2018-11-25

【英語論文投稿の評価サイト】SciRev（サイレブ）で投稿先を見つける

研究論文投稿 R以前の問題

英語論文発表までの道のり

英語論文は、執筆、投稿、査読、リバイズ、受理、と、長い道のりです。

そこで大切なのが、「投稿先」。

f:id:yoshi_nishikawa:20181125135618p:plain

投稿先を決める際に気にすること

投稿先を決める際に、雑誌のScope、読者層、出版社の国、などを気にします。

でも、実務上知りたいのは、「受理・掲載までかかる時間」です。

この時間については、私自身の経験も様々です。

1ヶ月以内に受理が決定したものもありますが、

現在もすでに半年以上かかっているものを抱えています。

掲載までの時間を知る方法はないのでしょうか

ありました！！

SciRev（サイレブ）というサイトを見つけました。

SciRev - Review the scientific review process

SciRev（サイレブ）の特徴

SciRev（サイレブ）は研究者によって研究者のために作成されたウェブサイトだそう。

ポイントは、研究者の被査読経験共有によって、査読プロセスが透明化されること。

1回目の査読までの時間
受理までの時間
即不受理の判断にかかる時間
査読レポート数
査読回数
査読レポートの質
査読コメントの難しさ
全体評価

このような情報がわかります。

英語論文投稿の食べログのようですね。

About SciRev - Background - SciRev

検索のやり方

至って簡単。ここに入力するだけです。

f:id:yoshi_nishikawa:20181125141927p:plain

上の検索結果はこちら↓↓

New England Journal of Medicine - SciRev

論文投稿の際、参考にしていきます！！

2018-11-20

症例報告、英語論文投稿までのプロセス

研究臨床医学 R以前の問題論文投稿症例報告

症例報告、英語論文投稿までのプロセス

今回は、症例報告、英語論文投稿までのプロセスを因数分解します。英語論文は、書いていれば良いだけではなく、
以下のようなステップを経て、ようやく投稿できます。

着想
説明・同意
論文執筆
投稿先の体裁にあわせて本文を完成
英文校正
引用の完成 (引用を完成させてから英文校正にかけることもあり。ただし、字数分金額が上がる)
タイトルページの作成
カバーレターの作成
投稿先の雑誌のアカウント作成、論文のアップロード
ようやく投稿！

このように、やることは多いですが、
基本的に頭を使うのは、着想と論文執筆だけです。
そこに一番時間を割くようにしましょう。

このあと査読を経て、必要に応じて修正を行い、雑誌に掲載されるかどうか決まります。

2018-11-20

Python plotlyを用いてSankey Diagram（サンキーダイアグラム）を作成する

python 可視化 Network Science

Sankey Diagram（サンキーダイアグラム）

plot.ly

このダイアグラム、お金の流れや、エネルギーの流れなどでよく目にしますが、
Sankey Diagram（サンキーダイアグラム）と言うそうです。

Sankey Diagram（サンキー・ダイアグラム）は工程間の流量を表現する図表です。
矢印の太さで流れの量を表し、特にエネルギーや物資、経費等の変位を表す為に使われます。
Sankeyの名前の由来は1898年に初めてこの形式の表を用いた蒸気機関におけるエネルギー効率についての記事の著者であるアイルランド人M.H.サンキーに因む。
出典: サンキーダイアグラム - Wikipedia

ベーシックなSankey Diagramを作成する

plotlyのウェブサイトを参考に、
Sankey Diagramを作ってみました。

コードの例は下に載せておきます。

f:id:yoshi_nishikawa:20181120144058p:plain

#plotlyをofflineで呼び出して

import plotly.plotly as py
import plotly.offline as offline
offline.init_notebook_mode(connected=False)


data = dict(
    type='sankey',
    node = dict(
      pad = 15,
      thickness = 20,
      line = dict(
        color = "black",
        width = 0.5
      ),
      label = ["い", "ろ", "は", "に", "ほ", "へ"], #各nodeを作成 
      color = ["blue", "blue", "green", "green", "yellow", "yellow"] #色を指定します。
    ),
    link = dict(
      source = [0,1,1,0,2,3,3], #sourceは出発元のnode  
      target = [2,2,3,3,4,4,5], #targetは到着先のnode  
      value = [8,1,3,2,9,3,2] #流量
  ))

layout =  dict(
    title = "Sankey Diagram はじめました",
    font = dict(
      size = 10
    )
)

fig = dict(data=[data], layout=layout)
offline.plot(fig, validate=False)