JDATA_BLOG Telegram 433
🐤 Подалась волонтером на review статей для NeuroIPS workshop.

Привет, друзья! Немного не техническое (хотя, кто знает) сегодня. Так как меня приняли ревьюить NeuroIPS workshop, и я провожу ревью на воркшопе такого уровня впервые, мне стало важно структурировать информацию — чем хорошее ревью на научную статью отличается от плохого. Делюсь:

✏️ Зачем нужно ревью?

Рецензия на любую работу для меня — это про комбинацию двух составляющих:
Фильтр.
Фидбэк.

Фильтрация — это про "оценить работу, оценить усилия на эту работу, провалидировать результат работы и вынести вердикт".
Фидбэк — это про "рассказать, что хорошо, что плохо" и по возможности "как сделать лучше".

Это, с одной стороны, задает ревьюируемому направления для роста, а с другой — формирует сообщество — что является хорошей работой, а что — нет.

Я аггрегировала несколько guidelines и вынесла не совсем очевидные мысли.

✏️ Как делать ревью хорошо?

Прежде всего, какой-то шаблон ревью — это никогда не проблема, так как у конференций бывают свои гайды про ревью. Но за пределами гайдов, я выделила для себя такие пункты:

1. Помощь. Мне понравилась мысль отсюда, что цель ревью — это помощь. Соответственно результат ревью должен помогать коллеге понять, почему он молодец или почему он не молодец.

2. TLDR. Для проверки своего понимания работы, полезно сделать свой TLDR работы. Потому что когда не понимаешь, то видишь ошибки там, где их нет.

3. Questions.
Если в работе есть слабые или слепые места, которые при том не объяснены, то их стоит не только констатировать как факт, но и задавать в виде вопросов. При этом, мне нравится принцип actionable вопросов и замечаний (с возможностью исправить). Не «текст написан плохо», а «стоит уточнить различие с работой X» или «пояснить выбор параметра λ».

4. Хвали-ругай. Даже если статья слабая — указывать сильные стороны. Это показывает, что работа прочитана внимательно. Любая статья (да даже домашка на курсах/в магистратуре) — это как правило львиная работа. И если после неё только "дали по шапке", то можно живо отбить мотивацию делать что-то дальше.

✏️ Личное мнение

Я — огромный хейтер плохих фидбеков, потому что обычно вкладываю в работу силы, душу, сон, почки и вот это всё. Так как я человек чувствительный, то оценка в две строки (особенно плохая) — это плевок.

В то же время я стараюсь помнить и другую сторону: у проверяющего может быть десяток статей, дедлайн поджимает, времени мало, оплата символическая. Всех можно понять.

Поэтому выбрала для себя такой подход: просто делать ревью максимально хорошо сама. И надеяться, что это станет нормой — и остальные тоже будут подтягиваться.

Надеюсь, этот пост и вам поможет при проверке чьей либо работы!

Хорошее умножает хорошее, и мне хочется в это верить :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12🔥10



tgoop.com/jdata_blog/433
Create:
Last Update:

🐤 Подалась волонтером на review статей для NeuroIPS workshop.

Привет, друзья! Немного не техническое (хотя, кто знает) сегодня. Так как меня приняли ревьюить NeuroIPS workshop, и я провожу ревью на воркшопе такого уровня впервые, мне стало важно структурировать информацию — чем хорошее ревью на научную статью отличается от плохого. Делюсь:

✏️ Зачем нужно ревью?

Рецензия на любую работу для меня — это про комбинацию двух составляющих:
Фильтр.
Фидбэк.

Фильтрация — это про "оценить работу, оценить усилия на эту работу, провалидировать результат работы и вынести вердикт".
Фидбэк — это про "рассказать, что хорошо, что плохо" и по возможности "как сделать лучше".

Это, с одной стороны, задает ревьюируемому направления для роста, а с другой — формирует сообщество — что является хорошей работой, а что — нет.

Я аггрегировала несколько guidelines и вынесла не совсем очевидные мысли.

✏️ Как делать ревью хорошо?

Прежде всего, какой-то шаблон ревью — это никогда не проблема, так как у конференций бывают свои гайды про ревью. Но за пределами гайдов, я выделила для себя такие пункты:

1. Помощь. Мне понравилась мысль отсюда, что цель ревью — это помощь. Соответственно результат ревью должен помогать коллеге понять, почему он молодец или почему он не молодец.

2. TLDR. Для проверки своего понимания работы, полезно сделать свой TLDR работы. Потому что когда не понимаешь, то видишь ошибки там, где их нет.

3. Questions.
Если в работе есть слабые или слепые места, которые при том не объяснены, то их стоит не только констатировать как факт, но и задавать в виде вопросов. При этом, мне нравится принцип actionable вопросов и замечаний (с возможностью исправить). Не «текст написан плохо», а «стоит уточнить различие с работой X» или «пояснить выбор параметра λ».

4. Хвали-ругай. Даже если статья слабая — указывать сильные стороны. Это показывает, что работа прочитана внимательно. Любая статья (да даже домашка на курсах/в магистратуре) — это как правило львиная работа. И если после неё только "дали по шапке", то можно живо отбить мотивацию делать что-то дальше.

✏️ Личное мнение

Я — огромный хейтер плохих фидбеков, потому что обычно вкладываю в работу силы, душу, сон, почки и вот это всё. Так как я человек чувствительный, то оценка в две строки (особенно плохая) — это плевок.

В то же время я стараюсь помнить и другую сторону: у проверяющего может быть десяток статей, дедлайн поджимает, времени мало, оплата символическая. Всех можно понять.

Поэтому выбрала для себя такой подход: просто делать ревью максимально хорошо сама. И надеяться, что это станет нормой — и остальные тоже будут подтягиваться.

Надеюсь, этот пост и вам поможет при проверке чьей либо работы!

Хорошее умножает хорошее, и мне хочется в это верить :)

BY Data Blog


Share with your friend now:
tgoop.com/jdata_blog/433

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. As the broader market downturn continues, yelling online has become the crypto trader’s latest coping mechanism after the rise of Goblintown Ethereum NFTs at the end of May and beginning of June, where holders made incoherent groaning sounds and role-played as urine-loving goblin creatures in late-night Twitter Spaces. Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” A Hong Kong protester with a petrol bomb. File photo: Dylan Hollingsworth/HKFP. As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail.
from us


Telegram Data Blog
FROM American