Итак, как же мы решаем, какие работы (читать: заявки) попадут | Письма Джульетты 💌

Итак, как же мы решаем, какие работы (читать: заявки) попадут в журнал, а каким придётся сказать нет?

часть 1.

#поступленченские_полезности

Начну с того, что у нас (как и приемной комиссии вузов) существует 2 основных раунда submissions: осенний и зимний. В это время любой студент университета может отправить нам свою работу, основываясь на четырёх имеющихся категориях: art, poetry, fiction, and non-fiction.

Лимит на отправку — не более трёх работ от одного автора (логику этого требования поясню чуть позже!)

Сам отбор имеет несколько ступеней и проходит подобным образом:

1. Класс предварительно разделяется на группы по 4-5 человек, и каждый человек в группе внимательно прочитывает и анализирует все работы категории А.
2. Затем, каждый человек группы заполняет так называемый «трекер впечатлений» с КОНКРЕТНЫМИ критериями анализа, которые помогают установить, подходит ли ваша работа для журнала и насколько она сильна.

Эти вопросы ОЧЕНЬ важны, поскольку по сути представляют собой КРИТЕРИИ ОТБОРА.

3. Все группы сдают свой трекер преподавательнице, которая создаёт таблицу с «общим настроением», основываясь на коллективной оценке произведения всеми группами (обычно это strong yes/yes/maybe/no). Обратите внимание на градации «yes»: даже если одна группа целиком за работу, а другая колеблется, однозначного «да» работа не получает.
4. Следующий этап САМЫЙ важный — это коллективная дискуссия. Здесь решающую роль играют аргументы тех, кому понравилась ваша работа (какие вопросы поднимаются на подобных дискуссиях — тема для отдельного поста!)

Если тем, кому очень понравилась ваша работа удалось убедить большинство коллег — вы получаете публикацию в журнале! Если нет (даже при условии, что есть группа, где ВСЕ целиком «за») — то отказ.

Мораль этого процесса такова, что порою факторов СЛИШКОМ МНОГО для того, чтобы с хирургической точностью предсказать, поступит ваша заявка или нет. Вещи, которые всплывают на подобных дискуссиях иногда не имеют ничего общего с недостаточной силой ваших данных: я видела, как хорошие работы отвергали просто из-за недостаточного количества места.

Здесь я придерживаюсь выдуманной мною концепции FIT vs. The Oddball.

Но если знаешь эту кухню изнутри, делать более точные предсказания становится гораздо легче