ข้อมูลสำหรับผู้แต่ง
วารสารวิทยาการสารสนเทศและเทคโนโลยีประยุกต์ (JIT) เปิดรับพิจารณาบทความปริทัศน์ (Review Article) บทความวิชาการ (Academic Article) และบทความวิจัย (Research Article) ในหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับ วิทยาการสารสนเทศ เทคโนโลยี สื่อดิจิทัล นิเทศศาสตร์ และงานวิจัยในหัวข้ออื่นที่เกี่ยวข้อง หัวข้องานวิจัยที่เปิดรับ ประกอบด้วย
- เทคโนโลยีสารสนเทศ (Information Technology)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)
- ภูมิสารสนเทศ (Geo-Informatics)
- สารสนเทศศาสตร์และการจัดการ (Information Science and Management)
- สื่อดิจิทัล (Digital Media)
- นิเทศศาสตร์ (Communication Arts)
หากผู้แต่งสนใจที่จะส่งบทความมาพิจารณา ทางวารสารขอแนะนำให้ท่านผู้แต่งอ่าน "วัตถุประสงค์และขอบเขตงานวิจัย" และแก้ไขเทมเพลต (Template) ของบทความตามที่วารสารได้กำหนดไว้ (สามารถดาวน์โหลดเทมเพลตของบทความ โดยคลิกที่นี่)
ทั้งนี้ ผู้แต่งจะต้องสมัครสมาชิก (register) กับทางวารสาร JIT จากนั้นให้ท่านล็อกอิน (log in) เพื่อเข้าสู่ระบบ และทำการส่งบทความซึ่งจะมีกระบวนการในการส่งบทความจำนวน 5 ขั้นตอนด้วยกัน
บทความที่จะส่งเข้ามาพิจารณาในวารสารกำหนดให้มีจำนวนหน้าสูงสุด 15 หน้า โดยที่ผู้แต่งต้องแทรกรูปภาพ (Figure) และตาราง (Table) ลงในบทความให้เรียบร้อย โดยวารสารเลือกวิธีการพิจารณาบทความแบบ double-blind (กรรมการพิจารณาไม่รู้ว่าเป็นบทความของผู้แต่งท่านใด) แต่ทั้งนี้ ผู้แต่ง (Author) จะต้องพิมพ์ชื่อ และสถาบัน (Affiliation) ของท่านลงมาในบทความต้นฉบับด้วย โดยที่วารสารจะปิดชื่อของผู้แต่งก่อนที่จะส่งให้กรรมการพิจารณาบทความ (Reviewer)
ตัวอย่างเทมเพลตบทความ
โปรดเตรียมบทความต้นฉบับโดยใช้เทมเพลตของวารสาร ซึ่งใช้โปรแกรม MS-Word ในการเขียนบทความ โดยสามารถดาวน์โหลดได้จากลิงก์ต่อไปนี้
การอ้างอิง (In-text citation) และเอกสารอ้างอิง (Reference)
- One author: (Klingman, 1992)
- Two authors: (Chen & Li, 2001)
- Three or more authors: (Chen et al., 2001)
หากบทความที่อ้างอิงนั้นเป็นส่วนหนึ่งของเนื้อหาบทความ ให้เขียนอ้างอิงดังตัวอย่างต่อไปนี้
- One author: Klingman (1992)
- Two authors: Chen & Li (2001)
- Three or more authors: Chen et al. (2001)
การเขียนเอกสารอ้างอิงจากวารสาร (Reference to a journal article):
Chen, J. and Li, Y. (2006). Coal fly ash as an amendment to container substrate for Spathiphyllum production. Bioresource Technology. 97(1), 1920-1926.
การเขียนเอกสารอ้างอิงจากการประชุมวิชาการ (Reference to article in a conference proceeding):
Klingman, L.A. (1992). Induction of floral bud in Lansium domesticum by different rates and times of application of chloroethyl phosphonic acid. Proceedings of the 5th Tropical Fruit Crop Symposium, Chiang Mai, Thailand, August 10-12, 1992, 231-236.
การเขียนเอกสารอ้างอิงจากหนังสือ (Reference to a book):
Perry, R.H. and Chilton, C.H. (1973). Chemical Engineers Handbook, McGraw-Hill, New York, U.S.A.
การเขียนเอกสารอ้างอิงจาก Edited book (Reference to an edited book):
Day, P.R. (1965). Particle fractionation and particle size analysis. In Methods of Soil Analysis, C.A. Black, editor. Agronomy no. 9, Part 1. American Society of Agronomy, Madison, Wisconsin, U.S.A.
การเขียนเอกสารอ้างอิงจากเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ (ควรหลีกเลี่ยงการอ้างอิงจากเอกสารอิเล็กทรอนิกส์)(Reference to an electronic data source (used only when unavoidable)):
USGS. (2008). Earthquake Search. United States Geological Survey. Retrieved 15 April 2008. Retrieved from
http://neic.gov/neis/epic/epic.html.
หากเป็นบทความภาษาไทยของวารสารไทย ให้เขียนเอกสารอ้างอิงเป็นภาษาอังกฤษ และเพิ่มข้อความ [In Thai] ต่อท้าย
Ditcharoen, N. & Techawiwatthanaboon, S. (2018). An alternative approach to course description comparison for university credit transfer using word similarity measurement and vector space model. Journal of Science & Technology MSU, 37(4), 580-586. [In Thai]
หากเป็นหนังสือภาษาไทย จะต้องแปลชื่อหนังสือเป็นภาษาอังกฤษ และเพิ่มข้อความ [In Thai] ต่อท้าย
Sukprasert, A. (2021). คู่มือการทำเหมืองข้อมูลด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio [Guide to mining with RapidMiner Studio]. Mahasakham : Mahasarakham Business School, Mahasarakham University. [In Thai]
หากเป็นเนื้อหาจากเว็บไซต์ จะต้องแปลชื่อบทความเป็นภาษาอังกฤษ และเพิ่มข้อความ [In Thai] ต่อท้าย ทั้งนี้ จะต้องบอกวันเวลาที่ retrieve ข้อมูล และบอกว่า retrieve จากเว็บไซต์ใด
Songhmokholongtun. (2018). Central Limit Theorem (CLT) สำหรับนักลงทุน [Central Limit Theorem (CLT) for investors]. Retrieved from 25 November 2022. Retrieved from https://songhmok-holongtun.com. [In Thai]
หากเป็นบทความจากวารสารหรือการประชุมวิชาการ หากปรากฏหมายเลข DOI จะต้องเพิ่มข้อมูล DOI
Saisangchan, U., Chamchong, R., & Suwannasa, A. (2022). Analysis of lime leaf dis- ease using deep learning. Journal of Applied Informatics and Technology, 4(1), 71-86. https://doi.org/10.14456/jait.2022.6 [In Thai]
การเรียงลำดับของบทความภาษาอังกฤษให้เรียงลำดับตามนามสกุลเรียงจาก A-Z ตัวอย่างการเขียนและเรียงลำดับเอกสารอ้างอิงที่ปรากฏในส่วนของเอกสารอ้างอิง แสดงดังต่อไปนี้
Reference
Armstrong, T. S., et al. (2016). The symptom burden of primary brain tumors: evidence for a core set of tumor- and treatment-related symptoms. Neuro-oncology, 18(2), 252–260. https://doi.org/10.1093/neuonc/nov166
Back, M., Back, E., Kastelan, M., & Wheeler, H. (2014). Cognitive deficits in primary brain tumours: A framework for management and rehabilitation. Journal of Cancer Therapy, 5(1), 74-81. https://doi.org/10.4236/jct.2014.51010
Bunevicius, A., Tamasauskas, S., Deltuva, V., Tamasauskas, A., Radziunas, A., & Bunevicius, R. (2014). Predictors of health-related quality of life in neurosurgical brain tumor patients: focus on patient-centered perspective. Acta Neurochirurgica, 156, 367–374. https://doi.org/10.1007/s00701-013-1930-7
Cai, L., Gao, J., & Zhao, D. (2020). A review of the application of deep learning in medical image classification and segmentation. Annals of Translational Medicine. 8(11), 713. https://doi.org/10.21037/atm.2020.02.44
Chakrabarty, N. (2021). Brain MRI images for brain tumor detection. Retrieved 8 December 2022. Retrieved from https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection
Johnson, D.R., Sawyer, A.M., Meyers, C.A., O’Neill, B.P., & Wefel, J.S. (2012). Early measures of cognitive function predict survival in patients with newly diagnosed glioblastoma. Neuro-Oncology, 14(6), 808-816. https://doi.org/10.1093/neuonc/nos082
Mehdy, M.M., Ng, P.Y., Shair, E. F., Md Saleh, N.I., & Gomes, C. (2017). Artificial neural networks in image processing for early detection of breast cancer. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2017, 1-15. https://doi.org/10.1155/2017/2610628
Raza, S. (2021). Brain tumor detector. Retrieved 8 December 2022. Retrieved from https://www.kaggle.com/code/ saharraza/preprocessing/notebook.
Saisangchan, U., Chamchong, R., & Suwannasa, A. (2022). Analysis of lime leaf disease using deep learning. Journal of Applied Informatics and Technology, 4(1), 71-86. https://doi.org/10.14456/jait.2022.6 [In Thai]
หากพบปัญหาระหว่างการส่งบทความกรุณาติดต่อวารสารทางอีเมล jit@msu.ac.th, olarik.s@msu.ac.th