创新广告制作部管理制度，助力企业成功营销

gengxin：dongmanbizhiappmeitiangengxinshubaizhanggaoqingbizhi，jingzhizhutikesuiyibianhuan。xingzoudejiangshiegunhebianyidaBossjianghuishinidezhuyaotiaozhanduixiangwuxianzhideshuaguaishengjiliu，lingrenpengranxindongdexinshangren，suishixieshou，mianlingezhongtiaozhan，gongtongjintui。tiezhishouzangfenxiangqu，muqianfenxiangtiezhichaoguo00wanzhang，rangnitiantianwanbuni。congmingdeyixiuzhilvxiazaiNature｜全(quan)球(qiu)每(mei)年(nian)花(hua)壹(yi)億(yi)小(xiao)時(shi)同(tong)行(xing)評(ping)審(shen)，學(xue)術(shu)不(bu)端(duan)卻(que)屢(lv)禁(jin)不止(zhi)！專(zhuan)家(jia)：必(bi)須(xu)改(gai)革(ge)

新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：昕(xin)朋(peng)

【新智元導(dao)讀(du)】全球专家每年同行评审时間(jian)超(chao)一亿小时！如(ru)此(ci)費(fei)时费力(li)却审了(le)個(ge)寂(ji)寞(mo)。科(ke)研(yan)不端行為(wei)頻(pin)發(fa)，专家呼(hu)籲(xu)：是(shi)时候(hou)改革同行评审了！

鬧(nao)得(de)沸(fei)沸揚(yang)扬的(de)斯(si)坦(tan)福(fu)大(da)学校(xiao)長(chang)論(lun)文(wen)造(zao)假(jia)事(shi)件(jian)，讓(rang)人(ren)們(men)關(guan)註(zhu)到(dao)科研質(zhi)量(liang)上(shang)。

不少(shao)人開(kai)始(shi)對(dui)同行评审產(chan)生(sheng)了疑(yi)問(wen)：妳(ni)们是怎(zen)麽(me)审核(he)的？

然(ran)而(er)，审核的专家也(ye)是有(you)苦(ku)說(shuo)不出(chu)：真(zhen)的看(kan)不過(guo)來(lai)！

數(shu)據(ju)顯(xian)示(shi)，每年评审专家花在(zai)同行评审的时间超一亿小时！然而收(shou)效(xiao)依(yi)然甚(shen)微(wei)。

近(jin)日(ri)，裏(li)約(yue)熱(re)內(nei)盧(lu)聯(lian)邦(bang)大学教(jiao)授(shou)Olavo Amaral在Nature雜(za)誌(zhi)刊(kan)文，呼吁改革同行评审。

作(zuo)为一名(ming)同行评审的研究(jiu)人員(yuan)，Amaral对同行评审概(gai)念(nian)如此模(mo)糊(hu)感(gan)到震(zhen)驚(jing)。他(ta)表(biao)示，同行评审不是用(yong)来幫(bang)作者(zhe)檢(jian)測(ce)錯(cuo)誤(wu)和(he)数据的。

人们將(jiang)嚴(yan)謹(jin)的评估(gu)與(yu)期(qi)刊编辑的内容(rong)混(hun)为一談(tan)。雖(sui)然前(qian)者是保(bao)持(chi)研究科学性(xing)的关鍵(jian)，但(dan)後(hou)者是在印(yin)刷(shua)空(kong)间有限(xian)的时代(dai)不得已(yi)的決(jue)定(ding)。

专家审稿(gao)人很(hen)少，他们的任(ren)務(wu)很多(duo)，他们不可(ke)能(neng)徹(che)底(di)检查(zha)每篇(pian)文章(zhang)的数据，尤(you)其(qi)是在数据沒(mei)有共(gong)享(xiang)的情(qing)況(kuang)下(xia)。

数据检查好(hao)再(zai)送(song)审

对於(yu)大多数论文来说，检查数据是否(fou)有效比(bi)评估他们的主(zhu)張(zhang)是否合(he)理(li)更(geng)重(zhong)要(yao)。研究領(ling)域(yu)的證(zheng)据基(ji)礎(chu)是数据，而非(fei)結(jie)论。

如果(guo)评审时未(wei)挑(tiao)出错误或(huo)捏(nie)造的结果，将永(yong)久(jiu)損(sun)害(hai)研究者的学术聲(sheng)譽(yu)。

Amaral不否認(ren)专家评审对許(xu)多事情至(zhi)关重要，但同时表示，並(bing)非所(suo)有发表的研究都(dou)需(xu)要由(you)专家审查。

例(li)如，质量控(kong)制(zhi)方(fang)面(mian)就(jiu)不需要专家，甚至不需要另(ling)外(wai)的人工(gong)進(jin)行把(ba)控。只(zhi)有在確(que)认数据一致(zhi)的前提(ti)下，才(cai)有专家评估论文结论的必要。

将同行评审分(fen)解(jie)为质量控制的模塊(kuai)化(hua)步(bu)驟(zhou)可以(yi)改进已发表的论文质量，同时能減(jian)輕(qing)审查的負(fu)擔(dan)。每篇文章都可以接(jie)受(shou)基本(ben)的检查——例如，所有数据是否可用，計(ji)算(suan)是否成(cheng)立(li)，分析(xi)是否可再現(xian)。

當(dang)然，对于引(yin)起(qi)专家廣(guang)泛(fan)興(xing)趣(qu)或被(bei)期刊選(xuan)擇(ze)的文章，各(ge)领域专家依然可以进行评审。畢(bi)竟(jing)他们是评估论文结论的最(zui)佳(jia)人选，但每篇文章都引起他们的注意(yi)是不现實(shi)的。

因(yin)此，学术界(jie)需要更高(gao)效、更广泛適(shi)用的质量控制解决方案(an)，使(shi)审稿人能夠(gou)更有效地(di)利(li)用他们的时间，處(chu)理数据合理的论文。

目(mu)前，基本的驗(yan)证可以通(tong)过算法(fa)有效地執(zhi)行。2015年，荷(he)蘭(lan)的研究人员开发了statcheck。這(zhe)是一个开源(yuan)軟(ruan)件包(bao)，可以检查心(xin)理学文章中(zhong)引用的P值(zhi)是否与测試(shi)統(tong)计数据相(xiang)匹(pi)配(pei)。

生物(wu)醫(yi)学方面，研究者开发SciScore用于检查例如隨(sui)機(ji)化、实验盲(mang)法和細(xi)胞(bao)系(xi)认证等(deng)实验结果。該(gai)程(cheng)序(xu)已經(jing)审閱(yue)了数千(qian)份(fen)与新冠(guan)病(bing)毒(du)有关的文章。

同行评审，审的是什(shen)么？

同行评审去(qu)中心化概念的提出由来已久，但由于缺(que)乏(fa)数据標(biao)準(zhun)化，实施(shi)一直(zhi)受到阻(zu)礙(ai)。

这種(zhong)标准化，目前是个例而不是共識(shi)，可以更广泛地應(ying)用于数据、代碼(ma)和元数据。当这些(xie)以系统格(ge)式(shi)共享时，检查它(ta)们變(bian)得比审查文章的勞(lao)動(dong)強(qiang)度(du)更低(di)。

据估计，专家每年花费超过1亿小时进行同行评审。如果他们抽(chou)出一些时间来就如何(he)在他们的领域構(gou)建(jian)数据達(da)成一致，他们可能會(hui)对质量控制产生更大的影(ying)響(xiang)。

为此，從(cong)结果到数据采(cai)集(ji)的认证必须向(xiang)上遊(you)轉(zhuan)移(yi)，专家审核的应该是文章的，不应是仔(zai)细审查手(shou)稿，质量控制应该針(zhen)对实验室(shi)和設(she)施，这可以提高结果的透(tou)明(ming)度和信(xin)任度，并为防(fang)止错误而不是发现得太(tai)晚(wan)留(liu)出空间。

大多数流(liu)程級(ji)质量控制仍(reng)然处于閉(bi)門(men)狀(zhuang)態(tai)，但一些社(she)區(qu)已采取(qu)措(cuo)施改变这种情况。例如，基因組(zu)学中的各种学会为数据收集和元数据设定了集體(ti)标准。

粒(li)子(zi)物理学长期以来一直由獨(du)立團(tuan)隊(dui)对数据进行盲分析。实验结果再现中心，如柏(bai)林(lin)夏(xia)里特(te)医学院(yuan)的QUEST中心已经建立，以監(jian)督(du)其机构中多个研究小组的过程。

从长遠(yuan)来看，这会增(zeng)加(jia)已发表的论文的可信度，也能改变目前同行评审消(xiao)耗(hao)研究人员数亿小时，但收效甚微的尷(gan)尬(ga)处境(jing)。

为了最大化利益(yi)，质量控制应该针对数据和过程，然后再转向文字(zi)和理论。辨(bian)別(bie)哪(na)些数据是有效的是科学的基础，应该通过系统的方法而不是专家意見(jian)来处理。

学术论文频频翻(fan)車(che)，一方面，期刊平(ping)臺(tai)要加强数据质量监管(guan)，避(bi)免(mian)一再撤(che)稿损害平台權(quan)威(wei)；另一方面，所有学科都需要思(si)考(kao)，同行评审的意義(yi)是什么。

专家该做(zuo)的，是畫(hua)龍(long)點(dian)睛(jing)，不是大海(hai)撈(lao)针。让专家做专家的事，这才是同行评审的意义所在。

參(can)考資(zi)料(liao)：

https://www.nature.com/articles/d41586-022-03791-5返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

責(ze)任编辑：