi arah perubahannya bagus.

Di mana dana mengalir penting

Sarana pendanaan, dan perubahan perilaku yang dimungkinkannya, sama pentingnya dengan jumlahnya. Siapa yang didanai, dan apa yang mendukung mereka untuk melakukannya?

Ini sangat penting dalam konteks perubahan iklim, di mana kita perlu mendorong perubahan perilaku. Tapi itu adalah lensa yang sama pentingnya untuk memeriksa pendanaan penelitian itu sendiri.

Kekecewaan terbesar saya dalam anggaran ini adalah tidak ada ketentuan untuk melanjutkan beasiswa Science Whitinga , yang dibentuk sebagai tanggapan terhadap dampak COVID-19 pada peneliti karir awal. Ini terlepas dari kebutuhan mutlak dan bukti yang cukup besar dalam sektor ini untuk nilai skema beasiswa ini.

Skema ini layak mendapat uang baru, dan saya ingin melihatnya diprioritaskan daripada bentuk pengeluaran lain saat ini.

Saya senang mengakui beberapa peran penelitian karir awal akan selalu didanai dalam sektor ini. Tetapi sangat penting, di tempat kerja akademik yang sangat hierarkis, untuk memiliki mekanisme untuk menyeimbangkan kembali distribusi kekuasaan dan mengakui inovasi yang dikontribusikan oleh para peneliti yang baru muncul terutama ketika mereka belum berkomitmen pada karir akademik tetapi dapat menerjemahkan pekerjaan mereka menjadi perusahaan rintisan. , industri dan bekerja dengan masyarakat.

Penelitian adalah sarana untuk menciptakan perubahan positif. Selandia Baru membutuhkan lebih banyak uang untuk penelitian, tetapi ke mana perginya uang itu dan perubahannya menciptakan lebih banyak masalah.

Teknik Mikroskop Mengungkapkan Struktur Nano Tersembunyi Dalam Sel dan Jaringan – Para peneliti telah mengembangkan teknik mikroskopi baru untuk membuat molekul yang tidak terlihat menjadi terlihat dengan “menghilangkan kepadatan” untuk memperluas sampel sel atau jaringan sebelum melabeli molekul tersebut.

Teknik Mikroskop Mengungkapkan Struktur Nano Tersembunyi Dalam Sel dan Jaringan

mitretek – Di dalam sel hidup, protein dan molekul lain seringkali tersusun rapat. Gugus padat ini mungkin sulit untuk dicitrakan karena label fluoresen yang digunakan untuk membuatnya terlihat tidak dapat terjepit di antara molekul. Para peneliti dari Massachusetts Institute of Technology (MIT), AS kini telah mengembangkan teknik mikroskopi baru untuk membuat molekul-molekul yang tak terlihat itu terlihat dengan cara “menghilangkan kepadatan” untuk memperluas sampel sel atau jaringan sebelum melabeli molekul-molekul itu, yang membuat molekul-molekul itu lebih mudah diakses oleh fluoresen. tag. Teknik ini baru-baru ini dilaporkan di Nature Biomedical Engineering .

Baca Juga : Bagaimana AI Dapat Membantu Menyingkirkan Penelitian Ilmiah yang Salah

Metode ini, yang dibangun di atas teknik yang digunakan secara luas yang dikenal sebagai mikroskop ekspansi yang sebelumnya dikembangkan di MIT, memungkinkan para ilmuwan untuk memvisualisasikan molekul dan struktur seluler yang belum pernah terlihat sebelumnya.

Dengan menggunakan teknik mikroskop ini, tim menunjukkan bahwa mereka dapat mencitrakan struktur nano yang ditemukan di sinapsis neuron. Mereka juga mencitrakan struktur plak beta amiloid terkait Alzheimer secara lebih rinci daripada yang mungkin dilakukan sebelumnya.

Pencitraan protein spesifik atau molekul lain di dalam sel membutuhkan pelabelan dengan label fluoresen yang dibawa oleh antibodi yang berikatan dengan target. Antibodi memiliki panjang sekitar 10 nanometer, sedangkan protein seluler tipikal biasanya berdiameter sekitar dua hingga lima nanometer, jadi jika protein target terlalu padat, antibodi tidak dapat mencapainya.

Ini telah menjadi hambatan bagi pencitraan tradisional dan juga versi asli dari mikroskop ekspansi, yang pertama kali dikembangkan oleh para peneliti pada tahun 2015. Dalam versi asli mikroskop ekspansi, para peneliti menempelkan label fluoresen ke molekul yang diinginkan sebelum memperluas jaringan. Pelabelan dilakukan terlebih dahulu, sebagian karena peneliti harus menggunakan enzim untuk memotong protein dalam sampel sehingga jaringan dapat diperluas. Ini berarti protein tidak dapat diberi label setelah jaringan diperluas.

Untuk mengatasi kendala itu, para peneliti harus menemukan cara untuk memperluas jaringan sambil membiarkan protein tetap utuh. Mereka menggunakan panas sebagai pengganti enzim untuk melunakkan jaringan, memungkinkan jaringan mengembang 20 kali lipat tanpa hancur. Kemudian, protein yang terpisah dapat diberi label dengan tag fluoresen setelah ekspansi.

Dengan lebih banyak protein yang dapat diakses untuk pelabelan, para peneliti dapat mengidentifikasi struktur seluler kecil di dalam sinapsis, hubungan antara neuron yang padat dengan protein. Mereka memberi label dan mencitrakan tujuh protein sinaptik yang berbeda, yang memungkinkan mereka untuk memvisualisasikan, secara rinci, “kolom nano” yang terdiri dari saluran kalsium yang disejajarkan dengan protein sinaptik lainnya. Kolom nano ini, yang diyakini membantu membuat komunikasi sinaptik lebih efisien, pertama kali ditemukan oleh para peneliti pada tahun 2016.

Para peneliti juga menggunakan teknik baru mereka untuk mencitrakan beta amyloid, peptida yang membentuk plak di otak pasien Alzheimer. Menggunakan jaringan otak dari tikus, para peneliti menemukan bahwa beta amyloid membentuk nanoclusters periodik, yang belum pernah terlihat sebelumnya. Kelompok beta amiloid ini juga termasuk saluran kalium. Para peneliti juga menemukan molekul beta amiloid yang membentuk struktur heliks di sepanjang akson.

Tim tersebut sekarang bekerja dengan laboratorium lain untuk mempelajari struktur seluler seperti agregat protein yang terkait dengan Parkinson dan penyakit lainnya. Dalam proyek lain, mereka mempelajari patogen yang menginfeksi sel dan molekul yang terlibat dalam penuaan di otak.

Para peneliti juga berupaya memodifikasi teknik mikroskop sehingga mereka dapat mencitrakan hingga 20 protein sekaligus. Mereka juga berupaya mengadaptasi prosesnya sehingga dapat digunakan pada sampel jaringan manusia.

Daftar Laboratorium Yang Menggunakan AI untuk Riset Ilmiah – Kecerdasan buatan telah menyusup ke laboratorium penelitian ilmiah di seluruh dunia, dengan banyak negara mengabdikan seluruh institusi untuk sistem pembelajaran mesin tingkat lanjut.

Daftar Laboratorium Yang Menggunakan AI untuk Riset Ilmiah

mitretek – Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut tentang beberapa laboratorium penelitian buatan tingkat atas dunia, yang berlokasi di London, New York, dan sekitarnya.

Institut Alan Turing di London

Alan Turing Institute didirikan pada tahun 2015 dan merupakan laboratorium AI terkemuka di Inggris Raya. Dinamai sesuai nama ahli matematika dan ilmuwan komputer Inggris yang terkenal, fasilitas ini bekerja sama dengan universitas, bisnis, dan organisasi sektor publik di seluruh negeri untuk mempercepat penelitian AI.

Baca Juga : Penelitian dan Pengembangan untuk Perusahaan Teknik dan Manufaktur

Laboratorium Penelitian AI JP Morgan di New York

Berkantor pusat di New York, JP Morgan AI Research Lab adalah pelopor global dalam AI dan pembelajaran mesin. Lab menggunakan data untuk mendukung operasi bisnis, meningkatkan pengalaman klien, dan memecahkan masalah di seluruh sektor jasa keuangan.

Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT di Massachusetts

Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan (CSAIL) di Massachusetts Institute of Technology (MIT) terdiri dari beberapa kelompok penelitian semi-independen.

Lab Riset Microsoft

Dioperasikan oleh salah satu raksasa perangkat lunak terbesar di dunia, Microsoft Research Labs berlokasi di seluruh dunia. Para peneliti sangat memperhatikan interaksi manusia-komputer dan bagaimana pembelajaran mesin dapat meningkatkan pengalaman pengguna.

Institut Fraunhofer Heinrich Hertz di Berlin

Di Jerman, Fraunhofer Heinrich Hertz Institute (HHI) telah menjadi ujung tombak kemajuan teknologi selama hampir 100 tahun. Grup Pembelajaran Mesin institut adalah salah satu departemen terbaru, dengan fokus khusus pada jaringan saraf yang dalam.

IBM Research Europe di Irlandia

Raksasa teknologi IBM mengoperasikan salah satu laboratorium penelitian AI tercanggih di Eropa. Selain mengembangkan solusi inovatif untuk klien di berbagai bidang seperti privasi dan komputasi awan, lab mengeksplorasi konsep baru yang menarik seperti Pengoptimalan Keputusan Otomatis (Automated Decision Optimization/Automated Decision Optimization), Kecerdasan Cairan, dan AI Interaktif.

Laboratorium Penelitian ElkanIO di India

ElkanIO Research Labs yang berbasis di Kerala didukung oleh tujuan untuk memecahkan masalah dunia nyata menggunakan kecerdasan buatan , pembelajaran mesin, dan solusi analitik. Obrolan lanjutan adalah salah satu bidang keahlian ceruk perusahaan.

Lab DeepMind

DeepMind menjadi berita utama internasional ketika mengembangkan program komputer yang mampu mengakali pemain Go terbaik dunia. Sejak itu, ia berfokus pada rekayasa sistem otonom yang mampu mempelajari tugas-tugas kompleks.

Tencent AI Lab di Cina

Perusahaan China Tencent mengoperasikan laboratorium kecerdasan buatan yang digawangi oleh para ilmuwan dan peneliti dari seluruh dunia. Pengenalan ucapan, pembelajaran mesin , dan pemrosesan bahasa alami hanyalah sebagian dari bidang spesialisasi perusahaan.

Kelompok Riset Pembelajaran Mesin di Oxford

Berbasis di University of Oxford , Machine Learning Research Group melakukan penelitian aktif di jaringan saraf, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran penguatan, dan area AI lainnya. Temuan digunakan untuk berbagai aplikasi, mulai dari ekologi dan peternakan hingga astronomi dan kesehatan masyarakat.

Penelitian dan Pengembangan untuk Perusahaan Teknik dan Manufaktur – Penelitian dan Pengembangan benar-benar membayar. Maksud kami dalam arti literal karena tahukah Anda bahwa banyak bisnis Industri Proses yang berbasis di Inggris dapat menerima keringanan pajak R&D? Baca terus untuk mengetahui caranya.

Penelitian dan Pengembangan untuk Perusahaan Teknik dan Manufaktur

mitretek – Research and Development Relief adalah keringanan Pajak Korporasi yang mungkin bisa membantu memangkas tagihan pajak perusahaan Anda. Atau jika Anda adalah UKM (lebih lanjut tentang kriteria kualifikasi nanti) Anda dapat mengklaim uang sekaligus dalam bentuk kredit pajak. Selama Anda bertanggung jawab untuk membayar Pajak Perusahaan, ada kemungkinan untuk mengklaim rejeki nomplok.

Ada dua skema untuk mengklaim keringanan, tergantung pada ukuran perusahaan:

Baca Juga : Perusahaan Riset Pasar Teratas

Skema Usaha Kecil dan Menengah

Skema Perusahaan Kecil dan Menengah memiliki tingkat keringanan yang lebih tinggi menurut HM Revenue and Customs (HMRC) . Mereka mengatakan, “Mulai 1 April 2012, keringanan pajak atas biaya R&D yang diperbolehkan adalah 225% – yaitu, untuk setiap £100 dari biaya kualifikasi, perusahaan atau organisasi Anda dapat memperoleh pendapatan yang dibayarkan kepada CT dikurangi dengan tambahan £125 di atas £ 100 yang dihabiskan. Ini juga termasuk kredit yang harus dibayar dalam beberapa keadaan.

Perlu dicatat bahwa Anda hanya dapat mengklaim di bawah skema untuk UKM jika perusahaan Anda memenuhi definisi UKM untuk tujuan R&D Relief.

Apa itu UKM untuk tujuan R&D Relief?

Anda mungkin terkejut mengetahui bahwa HMRC mendefinisikan UKM sebagai perusahaan dengan kurang dari 500 karyawan dan salah satu dari berikut ini:

• Omset tahunan tidak melebihi €100 juta
• Neraca tidak melebihi €86 juta

Anda mungkin tidak dianggap sebagai UKM jika Anda merupakan bagian dari perusahaan yang lebih besar. Anda harus menyebutkan perusahaan mana saja yang memiliki 25% saham dalam bisnis Anda. Demikian pula, Anda harus menyatakan kepemilikan saham apa pun yang mungkin Anda miliki di organisasi lain.

Skema Perusahaan Besar

Biaya Litbang yang memenuhi syarat £10.000 tahunan telah dihapus untuk periode akuntansi yang berakhir pada atau setelah 1 April 2012. Menurut HMRC, “Mulai 1 April 2008, keringanan pajak atas biaya Litbang yang diizinkan adalah 130% – yaitu, untuk setiap £100 dari biaya kualifikasi, perusahaan atau organisasi Anda dapat memiliki pendapatan yang dibayarkan kepada CT dikurangi dengan tambahan £30 di atas £100 yang dibelanjakan.”

Proyek R&D mana yang mungkin memenuhi syarat untuk Bantuan?

Oke inilah masalahnya. Anda hanya dapat mengklaim R&D Relief jika sebuah proyek

“berusaha untuk mencapai kemajuan dalam keseluruhan pengetahuan atau kemampuan dalam bidang ilmu pengetahuan atau teknologi melalui penyelesaian ketidakpastian ilmiah atau teknologi – dan bukan hanya kemajuan dalam pengetahuan atau kemampuan sendiri.”

Jadi kemajuan skala besar daripada keuntungan tambahan.

Biaya yang memenuhi syarat untuk R&D Relief

Jika perusahaan dan proyek Anda memenuhi kriteria tersebut, Anda dapat mengklaim keringanan pajak atas pengeluaran pendapatan. “Umumnya, ini berarti biaya yang dikeluarkan dalam menjalankan bisnis sehari-hari – bukan belanja modal untuk aset,” kata HMRC.

Ini dapat mencakup:

• Biaya karyawan – Staf yang dipekerjakan langsung oleh Anda yang secara aktif terlibat dalam pelaksanaan R&D secara khusus.
• Penyedia staf – membayar penyedia staf untuk staf yang secara langsung dan aktif terlibat dalam pelaksanaan R&D.
• Bahan – bahan habis pakai atau yang dapat diubah yang digunakan secara langsung dalam melakukan R&D.
• Pembayaran untuk sukarelawan uji klinis – biaya pembayaran yang relevan untuk subyek uji klinis.
• Utilitas – listrik, air, bahan bakar yang digunakan secara langsung dalam menjalankan R&D.
• Perangkat lunak – perangkat lunak komputer yang digunakan langsung dalam R&D.
• Pengeluaran Litbang subkontrak – jika Anda mengklaim keringanan berdasarkan Skema UKM, Anda mungkin dapat mengklaim kembali 65 persen pengeluaran untuk aktivitas Litbang tertentu yang dilakukan oleh subkontraktor.

Perusahaan Riset Pasar Teratas – Apa yang Anda ketahui tentang pasar Anda? Pengaruh apa yang Anda miliki dengan bekerja di dalamnya? Riset pasar adalah cara terbaik untuk mengetahuinya. Tapi sebagai pebisnis, Anda tidak punya banyak waktu untuk melakukannya sendiri. Cara terbaik adalah dengan menyewa perusahaan riset pasar.

Perusahaan Riset Pasar Teratas

mitretek – Ini adalah agen yang mengumpulkan dan menganalisis semua informasi tentang pasar. Mereka menawarkan bisnis jenis layanan dan produk apa yang lebih baik diluncurkan untuk menghasilkan keuntungan. Untuk perusahaan yang sudah berurusan dengan produk dan layanan tertentu, firma riset pasar memberikan informasi tentang pesaing dan konsumen Anda, permintaan di pasar. Mereka juga dapat membantu menentukan strategi pemasaran terbaik dan melakukan ekspansi secara global.

Hari ini kita akan berhenti pada agensi yang melakukan riset pasar yang mahir. Artikel ini akan membantu Anda memilih perusahaan terbaik untuk Anda. Saya akan memberi tahu Anda tentang agensi dan fitur-fiturnya.

1. Adloonix

Agen pemasaran digital ini memiliki metode baru untuk riset pasar dan pembuatan strategi pemasaran digital. Mereka bekerja di delapan sektor ekonomi: Teknologi Informasi, Pendidikan, E-commerce, Real Estat, Kesehatan, Keuangan, Industri, dan Utilitas.

Tujuan utama dari agensi ini adalah untuk membantu bisnis berkembang lebih cepat, mempelajari teknik baru, mengadopsi ide dan model kerja baru, mendapatkan inspirasi dari pesaing. Mereka membantu Anda untuk beradaptasi dan menerapkan praktik terbaik, menetapkan tujuan yang masuk akal, dan memastikan penerimaan startup atau merek Anda di seluruh dunia.

Perusahaan melakukan analisis kompetitif sebagai bagian dari riset pasar . Ada 2 paket harga: 1260 euro untuk analisis kompetitif versi ringan dan 2450 euro untuk riset pasar online standar. Hasilnya, klien tidak hanya mendapatkan gambaran lengkap tentang pesaing, tetapi juga informasi terkini tentang tren pasar, permintaan, pangsa, dan pertumbuhan.

Mereka biasanya menganalisis 5–14 pesaing langsung dan tidak langsung untuk menemukan fitur dan tren terbaik. Agensi menggunakan alat digital modern, serta pencarian mendalam dan analisis informasi yang disediakan oleh Google, Facebook, dan sumber daya lainnya. Pemasar menjelajahi sisi lemah dan kuat pesaing Anda, menentukan saluran pemasaran, alat, dan sumber lalu lintas.

Adloonix menggunakan penelitian pembandingan untuk menganalisis dan meneliti pesaing klien mereka. Tujuan dari layanan ini adalah untuk menganalisis perjalanan pembeli, membandingkan kinerja dengan pesaing, menemukan cara untuk menjadi lebih kompetitif.

Hasilnya, riset pasar memberi Anda data berharga. Anda dapat meningkatkan kualitas produk Anda, meningkatkan penjualan dan keuntungan. Anda dapat menerapkan teknologi baru yang dominan di pasar dan berhasil digunakan oleh pemilik bisnis. Pada akhirnya, perusahaan dapat membantu memperluas perkiraan produk atau layanan yang jelas dan tetap terdepan dalam persaingan.

Baca Juga : 10 Perusahaan Otomasi Industri Teratas

2. Frenus GmbH

Frenus berfokus pada proyek intelijen pasar dan layanan konsultasi seperti analisis pasar, konsultasi, dan implementasi. Mereka kebanyakan bekerja di sektor otomotif, IT, dan pertanian. Perusahaan mengumpulkan dan menyajikan informasi tentang pesaing Anda berdasarkan berbagai data yang ada dari catatan, studi, dan laporan tahunan perusahaan.

Mereka mendiskusikan tindakan masa depan, menetapkan tonggak, menentukan pengiriman akhir untuk memberikan hasil yang memenuhi kebutuhan dan persyaratan klien. Perusahaan mengumpulkan data dari berbagai sumber, basis pengetahuan, dan laporan. Perusahaan memvalidasi informasi dan asumsi melalui wawancara dengan para ahli dari industri tertentu.

Perusahaan dapat mempersiapkan presentasi dengan diskusi lebih lanjut tentang langkah selanjutnya setelah riset pasar. Frenus menyajikan laporan dengan portofolio pesaing, strategi pemasaran, audiens target, dan fokus geografis.

3. Lusintel

Perusahaan riset pasarlah yang membantu memahami pasar, menemukan peluang baru, atau meningkatkan kelangsungan bisnis. Layanan utamanya adalah konsultasi pertumbuhan strategis, strategi memasuki pasar, M&A, uji tuntas, analisis investasi modal, penyaringan peluang, dan penyaringan target.

Lucintel melakukan riset pasar yang membantu klien mengidentifikasi pesaing di pasar mereka dan mengembangkan rencana untuk bersaing dengan mereka. Staf yakin bahwa keberhasilan bisnis bergantung pada daya saing yang kuat dan pelanggan setia. Jadi perusahaan berfokus untuk menjangkau konsumen setia untuk klien mereka.

Mereka melakukan riset pasar dengan poin-poin berikut: keunggulan atas pesaing, perbandingan antara produk atau jasa dengan pesaing, daftar perusahaan yang terlibat dalam produksi produk/jasa tersebut, konsentrasi pasar, intensitas persaingan pasar yang berlaku, strategi pemasaran pesaing, taktik kompetitif klien terhadap pesaing dan produk mereka.

4. M-Brain

Perusahaan ini adalah pemasok global perangkat lunak solusi intelijen pasar. Mereka menggabungkan teknologi data besar eksklusif dan kecerdasan manusia. Staf perusahaan membantu bisnis terlepas dari fungsinya, jenis industri, atau kendala bahasa.

M-Brain mendukung evaluasi dan pembandingan yang mudah dari perusahaan sejenis untuk membuat profil pesaing. Klien perusahaan selalu mendapatkan akses ke informasi pesaing utama. Perusahaan juga dapat membuat dashboard dengan membandingkan kinerja pesaing, kekuatan dan kelemahan mereka. Mereka juga dapat menemukan pesaing yang memiliki kinerja dan penjualan rendah.

Selain itu, Anda dapat memilih format laporan: Anda bisa mendapatkannya secara online, atau perusahaan dapat menyajikan hasil dengan cara yang nyaman bagi Anda. Informasi ini dapat membantu Anda meningkatkan pemahaman pasar dan bersaing lebih baik di industri Anda.

5. Lexisclick

Perusahaan bekerja dengan bisnis nasional dan internasional. Mereka melakukan analisis pasar untuk memahami pasar dari perspektif pelanggan.

Lexisclick memiliki metodologi riset pasar yang tetap, sehingga klien dapat melakukannya secara teratur dan mengidentifikasi perubahan penting dengan lebih mudah. Staf perusahaan selalu meninjau pesaing untuk setiap analisis untuk memastikan mereka masih penting.

Selain itu, klien dapat memutuskan seberapa sering melakukan analisis karena tergantung pada jenis bisnis Anda. Para ahli mengatakan bahwa analisis setahun sekali dengan pembaruan triwulanan adalah pilihan terbaik.

Staf sering memilih 70 pengambilan data. Ini membuatnya lebih mudah untuk membandingkan pesaing dan mengenali perubahan di masa depan. Mereka melakukan analisis SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats) sebagai langkah terakhir dari proses kerja.

6. Competia

Competia adalah firma riset pasar yang dapat membantu melakukan riset dan analisis pasar. Mereka melakukan penelitian, memeriksa, dan mendistribusikan semua informasi yang diperlukan untuk membuat keputusan strategis.

Perusahaan sering membuat keputusan berdasarkan informasi yang bias ketika bisnis tidak memiliki strategi pemasaran, intuisi eksekutif, dan pengalaman. Competia memiliki metode terstruktur untuk memandu manajemen dan menyediakan layanan yang dibutuhkan perusahaan ini untuk membuat keputusan strategis yang baik.

Pakar perusahaan bahkan dapat membantu Anda membuat strategi pemasaran yang tidak bias dan tidak biasa untuk mendapatkan kinerja yang lebih tinggi dan meningkatkan penjualan.

7. Intelligentsia Worldwide

Intelligentsia Worldwide adalah perusahaan pemasaran internasional. Mereka memberi klien visi dan saran yang menarik tentang cara meluncurkan bisnis, mengalahkan pesaing, dan membuat keputusan yang bijak.

Analisis pasar yang dilakukan perusahaan ini memiliki beberapa langkah kunci. Staf mengidentifikasi pesaing klien saat ini dan potensial. Mereka meninjau informasi tentang pesaing ini, meneliti persaingan, dan mengumpulkan informasi.

Kemudian staf melakukan analisis strategis yang meliputi tujuan, strategi, kapabilitas, asumsi. Langkah selanjutnya adalah pengembangan strategi melalui lokakarya, permainan perang, dll. Pada tahap akhir, para ahli memantau kompetisi, memperbarui profil mereka, dan memindai gerakan baru.

8. Rauch Associates

Rauch Associates adalah firma riset Lembah Silikon yang mengkhususkan diri dalam mengumpulkan informasi intelijen kompetitif di lingkungan B2B yang canggih. Perusahaan ini bekerja di beberapa sektor: teknologi industri terkemuka (sistem, perangkat lunak, web, jaringan, telekomunikasi, dll.), manufaktur, ritel, kesehatan, keuangan, dan perusahaan asuransi.

Staf perusahaan mengumpulkan informasi tentang pesaing untuk kliennya secara khusus. Klien dapat dengan mudah memberi tahu apa yang mereka butuhkan dan para ahli membuat proposal khusus dengan biaya tetap yang menentukan informasi yang tepat dan detail presentasi yang dibutuhkan klien.

Perusahaan berfokus untuk menjawab hanya pertanyaan spesifik yang diajukan klien. Mereka hanya mengatakan apa yang ingin mereka ketahui tentang pesaing dan tim mengutip klien dengan harga tetap dan kerangka waktu untuk mengirimkan laporan kustom eksklusif yang dirancang sesuai permintaan klien.

Bagaimana AI Dapat Membantu Menyingkirkan Penelitian Ilmiah yang Salah – Baik itu vaksin terobosan atau penemuan tentang efektivitas pembelajaran online, semua sains yang baik bergantung pada satu hal: konsistensi.

Bagaimana AI Dapat Membantu Menyingkirkan Penelitian Ilmiah yang Salah

mitretek – Jurnal ilmiah bereputasi berasumsi bahwa penelitian yang mereka terbitkan akan direplikasi—yaitu, memberikan hasil yang sama bahkan ketika eksperimen diulang oleh orang lain. Tetapi ketika sekelompok peneliti menguji asumsi ini pada tahun 2015, mereka menemukan bahwa 60 persen makalah psikologi yang dipilih secara acak dari jurnal berkualitas tinggi gagal untuk direplikasi. Pola serupa ditemukan dalam ekonomi, biologi, dan kedokteran, memulai apa yang kemudian dikenal sebagai “krisis replikasi” dalam sains.

Bagaimana para ilmuwan dapat mengembalikan kepercayaan pada temuan mereka? Mengulangi semua eksperimen yang diterbitkan secara manual akan menjadi solusi yang mudah, tetapi “itu sama sekali tidak terjangkau,” kata profesor Kellogg Brian Uzzi. Sebagai gantinya, sejak 2015, para ilmuwan telah mengidentifikasi teknik yang disebut “pasar prediksi”, yang dapat meramalkan replikasi dengan akurasi tinggi. Tetapi prosesnya hanya bekerja pada sejumlah kecil studi dan dapat memakan waktu hampir satu tahun untuk menyelesaikannya.

Baca Juga : Melakukan Riset Ilmiah di Perusahaan: Model Alur Kerja Baru

Uzzi bertanya-tanya apakah kecerdasan buatan bisa memberikan jalan pintas yang lebih baik.

Kemajuan terbaru dalam pemrosesan bahasa alami kemampuan komputer untuk menganalisis makna teks—telah meyakinkan Uzzi bahwa sistem AI memiliki “beberapa kemampuan manusia super” yang dapat diterapkan pada krisis replikasi. Dengan melatih salah satu sistem ini untuk membaca makalah ilmiah, Uzzi, bersama dengan kolaborator Universitas Northwestern Yang Yang dan Wu Youyou, mampu memprediksi replikabilitas seakurat prediksi pasar tetapi jauh, jauh lebih cepat.

Peningkatan efisiensi ini berpotensi memberi editor jurnal dan bahkan para peneliti itu sendiri sistem peringatan dini untuk mengukur apakah studi ilmiah akan mereplikasi.

“Kami menginginkan sistem penilaian diri,” kata Uzzi. “Kami mulai dengan keyakinan bahwa tidak ada ilmuwan yang mencoba mempublikasikan karya buruk. Seorang ilmuwan dapat menulis makalah dan kemudian memasukkannya ke dalam algoritma untuk melihat apa yang dipikirkannya. Dan jika itu memberi Anda jawaban yang buruk, mungkin Anda perlu kembali dan menelusuri kembali langkah Anda, karena itu adalah petunjuk bahwa ada sesuatu yang tidak beres.”

Sinyal Tersembunyi

Untuk memprediksi apakah studi ilmiah akan mereplikasi tanpa benar-benar menjalankan kembali eksperimen, peninjau harus menilai studi dan mencari petunjuk. Secara tradisional, pengulas tidak terlalu memperhatikan kata-kata dari makalah; sebagai gantinya, mereka memeriksa metode kuantitatif eksperimen itu sendiri: data, model, dan ukuran sampel yang digunakan eksperimen. Jika metode-metode tersebut tampak masuk akal, tampaknya masuk akal untuk berasumsi bahwa penelitian ini akan meniru. Namun dalam praktiknya, “ternyata tidak terlalu diagnostik” untuk menyingkirkan penelitian yang salah, kata Uzzi.

Pasar prediksi mempertahankan strategi dasar metodologi penilaian ini, tetapi meningkatkan efektivitasnya dengan meminta kelompok ilmuwan untuk meninjau kumpulan studi sekaligus dengan cara yang meniru pasar saham. Misalnya, 100 pengulas mungkin masing-masing diminta untuk membuat prediksi replikasi untuk 100 makalah dengan “berinvestasi” di masing-masing dari anggaran imajiner. Beberapa pengulas akan “berinvestasi” lebih banyak dalam makalah tertentu daripada yang lain, yang mewakili kepercayaan yang lebih tinggi pada replikabilitas makalah tersebut. Dengan tingkat akurasi antara 71 dan 85 persen, pasar prediksi ini mewakili keadaan seni saat ini untuk memprediksi replikasi.

Uzzi dan timnya, sementara itu, mulai dari intuisi yang sangat berbeda untuk memprediksi replikasi.

Alih-alih memeriksa metode dan pengukuran studi ilmiah, mereka membuang informasi itu dan melihat apa yang disebut Uzzi sebagai “narasi” dari makalah penelitian—deskripsi dalam bentuk prosa.

Idenya terinspirasi oleh cabang psikologi yang disebut analisis wacana, yang menunjukkan bahwa orang-orang tanpa sadar mengucapkan kalimat mereka secara berbeda tergantung pada seberapa yakin mereka dengan apa yang mereka katakan. Uzzi berpikir bahwa sinyal tersembunyi yang serupa mungkin ada dalam susunan kata-kata dalam makalah ilmiah—dan teknik pembelajaran mesin modern dapat mendeteksinya.

“Bayangkan seorang peneliti sedang menulis bagaimana sebuah eksperimen bekerja, dan mungkin ada sesuatu yang mereka khawatirkan yang tidak mencapai kesadaran mereka, tetapi tetap bocor dalam tulisan mereka,” kata Uzzi. “Kami pikir mesin itu mungkin bisa mengambil beberapa dari ini.”

Peta Keyakinan

Komputer sebenarnya tidak dapat membaca makalah ilmiah, tetapi mereka dapat dilatih untuk menemukan pola statistik yang canggih di antara kata-kata.

Jadi Uzzi dan rekan penulisnya meminta sistem AI mereka mengubah dua juta abstrak ilmiah menjadi matriks besar yang menunjukkan berapa kali setiap kata muncul di sebelah setiap kata lainnya. Hasilnya adalah semacam “peta” numerik umum dari gaya penulisan ilmiah. Kemudian, untuk melatih sistem untuk menemukan studi yang berpotensi bermasalah, para peneliti memberinya teks lengkap dari 96 makalah psikologi. Enam puluh persen dari mereka gagal untuk meniru.

Peta asosiasi kata yang dipelajari mesin ini menangkap perbedaan dalam cara para ilmuwan menulis ketika penelitian mereka direplikasi, dan ketika itu

Tim kemudian menguji sistem tersebut pada ratusan makalah ilmiah yang belum pernah ditemui sebelumnya. Kertas-kertas ini semuanya telah diuji dengan replikasi manual: beberapa berhasil, beberapa gagal. Ketika AI menganalisis asosiasi kata dalam makalah ini, AI memprediksi dengan tepat hasil replikasi 65 hingga 78 persen.

Itu kira-kira setara dengan keakuratan pasar prediksi—tetapi dengan satu keuntungan utama. Untuk setiap batch 100 makalah, pasar prediksi membutuhkan waktu berbulan-bulan untuk memberikan hasil.

“Model AI kami membuat prediksi dalam hitungan jam,” kata Uzzi. Untuk satu kertas, dibutuhkan hanya beberapa menit.

Sebuah Peningkatan, Bukan Penggantian

Jangan berharap komputer akan menggantikan tinjauan sejawat manusia dalam waktu dekat.

Uzzi menekankan bahwa penelitiannya masih sangat awal dan perlu validasi lebih lanjut. Plus, sistem AI memiliki kelemahan utama: tidak ada cara untuk mengetahui dengan tepat pola apa yang digunakan mesin untuk membuat prediksi.

“Ini masih salah satu kekurangan dari semua kecerdasan buatan: kami benar-benar tidak yakin mengapa ini bekerja seperti itu,” katanya.

Namun sementara Uzzi dan kolaboratornya tidak dapat menetapkan dengan tepat apa yang diperhatikan oleh sistem mereka, mereka dapat menunjukkan bahwa itu tidak menjadi mangsa bias yang sering menimpa pengulas manusia, seperti jenis kelamin penulis atau nama-nama lembaga bergengsi. dengan yang mereka berafiliasi.

Untuk mengesampingkan potensi bias ini, para peneliti menambahkan informasi tambahan ini ke data pelatihan sistem AI dan menjalankan ulang eksperimen mereka untuk melihat apakah informasi itu mencondongkan hasil. Menyertakan detail tambahan ini tidak mempengaruhi prediksi sistem—dalam istilah praktis, sistem mengabaikannya. Selain itu, mereka tidak menemukan bukti bahwa perbedaan dalam disiplin ilmu, misalnya psikologi sosial vs. psikologi kognitif, mempengaruhi hasil yang diprediksi.

Bagi Uzzi, itu mengirimkan sinyal bagus tentang keandalannya.

“Oke, jadi kita tidak tahu apa yang dilakukan mesin itu itu batasannya. Pada saat yang sama, sejujurnya, lebih mudah menghilangkan bias dari mesin daripada manusia,” katanya.

Selain itu, Uzzi melihat AI sebagai cara untuk meningkatkan respons berkelanjutan para ilmuwan terhadap krisis replikasi. Ini sangat penting di era COVID-19, ketika beberapa standar peer-review dan replikasi menjadi lebih santai dalam upaya mempercepat penemuan vaksin. Sistem peringatan dini bertenaga AI untuk menandai penelitian yang salah dapat membantu memfokuskan perhatian komunitas ilmiah pada temuan yang cukup penting untuk menjamin pengujian replikasi manual yang ketat dan mahal.

“Kami saat ini sedang melakukan penelitian untuk melihat apakah model kami dapat membantu meninjau semua makalah COVID-19 baru yang keluar ini,” kata Uzzi. “Itu akan membantu kami menentukan makalah-makalah yang menciptakan fondasi terkuat untuk penemuan ilmiah baru dalam perlombaan ini untuk menghasilkan obat, terapi, atau keduanya.” cocok. “Ketika manusia membaca teks, pada saat Anda membaca kata ketujuh dalam sebuah kalimat, Anda berpotensi melupakan kata pertama dan kedua,” kata Uzzi. “Mesin, di sisi lain, pada dasarnya memiliki kesadaran tak terbatas dalam hal menyerap teks.”

Melakukan Riset Ilmiah di Perusahaan: Model Alur Kerja Baru – Sebagai perusahaan inovatif yang berspesialisasi dalam pembuat chatbot, kami terus melakukan penelitian terkait NLP dan AI. Awalnya, penelitian selalu dikaitkan dengan laboratorium penelitian dan lembaga akademik. Saat ini, kasusnya berbeda dan laboratorium penelitian serta perusahaan bekerja sama untuk membuat kemajuan di berbagai bidang. Perusahaan telah membuktikan kemampuan mereka untuk menghasilkan hasil penelitian yang kuat .

Melakukan Riset Ilmiah di Perusahaan: Model Alur Kerja Baru

mitretek – Dalam artikel ini, kami akan membagikan pengalaman kami tentang bagaimana kami mengelola tim riset kami dan bagaimana mereka berinteraksi dengan tim lain. Kami menyajikan model metodologi untuk melakukan penelitian di perusahaan. Perhatikan bahwa karya yang disajikan dapat diterapkan di perusahaan inovatif mana pun terlepas dari domainnya.

Alur kerja penelitian

Sekarang, kita akan fokus pada bagaimana bagian penelitian diatur. Seluruh alur kerja sebagai berikut.

Asal penelitian

Tahap pertama yang diberi judul Research origin merupakan langkah yang sangat penting terutama di perusahaan karena bertujuan untuk menentukan sumbu dan orientasi penelitian. Orientasi tersebut harus sejalan dengan kebutuhan evolusi jangka menengah dan jangka panjang perusahaan. Dalam praktiknya, kita mulai dengan mendefinisikan masalah ilmiah yang ingin kita pecahkan dengan pekerjaan penelitian kita.

Selanjutnya, kami mempelajari ide pengembangan produk kami yang dapat diusulkan oleh anggota tim mana pun. Kami bergabung dengan masalah dan kebutuhan pembangunan untuk menetapkan pertanyaan dan tujuan yang jelas . Kami mengakhiri proses ini dengan mengidentifikasi manfaatnyadari pekerjaan seperti itu. Tahap ini tidak hanya membantu menetapkan titik awal untuk studi penelitian, tetapi juga mencegah pemborosan waktu dan usaha untuk mengembangkan ide-ide yang tidak akan bermanfaat besar bagi perusahaan dan/atau komunitas ilmiah.

Baca Juga : 8 Mesin Pencari Teratas Untuk Penelitian Ilmiah dan Akademik

Referensi

Penyelesaian proses sebelumnya akan mengarah pada tujuan yang jelas dan subjek penelitian yang tepat. Sekarang, saatnya menjelajahi lanskap ilmiah yang melingkupi subjek ini. Untuk tujuan ini, kita mulai dengan mempelajari bibliografi untuk menetapkan konteks referensi dan menyoroti materi ilmiah teoretis dan empiris yang membenarkan keputusan yang harus dibuat selama pengembangan.

Selama proses ini, kita dapat memperoleh pengetahuan tentang:

• teori umum tentang subjek penelitian
• pengalaman pengembangan sebelumnya pada masalah yang sama
• karakteristik audiens yang ditargetkan oleh penelitian
• karakteristik domain yang bersangkutan
• pendekatan dan strategi yang ada
• prinsip, aturan, dan mungkin hukum yang mengatur desain ide penelitian

Setelah bibliografi telah ditetapkan, menjadi mungkin untuk mengelaborasi lebih lanjut ide penelitian dengan memberikan pengayaan yang telah diungkapkan oleh literatur.

Seperti yang dapat kita lihat dalam diagram, langkah referensi memberi makan semua proses selanjutnya dan terus dilakukan hingga akhir proyek. Hal ini memungkinkan untuk selalu up to date dengan hasil seni terbaru .

Metodologi

Sekarang setelah idenya jelas dan state of the art telah ditetapkan, kita dapat mendefinisikan metodologi yang mencakup metode dan alat yang akan digunakan untuk mengungkap ide penelitian.

Pertama, kita menentukan pengetahuan mana yang harus kita peroleh dan keterampilan mana yang harus kita kembangkan . Selanjutnya, kami menetapkan kiriman, tenggat waktu serta standar kualitas . Strategi evaluasi kemudian ditetapkan untuk menentukan alat dan kerangka kerja evaluasi mana yang harus kita peroleh atau buat serta perangkat pengujian. Kami juga menyiapkan rencana diseminasi pada tahap ini dengan melihat konferensi dan acara ilmiah yang akan datang di mana kami dapat memvalidasi pekerjaan kami dan membaginya dengan komunitas . Akhirnya, kami memeriksa ketersediaan data yang kami butuhkan untuk menyiapkan ide-ide kami sehingga kami siap untuk pengumpulan data.

Operasionalisasi

Langkah desain bertujuan untuk mendefinisikan komponen dan tautan yang mengarah pada pengembangan model umum kami.

Kemudian, kita beralih ke realisasi yang mencakup implementasi, konfigurasi, pengujian, dll. Selama proses pengujian & verifikasi, kami secara berulang menyempurnakan solusi kami seperti yang ditunjukkan pada diagram di bawah yang mengingatkan pada metodologi Agile.

Hasil

Sekarang saatnya untuk memahami dan menghargai hasilnya. Kita mulai dengan studi analitis yang bertujuan untuk:

• bersiap-siap untuk mempresentasikan hasil dengan mensintesis semua pekerjaan yang dilakukan sampai saat ini
• menjelaskan dan membenarkan semua pilihan yang dibuat selama proyek
• mengidentifikasi seperangkat prinsip dan kesimpulan dari eksperimen penelitian
• membandingkan kesimpulan ini dengan pengetahuan yang diidentifikasi dalam proses bibliografi (keadaan seni)

Analisis tersebut dapat mengungkap beberapa kelemahan dari solusi. Dalam hal ini, kita kembali ke proses sebelumnya dan memperbaruinya sesuai dengan hasil. Kami terus bekerja di dalam lingkaran ini (operasionalisasi ke hasil) hingga pengiriman Bukti Konsep (POC).

Ketika POC dirilis dan hasilnya stabil, kami membuat artikel yang menyoroti kemajuan proses dan hasil akhir.

Bagaimana mengkarakterisasi sebuah karya penelitian?

Keseluruhan proses ini harus memenuhi ciri khas pendekatan ilmiah! Untuk mengetahui :

• memegang karakter inovatif
• membangun hubungan antara solusi yang diusulkan dan bibliografi
• pembenaran teoretis untuk setiap pilihan
• analisis yang ketat dari hasil
• membuka jalur penelitian di luar masalah saat ini
• mempublikasikan hasilnya dalam laporan ilmiah

Metodologi Transfer: Industrialisasi Penelitian

Sekarang ide penelitian kami divalidasi, kami pindah ke proses transfer. Dengan transfer, yang kami maksud adalah mentransfer pengetahuan dan ide penelitian ke dalam fitur konkret dalam produk kami. Alur kerja yang sesuai dijelaskan dalam diagram di bawah ini.

Blok penelitian lanjutan adalah singkatan dari alur kerja penelitian yang dijelaskan di bagian pertama. Hal pertama yang harus dilakukan dalam langkah industrialisasi adalah mengevaluasi karya penelitian dari sudut pandang praktis. Tim Peneliti, serta tim R&D Pra-Prod, bekerja sama untuk memeriksa apakah penelitian tersebut cukup matang untuk dikembangkan oleh:

• temukan POC ilmiah
• memvalidasi hipotesis penting
• memastikan stabilitas ide penelitian
• memverifikasi pencapaian tingkat kepuasan pelanggan jika kita pindah ke solusi industrialisasi

8 Mesin Pencari Teratas Untuk Penelitian Ilmiah dan Akademik – Meneliti adalah langkah paling penting dalam menulis karya ilmiah. Itu selalu merupakan karya ilmiah yang diteliti dengan baik yang menginspirasi penilai. Pada saat yang sama, itu harus memiliki informasi asli dan otentik untuk kredibilitas.

8 Mesin Pencari Teratas Untuk Penelitian Ilmiah dan Akademik

mitretek – Dengan perkembangan industri Internet, yaitu sumber daya web, penelitian untuk bahan ilmiah kini menjadi hanya dalam beberapa klik. Sekarang siswa dapat memperoleh informasi tentang topik apa pun yang berkaitan dengan sains melalui mesin pencari akademik. Mereka menyediakan platform terpusat dan memungkinkan siswa untuk memperoleh literatur tentang topik apa pun dalam hitungan detik.

Meskipun ada banyak mesin pencari akademis yang tersedia, ada beberapa yang memiliki sumber daya paling tepercaya. Mereka memberikan informasi tentang berbagai topik mulai dari Teknik dan teknologi hingga Biologi dan Ilmu Pengetahuan Alam. Mereka memberikan solusi satu atap untuk semua kebutuhan terkait penelitian untuk sebuah makalah ilmiah. Selain itu, mereka menyediakan cara pribadi dan disesuaikan untuk mencari bahan penelitian tentang topik tertentu. Artikel ini akan fokus pada beberapa mesin pencari akademis populer yang telah merevolusi cara informasi diteliti oleh para siswa. Mereka kaya akan informasi dan memiliki tingkat kredibilitas tertinggi.

Baca Juga : 3 Cara Siapapun Dapat Mengakses Penelitian Ilmiah

1. Google Cendekia

Google Cendekia adalah mesin pencari akademik gratis yang mengindeks informasi akademik dari berbagai sumber web online. Google Cendekia mencantumkan informasi di berbagai sumber akademik, sebagian besar ditinjau oleh rekan sejawat. Ia bekerja dengan cara yang sama seperti Scirus. Didirikan pada tahun 2004, ini adalah salah satu sumber daya akademis yang banyak digunakan untuk para peneliti dan cendekiawan.

2. CiteSeer x

CiteSeer x adalah perpustakaan digital dan jurnal akademik online yang menawarkan informasi dalam bidang ilmu komputer. Ini mengindeks sumber daya akademik melalui sistem pengindeksan kutipan otonom. Database akademik ini sangat membantu bagi siswa yang mencari informasi tentang ilmu komputer dan informasi. Ini menawarkan banyak fitur eksklusif lainnya untuk memfasilitasi siswa dengan proses penelitian yang meliputi: ACI – Pengindeksan Kutipan Otonom, tautan referensi, statistik kutipan, ekstraksi metadata otomatis, dan dokumen terkait. Didirikan pada tahun 1998, ini adalah database akademik online pertama dan sejak itu berkembang menjadi mesin pencari akademik yang lebih dinamis dan ramah pengguna.

3. GetCITED

GetCITED adalah alat lain yang ampuh untuk mencari informasi ilmiah. Ini adalah database akademik online yang mengindeks jurnal akademik dan kutipan. Ini adalah platform satu atap yang menawarkan segala sesuatu yang berkaitan dengan publikasi akademik seperti bab, makalah konferensi, laporan dan presentasi. Anda bahkan dapat menelusuri bibliografi untuk mencari detail terkait. Selanjutnya, Anda dapat menemukan informasi tentang setiap penulis dan karya-karyanya yang diterbitkan. Dua fitur ‘paling menonjol’ dari alat mesin pencari akademik ini meliputi: ‘basis data yang komprehensif’ dan ‘forum diskusi’. Hal ini memungkinkan setiap anggota dari akademisi untuk berkontribusi dalam sumber daya database-nya. Ini memiliki lebih dari 3.000.000 ditulis oleh lebih dari 3.000.000 penulis.

4. Penelitian Akademik Microsoft

Penelitian akademik Microsoft adalah mesin pencari teratas lainnya untuk sumber daya akademik. Dikembangkan oleh Microsoft Research, ia memiliki lebih dari 48 juta publikasi yang ditulis oleh lebih dari 20 juta penulis. Ini mengindeks berbagai jurnal ilmiah dari ilmu komputer dan teknik hingga ilmu sosial dan biologi. Ini telah membawa banyak cara baru untuk mencari sumber daya akademik, seperti makalah, penulis, konferensi, dan jurnal. Mesin pencari akademik ini memungkinkan Anda untuk mencari informasi berdasarkan penulis atau domain.

5. Bioline International

Bioline adalah salah satu mesin pencari yang paling terpercaya dan otentik yang memiliki jurnal akademik peer-review tentang kesehatan masyarakat, keamanan pangan dan gizi, makanan dan obat-obatan dan keanekaragaman hayati. Ini menyediakan akses gratis ke jurnal peer-review dari negara-negara dunia ketiga. Ini mempromosikan pertukaran ide melalui sumber daya akademik. Didirikan pada tahun 1993, ia memiliki 70 jurnal di 15 negara yang menawarkan informasi tentang mata pelajaran seperti ilmu tanaman, keanekaragaman hayati, kesehatan masyarakat dan pembangunan internasional.

6. Direktori Jurnal Akses Terbuka (DOAJ)

Direktur Jurnal Akses Terbuka (DOAJ) adalah mesin pencari gratis lainnya untuk sumber ilmiah dan ilmiah. Direktori ini menawarkan sejumlah besar topik dalam bidang studi ilmiah. Ini adalah salah satu sumber terkaya database ilmiah dengan lebih dari 8.000 jurnal yang tersedia pada topik yang berbeda. Semua jurnal benar-benar ditinjau oleh rekan sejawat.

7. PLOS ONE

Didirikan pada tahun 2006, PLOSE ONE menyediakan platform akses gratis untuk semua orang yang mencari informasi terkait sains. Semua artikel yang dipublikasikan di PLOS ONE diterbitkan setelah melalui proses peer-review yang ketat. Database akademik ini memiliki prosedur yang cermat untuk menerbitkan jurnal. Anda dapat menemukan banyak artikel dan publikasi akademik menggunakan platform ini.

8. BioOne

Sebuah mesin pencari yang sangat baik untuk informasi ilmiah, BioOne berisi sumber daya akademik untuk ilmu biologi, lingkungan dan ekologi. Didirikan pada tahun 2000, dimulai sebagai LSM dan kemudian menjadi direktori jurnal akademik online. Jurnal ini memberikan akses gratis ke lebih dari 25000 institusi di seluruh dunia.

3 Cara Siapapun Dapat Mengakses Penelitian Ilmiah – Lihatlah teknologi terobosan apa pun dan selalu dimulai di laboratorium di suatu tempat, biasanya beberapa dekade sebelum produk komersial apa pun masuk ke pasar. Masalahnya, dengan puluhan ribu makalah ilmiah yang diterbitkan setiap tahun, sulit untuk memisahkan gandum dari sekam.

3 Cara Siapapun Dapat Mengakses Penelitian Ilmiah

mitretek – Itu sebabnya perusahaan besar menghabiskan miliaran untuk penelitian dan pengembangan, berinvestasi dalam kemitraan akademik di universitas riset terkemuka dan mengirim ilmuwan dan insinyur mereka ke konferensi di seluruh dunia. Semua orang mencari satu penemuan tidak jelas yang dapat menghasilkan produk sukses yang dapat menang di pasar.

Namun sedikit yang menyadari bahwa usaha kecil dan menengah dapat memainkan permainan ini juga. Para peneliti ingin penemuan mereka menemukan aplikasi yang berguna, sains yang didanai pemerintah federal umumnya dipublikasikan secara terbuka, dan ada sejumlah program yang dirancang untuk membantu wirausahawan menavigasi dunia ilmiah. Kuncinya adalah menunjukkan minat dan keterlibatan yang nyata.

Baca Juga : Langkah Untuk Reproduksibilitas Yang Lebih Baik di Lab Penelitian

1. Memanfaatkan Universitas Lokal

Di mana pun bisnis Anda berada, kemungkinan Anda kurang dari satu jam berkendara dari universitas tempat penelitian signifikan sedang berlangsung di berbagai bidang teknis seperti kimia, teknik, dan ilmu komputer. Ini bisa menjadi sumber daya yang tak ternilai untuk terhubung ke komunitas ilmiah.

Terlebih lagi, perusahaan kecil memiliki banyak hal untuk ditawarkan kepada peneliti akademis, yang selalu mencari bidang yang bermanfaat untuk dipelajari, masalah yang menarik untuk dikerjakan, dan wawasan tentang aplikasi praktis yang tidak dapat diperoleh dari jurnal ilmiah. Beberapa perusahaan, seperti Elsevier , menawarkan hadiah kecil , biasanya hanya beberapa ribu dolar, untuk pencapaian ilmiah.

Jeff Welser , Wakil Presiden dan Direktur Lab di Pusat Penelitian Almaden IBM menyarankan perusahaan-perusahaan kecil untuk “membina hubungan dengan beberapa profesor. Saya juga akan berpikir serius tentang geografi dan membangun hubungan dengan universitas di daerah Anda yang dapat Anda kunjungi. dan berinteraksi.”

Langkah pertama untuk mendapatkan akses adalah secara aktif terlibat dengan ilmuwan yang karyanya mungkin berlaku untuk bisnis Anda. Mereka harus memiliki pengetahuan yang relatif tidak hanya tentang pekerjaan mereka sendiri, tetapi bagaimana bidang ini berkembang dan perkembangan apa yang harus Anda cari. Dari sana, Anda dapat mulai membuka sumber daya yang lebih besar lagi.

2. Mengakses Program Pemerintah Federal

Selain universitas lokal, ada sejumlah program yang didanai oleh pemerintah federal yang dapat membantu Anda menjelajahi dunia ilmiah. Satu tempat yang bagus untuk memulai adalah Hollings Manufacturing Extension Partnership (MEP), yang merupakan kemitraan publik-swasta yang dapat membantu Anda terhubung ke sumber daya di dalam dan di luar pemerintah federal.

Misalnya, selama beberapa tahun terakhir pemerintah AS telah mendirikan 14 pusat manufaktur di berbagai bidang seperti manufaktur aditif , kain canggih , dan elektronik , yang menawarkan keanggotaan afiliasi yang terjangkau untuk bisnis kecil dan menengah. Meskipun menjadi afiliasi tidak memberi Anda semua manfaat keanggotaan penuh, Anda mendapatkan akses ke sumber informasi, dapat menghadiri konferensi dan mendiskusikan masalah dengan peneliti dan produsen lain.

Ada juga sejumlah program, seperti Inisiatif Robotika Nasional, Inisiatif Nanoteknologi , dan Inisiatif Genom Bahan , yang MEP dapat membantu Anda menavigasi. Ini adalah upaya multi-lembaga yang misinya adalah untuk mempercepat pembangunan di bidang kepentingan nasional tertentu dan dapat menjadi sumber daya yang luar biasa bagi perusahaan mana pun.

Semua ini mungkin agak menakutkan bagi perusahaan kecil, tetapi seperti yang dikatakan Carroll Thomas , Direktur di MEP, “Kami di sini untuk membantu. Anda tidak perlu penilaian satu miliar dolar untuk mendapatkan akses ke pengetahuan ilmiah yang mutakhir. Ketika Anda datang kepada kami dengan masalah yang perlu dipecahkan oleh bisnis Anda, kami akan menghubungkan Anda dengan sumber daya yang Anda butuhkan untuk membantu Anda bersaing.”

3. Berkolaborasi Dengan Lab Nasional

Sumber daya lain yang sangat kurang dimanfaatkan adalah laboratorium nasional , yang merupakan beberapa lembaga ilmiah paling bergengsi di dunia. Di sini sekali lagi, terlepas dari kredensial yang mengesankan, lab terbuka untuk Anda sebagai sumber daya dan, pada kenyataannya, telah mengembangkan sejumlah program untuk membantu Anda mengaksesnya dengan lebih mudah.

Misalnya, Laboratorium Nasional Argonne telah mengembangkan tiga program khusus untuk terlibat dengan sektor swasta. Program ACCESS difokuskan secara khusus pada baterai generasi berikutnya, Nano Design Works menawarkan rangkaian layanan yang lebih luas dan Chain Reaction membantu menetaskan teknologi baru untuk pasar.

Andreas Roelofs , yang mengepalai banyak upaya ini di Argonne, menekankan kepada saya bahwa mereka sangat ingin mendengar dari Anda. “Jika Anda ingin meningkatkan bisnis Anda dengan menciptakan bahan yang lebih baik, proses kimia yang lebih efisien, elektronik yang lebih maju atau apa pun, kemungkinan kami dapat membantu atau setidaknya mengarahkan Anda ke arah yang benar. Yang lebih penting, kami ingin pekerjaan kami bermanfaat. dan untuk membuat dampak,” katanya kepada saya.

Kami Memasuki Era Baru Inovasi

Ketika kebanyakan orang melihat iPhone, mereka melihat kecerdikan Steve Jobs dan timnya di Apple, tapi itu bukan keseluruhan cerita. Setiap komponen smartphone masa kini, mulai dari arsitektur, baterai lithium-ion hingga Internet, dimulai sebagai penelitian akademis, yang sebagian besar didanai oleh pemerintah federal .

Hari ini, kita berada di ambang era baru inovasi di mana bidang yang sama sekali baru, seperti genomik, nanoteknologi, dan robotika akan sepenuhnya membentuk kembali apa yang dulu kita pikir mungkin dan menciptakan peluang luar biasa. Hal besar berikutnya kemungkinan besar adalah duduk di lab menunggu seseorang untuk menyadarinya.

Perusahaan besar mampu menginvestasikan miliaran untuk membuka peluang ini, tetapi perusahaan kecil harus terlibat. Bicaralah dengan para peneliti di universitas setempat, hubungi Manufacturers Extension Partnership atau Nano Design Works di laboratorium Argonne National. Mereka, secara harfiah, menunggu panggilan Anda dan lebih dari bersedia untuk membantu.

Tetapi penting untuk disadari adalah bahwa tidak ada hotline industri yang dapat dihubungi oleh para ilmuwan ketika mereka membuat penemuan yang dapat membentuk kembali bisnis Anda atau industri Anda. Anda harus mengambil inisiatif. Seperti yang dikatakan Woody Allen, “80 persen kehidupan muncul.”