अपने पेपर के लिए सरल भाषा में सारांश कैसे लिखें
सरल भाषा में सारांश एक अलग दस्तावेज़ है, जिसका पाठक भी अलग होता है, और जो आदतें एक अच्छा सार बनाती हैं, जैसे घनत्व, सटीकता, और सावधानीपूर्ण शर्तबद्धता, वे यहाँ आपके विरुद्ध काम करती हैं। जिन तकनीकी शब्दों को आप हटा नहीं सकते, उनके साथ क्या करना है, किस पठन-स्तर लक्ष्य का वास्तव में पालन करना है, और सार से सरल भाषा में रूपांतरण का एक उदाहरणात्मक कार्यान्वयन क्या है।
एक फंडर का grants officer एक plain language summary को एक पंक्ति की प्रतिक्रिया के साथ वापस भेजता है, यह abstract जैसा पढ़ता है। दोनों दस्तावेज़ एक ही submission में एक पृष्ठ के अंतर पर होते हैं, एक ही अध्ययन को कवर करते हैं, और पूरी तरह अलग नियमों से आंके जाते हैं। दूसरे को पहले का छोटा संस्करण मानना plain language summary के असफल होने का सबसे सामान्य तरीका है। बढ़ती संख्या में, funders और journals दोनों की आवश्यकता रखते हैं, और उन्हें अलग मानते हैं।
एक plain language summary लिखना सीखने का अर्थ पहले कुछ आदतें छोड़ना है। एक abstract घनत्व, तकनीकी सटीकता और सावधानीपूर्ण hedging को पुरस्कृत करता है, और एक अध्ययन को यथासंभव कम शब्दों में समेटता है, जितने शब्द एक विशेषज्ञ पाठक स्वीकार करेगा। एक plain language summary इसका उलटा पुरस्कृत करता है, छोटे वाक्य, परिभाषित शब्द, और ऐसा पाठक जो आपकी विधि के बारे में कभी नहीं सुना है और उसे खोजने नहीं जा रहा है।
एक Plain Language Summary वास्तव में क्या है, और इसे कौन आवश्यक मानता है
एक plain language summary एक संक्षिप्त, jargon-free विवरण है कि एक अध्ययन ने क्या पूछा, उसने क्या किया, और उसने क्या पाया, जिसे पूरी तरह क्षेत्र के बाहर के पाठक के लिए लिखा जाता है, जैसे एक funder's board, एक patient charity, एक पत्रकार, या आपका भविष्य का वह रूप जो वर्षों बाद अपने ही back catalogue को सरसरी तौर पर देख रहा हो। Cochrane का अपना मानक, जिसके अनुसार इसे लिखना है, 2013 से लागू है, और इसे 850 शब्दों तक सीमित करता है, जो इसके बगल में रखे 1,000-word abstract से छोटा है। UKRI, the NIHR और Horizon Europe अब grant holders से, आवेदन में या अंतिम report में, इसकी अपेक्षा करते हैं, और journals की बढ़ती संख्या submission के समय technical abstract के साथ इसे भी मांगती है। यह wider journal submission process के भीतर सही करने के लिए एक और field है, cover letter, keywords और reference list के साथ।
अच्छे Abstract-लेखन की आदतें आपके विरुद्ध क्यों काम करती हैं
साधारण भाषा के सारांशों के लिए इसका उलटा सत्य है। जो कुछ भी एक सार को अच्छा बनाता है, वही पहली मसौदा साधारण भाषा का सार खराब बनाता है। यदि आप ऐसा कुछ लिखते हैं जो सघन और तकनीकी होने के लिए बनाया गया है, ताकि 250 words में, मान लीजिए, किसी डेटाबेस को सरसरी तौर पर देखने वाले विशेषज्ञ तक अपने मुख्य विचार पहुँचा सकें, तो यदि आप उसे क्षेत्र के बाहर के किसी व्यक्ति के लिए पठनीय बनाने की कोशिश करें, वह बिना समझाए गए शब्दों की दीवार जैसा पढ़ता है। यही बात सावधानीपूर्ण भाषा पर भी लागू होती है, वे सीमांकन जो एक सतर्क शोधकर्ता इसलिए जोड़ता है ताकि किसी दावे को peer reviewer के सामने बढ़ा-चढ़ाकर न कहा जाए, लेकिन जो एक सामान्य पाठक के लिए ठीक उलटा काम करते हैं, यह इस बात की अनिश्चितता जैसा पढ़ता है कि निष्कर्ष वास्तव में है भी या नहीं, बजाय इसके कि यह उसके सटीक दायरे के बारे में शुद्धता हो।
समाधान सावधानी को हटाने के बजाय उसे स्थानांतरित करता है। Cochrane का अपना मार्गदर्शन कच्चे आँकड़ों के स्थान पर वर्णनात्मक कथनों की सिफारिश करता है: hazard ratio और confidence interval के बजाय लिखें कि कोई उपचार संभवतः किसी लक्षण को कम करता है, या कि अब तक के साक्ष्य इतने सीमित हैं कि किसी भी तरह से कुछ कहा नहीं जा सकता। वह एक शब्द, संभवतः, उस सावधानी को वहन करता है जिसकी एक विशेषज्ञ तीन पंक्तियों के आँकड़ों से अपेक्षा करेगा, बिना किसी सामान्य पाठक से ऐसे interval की व्याख्या करवाए जिसे पढ़ने के लिए उसे कभी प्रशिक्षित ही नहीं किया गया था।
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अपने AI-सहायता प्राप्त पाठ को रूपांतरित करें और उसे मानवीय ध्वनि दें, महत्वपूर्ण शब्दों या उद्धरणों को छेड़े बिना।
उस तकनीकी शब्द के साथ क्या करें जिसे आप हटा नहीं सकते
कुछ शब्द हटाए नहीं जा सकते, केवल समझाए जा सकते हैं। anticoagulants पर एक अध्ययन को कहीं न कहीं उस औषधि वर्ग का नाम लेना ही होगा, और किसी अधिक अस्पष्ट वाक्यांश से उसे बदलना भ्रम को हटाने के बजाय केवल स्थानांतरित करता है। Cochrane का अपने समीक्षकों के लिए मार्गदर्शन एक विशिष्ट तकनीक देता है: पहले साधारण भाषा वाला रूप रखें और उसके तुरंत बाद, उसी वाक्य में जहाँ वह पहली बार आता है, कोष्ठकों में तकनीकी शब्द दें, बजाय इसके कि उसे किसी glossary में परिभाषित किया जाए, जहाँ तक पहुँचने के लिए पाठक को वापस स्क्रॉल करना पड़े। Blood thinners (anticoagulants) वह उदाहरण है जिसका उपयोग Cochrane का अपना मार्गदर्शन करता है। जो पाठक पहले से उस औषधि वर्ग को जानता है, उसे सटीक शब्द मिल जाता है, और जो नहीं जानता, उसे उसी वाक्य में एक कार्यशील परिभाषा मिल जाती है।
- किसी शब्द को पहली बार आते ही परिभाषित करें, उसी वाक्य में, अंत में किसी शब्दावली में नहीं
- पहले रोज़मर्रा का शब्द उपयोग करें और उसके बाद कोष्ठकों में तकनीकी शब्द, उल्टा नहीं
- व्यापक शोध-जargon शब्द को उस वास्तविक चीज़ से बदलें जिसका वह नाम है: 'participants' को 'अध्ययन में शामिल 40 लोगों' से बदलें
- पहली बार उपयोग पर किसी संक्षेपाक्षर को समझाएँ, भले ही वह आपके अपने क्षेत्र के भीतर सामान्य ज्ञान जैसा लगे
- तकनीकी शब्द को केवल तभी रखें जब अपने सही नाम से आपका काम खोजने वाला पाठक उसे देखने की अपेक्षा करे
एक सामान्य-उद्देश्य chatbot द्वारा तैयार किया गया पहला मसौदा आम तौर पर उसी तरह विफल होता है जैसे एक abstract करता है: वह आपके दिए हुए सामग्री की हिचकिचाहट और शब्दावली को बनाए रखता है, क्योंकि वह आपकी शैली की नकल कर रहा होता है, उसे बदल नहीं रहा होता। शैक्षणिक लेखन के लिए एक AI humanizer आपके पहले से तैयार वाक्यों को अधिक सरल, अधिक स्वाभाविक वाक्यों में फिर से लिखता है, बिना नए दावे गढ़े, जो शुरू से लिखे गए prompt की तुलना में अधिक उपयोगी प्रारंभिक बिंदु है, हालांकि ऊपर दिया गया reading-level और glossary का काम बाद में भी हाथ से करना पड़ता है।
पठन-स्तर के लक्ष्य, और उन्हें कौन निर्धारित करता है
कोई एकल reading-level नियम नहीं है, क्योंकि इस प्रारूप का स्वामी कोई एकल निकाय नहीं है। plain language summary की आवश्यकता रखने वाला प्रत्येक funder या publisher अपना लक्ष्य स्वयं निर्धारित करता है, और ये लक्ष्य दुर्घटनावश नहीं, बल्कि डिज़ाइन के अनुसार भिन्न होते हैं, क्योंकि दर्शक भी भिन्न होते हैं।
Cochrane का अपना तर्क सबसे स्पष्ट है, और Cochrane से असंबंधित किसी summary के लिए भी उससे सीखना उपयोगी है। यह 84 प्रतिशत से शुरू करने का संकेत देता है, जो UK के 2011 Skills for Life survey के अनुसार उन वयस्कों का प्रतिशत था जो 11 वर्ष या उससे अधिक आयु के स्तर पर पढ़ते थे, वही reading age जिसे UK newspapers और National Health Service की अपनी content guidelines लक्षित करती हैं, जिससे UK audience के लिए वहीं तक पहुँचने का सुझाव मिलता है। फिर यह कहता है कि, चूँकि अन्य देशों में reading levels भिन्न होते हैं, यह संख्या एक प्रारंभिक बिंदु है। यह एक सुझाव है, हर जगह हर summary के लिए कोई निश्चित नियम नहीं।
| लक्ष्य कौन निर्धारित करता है | लंबाई | पठन स्तर संबंधी मार्गदर्शन |
|---|---|---|
| Cochrane (systematic reviews) | 400 से 850 शब्द, शीर्षक सहित | UK के लगभग 11 वर्षीय पठन आयु के स्तर के आसपास, UK पाठक वर्ग के लिए एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में |
| NIHR and UKRI (UK research funders) | आमतौर पर 150 से 300 शब्द | कोई एक प्रकाशित सूत्र नहीं; बिना शोध पृष्ठभूमि वाले सामान्य जन के एक सदस्य के लिए लिखा गया |
| Horizon Europe (EU research funding) | कोई निश्चित शब्द सीमा नहीं, एक छोटा स्वतंत्र अनुच्छेद | गैर-विशेषज्ञ पाठक के लिए सरल, जार्गन-मुक्त भाषा |
| A journal requiring one alongside the abstract | अक्सर 100 से 150 शब्द | उस journal के अपने लेखक निर्देशों द्वारा निर्धारित, कोई साझा मानक नहीं |
Plain Language Summary कैसे लिखें: एक कार्यशील उदाहरण
यह उस प्रकार का वाक्य है जो अधिकांश abstracts में होता है, जिसे किसी वास्तविक paper से उद्धृत करने के बजाय सामान्य होने के लिए बनाया गया है, और इसके साथ उसी दावे का एक plain language संस्करण दिया गया है।
Abstract version: हस्तक्षेप के प्रति अनुपालन मध्यम था (62%), और यद्यपि उपचार arm में control की तुलना में HbA1c में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण कमी देखी गई (p<0.001), विभिन्न sites पर आधारभूत glycaemic control की विषमता को देखते हुए इस प्रभाव का नैदानिक महत्व अभी भी अनिश्चित है।
Plain language version: लगभग 100 में से 62 लोग पूरे कार्यक्रम के दौरान उससे जुड़े रहे। भाग लेने वाले लोगों का blood sugar कम था, जिसे HbA1c से मापा गया, यह एक blood test है जो 2 से 3 months में औसत blood sugar दिखाता है, उन लोगों की तुलना में जिन्होंने भाग नहीं लिया। हमें अभी यह नहीं पता कि यह किसी व्यक्ति के दिन-प्रतिदिन के स्वास्थ्य के लिए कितना महत्वपूर्ण होगा, क्योंकि भाग लेने वाले hospitals के बीच शुरुआत में लोगों के blood sugar levels में काफी अंतर था।
चार कदमों ने यह काम किया: प्रतिशत 100 में से एक साधारण गणना बन गया, p-value गायब हो गई और उसकी जगह इस बारे में एक वर्णनात्मक कथन आ गया कि वास्तव में क्या पाया गया, तकनीकी शब्द को पहली बार आने वाले वाक्य में कोष्ठक में दी गई परिभाषा मिल गई, और सांख्यिकीय महत्व के बारे में एक वाक्यांश से हटकर यह बताने वाला एक साधारण वाक्य आ गया कि अभी क्या ज्ञात नहीं है। अंतर्निहित निष्कर्ष में कोई बदलाव नहीं हुआ। केवल वह पाठक बदला जिसके लिए यह लिखा गया था।
एक शोध पत्र के लिए कीवर्ड चुनना को अलग से कवर किया गया है, जैसे कि प्रकाशित होने के बाद पत्र को index करना और उसे खोजे जाने योग्य बनाना भी।
एक सरल भाषा सारांश जनरेटर जो आपके abstract के बजाय इसी register से शुरू होता है, abstract से शुरू करके उसे छोटा करने की तुलना में आगे बढ़ने का अधिक तेज़ तरीका है। आप किसी भी तरह शुरू करें, परिणाम को जमा करने से पहले अपने क्षेत्र के बाहर के किसी व्यक्ति को दें। यदि वे आपके निष्कर्ष को एक वाक्य में आपको वापस समझा नहीं सकते, तो सारांश अभी पूरा नहीं हुआ है, चाहे शब्द-सीमा में कितने भी शब्द शेष हों।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
सरल भाषा में सारांश किसी अध्ययन के प्रश्न, विधि और निष्कर्ष का संक्षिप्त, शब्दजाल-रहित विवरण है, जो क्षेत्र के बाहर के पाठक के लिए लिखा जाता है। सरल भाषा में सारांश कैसे लिखें, यह जानना इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह केवल लंबाई में ही नहीं, बल्कि सार से भी भिन्न होता है, यह तकनीकी घनत्व और सावधानीपूर्ण शर्तबद्धता को हटाकर छोटे वाक्यों और परिभाषित शब्दों को प्राथमिकता देता है। Cochrane, UKRI, NIHR और Horizon Europe अब सभी एक ऐसे सारांश की अपेक्षा करते हैं।
Content planner and copywriter at TextPulse. Sara runs the blog day to day, from planning and drafting through to publishing. She writes the practical guides: clear explanations of academic writing problems, aimed at the person who actually has to hand something in.