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職涯競場

Crossref：讓研究人員挖掘文字和數據

每年都有數以百萬計的書籍和期刊出版。研究人員經常都需要去回答一個問題，他們究竟如何找到他們所需要的材料？過去，研究人員習慣上從電腦螢幕上，透過擷取電腦畫面的手法來收集數據，這是一種利用電腦上網獲取數據的過程。到了今天，有一種精密複雜的工具，在Crossref等組織的推動下，讓讀者去挖掘文字和數據(text and data mining，TDM)。自從2000年Crossref成立以來，學術出版突飛猛進。該組織目前有超過5000名成員，來自各學科、學術團體、出版社和提供開放獲取的出版商。Crossref使用自然語言處理(natural language processing，NLP)，更易於挖掘期刊和書籍中的資訊。什麼是文字挖掘呢？文字挖掘和數據挖掘是使用數據挖掘工具，來幫助研究人員分析和過濾數據資源，同時亦使用機器檢測其樣式和相關連結。那麼，在開放獲取內容的世界中，TDM要如何工作？   Crossref的出發點 首先，研究人員要先確定想要跟哪個期刊合作，這是一個冗長乏味的過程，因為有數以千計的期刊可列入候選。對於研究人員來說，從候選清單上，挨家挨戶去拜訪每一家期刊，是很不切實際的。它還需要某種形式的基礎平台結構來促進這個提供內容的過程，能從一個出版商傳遞數據給需要獲取內容的100位研究人員。這個過程的最終目的是從挖掘數據中收集期刊。為了方便這個過程，Elsevier等出版商已經建立了文章程式設計介面(article programming interfaces, API)，這是一種批量下載內容的捷徑。由於Crossref參與了數以千計的期刊，它讓學術研究人員訂閱以及開放獲取內容，來解決與TDM相關的邏輯和技術問題。   CrossRef元數據的作用 第二，研究人員需要將TDM工具應用於所希望挖掘的一組數據。為了收集大量數據，研究人員需要從出版商和多個平台上面，批量下載這些內容。數位物件識別碼(Digital…

9 years ago

線上引用產生器，好用嗎？

科學研究有時建立在以前的發現之上。在起草的手稿時，製作引用的工具，我們稱為引用產生器，可以幫助你根據首選的樣式指南產生參考文獻和引文。不同的線上引用產生器，包括：Easybib、Bibme、Cite This For Me等等。除了原始的研究文章外，評論文章可以包含數百條引文。把引用和筆記作組織化，對於多產的作者來說是很重要的。 而且，根據樣式指南來對一長串引用作格式化，是非常耗時的。此外，引文的文字，可能從標點符號後面的上標，改變為標點符號前的括號。例如，根據期刊的樣式，參考格式可以從APA樣式改為AMA樣式。 何時需要引用產生器 對於將引用作自動格式化，以符合特定的樣式指南，有幾個線上引用產生器非常好用。這些工具有助於： 正確格式化 建立參考書目 編制參考文獻列表 建立引用 這些引用產生器會要求你輸入樣式指南和來源網站、期刊，資料庫、部落格等等相關資訊。因此，它們有助於節省時間。 經常使用的引用產生器 BibMe：全自動引用產生器，允許您設置樣式，並蒐索文章，以不斷更新專案的參考書目。有APA、MLA、Chicago和Turabian風格。 Citation…

9 years ago

給青年科學家的自存檔指南

開放近用的科學越發受人青睞。由於開放獲取期刊的出版費與訂閱費漲幅之高，而期刊出版成本隨著產生研究實際影響力的需求而高漲，自存檔（self-archiving）從而蔚為潮流。幸運地，自存檔已成為共享研究的合法途徑。自存檔研究允許作者將原稿發表在機構或個人的數據庫，從而允許他人免費或近乎即時地取得研究成果。不論付費能力，對科學家保證開放獲取的渠道，有助於最大限度地發揮研究影響力。 自存檔面面觀 出版模式有許多種，其中包括「金色」與「綠色」模式。金色開放獲取允許任何人通過網路免費取用研究文章，然而作者需負擔發表費用。有時候這些費用超乎常理，每篇文章竟收取高達三千美元！作為替代方案，綠色開放獲取則允許作者將論文儲存在數據庫中。這些文章也許會經由前同儕評審或後同儕評審，其中囊括了世界各地研究人員所有寶貴的見解。使用這類數據庫有利也有弊。想當然爾，數據庫免費近用，不啻為一個極佳的數據出處。不巧地，這些種類數據庫中的文章品質往往取決於上傳者。 不管怎麼說，自存檔最終會加速共享數據的過程。如何使用自存檔以及要存什麼檔無非是一個困難的決定，因為出版方權利與未來發布權，可能會因過早涉入自存檔而受到危害。例如，當作者持有一份預印版本，該版本並沒有經過同儕評審或其他期刊風格編修。此外，出版方有時禁止發布過去可用資料，即使該資料已存在數據庫中。試想，當出版方不接受已存取在數據庫中、在網路其他地方開放獲取的原稿時，作者該如何發布研究？ 在何處進行自存檔，又如何進行？ 如果您選擇開放獲取出版模式，這裡有幾個現存的數據庫值得考慮。開放獲取數位物件識別號（oaDOI）准許免費近用文章。藉由搜尋免費近用版本，文章會接著被連結到DOI。如此一來，讀者可憑著DOI搜尋文章，並且找到該文章的免費版本。 現存的幾個自存檔數據庫有： arXiv、bioRxiv、PubMed Central、SSRN以及更多 機構數據庫，如美國加利福尼亞大學數位圖書館（California Digital Library） 自存檔的出版方針 在進入數據庫前，確認您的目標期刊是否有禁止期或預先收費。這個步驟可使用SHERPA/RoMEO簡單搞定。 不像期刊，出版方通常是制定方針的一方。例如，Wiley同意已提交的原稿預印版本可隨時自存檔，儘管經認可（同儕評審）的版本可能要在禁止期後提交。此外，可存取的同儕評審版本有時需要一份同儕評審聲明，以及一個可連結至原稿所屬的期刊的鏈接。…

9 years ago

查無此文？善用數位物件識別號（DOI）

您可曾注意過學術文章結尾那密密麻麻的參考文獻出處？那可是研究人員的知識寶庫呢！數位物件識別號（Digital Object Identifier，簡稱DOI）由國際數位物件識別號基金會（International DOI Foundation）所建立，現已逐漸被廣泛使用。近幾年被期刊刊登的文章，都會被賦予一個DOI序號，這就像是論文的身分證字號，研究人員們只要知道這一串數字就能夠輕鬆檢索到相對應的論文，再也不用因為文獻的舊連結失效，而傷透腦筋啦！ 很多人可能感到疑惑，像這樣對應論文的序號已經有很多了，如URI或Pubmed ID等等，為何還要多一個DOI呢？DOI與其他序號最大的差異處在於，它與文章的對應關係是永久存在的。不論文章的期刊名稱、分類如何改變，其DOI號都是不變的，就像我們即使搬家到了另一縣市，身分證字號也不會因此改變。這項功能的問世，大大增加收藏文獻的便利性，只要將文章相對應的DOI號存起來，就不愁日後找不到文章了。 那麼要如何利用DOI搜尋文獻呢？可以簡單地將DOI複製貼上到一般的搜尋引擎（如Google），應該就可以在前幾個搜尋結果找到文章的連結。當然，將DOI輸入學術專用的搜尋引擎也可達到目的。若上述兩者都無法有效找到文章，目前網路上也有很多DOI專用的搜尋引擎，如CrossRef或華藝DOI註冊中心，這些搜尋引擎的頁面操作簡單，將DOI貼上便會跳出相對應的文章。 DOI讓研究人員們多了一種保存、檢索文章的方法，顯著地提升學術界傳遞文獻資源的有效性。過去若要將文獻的連結分享給他人，使用期刊網址或是Pubmed ID，都有可能因為網頁改版而使連結失效或產生錯誤，而DOI能夠永久準確地保存文獻，化解了眾多研究人員的長期困擾。

10 years ago

專家觀點：科學界面臨的問題

最近一項調查訪問了270位科學家，旨在探討科學界現存的問題。受訪科學家們都被問了這樣一個問題：“如果你可以改變現在科學界的一件問題，那會是什麼？為什麼？”雖然受訪者在各自領域中的位置和資歷都不同，其中有研究生、資深教授、實驗室負責人以及菲爾茨獎獲得者，但是他們在一件事上達成了共識，即他們認為自己的職業生涯正受到來自外部機構和勢力的消極因素的影響，從而產生了“壞”科學。 基本的科學研究流程如下：首先是提出問題，然後設置問題的測試集，再得出問題的答案。這個過程需要不斷重複，以確保結果並完善過程。然而這270位科學家卻認為，他們現在做的是被迫選擇以自我保護為優先，而不是追求最好的問題和揭示有意義的真理。 科學家們指出，現在對他們的成功的評價，不是取決於研究的質量，而是由申請到的經費、發表文章的數量以及如何吸引社會公眾的注意來決定的。北達科他大學的研究生凱瑟琳·布拉德肖說：“選擇研究課題時，在一些我知道的肯定有統計學意義的課題和另一些真正重要的課題之間，很難做出抉擇。” 科學家們往往能從失敗的研究中學到更多東西。但是現在，失敗的研究可能就意味著職業生涯的結束。科學家們正被迫發表越來越多的研究以求與時俱進，已經已經跌入了“發布或滅亡”的惡性陷阱。加州大學默塞德分校認知科學系教授保羅·斯馬爾蒂諾表示：“隨著時間的推移，最成功的人將是那些能夠最好地利用現在這個科研體系的人。” 現在，讓我們來簡要地看看科學家們選出的前七位的原因。首先，在學術界錢是很大的問題。第二，由於不良激勵產生了很多設計不當的研​​究。第三，結果的可重複性至關重要但很少做得到。第四，同行評議制度不完善，容易被濫用。第五，太多科學問題因為沒有經費而不能進行研究。第六，科學的溝通障礙。最後，年輕學者的生活壓力非常大。 讓我們來聽聽一些業內專家的意見。 科學團體面臨的問題 “今日低薪博士及博士後研究員間的競爭前所未有地激烈，而關於早期癌症的研究出版也從來沒這麼大量過。” 癌症博士 (12年以上科學及醫學學術寫作經驗, 澳洲) 短期的研究合約中，常只依發表量和影響係數作為獎勵基礎，而因其為短期合約，故會讓研究人員僅僅投入可快速收效的研究。也因此故，由常聘學者出產的科學研究與科學團體成員出產的研究大不相同。此類差異值得探究，因為目前薪資較低的博士和博士後職位供不應求，競爭空前激烈，所以剛剛起步的研究者需發表大量文章。 在2016 年的〈不良科學的天擇〉(The Natural…

10 years ago

您適合攻讀博士學位嗎？

（圖片來源：https://www.timeshighereducation.com/news/how-not-to-write-a-phd-thesis/410208.article） 教育專家及學者常將「大學文憑泡沫化」掛在嘴邊，引發了不少大學畢業生爭先恐後報考碩士班，想以更高的學歷換取更好的待遇，而進一步造成了「碩士文憑普及化」的現象。由此，想要在台灣就業環境鶴立雞群，並為自己創造更寬廣的就業機會，攻讀博士學位似乎是不錯的選項。然而，讀博士班是項耗費個人時間與金錢的重大投資，須從各方面衡量後再下決定。 生涯規劃面面觀 博士學歷在您的生涯規劃中，扮演著何種角色？追求高學歷的原因一般有二，一是謀職，二則是興趣。如果您的理想職業需要博士資格（例如，大學教授、研究人員和學者），您可能無論如何都得盡力將博士學位拿到手。 若您是單純對做研究有相當濃厚的興趣，要踏上博士班這條路，必須考量畢業後的就業前景，並衡量自身經濟狀況，有時甚至還得顧及親朋好友的慰問，常聽一些博士生苦談，他們最怕過年過節被親戚問道：「都這麼大歲數了，怎麼還在當學生。什麼時候畢業？拿到博士學歷後會賺得比較多嗎？」您對於研究的興趣，能夠支撐您捱過這些外來挑戰嗎？ 除此之外，有的人希望在攻讀博士的過程中，能增進自己解決問題的能力，同時培養獨立性、建立溝通技巧，甚至提升寫作方面的經驗值。能否達到上述這些，端看個人情形，畢竟博士班並非培養這些能力的唯一方式，但若博士班訓練能夠提供一條捷徑，那麼或許是項值得的投資。 高門檻的畢業條件 首先必須認清，博士班的學程不同於高中和大學的學程，後者通常只要學分修完後就滿足畢業條件。但是博士班除了修課外，還要通過資格考、參與研討會、在國際期刊上發表文章、撰寫論文，並通過最後的口試。正因為如此，每位博士生的修業年限差異很大，三至九年皆有可能。因此，在入學前應確切了解畢業須滿足的條件，並衡量自身各方面的能力。 淨空疑慮，才能排除萬難 如前所述，讀博士班是生命的一項重要投資，該投資通常佔據了您人生中最精華的年齡段，當別人將這些時間拿來拼命賺錢、陪伴家人朋友、娶妻生子、背包旅行或是發展第二專長時，您面對的是做不完的實驗、讀不完的書、寫不完的文章，以及碰不完的壁。入學博士班前，務必先認清自己的攻讀動機，且廣泛地蒐集資訊，在了解博士班修業規定、課程內容、研究主題等等後，對於即將要付出的各項成本有完整體認，確定自己可以全心承受、投入，才不易在攻讀博士的路上半途而廢。  

11 years ago

圖書館館員提供的幫助是否在合理範圍內？

一項寶貴的資源 當你獲得博士學位時，使你在學術界裡立場明確。你有資格進行最高水準的研究，無論是獨立作業，或是做為研究團隊的一份子。 而這個學位也代表著，你曾被教導如何自己做研究 ― 這也是為什麼你必須對自己交出的論文進行答辯，以證明這份研究並無假手他人。 一旦你進入機構或公司的職位，你將有機會獲得更廣泛的資源、屬下或輔助人員來協助你的研究，但在你走到這一步之前，你所得到或接受的協助多寡，會直接影響到你的研究完整度以及你的最終學歷。 研究諮詢 學術圖書館館員的目標就是協助你取得成功。這個目標通常在你大學和研究生時期的研究中，伴隨著一些行政和教育作用來進行 ― 協助你學習基礎研究方法，找出適合某一課程或課堂作業的書籍和材料，並從校外其他地方取得相關資料。 然而，當你的研究進入了需要交出一份獨立研究作業的時期，例如碩士論文或博士論文，這層關係也會隨之產生變化。 當你在圖書館網站上參加研究諮詢，你便有機會接觸到學術專家所擁有的廣泛技能和經驗，若你有足夠的智慧全神貫注，該位專家不僅可引導你邁向學術成功之路，且最起碼能避免你浪費數百個小時在學術資料庫中毫無成果地盲目搜尋。 然而，在此出現了一個關鍵的研究倫理問題。 為了定義你的研究問題，而協助你準備你的文獻回顧，這是在合格的圖書館館員合理的服務範圍內。而替你做研究，或更糟的情況是，引導你靠向某一主題，不但不可行，更醞釀著嚴重的利益衝突。 尊重行為準則…

11 years ago

科學研究真能「證明」什麼嗎？

科學研究的目的 科學家總是渴望更深入瞭解我們所居住的世界。在運用科學方法以及日趨先進的研究工具和手段的同時，我們仍遵循著以下四項簡單、有次序的步驟： 觀察 形成單一且可供驗證的統一假說，以解釋那些觀察到的現象 推測出假說的結論 尋找假說成立的證據，若發生牴觸，則重回步驟2 再現研究是用來驗證相同的研究結果可否再現的方法（或是在變數不同時也可呈現類似的結果），但處在非以上兩種情況下，我們應認為，從決定性的角度看來，我們知道些什麼。起碼我們知道，科學知識具變動性（依據我們目前掌握的資訊）與暫時性（直至更深入的研究為同一主題添加了更多信息）。 數學證明 在分析研究數據中運用統計和推論造成了混淆，認為數學證明也可應用於科學結果。情況並非如此。質數定理已被證明，畢氏定理也同樣被證明（世界各地的學童多為此感到煩擾），但在科學中，我們很可能永遠在蒐集數據，並發展模型和理論，以推知那些我們迄今所蒐集到的證據中所能約略解釋的現象。然而，擁有證據並不等於獲得證明。比方說，經化石遺跡的證據假設，腔棘魚已滅絕了逾六千五百萬年，直到1938年，它在非洲海岸重現蹤跡。從那時起，兩種不同的腔棘魚物種為人所知，一種生長於西印度洋，而另一種則來自印尼海域。 追求可信度 科學評論家時常會以「僅是一個理論罷了」來駁回論點。全球暖化「僅是一個理論罷了」，進化論也「僅是一個理論罷了」。以上這兩種說法嚴格來說沒錯，但前提是必須將所有與科學相關的事物皆認定為「只不過是一個理論」。隨之改變的是，藉由每個理論所蒐集到的證據量，以及該證據被廣泛接受的程度，將那些理論判定為可信。除此之外，很多科學研究仍然持續地變動，因為那些進行中的數據蒐集過程持續提供了更多證據，以提高或降低各種由證據架構出的理論之可信度。 與不確定性共存 榮獲諾貝爾獎的理論物理學家Richard Feynman，這麼形容自己作為一位科學家的工作： 「在確定程度有別的不同事物間，我有近似的答案和大致的看法，但我對任何事物皆無抱持絕對的把握。」…

11 years ago

科學研究是否不用負責？

孤立狀態下的科學 雖然許多的實驗和研究認為單獨控制變數是最好的狀態，但從研究流程的角度來說，研究結果和過程完全獨立可絕對沒有任何好處。我們認為自己身為研究員，有著崇高的職責去更加了解大家所生活的世界，好為人類創造更多福祉。但是，我們是否有停下來思考過我們工作帶來的結果？目前確實有很多以前被認為無法根治的疾病有了治療方法，但這些成功並不能和我們在科學進展中的其他成就相提並論。 解決科學家自己製造的問題 世界經濟論壇所選出，十大創新物品中的第三名，是一種可回收熱固性塑膠，可以減少圾垃的數量。不用說，這又是一個將幻想用科學完美實現的案例，但當科學家在互相鼓勵能聰明地創造出這個產品前，請先想一想，發明出無法回收塑膠的人不也是科學家嗎？ 而第一名則是不會排放任何二氧化碳的燃料電池汽車，汽車中運用的科技是減少二氧化碳的排放以及石油消耗，但對於電池使用壽命耗盡號該如何處理，科學家們有深切思考過了嗎？ 研究進展是跟著資金走的 研究會耗費大量資金來進行實驗和嚴謹的操作指導以確保我們不會因實驗中科學錯誤計算和粗略的研究受到危害。然而，當實驗的基礎架構都設置完成，如實驗器材或實驗空間的建設，投資必須產生回報，如何做？將由投資最多資源的人決定。用商業的說法就是，他是出資者有最終決定權。研究員或許會要求更多的時間來做關於淺在副作用的測試，或是新科技長期使用的結果，但，就如一句俗語所說，時間就是金錢。 能力不等於一定要做 每個研究都有與生俱來的動機，無論是取得學位或是開發下款舉世聞名的APP抑或是研發劃時代的藥品，科學研究是有風險的，因此，往往會期待高於風險的報酬。 研究團隊總是十分終於研究目標，因為那是投資者所期望的，同時也是專業研究團隊應該做的，然而，科學家似乎忘了停下來詢問自己：我們是否該做這件事，而不是單純因為我們有能力做。 想想目前對於水利壓裂這項技術的了解，這是一項可以從岩石層開採石油或天然氣的技術，一開始在北美使用，而後確保了中東獨立開採石油的可能。而反對者認為，不應將這項技術推廣到國外，應該留在國內以確保工作機會、國家資源和資金運用於國內經濟上。 對於研究者來說，開發混合水、化學物質、砂石並注入岩層可以取得珍貴的石油和天然氣的技術，是很大的動力。但當如賓州和紐約州投票表決暫停用水力壓裂開採，因為對於注入液體進行開採會危害當地地下水位有所疑慮，而是誰友直則暫停呢？進行開採的公司？還是獲得投資進行此項技術研究的研究員？  

11 years ago

如何錯誤闡述你的研究結果

在最後關頭失敗 一個良好的研究議題是基於全面的文獻回顧探討－包含經過詳細驗證的一連串資料所構成－在大部分的成況下是這樣沒錯。然而在少數情況下，研究基礎的穩定性，因為資料分析中，潛在被忽略的負面因素干擾，進而導致研究結果受到誤判。在大部分研究結果誤判的案例中，原因可以歸咎於缺乏專業知識加上訓練不足與疏忽，但有些誤判，已被證實是為了要讓研究結果具有開創性所捏造的。以下幾點，是會導致你錯誤解釋你的研究結果的現象： 不去質問你所蒐集的樣本 無論是因為時間或預算的因素，研究在進行時很難能夠從大量母體中取得最具代表性的樣本。臨床實驗則是眾所皆知的很難達到預期功效；而在研究死亡的議題上，能夠獲得的樣本數日益減少，如果有效樣本可以被看作穩固的研究方法，則隨後所有統計數據的正當性，也有可能會被錯誤解釋。 將統計意涵看為既定的事實 方法主義者會警告你一型(實驗結果拒絕虛無假設，但理論上應該要接受假設)及二型錯誤(實驗結果接受虛無假設，但理論上應該要拒絕假設)，但真正有趣的研究結果往往會在你把統計數據意涵評價的過高時出現。只要你的P值在可接受範圍內，就不需要擔心。如果你夠幸運，擁有極大的樣本母體，任何無意義的差異仍會反應在統計意涵上。 不要做白工 研究是很艱難的工作，不應該和研究團隊投入心力後卻沒有得到成效。無論你花了多少時間在實驗室、做了幾次實驗、或是反覆測試了幾次，一定要確認你所投入的心力可以反映在實驗結果上。縱使你記不得因果關係跟相互關係或是精確性及正確性的差別，也要記得，對自己的研究投入越多心力，得到的結果會越好。 把上述所有幽默的形容排除，我們都知道研究結果的錯誤闡述是有極大的不確定性，尤其當結論是建構在統計資訊上時。任何的期刊都會和你說光是靠同儕審查是不足以讓研究被刊登的，足夠的訓練、指導、持續的監督才是確保研究設計及資料蒐集不會在分析資料時被任意低估。

11 years ago