No ricerca è fatto da solo
Il lavoro di un ricercatore, ridotto all'essenziale, è quello di risolvere i problemi attraverso l'indagine. Queste indagini saranno di diversa natura (osservazionale contro investigativa), scala (grande studio di registro contro piccolo studio di laboratorio), o avranno bisogno di diverse quantità di tempo (longitudinale contro cross-sectional). Ognuno di questi tipi di indagine avrà la propria serie di problemi da risolvere. Quindi, un buon ricercatore dovrebbe fare molte cose giuste allo stesso tempo. Dovrebbe scegliere la giusta domanda di ricerca, scegliere il metodo più appropriato, analizzare bene i modelli nei dati, e mettere tutto questo in modo succinto in un documento. Ma spesso non è possibile coprire tutte le basi.
Per cominciare, nessuno scienziato oggi può sopravvivere da solo. Per risolvere problemi di ricerca complessi, la collaborazione tra le discipline è imperativa. Come menzionato in un post precedente, anche Albert Einstein ha cercato l'aiuto di Marcel Grossman, un eminente matematico, prima di poter proporre la teoria generale della relatività. Poi ci sono problemi di risorse, sia in termini di uomini e materiali, sia di tempo (adempiere ai doveri di insegnamento, partecipare a conferenze, trovare partecipanti per il proprio studio, e così via). Inutile dire che il ricercatore medio che si sbatte per inseguire il suo sogno potrebbe sicuramente avere bisogno di un aiuto in qualsiasi momento.
Di che tipo di supporto ha bisogno un ricercatore?
Un epidemiologia researcher needs to study the habits of a specific demographic. He tries going through the institutional route to recruit participants but that puts red tape in his path. He hires the services of a marketing group to email a certain number of people meeting his study criteria, which costs him a lot of money. In the end, he finds a researcher in the field with prior experience in similar studies who advises him on the best avenues to source participants from. How does he find this expert?
A pharmacist has spent two years collecting voluminous quantitative data on a research topic she’s investigating. Now that the time has come to sift through and make sense of that data, she’s at a loss. The young pharmacist’s research team is small, and their capabilities for analisi dei dati are limited. Where does she find a competent statistical advisor?
Da dove verrà questo sostegno?
Immaginate se i ricercatori di cui sopra avessero accesso on-demand a esperti qualificati di specializzazioni di loro scelta. Immaginate se non dovessero spendere più tempo di quello che spenderebbero normalmente per spiegare i loro problemi di ricerca a un amico o a un coetaneo, e i loro problemi sarebbero risolti. Immaginate se, cercando assistenza professionale, avessero la garanzia di soluzioni rapide e pratiche. Tutto questo, e altro ancora, è possibile con Kolabtree. Crei un account, pubblichi un progetto e noi metteremo in giro la voce per te. In pochissimo tempo avrai una risposta da quelli qualificati e interessati, e potrai scegliere i migliori nel settore. Potrebbe essere così semplice.
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