Archive

Page 7/81

期刊使用因子(COUNTER)

長久以來,影響因子都是用來評價期刊好壞的重要指標,但是影響因子也有很多缺點為人詬病,最明顯的是統計上的缺陷。影響因子計算的方式是取期刊論文引用率的算術平均值,但是只有在論文引用率成常態分布(貝爾曲線)時,平均數才有充分意義,而事實上並非如此。同時,影響因子統計的是文章的引用率而不是期刊的引用率,這在概念上就有一些偏差。影響因子也比較容易被操控,例如期刊可以多發表一些評論性文章和熱門文章來提高文章的引用率,編輯還可能使用強制引用的方式。 但是即使影響因子受到了許多質疑,現在仍然是使用最廣泛的指標,因為沒有其他更適合的指標,大家也就這麼接受了這個聊勝於無的局面,至少影響因子可以將期刊分個等級高低,管理人員看起來一目了然,排名在前面的期刊更是樂見此結果,還不遺餘力地進行宣傳。 電子資源線上使用數據或者電子資源的使用因子全名是Counting Online Usage…
( 閱讀全文… )

發表於: 學術指標, 學術期刊與資源   標籤: , , ,

避免低級的重複研究

重複研究在學術圈中一直處於很尷尬的位置,好不容易重複了別人的研究結果,如果結果一致,文章連發表的必要都沒有了,編輯跟審稿人都會覺得沒有新意而不願意發表。如果研究結果不一致,文章確實是有東西寫了,但原作者恐怕不見得高興,積極一點的作者會把自己的錯誤撇清,然後用指導的態度指出驗證的文章有可能存在的問題,更多的作者則是選擇不回應。期刊編輯也很難分辨到底哪一邊有問題,何況少了原作者的支持,文章的發表過程也不會太順利。 但是重複研究常常也是學生拿來練習的好方法,特別是在研究生期間所培養的並不是創新能力,而是以鍛練基本功為主。如果可以從一篇文章很完整的重複出研究結果,那就很能展現自己的能力,要知道大部分文章總會遺漏一些細節沒有被提及,有時候是作者疏忽了,有時候是故意不提,這都需要自己私下不斷琢磨。能夠成功的重複別人的研究結果固然可喜,但不能重複也不要洩氣,除了藉此發現自己知識中的缺陷之外,也有可能是文章的結果本身就是有問題的,通過重複研究找到原因也是完善自己知識結構的好方法。 重複研究最大的壓力是最後發現一切都是徒勞無功,重複研究的結果基本上只能發表在比原文章層級較低的期刊上,甚至是得不到發表的。但是也應該要知道,科研是不能急功近利的,只能本著十年磨一劍的心態去做,如果連別人已經發表的研究都做不到的話,那麼追求創新會是更加困難的事情。 重複研究的終點並不是能夠複製呈現別人文章中的結果,如果這樣的話,只會把自己困在低級的重複研究上,要知道,重複研究的意義在於,通過學習別人的文章後能夠有系統的掌握相關的專業知識,並且把平常學到的零散知識串聯起來,之後再結合自己的研究興趣和應用背景,看是不是能夠有更進一步的發展。能夠重複別人的研究結果只是一個開始,科研人員應該在低級的重複研究中,往更高的創新發展這條路邁進。

發表於: 學術誠信   標籤: , ,

文章要不要寫得讓“外行”也看得懂?

有些科研人員會覺得,要是文章寫得太簡單會容易被退稿,因為會顯得結果不重要。個人覺得這真是過慮了,審稿人大都還是有比較高的專業素養的,會從專業的角度來評價文章的價值,真正有價值的文章不會因為內容太過簡單而被埋沒。愛因斯坦曾說過:“如果你不能把一件事情簡單的解釋出來,那就代表你並沒有完全的理解它。"反而是有些科研人員覺得文章本來沒什麼價值,就故意寫得很複雜,希望審稿人員看得眼花撩亂便這麼通過了。品質差的期刊可能就算了,越是好的期刊可就越不會放過那些莫名其妙的文章。有些人把文章寫得很難很艱深只是為了顯示自己的聰明,但是其他“外行"人並不笨,只是不清楚一些專業術語罷了,寫得艱澀難懂的文章很難讓人有耐心看完,如果文章都沒有人願意讀了,那麼作者再聰明又能展現給誰看呢? 文章的寫作風格可以是自我中心式和非自我中心式的。自我中心式指的是自己寫的一切都是從研究者的角度出發,不會考慮到讀者。而非自我中心式則是以讀者的角度出發,會先假設讀者對於文章的主題一無所知。當然除了科普文章和新聞之外,專業的學術文章很難假設讀者對文章一無所知,否則文章就會寫得過於冗長。 但是從文章的引用角度上來看,科研人員也應該從自我為中心的表達方式中走出來了,如果同樣專業的人來看都覺得難受,又怎麼可能對其他專業的人有幫助呢?現在每年被發表出來的文章數量那麼多,無法吸引別人閱讀的文章怎麼可能被引用呢?試著把文章的目標讀者擴大一些,這樣對自己能把文章發表在更高級別的期刊也有很大的幫助。因為越好的期刊,越要求文章要有general interest,編輯常常會用建議發表在更專業的期刊上作為理由,把一些他們覺得小眾的研究直接拒絕掉。

發表於: 學術寫作, 學術寫作技巧   標籤: , ,

寫好文章的文獻綜述部分

在學術文章的開頭都需要提出問題,而如何定義這個問題是非常重要的。問題定義太狹窄,可能會讓人覺得沒有general interest;而問題定義太寬,又會讓人覺得文不對題而產生更多疑問。對問題的闡述需要有堅實的文獻綜述作為後盾,引用的文獻如果關聯性不高,會讓人直接質疑文章的意義是不是真的如所描述的;引用的文章如果質量不高也很難讓別人相信自己文章的質量很高,引用的文獻如果比較早期,精明的審稿人一句compare with state-of-art,要回答也是挺麻煩的。 大部分的研究人員都害怕會錯過相關方向的最新研究結果,這點可以透過期刊的RSS訂閱,或是透過ISI…
( 閱讀全文… )

發表於: 學術寫作, 學術寫作技巧   標籤: , ,

科學研究方法過時了嗎?

科學方法是指人類在所有認知和實踐活動中所運用的全部正確方法。從17世紀開始,科學研究方法的本質到現在依然沒有改變,採用的仍是以下這幾個步驟。首先,確定或定義一個問題,然後開始收集相關的數據,接著做一個初步的假設,再設計實驗用來檢驗這個假設是否成立,最後解釋藉由這個實驗所得到的結果。這幾個步驟將不斷重複,直到找出一個滿意的解決方案。 在科學研究方法的發展過程中,出現了兩個集大成者,他們分別是弗蘭西斯‧培根和勒內‧笛卡爾。培根是歸納法的代表人物,歸納法因為強調大量的實驗和觀察互相結合,是構成許多科學的基礎。培根還注意到,一個人是沒辦法在普遍的意義上證明歸納出的結果為真。這個和G‧H‧馮‧賴特和卡爾‧波普爾所闡述的:自然或理論不是可證實的,而是可證偽的論點一致。然而,培根的科學觀裡的不足之處是沒有認知到數學在科學理論中的重要作用。強調事實的積累而不是全然假說的設立固然好,但培根在發展過程中卻不重視概念的更新。笛卡爾則不同,他認為科學最終還是應該建立在哲學的基礎上,「真正的物理學」只是數學的一個分支,唯有「透過數學」才能獲得真正的物理學知識。但是遺憾的是笛卡爾的科學革命並沒有辦法持續,牛頓提出的自然哲學是對於笛卡爾物理學最直接也最正面的打擊。[1] 一直以來,科學和數學之間存在著相當密切的關係,但是過度依賴統計也會帶來新的問題,例如所得到的結果究竟是真正具有普適價值,還是只是一次僥倖的成果?是只需關心統計出來的結果是否具有顯著性,還是需要透過重複研究來驗證呢?藉由重複實驗來驗證是必須的,但是現在大家似乎更關心的是統計的顯著性,對於重複別人的研究並沒有太大的興趣。 現在科研所研究的對象越來越大,範圍也越來越廣。造成傳統的科學方法很難嚴格執行,取而代之的是更加依賴龐大的數據庫和統計分析出來的成果,而這樣導致的結果就是我們有可能會與真實的客觀規律偏離得越來越遠。那麼是不是意味著科學研究方法已經過時,需要一場新的革命了? [1]…
( 閱讀全文… )

發表於: 學術歷程   標籤: , ,

Disclaimer : The opinions expressed here by the Bloggers and those providing comments are theirs' alone, and do not reflect the opinions of Crimson Interactive or any employee thereof. Crimson Interactive is not responsible for the accuracy of any of the information supplied by the Bloggers. While every caution has been taken to provide readers with the most accurate information and honest analysis, please use your discretion before taking any decisions based on the information in this blog. Author will not compensate you in any way whatsoever if you ever happen to suffer a loss/inconvenience/damage because of/while making use of information in this blog.