20 / 30
Turnitin কোনো গ্রহণযোগ্য similarity percentage প্রকাশ করে না, এবং প্রতিষ্ঠানগুলো তার বদলে নিজেদের নির্দেশনা নির্ধারণ করে। এই পোস্টে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, আসলে কী কারণে স্কোর বেশি বা কম হয়, কেন উদ্ধৃত উপাদান এবং reference list কোনো সমস্যা না থাকলেও তা বাড়িয়ে দেয়, এবং সংখ্যাটির বদলে match breakdown কীভাবে পড়তে হয়।
গবেষণাপত্রের থিসিস স্কুলে শেখানো টপিক বাক্য নয়। এটি একটি বিতর্কযোগ্য, নির্দিষ্ট দাবি, যা প্রবন্ধের নিজস্ব কাঠামোর পূর্বাভাস দেয়, এবং নিচের প্রতিটি অংশ দুর্বল একটি সংস্করণকে এমন একটিতে পুনর্লিখন করে, যা সমর্থন করার মতো যথেষ্ট শক্তিশালী।
একটি বানান পরীক্ষক অক্ষর পড়ে, অর্থ নয়, তাই its এবং it's, একটি বহুবচন এবং একটি অধিকারসূচক, এবং একটি অতিরিক্ত অ্যাপস্ট্রোফিযুক্ত দশক সবই নির্বিঘ্নে পেরিয়ে যায়। এখানে সেই নিয়মগুলো আছে যা বানান পরীক্ষা ধরতে পারে না, s দিয়ে শেষ হওয়া একবচন অধিকারসূচক, বহুবচন অধিকারসূচক, যৌথ মালিকানা, এবং যে চিহ্নগুলো একেবারেই থাকা উচিত নয়।
একটি similarity score এবং একটি AI score ভিন্ন প্রশ্নের উত্তর দেয়, তাই একটি paper একটিতে কম এবং অন্যটিতে বেশি score করতে পারে, অথচ কোনো সংখ্যাই ভুল নাও হতে পারে। প্রতিটি কী মাপে, কী দ্বারা সক্রিয় হয়, এবং উচ্চ সংখ্যা কী প্রমাণ করে ও কী প্রমাণ করে না।
Population, intervention, comparison, outcome, time, নার্সিং ও সংশ্লিষ্ট স্বাস্থ্য পরিস্থিতিতে পাঁচটি প্রস্তুত PICOT প্রশ্ন, উপাদান ধরে ধরে বিশ্লেষিত, এবং PICOT ও PICO-এর পার্থক্য ব্যাখ্যা করা হয়েছে।
একটি সেমিকোলন সমান গুরুত্বের দুটি স্বাধীন উপবাক্যকে যুক্ত করে। একটি কোলন জানায় যে পরবর্তী অংশটি আগের কথাকে ব্যাখ্যা করে বা সম্পূর্ণ করে। এখানে কাঠামোগত পার্থক্য, একাডেমিক গদ্যে প্রতিটির স্থান, এবং সেই একমাত্র শৈলীগত প্রশ্নটি আছে যা APA-কে Chicago থেকে আলাদা করে।
আপনার ভাষায় অনুবাদ না থাকা পোস্টগুলো ইংরেজি ব্লগে রয়েছে।