科学研究的预先可再现性(preproducibility)和可再现性(producibility)

科研结果的再现性(reproducibility)是检验科研结果准确性的一种有效的方式。例如在生命科学领域,结果可再现意味着,由不同实验室的研究小组进行类似的研究,且实验设计类似,最终得出的结果应该大致上相同。然而,随着越来越多的论文被发表,再现性危机也渐渐引起人们的关注。根据《自然》杂志发布的问卷调查的结果,有70%接受调查的人都表示曾经无法再现出别人的研究结果。如果真的有如此多的研究结果无法再现,不得不说是对科研资源的极大的浪费。

为什么有些科研结果无法再现?恐怕还没有人仔细思考过这个问题。Philip B. Stark教授就这个问题发表了自己的观点。一些论文首先应该具有完整的研究方法或者实验,这是论文结果可再现的前提条件,这样的论文具有预先可再现性(preproducibility)。如果具备了预先可再现性后,其他的研究者可以最终再现出论文的研究结果,这样的论文便具有再现性。因此,有些论文结果无法再现,可能是因为文章缺少了预先可再现性,也可能是因为文章本身不具有再现性。

再拿生命科学为例,预先可再现性可以包括实验材料的具体信息以及仪器的原始数据等。如果缺少了这些信息,编辑和评审员便难以对论文的数据进行严格的质量控制。读者们也难以判定,一篇论文的结果的适用范围究竟有多大。而如果一篇论文具备了预先可再现性后仍然无法被再现,则说明论文数据的真实性可能存在问题。

如果无法再现的问题源于论文数据的真实性,其产生的负面影响是巨大的:浪费研究经费,浪费研究者的时间,也会使科学研究进展缓慢,难以使科研成果早日为人们所用。这一问题的产生跟科研人员面对的压力有关。对于大多数研究者,高影响力的论文往往意味着晋升、可以申请更多的研究经费、以及各式的奖励。对于多数人,这些回报比起科研工作带来的回报更快、更实际,也更有诱惑力。因此,便有部分人在研究中牺牲了诚实。

为此,有些人已经开始呼吁研究机构可以建立Good Institutional Practice (GIP)。这项规范旨在建立明确的流程,监督并确保研究的真实性。大体上,GIP涉及以下几方面内容。

  • 研究方法的例行讨论。不同实验室之间应该经常交流、讨论各自的研究结果和研究方法。
  • 汇报系统。鼓励人们对发现的学术不端行为进行汇报。
  • 培训以及标准。定期向各个研究者提供关于实验设计、数据分析等方面的培训。
  • 研究记录质量管理。对研究记录的质量进行严格把控。
  • 合适的激励和评估体系。奖励诚实做科研、科研成绩优秀且认真指导他人的研究者。
  • 执行力。确保每一项规定或流程都能有效被执行。

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