實驗動物與牠們的產地，恆溫恆濕還有乾淨空氣

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

輾轉反側，徹夜難眠的時候，您幾點起床？就算醒了，工作效率是否異常低落？
在此，請您非但別只想到自己，還要拿出一點同理心：因為被剝奪睡眠的澳洲喜鵲，也深受困擾。

捉野生喜鵲來做失眠相關的實驗

2022 年 4 月的《科學報告》期刊，有一篇標題冗長的論文，叫做〈失眠削弱澳洲喜鵲的認知表現並改變其歌曲產出〉^[1]。其第一作者澳洲 La Trobe 大學博士候選人 Robin Johnsson，認為歌唱的時辰與類型，對於喜鵲的社交生活相當重要，並以此做為研究主題^[2]。且不論在 COVID-19 疫情之前，有些人就已經沒什麼社交生活，更不要談呼朋引伴一起歡唱 KTV，人家喜鵲可是隨時都過得多采多姿。

於是，牠們就被科學家抓去做實驗了。

首先，研究團隊架設陷阱，用起士誘捕野生喜鵲。為牠們戴上標有序號的腳環之後，再關進裝有監視器的房間裡。接著，為了測量腦電波圖（electroencephalogram, EEG）與肌肉電位圖（electromyogram, EMG），科學家把無辜的喜鵲抓來開刀。於其腦部表面和頸部肌肉，植入電極貼片（electrodes），方便之後記錄睡眠狀態^[1]。

然後，喜鵲們就去接受特訓。

反覆訓練後篩選符合資格的喜鵲來做失眠實驗

研究團隊準備了一種木製食器，左右各挖一個淺槽。其中一個槽裡，盛裝少量起士和麵包蟲。第一次食物直接攤在眼前，不加以掩飾；第二次猶抱琵琶半遮面；第三次開始蓋子完全擋住凹槽，令喜鵲啥也看不見。在訓練的初期，全部的食器都採用灰色蓋子。直到最後的「聯想學習」（associative learning），蓋子被換成黑色或白色。喜鵲掀開特定顏色的蓋子，發現下面藏有食物。這樣重複 15 次，讓牠們不把「食」、「色」的關係兜在一起也難^[1]。

結訓後，研究團隊把食器裡的獎勵換成「不會動的麵包蟲冷盤」（chilled, unmoving mealworms），為喜鵲舉辦驗收成果的模擬考。除了執行「聯想學習」的覓食活動，科學家也期望牠們展現「反轉學習」（reversal learning）的能力。將蓋子的顏色調換，要喜鵲嘗試選出有食物的凹槽。這個階段有一些評分要點^[1]，例如：

1. 喜鵲做出第一次選擇時，是否有延遲的行為。緩慢的反應，代表注意力不集中，或動機下降。
2. 喜鵲得經過幾回，才能達到連續 12 次嘗試中，有 10 次正確的及格分數。
3. 喜鵲選擇正確瓶蓋的比率。

凡是順利通過模擬考的喜鵲們，便能晉升至下一關。

在實驗的主要階段，喜鵲們被劃為三組，分別體驗下列三種睡眠模式之一：無干擾睡眠、6 小時睡眠剝奪，以及 12 小時睡眠剝奪。研究人員防止喜鵲睡著的花招，包括：迫近或拍打鳥舍、發出噪音，或是輕撫充滿睡意的喜鵲^[1]。如同可憐的臺灣中學生，明明前晚都沒睡飽，隔天還得參加考試。研究人員存心要看失眠的喜鵲，怎麼失常。

人類跟喜鵲一樣會被睡眠影響行為

正式測驗的結果不出所料，沒睡飽的喜鵲容易犯錯，而且要花較長的時間，才能選出正確答案。有些喜鵲甚至失去參與測驗的動機，傾向找機會補眠。其實以前的研究便顯示，失眠也會降低人類的認知表現。諸如參與動機、清醒程度（alertness）、注意力、警戒等級（vigilance）等，都會受到負面影響^[1]。

除了喜鵲考試的成績，科學家也記錄了牠們社交行為的變化。失眠的喜鵲寧可睡覺，也不要唱歌。最後就算唱了，單曲的長度卻意外地延展。原本的晨曲改在中午演出，頻寬變得狹窄，內容相較貧乏，顫音也明顯減少。這與人類的口語溝通，大同小異。當一個人睡眠不足，說話的速度會緩慢下來，咬字不如平常清晰，語句重覆的機率提高，甚至可能妨礙聽眾理解講者所要傳達的訊息^[1]。

澳洲喜鵲有複雜的家族。牠們用歌聲來劃定疆域，分辨敵友，並建立「鳥」際關係。失眠不僅會害喜鵲把歌唱得七零八落，也會進一步危及其社交生活。既然以往的人類睡眠實驗結果，與喜鵲有那麼多的相似處，下次在抱怨疫情害自己沒朋友之前，我們是不是應該先睡飽，再來思考怎麼社交呢？

備註：此實驗結束後，參與受試的澳洲喜鵲，均在 2019 年 7 月被野放。

參考資料：

1. Sleep loss impairs cognitive performance and alters song output in Australian magpies (Scientific Reports, 2022)
2. Researchers find what magpies lose from hitting snooze (Brisbane Times, 2022)

你聽過科學研究的「再現性」（reproducibility）嗎？如果一個科學研究結果具有再現性，代表它可以被另一個研究團隊，以同樣的控制條件、操作步驟進行重複測量，並獲得與前人相近的結果。這也代表著這項實驗是可以被驗證的，該研究的可信度也越高。

近年來，許多領域都開始重視科學研究的再現性問題，例如 2015 年由科學開放平台（Open Science Framework, OSF）發表在《科學》（Science）的一篇心理學實驗再現性的研究，就重複了三個重要的心理學期刊，包括 Psychological Science、Journal of Personality and Social Psychology、Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 在 2008 年間發表的 100 個研究，結果顯示僅有 36％的研究具有統計顯著性^[1]。

而在 2016 年刊載於《自然》（Nature）的一篇報導中，團隊以線上問卷調查了 1576 位研究者，發現有超過 70％ 的研究者，無法重現其他科學家曾經做過的研究結果；更有超過 50％ 研究者無法重現「自己的」研究結果^[2]。

再現研究論文時，會遇到哪些困難？

同樣的科學研究再現性驗證也出現在生醫領域。一項由 RPCB（Reproducibility Project: Cancer Biology）團隊耗資 200 萬美元、歷時 8 年，嘗試複製各大具影響力的臨床前癌症研究，其結果於去年（2021）12 月發表於 eLife^[3]。

在看這項研究結果之前，或許我們可以先了解 RPCB 究竟是何方神聖？RPCB 是一個由非營利組織「開放科學中心」（Center for Open Science）與學術平台「科學交流」（Science Exchange），在 2013 年開始合作執行的一項計畫。團隊期望能系統性地重現出 53 篇於 2010～2012 年間，刊登在知名期刊《自然》、《科學》、《細胞》（Cell）中的臨床前癌症相關研究。

即使一開始團隊預計重複 53 篇論文中共 193 項實驗，但最終能成功執行的僅有來自 23 篇論文裡的 50 個實驗，且仍使該計畫延宕了五年才完成。為什麼理想這麼豐滿，現實卻如此骨感？研究團隊在論文中提到了幾項實驗再現的困難與挑戰，例如：

1. 許多原始論文缺少敘述統計（descriptive statistics）和推論統計（inferential statistics）的關鍵數據，像是效果量（effect size)、統計檢定力（power）等資訊，儘管團隊聯繫了原始論文的作者，仍有 68％ 的數據無法取得。
2. 在這 193 項實驗中，沒有一個具有足夠詳細的說明，令團隊能設計出重複的實驗步驟。這使得他們不得不轉向論文原始作者，以尋求更進一步的實驗建議，而在詢問的過程中，約 26％ 作者給了極大的幫助，而有約 32％ 作者對實驗完全沒幫助（或是無任何回應）。

癌症研究實驗的再現性僅 46％？

在缺乏合作、需要詳細檢查並調整實驗步驟的情況下，研究團隊平均需要花費 197 週的時間才能複製出一項實驗。此外，每複製一次實驗的成本高達 5 萬 3000 美元——大約是原先預估花費的兩倍，因此再現 193 項實驗的雄心壯志終究無法達成。

那麼這項耗時 8 年、斥資百萬的實驗再現性研究，給了我們什麼結果呢？

根據團隊在 eLife 發布的第二篇論文顯示，這些臨床前癌症相關研究的實驗再現性僅有 46％，且平均的統計效果量也比原始論文低了 85％^[4]。

在這些被再現的實驗中，原始研究效果量大的往往更容易被複製，而動物實驗則是再現性最差的，這可能是因為在生物體內（in vivo）實驗的效果量，大多低於體外（in vitro）實驗。

只做一次的再現實驗，公信力足夠嗎？

發表在知名期刊上的臨床前癌症研究論文，其實驗再現性居然不到一半，這對於生物醫學相關領域的研究者來說，無疑是一項沉重的打擊。

不過僅憑一次的再現實驗，就評斷一項研究的公信力，對這些研究者來說公平嗎？其中一位研究無法被 RPCB 再現的學者就表示：「他無法確定這些一次性實驗有多少價值。」而那些被選中重現的實驗，當中也不乏已經開始進行第二期藥物臨床試驗的研究。同時也有研究者指出，RPCB 在複製實驗時使用了與原研究不同的細胞株（cell line），也並未在實驗中進行三重複確認最終結果^[5]。

針對這些指控，RPCB 說明這項計畫的目的，並非藉此斷言某些特定研究是無用，或需要被停止的，而是為了點出現今研究的再現性危機（reproducibility crisis），以期望找出相對應的解方。目前也有一些提升研究再現性的方法被提出，像是以盲性研究（blinding）進行體外實驗或動物實驗、採用更大的樣本量、更嚴謹的統計分析方法，以及研究計畫的預先註冊制度（preregistration）^{[註 1]}。

雖然這項大型研究充滿著許多爭議，但也提醒了各領域的研究人員：對於自身研究的每個步驟、統計方法等，都應更加詳盡、仔細的記錄。除了能使後人有辦法針對已發表的內容，進行深入探討外，亦可以提升該實驗被再現的可能性，增加研究的公信力。

而看完文章的你，對於科學研究的再現性又有什麼看法呢？

註解

• 註 1：研究計畫的預註冊是指研究者在進行科學研究之前，先對他提出的假設、方法、分析方式上傳到註冊機構，經由該單位的期刊編輯、同儕審查通過後，再進行研究的一種做法。

參考資料

1. Open Science Collaboration, Estimating the reproducibility of psychological science, Science, Vol 349, Issue 6251, 2015. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aac4716
2. Monya Baker, 1,500 scientists lift the lid on reproducibility, Nature, volume 533, pages452–454, 2016. https://www.nature.com/articles/533452a
3. Timothy M Errington et al., Reproducibility in Cancer Biology: Challenges for assessing replicability in preclinical cancer biology, eLife, 2021. https://elifesciences.org/articles/67995
4. Timothy M Errington et al.,Investigating the replicability of preclinical cancer biology, eLife, 2021. https://elifesciences.org/articles/71601
5. Asher Mullard, Half of top cancer studies fail high-profile reproducibility effort, Nature, 09 December 2021. https://www.nature.com/articles/d41586-021-03691-0