Q參數啊！請告訴我何時才能在學術圈出人頭地？

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

近期科技界最熱烈討論的新聞，應該就屬韓國有研究單位宣布找到了新的室溫常壓超導體 LK-99 ，聽說可以在一般的高中大學實驗室中完成。這讓我不禁好奇它的製作原理，但，大部分的朋友應該跟我一樣都不是專業材料工程人員，看不懂論文怎麼辦呢？除了等泛科學出影片，別忘了我們有 AI 呀！今天我要來分享一套專門訓練來閱讀論文的 AI —— SciSpace Copilot。

今天的影片簡單的跟大家分享了基於 GPT 技術且針對閱讀學術文章進行特別優化的 AI —— SciSpace ，我只要遇到研究型文章都會特別開這個工具起來使用，其他的大語言模型都無法做到如此細緻。我覺得生成式人工智慧的未來就會到處是這種基於某種目的，比如讀論文，使用某個大模型進行微調 Fine-Tuning 之後的小模型，將會協助我們解決各種問題。

是說現在的研究生做研究的工具真是越來越多，你會想要把這支影片分享給你的指導老師看嗎？
歡迎你把使用的經驗與想法在影片下方留言與我分享！

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如果這支影片對你有幫助的話，請幫我在影片下方點個喜歡，或是透過超級感謝展現你的心意，讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片，最後別忘了訂閱泛科學院的頻道，我們下支影片再見囉。

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大腦的預測模型

大腦創建了一個預測模型。這只是意味著大腦不斷預測它將接收到怎樣的輸入。預測不是大腦偶爾做的事；它是大腦永不停止的一種固有特性，在學習中發揮至關重要的作用。大腦的預測證實正確代表大腦的世界模型是準確的，預測出錯則使你注意到錯誤並更新模型。除非大腦接收到的輸入與預測不符，我們通常不會注意到這些預測，因此也就不會意識到絕大多數的預測。

我隨意伸手去拿我的咖啡杯時，沒有意識到我的大腦正在預測每一根手指會有什麼感覺、杯子應該有多重、杯子的溫度，以及當我把杯子放回桌子上時會發出什麼聲音。

但如果杯子出乎意料地變重、變冷，或發出奇怪聲音，我就會注意到這種變化。我們可以確定大腦作出這些預測，因為即使是相關輸入與預測稍有不同，我們都會注意到。但是，如果預測是正確的，就像絕大多數的預測那樣，我們不會意識到大腦曾經作出預測。

建立預測模型的功臣：新皮質

你的新皮質在你出生時幾乎一無所知，不認識任何字詞，不知道建築物是怎樣的，不知道如何使用電腦，也不知道門是什麼，當然也就不知道門如何在鉸鏈上移動。它必須學習無數東西。新皮質的整體結構不是任意的，它有多大、有多少個區域，以及這些區域如何連結起來，很大程度上由我們的基因決定。例如基因決定了新皮質哪些部分與眼睛相連、哪些部分與耳朵相連，以及這些部分如何相互連結。

因此，我們可以說，新皮質在人出生時，就被設計成將具有看東西、聽聲音以至學習語言的能力。但是，新皮質也確實不知道它將看到什麼、聽到什麼，以及將學習什麼語言。我們可以把新皮質想成生來就對世界有一些固有的假設，但完全不知道世界的具體情況。透過經驗，它習得一個豐富和複雜的世界模型。

新皮質習得的東西極多。我現在身處的房間裡有數百件東西，我就隨便以印表機舉例。我的新皮質已經習得一個印表機的模型，內容包括印表機有一個紙匣，以及如何把紙匣裝進和取出印表機。我知道如何改變印表機使用的紙張大小，也知道如何拆開一疊新的印表機用紙，把這疊紙放進紙匣裡。我知道印表機卡紙時清除廢紙的正確步驟。我知道電源線一端有個 D 型插頭，只能以某個方向插入。我知道印表機運作時的聲音，也知道雙面列印時的聲音有何不同。

我房間裡的另一個物件，是一個雙抽屜的小型檔案櫃。我記得關於這個檔案櫃的數十樣事情，包括每個抽屜裡有什麼東西，以及抽屜裡的東西是怎麼放的。我知道這個檔案櫃有一道鎖，也知道鑰匙在哪裡，以及如何插入和轉動鑰匙來上鎖。我知道拿著鑰匙和上鎖時的感覺，也知道使用時產生的聲音。鑰匙繫在一個小圈上，我知道如何用指甲扳開這個小圈來放入或取出鑰匙。

大腦學會的東西比你想像中多很多

想像一下，你在家裡逐個房間去看。在每個房間裡，你可以想到數以百計的物品，而對每一件物品，你都習得一連串的東西。你居住的城市也是這樣，你記得各個地方有哪些建築、公園、自行車架和樹木。針對每一樣東西，你可以想起與它有關的經歷，以及你如何與它互動。你知道的東西多不勝數，相關的知識連結似乎永無止境。

我們也習得許多高層次的概念。據估計，我們每個人都認識約四萬個字彙。我們有能力學習口語、書面語、手語、數學語言和音樂語言。經由學習，我們知道電子表格怎麼用、恆溫器的功能，甚至知道同理心或民主的意思，雖然各人的理解可能有所不同。

無論新皮質可能做什麼其他事情，我們可以確定地說，它習得一個極其複雜的世界模型，這個模型是我們預測、感知和行動的基礎。

——本文摘自《千腦智能新理論》，2023 年 5 月，星出版出版，未經同意請勿轉載。

編譯／莊霈淳｜成功大學心理系學生，PanX 實習生

成功是什麼？對科學家們來說，賺不賺大錢不一定是重點，但自己努力大半輩子的研究成果，若不被世人所接受，那可不是「藍瘦，香菇」就能形容的辛酸了。

少年得志的科學家並不少，像是達爾文（Charles Darwin）、瑪莉‧居禮（Marie Curie）、愛因斯坦（Albert Einstein），都在三十歲前就發表了奠定自己科學影響力地位的學說，成為該領域重量級的人物。

但有些科學家就沒那麼幸運了。例如電腦科學之父圖靈（Alan Turing）在戰後遭受迫害、統計大師費雪（R. A. Fisher）則在學術生涯中受到另一位統計先驅皮爾森（Karl Pearson）打壓。他們所做的貢獻，一直要到晚年甚至是在他們過世之後，才重新被世人重視且讚揚。

這些科學家的生命故事，看似都是毫無關聯的個案。但是，一個人的學術生涯是否飛黃騰達、或鬱鬱不得志，究竟能不能用模型預測呢？

論文的引用像是買樂透？

2016 年 11 月，一份發表在《科學》（Science）期刊上的論文，研究者為了回答「如何以模型預測科學家影響力」的命題，分析了多個領域的科學家所發表的論文。

如果說要定義一篇論文的影響力，該用什麼方法將影響力量化？在這篇論文中，研究者將影響力的參數設定為 C₁₀，也就是一篇論文出版十年後的總引用數。

讓你猜猜，科學家一生中最具影響力的論文，會出現在他學術生涯的哪個階段？

一般來說，我們會設想到了學術生涯的後期，科學家會隨著學識的累積和研究經驗成熟，產出更好的研究，而這現象應該會反映在論文引用的數量上——也就是科學家越後期的研究論文，被他人引用的次數應該會更多。不過要讓你失望了，此研究的預測模型並沒有偵測到這個趨勢。

研究者發現，科學家們的高引用次數著作是隨機出現在他們學術生涯中的。可能是初次發表的論文就獲得了極高引用數，或是在學術生涯中期、甚至是最後一篇發表的論文，這種隨機性出現在不同學科、不同職業生涯長度、著作是獨自發表的或是與其他學者聯名發表的科學家身上。

匈牙利中歐大學（Central European University Budapest Hungary）教授羅伯塔．辛納屈（Roberta Sinatra）告訴 Science 的記者：「科學論文本身比較像是樂透彩券，能被多少人引用幾乎是靠運氣。所以發表越多論文，就像是買越多張樂透彩券。在你發表論文數量越多的那幾年，你作為科學家的影響力就可能越大。」

不過有些情況是，研究人員不僅發表論文數量相同，連發表的期刊都相去不遠，但其中偏偏有人的論文就是可以被更多人看到，得到更多引用數。這時候就不能僅用買樂透的運氣來解釋了。

要成為廣為人知且備受肯定的科學家，可能是做了具有開創性的實驗，懂得與其他研究成員共同合作，且能很清楚的闡述自己的研究內容。雖然常常聽到有些人，被詢問是如何取得這般成就時，會以自謙的語氣回答：「沒有啦，運氣好而已。」但認真說來，他的成功其實是綜合天時地利人和的結果。

用參數 Q 預測你的學術地位

這份研究分析了 2887 名符合「學術生涯至少 20 年、發表過至少 10 篇論文，且至少每 5 年有一篇論文發表」這組條件的科學家們。並將這個綜合「天時地利人和」的科學家成功因素，定為參數 Q，講白了點 Q 指的就是個體差異，特別是：口才、團隊合作能力、創作力等能力。研究團隊結合隨機性參數和固定性因素，搭建出預測學術生涯論文影響力的 Q 模型。

研究者表示，透過這個 Q 模型，他們有 80% 的機率能準測預測一個有 20 篇論文、10 年論文發表經驗的科學家 ，第 40 篇發表論文能獲得的引用數。

美國密西根州立大學（Michigan State University）的心理學教授札克．哈布瑞克（Zach Hambrick）如此評論這個預測模型中的參數 Q：

「Q 參數非常有趣，因為它可能涵蓋了一些人們的確擁有，但並不那麼重視的能力：像是清楚說明的能力。比方說，你可能發表了一篇有意思的數學心理學論文，但如果文章不好讀，你就無法獲得廣泛的影響力，因為沒人明白你在說什麼。」

不過也有人懷疑，與其說這個參數 Q 是科學家的個人技能因素，也有可能是科學家的背景、種族、甚至是非理性群體思維和潮流效應等外在因素。

這會是個幫科學家打分數的方式嗎？

艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence）的計算機科學家歐倫．伊茲歐尼（Oren Etzioni）認為，對於充斥著各種衡量科學家成就的工具的現代，這份研究著實提供了一份具有價值的參考。

不過當 Science 記者詢問辛納屈自己的 Q 參數時，她說她還沒有達到 20 篇論文的門檻，因此也沒有計算過自己的 Q 參數。至於未來到達了預測門檻，是否會計算自己的 Q 參數，辛納屈也坦白說自己將不會計算。

那麼如果是你，你想知道自己的 Q 參數嗎？

原始論文：

• Roberta Sinatra et al., Quantifying the evolution of individual scientific impact, Science 04 Nov 2016: Vol. 354, Issue 6312, DOI: 10.1126/science.aaf5239

參考資料：

• When It Comes to Success, Age Really Is Just a Number
• Hey scientists, how much of your publication success is due to dumb luck?