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发表于 2007-11-18 01:09:02
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如何避免审稿人的大斧-四、 依靠可信度指数
科学进步的本质是结果的可信度,这些结果能够被不同的研究者重复和检验。如果这样
+ w, v C0 }& p$ r( T4 X定义的话,那么真正新的研究结果在被别人重复以前是没有经过科学验证的。这就引出
) S% M" q! C* u了可信度指数的概念。" O2 r1 m$ [- B. M; Z1 T
% b3 I$ g" N: {, H7 P. q+ O" U前面假定的论文在实验方法和理论模型都有些小改进,并出现了一些比较奇怪的结果,! H3 F; Y# Q) |, E
在编写这个论文的提纲的时候,作者应该仔细考虑提纲不同要素的可信度。显然,已经
4 x2 y1 F+ I. T$ Y出版的文献结果(姑且不管它正确与否)是高度可信的。另外基本物理规律、已经建立
, I T3 R6 U7 H" {% b的理论和模型,以及被广泛使用的实验方法等也都是高度可信的。所有这些具有很高的
2 _0 \9 ?, W! h7 e9 Z可信度指数。) z7 _, n" M& A5 [, O9 z, ^
s1 S* S9 ~+ E, n1 P; D与此相反,新东西的可信度指数是非常低的。如果一个结果还没有被其他人重复,那么
6 w& m4 H3 H# R! h; m/ @它就不是已经“确定的”,因此不如已经被同行验证的结果可信,而作者关于新结果的; Y! I6 w9 t) P
猜测和想象则是最低的可信度。但是如果一个新实验结果在论文里有足够多的证明,审9 y' g2 p& {$ Q8 \2 S
稿人可能会接受它,即使他们不同意作者对于新现象猜测性的解释。
% }( D, U) X. Z L. L# v. X8 `所有这些导致了可信度指数原则,它能够自动确定论文内容的顺序。$ b+ m- n3 D2 g4 V1 L# D* a3 \
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>按照可信度递减的顺序安排论文内容。) o# D. U4 B! J0 o6 {1 ^
这种做法的优点不言而喻。如果一个论文是按照可信度递减的顺序安排的,所有的读者
6 q- h& D2 l0 a$ G- q都会同意最开始论述的内容,因为它有最高可信度;但是到后面读者会犹豫是否接受一
' ?1 s& t5 g: Y个新的实验结果(如果恰到好处地解释,就会接受)或者推测性的解释。一个好的论文
3 {2 {) E) k6 V: U# `永远不要在第一个中等或者低可信度内容出现以后再出现重要的、高可信度的内容。那. j; m0 S3 Z0 H$ }% f4 X
些不同意作者观点的读者,也能够得益于能够在出现不同意见以前了解所有高可信度的! B! @6 K8 n+ @& r4 P
材料,因此可以将不同意见集中在正确的问题上。
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$ f/ a" e" u4 }试样准备方法应该真实反应作者所做的工作,应当具备较高的可信度并且应该放在文章8 D; A3 e/ |& ]3 r9 F7 W7 K& k
的开始部分。作者经常犯的一个错误是直到论文后面低可信度部分才给出新试样的制备& s$ p! g. Q4 O% w2 P6 u- N
等内容,让读者莫名其妙。这种写作方法会使论文看上去杂乱无章,非常难以阅读和理
; p( \; x% ], G8 c7 g& p# Y& X解,而难以阅读的论文当然会使审稿人非常恼火。
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当你报告一个新的实验过程的时候,为了保持它的高可信度,你应该用例子说明你是如+ p1 g( ]* T- t
何从原始数据得到精炼数据,并最终得到分析结果的。同样,对于校准也需要做这样的 G* M( C7 S9 k8 d# g: J8 j% @) i$ U* k# F
说明(如果不是基于商用仪器的精度指标),包括样品数量、数据与误差带之间的关系7 L/ m; L( ^. k1 n5 b
(满量程吗?平均值的概率偏差等)。如果新方法能够给出一个大家都熟悉的例子所期. h B' m8 [' D- Q# E- x
望的结果,无疑这是可信度的基础。这有助于提高你新实验结果的可信度,大概也是撰
0 I/ c) H' i- U3 G5 G写论文需要首先考虑的要点。
) o" N7 ~- @7 f) o6 F% a! b如果要报道一个新模型,你需要把模型建立在一个高可信度的起点,并在需要清楚地说4 T) V, i. R/ h( V. p
明从哪儿开始是你采用尚未经过证明的假设而使得可信度开始变化的。
" h! ^; v: K+ ?3 o2 g' y- X6 K至于模型和实验谁在前面,这大概需要取决于爱好了。如果这两者都有新结果,那么需
) k, s( `1 E7 a& i# U要注意的是在介绍第二部分内容以前,不要在可信度方面沿着第一部分内容走得太远。2 k" M+ W0 Y! J5 K* `# D
8 r: S( g7 H% u, H0 ^$ s这种方法最令人高兴的结果是,作为作者,你被引导着在所有比较可信度的材料,如新0 h9 ] c' m4 ^7 \/ i9 ~
的实验结果,已经展示完全后才开始假设和猜测。这有时会给作者带来不小的困难。现
1 l- l4 R' j5 Z% Y' i在的趋势是提出结果,给出评论和意见;然后再提出一些新的结果,再给出评论。在开
: d' ?2 W+ T8 [: y, N始假设和猜测以前给出所有的高可信度材料。这样,审稿人会喜欢你。 |
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