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2016年03月28日,科研数据不靠谱被拒稿的 12 个缘由  

2016-03-28 13:40:39|  分类: 校园、教育 |  标签: |举报 |字号 订阅

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           审稿意见说你的数据有问题,你敢否认么?拒稿的原因是你的研究数据不靠谱,审稿人会乱说?

审稿人说你的研究有问题,含糊不清让你重改重新做实验,能求此刻的心理阴影面积么?

目前我国的科研圈的文化氛围,无法形容。竞争激烈,资源抢夺,重复性的研究没少做,出现失误也是再正常不过。但是,错误的原因,总要知道,错在哪里,为何出错?

比如以下原因:

1. 发表压力:当前,研究资金的审核和发放比以往任何时候都更严格,好的职位也是得来不易。为了获得经费和工作,科学家们需要发表成果,并且最好是发表在有影响力的期刊上。这样的压力导致很多研究者发表多篇低质量的论文,而不是去发表少而精的文章。为了说服管理者和项目评定者,科学家们不得不为自己的研究唱赞歌;因此他们看待自己研究时,也不会带上应有的批判姿态。

2. 追求高影响因子:对于科学家来说,在诸如 Nature?、Science 或 Cell 等具有高引用率或高「影响因子」的顶级期刊上发表论文,就像赢得了奖章一样。高校和基金资助机构在提供职位和资金时,也会更多地偏向于在这些期刊上发表过文章的研究者。

许多研究者表示,这些顶级期刊上论文的科学价值,不一定比其它期刊上的高,它们只是引人注目或迎合了研究趋势,但却常常不能反映现实世界中数据的复杂性。这种在高影响因子期刊上发表论文的狂热,可能会鼓励研究人员为了发「高档」期刊而去做任何事,包括牺牲其所进行的科学研究工作和结果的质量。

3. 培养污染:实验有可能被污染,细胞跟动物也许和论文中所宣称的不同。自上世纪六十年代以来,研究者搞错了他们所研究的细胞的事情已经出现了数百例。「XMRV 病毒可导致慢性疲劳综合症」就是这样一例因污染导致的错误报道。最近有报道指出,实验室试剂中杂菌的 DNA 会干扰微生物相关的研究工作。

4. 数学工具的错误使用:错误的统计分析可能会令研究结果出现偏差。一些研究者指责他们的同行是「p 值黑客」,为了满足特定的统计学标准而操纵数据。样本量小,随机或盲法执行不规范也会导致统计学错误。对于数据量很大的研究,需要由多个复杂步骤来分析完成,可能会增加发生错误的可能性。研究者经常会在他们成堆的数据里发现模式——但实际上这些数据并没有生物学意义。

5. 省略之罪:为了打击竞争者,有些科学家在写论文时会省去实验中的一些重要细节。有一项研究发现,54% 的研究论文都没有提供确切的实验材料信息,如所使用的动物品系、试剂或者抗体种类。不管他们是不是有意这么做的,导致的结果是一样的:其他的研究者都无法重复出论文所得的同样结果。

6. 生物学的复杂性:不同人、动物和细胞之间,存在着很多的可变因素,这使得研究者永远不可能得到两次完全一样的实验结果。存在于研究中各处的未知变量,使得重复生命科学和社会科学的研究结果是极为困难的。

7. 同行评审没能发挥作用:同行评审人是研究者所在研究领域的专家,他们负责评估研究初稿,并决定其科学性和价值是否足以发表在某个期刊上。由 Science 杂志进行的一个调查发现,有些期刊根本没有真的进行同行评审,或者只是走个形式。另一项研究发现,同行评审者并不擅长发现文章中的错误。一例备受瞩目的干细胞研究不当行为的案例还说明,即使是评审们提出了文章存在致命错误,期刊方面有时也会忽略这些建议,照常发表。

8. 有些科学家不愿意分:收集数据是一项艰苦的工作,有些科学家认为不分享他们的原始数据,可以在竞争中取得优势。但自私也因此成为了阻碍许多研究和分析工作具有可重复性的因素,特别是对于那些涉及到昂贵的临床试验或大量数据的实验工作。

9. 从未发表的研究结果:科学期刊想要新发现,而不是重复已有结果或者已经被抢发的结果。这就使得研究者们不愿去重复已发表过的研究,就算重复了也很少能发表。错误的结果无人质疑,阴性结果(也即未发现证据支持假说的结果)极少发表。一些人担心科学家们可能会忽略那些和现有假说相违背的结果,哪怕它们正确而重要——而只是发表那些符合预期的结果。

10. 训练不足:有些研究者抱怨年轻的科学家没有接受应有的专业训练,不能严格地完成研究工作,也不能准确地评估自己和他人的研究工作。

11. 错误总会发生:科学家也是人,人非圣贤孰能无过。在 1979 年到 2011 年间 423 篇因为非蓄意过错被撤稿的文章中,有超过一半是因为研究者犯了错误——诸如对药物测量不准这样的问题。

12. 学术欺诈:经过研究者编造或者篡改的研究结果,没有人能够重复出来。不过,在那些不可能重复的研究中,因为学术欺诈所导致的只占很少的一部分。

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