学術研究のための起業ハック—パート2

抄録にGaddieピッチを使用する

UnsplashのAaron Burdenによる写真

スタートアップ企業は、Gaddieピッチを使用して、アイデアを潜在的なクライアントまたは投資家に明確かつ簡潔に提示することがよくあります。 Gaddieピッチの主な目的は、時間を無駄にせずに製品を投資家または顧客に紹介することです。通常、Gaddieのピッチは30秒を超えません。投資家が毎年何百人もの起業家と出会う非常にダイナミックなスタートアップの状況では、会議の最初の30秒で永続的な印象を与えることは非常に貴重です。 Gaddieピッチは、まさにその目的のために設計されています。

学術研究とスタートアップは、2つの異なる世界です。あんまり。

博士課程の研究を終えた直後に(HEO Roboticsを使用して)スタートアップパスに進んだときに、Gaddieピッチのコンセプトに出会いました。すぐに、UNSW Founder 10xアクセラレータプログラムに受け入れられました。そこでは、スタートアップを成功に導くさまざまな種類のビジネスツールについて学びました。これらのツールが博士課程の研究に非常に役立ち、研究論文の執筆に要する日数を節約できたことに気付くのに、それほど時間はかかりませんでした。このシリーズでは、この知識を共有したいと思います。

Gaddieのピッチは、論文の要約を書いたり、あなたの研究を説明する作業を簡素化するための完璧なツールであると考えました。それで、私は修正されたGaddieピッチバージョンを思いつきました。

このアプローチを試してみて、研究記事を書いたり、研究を仲間の研究者に紹介したりするときに、あなたの生活が楽になるかどうか教えてください。改善できる点をお知らせいただければ幸いです。

Gaddie Pitch Approachに基づく抽象テンプレート

一般に、抄録は200〜250語に制限されています。したがって、アブストラクトがレビュアー/リーダーの注意を引き、残りの論文を読むよう説得することが重要です。

文1:(この分野で研究を行う必要性と重要性を含めます。「なぜ?」に取り組むことは非常に重要です)

センテンス2(オプション):(研究の重要性または研究分野の現在の状況をさらに強調するために、余分な文章を含めます。)

センテンス3:著者が提案/提示するORこの論文は、(提案された方法を適用できる領域)について提示しています(ここに提案された方法を含む)

センテンス4:提案された方法/私たちの方法は(提案された方法の利点)できる/できる(それらの研究作業の制限)とは対照的/対照的(2つまたは3つの最も関連する最近の方法を含む)。この時点で必要です)

文5(オプション):(提案された方法はどのように上記の利点を達成しますか?)

文6:シミュレーションと実験*は、提案されたメソッド(メソッドの優れたパフォーマンスを示す2つまたは3つのメトリックをリスト)

*シミュレーションと実験用に2つの別々の文を使用できます。

以下の領域は、上記の抽象的な構造によってカバーされています。

  1. 特定の分野で研究を行うことが重要である理由
  2. 提案された技術/方法論
  3. 方法論の応用
  4. 提案された方法論の能力と、それが最新技術より優れている理由。
  5. この優れた地位を達成するのに役立つ方法論の機能
  6. 達成された結果の要約(既存の技術に対する提案された方法の利点をさらに証明します)

これらの点はすべて、6〜8文できれいにまとめられています。上記の要約で使用したのと同じ文言を使用する必要はまったくありません。ただし、上記の構造に固執することで、すべてのハードワークが強調され、アブストラクト自体に重要なものは残されません。

私のバックグラウンドはエンジニアリングであるため、この抽象的なモデルは、アプリケーションドメインを対象とした研究に少し偏っています。私はあなたと協力して、生物学、化学、数学、理論物理学などの純粋な科学のための別の構造を開発したいと思います。

繰り返しになりますが、このアプローチについてのコメントはコメント欄に残し、さらに改善できるかどうかをお知らせください。

次の投稿では、古くからの質問に取り組みます。「それでは、博士課程の研究は何ですか?」

みんな書いてハッピーペーパー! :)

謝辞

このシリーズで議論するツールを紹介してくれたJennifer Zanich、Julian Kezelman、UNSW Founder 10xのチームに感謝します。

追伸

以下にGaddieピッチアプローチを使用して書き直した要約の例を添付しました(コンテンツについては心配しないでください)。

元の要約(単語数:134)

この論文では、パラメトリック不確実性と外乱を含む2次非線形動的システムのゲイン適応メカニズムを備えた可変構造制御(VSC)法則を示します。提案された方法は、スライディングモード制御(SMC)と比較して改善された整定時間を示し、一度だけ与えられた設定点切り替えに収束する能力を持っています。コントローラーは、外部の外乱やパラメーターの不確実性の変化の影響に合わせてリアルタイムでゲインを調整することでこれを実現します。システムの加速は常にエラー位相面の原点に向けられ、エラーダイナミクスの軌跡は制御中に放物線のようなパスに従い、結果として整定時間を改善します。シミュレーションと実験は倒立振子システムで実行され、提案された方法の性能と実用性を証明します。

Gaddie Pitch Abstract(単語数:130)

ロボットおよび自動化アプリケーションでは、非線形動的システムの堅牢な制御が非常に重要です。この論文では、パラメトリック不確実性と外乱を含む2次非線形動的システムのゲイン適応可変構造制御(VSC)法則を示します。チャタリングおよび漸近収束挙動を示すスライディングモード制御(SMC)およびそのバリエーションと比較して、提案された方法は、整定時間を改善したチャタリングのない制御を生成できます。コントローラーは、外部の外乱やパラメーターの不確実性の変化の影響に合わせてリアルタイムでゲインを調整し、エラー状態をエラー位相面の原点に向かって加速することにより、これらのパフォーマンスの利点を実現します。倒立振子システムを使用して実行されたシミュレーションと実験は、提案された方法がチャタリングのないものであり、整定時間が28.7%改善されたことを示しています。