Wikipedia’dan makale çıkartmak

Wikipedia gördüğünüz bir bilgiyi olduğu gibi kullanmak istemiyor musunuz? Makalenizde, ödevinizde o sayfayı akademik bir çalışma gibi göstermek mi istiyorsunuz?

Aradığınız kötülük dolu hizmet burada. Benim esas merak ettiğim kaç tane derginin/konferansın buradan çıkanları kabul edeceği.

M-Journal

Buzzfeed: This Website Will Turn Wikipedia Articles Into “Real” Academic Papers

Makaleye dokunmadan yazar olmak

Editage Insight’ın haberine göre bir web sitesi (123mi.ru) size Scopus ve Web of Science’da endeksli dergilerde ücreti karşılığında yayın yapmanıza “yardım” ediyormuş. İstediğiniz dergiyi seçiyorsunuz, yazarlarla tanışmadan metni görmeden bir bakmışsınız yazarsınız.

Bizim alıntı çetelerine rakip çıkamaz sanıyordum, yanılmışım.

Russian website offers authorship for a fee in papers accepted for publication

Akademik dergileri “trollemek”

Bu aslında yeni bir haber değil. Ekim 2018’de kahkahalarla defalarca okudum. Dünyanın en önemli akademik dergileri bile aslında tarafsız değiller, konu bilim olsa bile.

Group Of Three Successfully Troll Academic Journals Into Publishing A Bunch Of Bogus Studies Like “Fat Bodybuilding” And “Feminist Geography”

What an Audacious Hoax Reveals About Academia

Elbette işin bir de karanlık yüzü var.

Retraction Watch

Makale Yayımı

Sevgili dostum Murat Ocak ile yazdığımız “Do government-experienced auditors reduce audit quality?” başlıklı makalemiz Managerial Auditing Journal‘da (SSCI – Q3, ABDC – B) yayımlanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına ait özet aşağıda sunulmuştur.

The main findings are consistent with conjecture. Government-experienced auditors do not enhance AQ. They are aggressive, and they complete audit work slowly and they cannot detect discretionary accruals effectively. Spending more time in a government agency makes them more aggressive and slow, and they do not detect earnings management practices. The Heckman estimation results regarding the variable of interest are also consistent with the main estimation results. In addition, the authors found in predicting government-experienced auditor choice that family firms, domestic firms and firms that reported losses (larger firms, older firms) are more (less) likely to choose government-experienced auditors.

https://www.emeraldinsight.com/doi/full/10.1108/MAJ-12-2017-1756

R’da Standart hataları şirket-yıl seviyesinde kümelemek

R/R-Studio’nun işletme sistemi fark etmeksizin kullanılabilmesi, paketlerle genişletilebilmesi ve tabii ki ücretsiz olması kullanımını cazip hale getiriyor. Ancak bu özellikler kullanımının çok kolay olduğu anlamına gelmiyor. Bazı programlarla sadece iki tıklamayla çözülebilecek bir model/test/analiz için kod(lar) yazmanız gerekebiliyor. Benzer bir durum Stata’yla karşılaştırdığınızda da geçerli. Doğrusal regresyonun sağlamlık testi için “robust” veya “vce” eklemeniz yeterliyken R/R-Studio bu işi paketlerle hallediyor.

Öncelikle kullancağımız verisetini tanımlayalım (plm paketi içerisindeki EmplUK)

install.packages(plm)

library(plm)

data(EmplUK)

Doğrusal regresyon modelimizi şirket ve yıl sabit olarak (kukla değişken kullanarak) çalıştıralım.

emplm<-lm(emp~wage+capital+output+factor(firm)+factor(year),data=EmplUK)

coeftest ve sandwich paketlerini kullanarak standart hataları firma-yıl olarak kümeleyeceğiz. Vektörün kayıt edilebilmesi için her iki paketin de library() fonksiyonu ile etkinleştirilmesi gerekiyor. İşlem verisetinin büyüklüğüne göre normalden uzun sürecektir.

emplm_SE<-coeftest(emplm,vcov=vcovHAC(emplm,type="HC0",cluster=c(EmplUK$firm,EmplUK$year)))

İşinize yaraması dileğiyle.

Taşınma Yorgunluğu

Evi taşımaktan daha stresli bir iştir bulut hesapları arasında dosyaları taşımak. Acele ederseniz dosya kaybınız kurtarılamaz bir boyuta gelebiliyor. O yüzden her şeyin tek tek yerine yerleştiğine emin olmadan bitmiyor süreç. Bu taşınmanın birinci aşamasıydı.

Bir diğer taşınmayı da işletim sistemleri arasında yaptım. 2017’den beri ertelediğim bir hamle vardı kafamda: Terk-i Microsoft. Geçtiğimiz yıla kadar kısmi olarak bitirmiştim, Office 365 üyeliğim de bitince Mayıs ayı itibariyle tamamladım işletim sistemsel taşınmayı da.

İşletim sisteminden taşınırken bulut niye önemli? Yazılım şirketleri Linux tabanlı işletim sistemleri ile kendilerini korurken, açık kaynak koduna yatırım yapmayı zulüm görüyor. O yüzden önce Linux ile uyumlu (fiyatı da makul) bir bulut bulmak gerekiyordu. Her ikisi de bitince taşınma yorgunluğu da bitmiş oldu.

Windows’ta yapabildiğin her şeyi Ubuntu’da yapabiliyor muyum?

EVET.

R’da regresyon modellerini Excel’e aktarmak

R kullanarak yaptığım ilk regresyon modelimin sonuçlarını çalışmama aktarırken write.csv’den tutun da write ile başlayan bütün dışa aktarımı fonksiyonlarını denedim. Hiçbiri kabul etmedi summary fonksiyonu ile çalışmayı. Biraz da el hızıma güvenip babadan kalma bir yöntemi kullanmaya başladım: kadar: kopyala + yapıştır. Söz konusu olan R’ın regresyon sonuç tabloları ise bu yöntem biraz uğraştırıyor açıkçası. Excel’e aktardığım tabloların biçimini satır satır düzeltmek gerekiyor aslında. Satırları sütunlara çevirmeden faydalanıp istediğim gibi biçimlendiriyordum tablolarım. R için düzenli ziyaret ettiğim Stack Exchange’de denk geldiğim cevaplar da çoğunlukla “stargazer” paketini tavsiye ediyordu.. Aklımın hep kenarında olup kurulu paketlerde aylardır bekleyen stargazer‘i denemeye kadar verdim bir gün. HTML biçiminde dosyaya aktardığım tabloları Excel’e aktarmak gerçekten çok basitleşti o andan itibaren. Kullanınca da fark ettim ki aslında benim teker teker yaptığım her adımı stargazer bitirilmiş halde önüme sürüyor. Eğer LaTeX diline hakimseniz tabloların sunumunu daha da geliştirmek elinizde. Paketin anlatımı kılavuza dayanarak yapılmıştır.

Önce paketi kuralım, sonra da çağıralım

>install.packages("startgazer")
>library(stargazer)

Sonuçlarını tablolara yansıtmak istediğimiz üç farklı model oluşturualım

>linear.1 <- lm(rating ~ complaints + privileges + learning + raises + critical, data=attitude)
>linear.2 <- lm(rating ~ complaints + privileges + learning, data=attitude)

>attitude$high.rating <- (attitude$rating > 70)
>probit.model <- glm(high.rating ~ learning + critical + advance, data=attitude, family = binomial(link = "probit"))

Pakete ait stargazer fonksiyonunu en temel haliyle kullanmak için aşağıdaki komutu çalıştırın

>stargazer(linear.1, linear.2, probit.model, title="Karşılaştırmalı Sonuçlar", digits=4, align=TRUE)

Yukarıdaki formül size sonuçları LaTeX formatında ve ondalık hanade 4 basamak ile verecek verecek. Bugüne kadar hiç LaTeX ile çalışmadıysanız (benim gibi), sonuçları HTML olarak elde etmeniz mümkün.

>stargazer(linear.1, linear.2, probit.model, title="Karşılaştırmalı Sonuçlar", align=TRUE,digits=4,type="html")

Peki sonuçları Excel’e aktarmak için ne yapmak gerekiyor?

>write.csv(stargazer(linear.1, linear.2, probit.model, title="Karşılaştırmalı Sonuçlar", align=TRUE,digits=4,type="html"),file="model.csv")

CSV dosyasını Excel veya Calc ile açın, ve B kolonunda <table> ile </table> arasındaki bütün kodları kopyalayıp Windows’un Not Defteri’ne (notepad.exe) yapıştırın. Dosyayı HTML uzantısı ile kaydedip tarayıcınız ile açın ve istediğiniz gibi düzenleyin.

Adım adım gittiğinizde emin olun ki R’dan Excel’e kopyalayıp yapıştırmaktan daha kolay olduğunu göreceksiniz. Kolay gelsin.

Takip hızınıza erişmek istemem

Sene 2014. Google, Sheets uygulamasına çeviri yapmayı sağlayan GOOGLETRANSLATE ve hisse senedi fiyatlarını (ve birçok finansal veriyi) indirmeye yarayan GOOGLEFINANCE fonksiyonlarını ekledi.

Sene 2019. Linkedin ahalisi şokta. Herkes yeni bir icatmış gibi anlatan GOOGLETRANSLATE videosunu paylaşıp beğenmeye devam ediyor.

#sheets #google #googletranslate

Sene 2024. Linkedin ahalisi Excel 365 ile şehir ve şirket verisini indirmeyi öğrendi.