Szkolenie pt.: „Od przypisów po formatowanie – zagadnienia edytorskie i testy antyplagiatowe artykułu naukowego wspierane narzędziami”

O czym jest to szkolenie?
Szkolenie omawia szczegóły procesu korekty językowej i technicznej artykułów naukowych. Uczestnicy nauczą się tworzenia przypisów, przeprowadzania korekty językowej, korzystania z testów antyplagiatowych oraz formatowania tekstu zgodnie z wymaganiami czasopism naukowych. Program skupia się na praktycznych technikach i narzędziach wspierających ten etap przygotowywania publikacji.

Dla kogo?
• Naukowców i doktorantów przygotowujących swoje publikacje do recenzji.
• Autorów chcących udoskonalić umiejętności w zakresie korekty i formatowania tekstu.
• Osób zainteresowanych narzędziami wspierającymi edycję treści naukowych.

Jakie wartości dostarcza?

• Efektywność: optymalizacja procesu pisania przy wykorzystaniu narzędzi wspierających organizację treści.
• Zwiększenie precyzji: nauka tworzenia przypisów i formatowania zgodnie z wytycznymi czasopism.
• Oszczędność czasu: szybsza realizacja procesu tworzenia pracy naukowej z uwzględnieniem zasad etyki wydawniczej.
• Poprawa jakości tekstu: korekta językowa wspierana przez narzędzia AI.
• Bezpieczeństwo publikacyjne: wykorzystanie testów antyplagiatowych w celu ochrony przed naruszeniami praw autorskich. 
• Profesjonalizm: przygotowanie publikacji, która spełnia wysokie standardy naukowe.

Ogólny program szkolenia

1. Tworzenie przypisów i bibliografii:
   – Zasady prawidłowego formatowania przypisów.
   – Narzędzia wspierające tworzenie i zarządzanie przypisami (np. Mendeley, Zotero).
2. Korekta językowa z wykorzystaniem AI:
   – Wprowadzenie do narzędzi do sprawdzania stylu i poprawności językowej.
   – Najczęstsze błędy językowe i techniczne w tekstach naukowych.
3. Testy antyplagiatowe i formatowanie:
   – Jak skutecznie korzystać z narzędzi antyplagiatowych?
   – Formatowanie tekstu pod kątem wymagań wybranego czasopisma.
4. Sesja Q&A:
   – Odpowiedzi na pytania uczestników i omówienie przykładów z praktyki.

dr Przemysław Tomczyk, doktor nauk ekonomicznych w zakresie nauk o zarządzaniu. Doktorat obronił w Szkole Głównej Handlowej w Warszawie (2015). Adiunkt w Katedrze Marketingu Akademii Leona Koźmińskiego.

Specjalizuje się w zakresie roli sztucznej inteligencji w tworzeniu prac naukowych oraz wprowadzaniu automatyzacji do nauki. Autor kilkudziesięciu publikacji naukowych oraz kanału na YouTube „dr Przemek Tomczyk AI”.

https://www.youtube.com/@drprzemek

Prowadzi szkolenia z zakresu analizy statystycznej i wykorzystania sztucznej inteligencji w pracy naukowej.

Ostatnio opublikowane teksty na temat wykorzystania nowoczesnych technologii (w tym AI) w pisarstwie naukowym:

• Tomczyk, P., Brüggemann, P., &amp; Paul, J. (2024). Variable science mapping as literature review method, Journal of Marketing Analytics, pp. 1-13. https://doi.org/10.1057/s41270-024-00336-9 >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., &amp; Petrescu, M. (2024). Exploring AI’s role in literature searching: traditional methods versus AI-based tools in analyzing topical e-commerce themes, in Digital Marketing &amp; eCommerce Conference (pp. 141-148). Springer, Cham. >>LINK<<
• Tomczyk, P., Bruggemann, P., &amp; Doligalski, T. (2024). The automation of science? Possibilities and boundaries of AI applications for conducting systematic literature reviews. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 33(06), 2450023. >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggeman, P., &amp; Vrontis D. (2024). AI Meets Academia: Transforming Systematic Literature Reviews, EuroMed Journal of Business (ahead-of-print). >>LINK<<
• Tomczyk, P., Brüggemann, P., Mergner, N., &amp; Petrescu, M. (2024). Are AI tools better than traditional tools in literature searching? Evidence from E-commerce research. Journal of Librarianship and Information Science, 09610006241295802 >>LINK<<