Açıklamalı Kaynakça Nasıl Yazılır: Örnekler ve Yapay Zeka Destekli Bir İş Akışı

Açıklamalı bir bibliyografya, kaynak alıntılarının ve ardından her bir kaynağın nasıl kullanılacağını özetleyen, değerlendiren veya açıklayan kısa notların bir listesidir. Standart bir bibliyografyadan farklı olarak, her kaynaktan ne öğrendiğinizi ve o kaynağın projenizde neden yer aldığını kaydeder.

En güvenli yapay zeka destekli iş akışı, bir modelden alıntılar uydurmasını veya son girişi ezberden yazmasını istemez. Her çıkarılan iddiayı orijinal makaleye ve PDF sayfasına kadar izlenebilir tutar. Ponder, aynı sorularla birkaç makaleyi okumanıza ve alıntı yapılan kaynak sayfasına geri dönmenize yardımcı olabilir; Zotero veya Word, APA, MLA veya başka bir gerekli alıntı formatını yine de halletmelidir.

Açıklamalı bir bibliyografya neler içerir?

Her giriş iki bölümden oluşur: tam bir alıntı ve bir açıklama. Alıntı, kaynağı tanımlar. Açıklama ise onu anladığınızı gösterir. Eğitmeniniz bir işlevi veya üçünün bir kombinasyonunu isteyebilir:

• Tanımlayıcı açıklama: kaynağı yargılamadan araştırma sorusunu, kapsamını, yöntemini ve ana bulgusunu belirtir.
• Değerlendirici açıklama: güvenilirliği, kanıt kalitesini, sınırlamaları veya belirli bir iddia için kullanışlılığı değerlendirir.
• Yansıtıcı açıklama: kaynağın kendi araştırma yönünüzü nasıl değiştirdiğini, desteklediğini veya karmaşıklaştırdığını açıklar.

Güçlü bir giriş genellikle bu sırayla ilerler: kaynak ne yaptı, sonucunu ne kadar iyi destekliyor ve siz onu nasıl kullanacaksınız. Bu yapı, açıklamayı kopyalanmış bir özete dönüştürmek yerine analitik tutar.

Bibliyografya ve açıklamalı bibliyografya

Karşılaştırma noktası	Bibliyografya	Açıklamalı bibliyografya
Kaynağın özeti	Normalde dahil edilmez	Genellikle soruyu, kapsamı ve ana bulguyu belirtir
Güvenilirliğin değerlendirilmesi	Dahil edilmez	Kanıtı, yetkinliği, önyargıyı ve sınırlamaları değerlendirebilir
Yöntemler veya kanıtlar	Sadece alıntı onları kendisi adlandırdığında görünür	İlgili olduğunda çalışma tasarımını, örneği veya kanıtı tanımlar
Tipik uzunluk	Bir alıntı girişi	Genellikle her alıntıdan sonra yaklaşık 100-200 kelime, ancak ödev kontrol eder
Ana amaç	Okuyucuların alıntı yapılan veya danışılan kaynakları bulmasına yardımcı olur	Her kaynağın neye katkıda bulunduğunu ve projesinde yer almayı hak edip etmediğini gösterir
Biçimlendirme sorumluluğu	Zotero, Word veya manuel stil kontrolü	Aynı alıntı biçimlendirmesi, artı araştırmacı tarafından yazılan ve doğrulanan analiz

Uzunluk aralığı bir planlama yardımıdır, bir kural değildir. Bir profesör 75 kelime, 250 kelime veya ayrı özet ve değerlendirme paragrafları isteyebilir. Yanlış ödevi çözmemek için yazmadan önce rubriği onaylayın.

Altı adımda açıklamalı kaynakça nasıl yazılır

Adım 1: Ödevi ve alıntı stilini onaylayın

Gerekli stil sürümünü, kaynak sayısını, kaynak türlerini, açıklama uzunluğunu ve eğitmenin açıklama, değerlendirme, yansıtma veya her üçünü de isteyip istemediğini not alın. Bir MLA Kaynakça girişi ve bir APA referansı aynı gerçekleri farklı şekilde düzenler, ancak kanıtları değerlendirme entelektüel çalışması size aittir.

Adım 2: Taslağı hazırlamadan önce gerçek kaynakları toplayın

Her kaynak için yayıncı sayfasını, DOI'yi, tam metni ve eksiksiz alıntı meta verilerini kaydedin. Bir DOI varsa, makaleye kararlı bir tanımlayıcı sağladığı için onu tercih edin. Asla yalnızca bir sohbet botu tarafından üretilen bir alıntı ile başlamayın. 636 referansın alıntı denetimi, GPT-3.5 alıntılarının %55'inin ve GPT-4 alıntılarının %18'inin uydurma olduğunu bulmuştur (Walters ve Wilder, PDF s. 1).

Adım 3: Her makaleden aynı alanları çıkarın

Her kaynak için araştırma sorusunu, çalışma tasarımını, örneklemi veya derlemi, ana sonucu, sınırlamayı ve konunuzla alakasını yakalayın. Tutarlı bir kanıt tablosu kaynakları karşılaştırılabilir hale getirir. Daha büyük bir küme ile çalışıyorsanız, bir literatür taraması aracı iş akışı düz yazı başlamadan önce bu alanları düzenlemenize yardımcı olabilir.

Adım 4: Her önemli iddiayı makaleye göre doğrulayın

Çıkarılan her ifadenin arkasındaki orijinal sayfayı açın. Notun yanına PDF sayfasını kaydedin, özellikle sayılar, sınırlamalar ve yazarların uyarıları için. Sayfa işaretleyici sizin için çalışan bir kanıttır; otomatik olarak son alıntıya ait değildir. Bu kaynak-önce alışkanlığı, aynı zamanda bir kanıt koruyucu makale özetinin çekirdeğidir.

Adım 5: Açıklamayı kendi kelimelerinizle yazın

Amacı ve yöntemi hakkında bir cümleyle başlayın, en alakalı sonucu ekleyin, bir gücü veya sınırlamayı değerlendirin ve projenizdeki kaynağın rolüyle bitirin. Değerlendirmeyi spesifik tutun. Yalnızca "hakemli" bir değerlendirme değildir; "küçük örneklem ve az sayıda hakem genellemeyi sınırlar" çalışma tarafından bildirilen gerçek bir kısıtlamayı tanımlar.

Adım 6: Gerekli alıntı stilini uygulayın ve girişi denetleyin

Doğrulanmış meta verileri Zotero veya Word'e taşıyın, gerekli stili seçin ve çıktıyı mevcut stil kılavuzuyla karşılaştırın. Alıntı yazılımı mekanik çalışmayı azaltır ancak doğru makalenin, DOI'nin, sürümün veya yorumun yakalanıp yakalanmadığına karar veremez. Yöneticileri karşılaştırıyorsanız, biçimlendirme iş akışınızı değiştirmeden önce Zotero alternatifleri arasındaki pratik farklılıkları gözden geçirin.

Aynı makale için APA 7 ve MLA 9 örneği

Aşağıdaki örnekler Gao ve diğerlerinin açık erişimli makalesine atıfta bulunmaktadır. Her ikisi de DOI'yi çözülebilir bir URL olarak içerir; büyük harf kullanımı, yazar işleme, dergi sunumu ve noktalama işaretleri farklılık gösterir.

APA 7:
Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. npj Digital Medicine, 6, Article 75. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00819-6

MLA 9:
Gao, Catherine A., et al. “Comparing Scientific Abstracts Generated by ChatGPT to Real Abstracts with Detectors and Blinded Human Reviewers.” npj Digital Medicine, vol. 6, 2023, article 75, https://doi.org/10.1038/s41746-023-00819-6.

Bunları yapısal örnekler olarak kullanın, ardından dersinizin veya yayıncınızın gereksinimlerini takip edin. MLA Stil Merkezi, bir DOI mevcut olduğunda kalıcı bağlantı veya sıradan bir URL yerine DOI'yi tercih etmektedir.

Gerçek makalelere dayalı üç bitmiş açıklama

1. Tanımlayıcı ve değerlendirici açıklama

Gao ve diğerleri (2023). Bu çalışma, 50 orijinal tıbbi araştırma özetini, başlıklar ve dergilerden ChatGPT tarafından oluşturulan 50 özetle karşılaştırdı. Otomatik bir dedektör, grupları 0,94 AUROC ile ayırt etti (PDF s. 1). Kör insan hakemler, oluşturulan özetlerin %68'ini doğru bir şekilde tanımlarken, orijinal özetlerin %14'ünü de yanlışlıkla oluşturulmuş olarak etiketledi (PDF s. 2). Tasarım, bir dedektörü insan yargısıyla birleştirmesi ve ikisinden birini mükemmel bir test olarak görmemesi nedeniyle faydalıdır. Yazarların PDF s. 2'de kabul ettiği küçük örneklem ve sınırlı hakem grubu, her disiplin veya model hakkında geniş iddiaları kısıtlamaktadır. Yapay zeka destekli akademik yazım üzerine bir proje için, makale akıcı metnin güvenilir bir şekilde sınıflandırılmasının zor olmaya devam ettiğine dair ölçülü kanıtlar sunmaktadır.

2. Değerlendirici açıklama

Walters, W. H., ve Wilder, E. I. (2023). Yazarlar, 84 makale için oluşturulan 636 atıfı denetledi. GPT-3.5 atıflarının %55'inin ve GPT-4 atıflarının %18'inin uydurma olduğunu buldular (PDF s. 1). Gerçek çalışmalara atıfta bulunan atıflar arasında bile doğruluk sorunları devam etti: gerçek GPT-3.5 atıflarının %43'ünde önemli hatalar varken, GPT-4 için bu oran %24 idi (PDF s. 4-5). Bu doğrudan atıf düzeyindeki denetim, dil modellerinin bazen halüsinasyon gördüğüne dair genel bir iddiadan ziyade, açıklamalı bir bibliyografya iş akışı için daha faydalıdır. Hem var olmayan kaynakları hem de bozuk meta verileri nicelendirir. Çalışma katı bir kuralı desteklemektedir: her kaynağı bağımsız olarak bulun, açın ve açıklamadan önce yazar, başlık, yayın yeri, yıl ve DOI'yi doğrulayın. DOI: 10.1038/s41598-023-41032-5.

3. Tanımlayıcı ve yansıtıcı açıklama

Salvagno, M., Taccone, F. S., ve Gerli, A. G. (2023). Bu makale deneysel bir kıyaslama değil, bir bakış açısıdır. Yapay zekanın bir makaleyi düzenlemede, ilk taslağı oluşturmada ve düzeltme okumada olası rollerini tanımlarken, uzman incelemesini, insan yargısını ve intihal veya yanlış içerikle ilgili riskleri vurgulamaktadır (PDF s. 1). Makale bu kullanımları deneysel olarak test etmediği için, yapay zekanın yazım kalitesini iyileştirdiğinin kanıtı olarak gösterilmemelidir. Değeri kavramsaldır: sorumlu bir iş bölümünü tanımlamaya yardımcı olur. Bu iş akışında, yazılım çıkarılan kanıtları düzenlemeye yardımcı olabilir, ancak araştırmacı yorumlama, atıf ve son metinden sorumlu olmaya devam eder. DOI: 10.1186/s13054-023-04380-2.

Araştırma-bütünlüğü kontrol listesi

• Alıntılanan her makaleyi DOI'si, yayıncı sayfası veya kütüphane kaydı aracılığıyla açabiliyor musunuz?
• Her sayı ve sınırlamayı orijinal PDF sayfasıyla doğruladınız mı?
• Açıklama, yazarların bulduklarını sizin çıkardıklarınızdan ayırıyor mu?
• Bir perspektifi, incelemeyi veya yorumu bir deney olarak sunmak yerine doğru bir şekilde etiketlediniz mi?
• İsimler, büyük harf kullanımı, tarihler ve DOI formatı dahil olmak üzere atanan baskı için alıntı stili doğru mu?
• Açıklamayı kendi kelimelerinizle yazdınız ve gerekli tırnak işaretlerini ve sayfa alıntılarını korudunuz mu?

Temiz bir açıklamalı bibliyografya, minyatür bir kanıt haritasıdır: her giriş, kaynağı, iddiayı, desteğin kalitesini ve neden önemli olduğunu gösterir. Formatı cilalamadan önce bu zinciri oluşturun.