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印度應注意而非害怕中國的科學

SciDev
・2012/04/02 ・1607字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

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作者/Ved P. Kharbanda(印度國立科學、技術與發展研究所的資深科學家,從 1980 年起即開始從事印度及中國科學技術與社會政策研究 )

圖片來源:instablogs(http://0rz.tw/7bPAa)

Ved P. Kharbanda 說,印度不應陷入「中國併發症」(China Syndrome)的陷阱,而應建立並實行自己的科學技術優先事項。

當印度總理曼莫漢.辛格在 2012 年 1 月舉行的印度科學大會上,警告中國已在研發方面超過印度時,實際上是在回應其科學顧問 C. N. R. Rao 已經說了很多年的話。

印度必須在其科學開支和政策倡議上更加主動,而非陷入對中國的「恐懼精神疾病」之中。

中國飛奔 印度走路

中國龍正在迅速強化其創新能力,把研發開支從 1985 年的 26.5 億美元,提高至 2000 年的 107 億美元,更在 2010 年時達到 1044.8 億美元。這相當於國內生產總值從 1985 年的 0.71%、2000 年的 1.01%,提高至 2010 年的 1.76%。它的科學技術人力,也從 2001 年的 3380 萬人,增加至 2008 年的 4960 萬人。

相較之下,笨重的印度象正在努力達到研發開支的門檻水準,這個水準從 1985 年的 13.8 億美元,增至 2000 年的 36.8 億美元和 2007 年的 94.5 億美元。它的科學技術人力,則從 2001 年的 2140 萬人,增至 2007 年的 3140 萬人。

此外,當中國的科學論文從 1990 年的 6509 篇,增至 2007 年的 94800 篇,為原來的 15 倍時,印度的論文產出,卻只是從 1990 年的 10103 篇,增至 2007 年的 30000 篇。印度所獲得的專利數,也遠遠落後於中國。中國獲得的專利數從 2000 年的 12683 項,增至 2008 年的 93706 項,而印度則是從 2000 年的 1318 項,增至 2006 年的 7539 項。

長處和弱點

然而,就本土技術能力獲得的考量而言,這些數據並不反映了這兩國的長處和弱點。

Science Watch 的一份報告顯示,中國科研發表的品質有所不足。該報告指出,在所有領域中最常被引用論文的前百分之一,中國只佔了 0.5%。[4] 相較之下,美國的數字是 1.87%,英國是 1.53%,而德國是 1.27%。全球創新指數報告(The Global Innovation Index)把中國排在第 43 位——遠遠落後於第 11 名的美國和第 14 名的英國。[5]

印度在科學論文的品質方面領先中國,這是根據每篇論文的引用數量所決定的。在過去 5 年中,印度科學家的論文引用數量從 2 增加到了 2.7,相比之下中國科學家的引用數量是 2.2 [3]

由於 1985 年的科學技術改革,中國在核能、空間、電腦硬體、微電子、電信、儀器、重工業、機械工具、新材料、石油化工和生物基礎領域具有優勢。但是,中國缺乏受過高等教育的科學技術人力。中國如今正在從海外招募科學家和技術專家,並且透過吸引年輕科學家領導國內特定計畫/實驗室及研究機構的方式,逆轉人才流失的問題。

印度的優勢在於其基礎研究和科學技術人力具有強大的基礎,特別是在生物技術、化學、製藥、民用核能、資訊技術和商業管理等領域。它的弱項則主要是將科研成果轉化成創新及加值產品——中國也有這個問題。印度科學與工業研究理事會和印度理工學院正進行著很好的研究,但就是缺乏推力。

不同的政治體系

印度和中國是兩個不同的政治體系。中國由中央管控的政治體系,在計畫實行方面不容許爭議,而印度的情況,正如馬來西亞前總理馬哈蒂爾在 2011 年 12 月訪問印度時所觀察到的,則是因為「太多的民主」而出現了問題。這阻礙了決策制定的速度,特別是在很可能有爭議的領域。例如,中國的基因改造棉花種植面積從 1997 年的 3.4 萬公頃,增至 2004 年的 370 萬公頃 [2],印度則從 2002 年的 3.8 萬公頃,勉強增至 2005 年的 126 萬公頃。

投入更多  但須明智

研發預算、科學論文發表或專利數量,是衡量一個國家科學進步的重要指標,但它們不是唯一重要的東西,也不是在了解一個國家的創新進展時,足以令人滿意的指標。這端看資金利用的效率和需要投入的方向。

印度必須發展(編按:與國內發展更為相關的)技術,例如,提供乾淨用水和空氣的技術,以及教育、就業和基礎設施發展、農業、鄉村非農部門成長、鄉村地區小規模企業技術創新推廣等方面。印度的 11 億人口中,有 72% 生活在農村。科學政策決策者必須看到全景。

參考文獻

[1] Kharbanda V.P.: Academician to Entrepreneur: Impact of Globalization on Science and Technology Policies in India and China. Journal of Science and Technology Policy in China, 2011, 2 (1) 7 – 26
[2] Huang, Jikun; Hu, Ruifa; Pray, Carl E. and Rozelle, Scott: Genetically Modified Crops in China: A review of Agricultural Biotechnology, In: Agriculture: Tradition, Modern Technology and Globalization in India and China, edited by V.P.Kharbanda and Pei Guo. New Delhi; NISTADS, 2009, p79 – 108.
[3] India ahead of China in quality of scientific papers. 6 January 2012. The Hindu. (0nline) http://www.thehindu.com/news/national/article2778366.ece
[4] Which Countries Publish the Most, (2007), Science Watch (May/June)
[5] CII-INSEAD Innovation Index 2009-10, (2010), The Economic Times, 24 June, p6.

本文原發表於 SciDev [2012-02-23]

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【闢謠科普兩不誤】「mRNA 疫苗爭議浮現,MIT:自然免疫系統失靈」這篇文到底有多少錯?上篇:破解有疑慮的引用文獻及判斷文獻可信度小技巧分享
Jamie Lin_96
・2022/09/17 ・4028字 ・閱讀時間約 8 分鐘

單純只說這篇文章內容錯誤無法說服人,就讓我們一起從有狀況的引用文獻到問題百出的文章內容逐一拆解科普過去吧!

因為內容眾多所以這篇文將會拆成上下兩篇,上篇為引用文獻出了什麼包以及若非專業人士我們怎麼快速判斷發表是否可信?下篇為整篇文章內容有哪些觀點有誤與有哪些相關可信賴發表值得看。

分析這篇文章引用的文獻,破解有問題的引用文獻跟判斷文獻可信度小技巧。圖/科技新報

筆者目前研究領域跟工作狀態:免疫學博士候選人,預計於 2023 年 2 月正式取得博士學位,研究主題為愛滋疫苗與功能性抗體,具備在生物安全等級三級實驗室工作的資格與能力,最近在發表地獄中載浮載沉。

在細緻拆解這篇文章的內容前,我想先來聊聊這篇文章引用的兩篇發表到底問題在哪裡?為什麼我會說有狀況?

第一篇引用文獻的四大問題

這篇文章引用兩篇發表,第一篇是 2021 年 5 月 6 日發布在 medRxiv 上的 The BNT162b2 mRNA vaccine against SARS-CoV-2 reprograms both adaptive and innate immune responses,研究團隊在荷蘭,也是該文中所提的荷蘭研究。

引用的文獻之一。圖/medrxiv
  • 文獻引用與解讀錯誤
  • 可能該發表從實驗假設到結論都有問題
  • 數據分析與解讀方式可能有問題(其實在審核過程中,研究團隊是有可能需要針對評審質疑的方向加做實驗來證實假設論點為真,進而說服評審)
  • 可能會誤導非該領域的讀者

因為疫情很多研究團隊會將發表先放上 medRxiv 與 bioRxiv,其實不少很扎實的研究之後都投稿上了正式期刊,倘若有投稿上會顯示在 Rxiv 的連結上。

這篇研究到我寫文的當下尚未正式投稿刊登,該研究總樣本數為 16 人其實不多之外,支持該發表論點的主要是這兩張圖,因為研究團隊說疫苗接種後的 IFN-α 濃度有顯著差異。

除了樣本數不高外,對於顯著差異的判斷也隨著時間改變而有所不同。圖/Figure 1H, 1I

但真的有顯著差異嗎?我看完數據後表示存疑。

樣本數少之外可以看到只有一兩個點較高,其他點分佈都非常平均,這樣的狀態下其統計的顯著差異可能來自那一兩個極端值,而非兩組真實有差;如果我是評審我會詢問該團隊移除最高值後期數據是否仍有顯著差異並請他們將 Y 軸改成 log10 scale 來看分佈,如果重新分析製圖後真有顯著差異我才可能會覺得這篇發表的實驗結果可以支持論點。

第二篇引用文獻號稱 MIT 研究是真的假的?

第二篇研究為 2022 年 4 月 15 日刊出在 Food and Chemical Toxicology 的 Innate immune suppression by SARS-CoV-2 mRNA vaccinations: The role of G-quadruplexes, exosomes, and MicroRNAs,在文中被稱為是 MIT 研究也是「MIT:自然免疫系統失靈」的由來,但這篇文章真的是 MIT 研究且可信嗎?

在文中被稱為是 MIT 研究也是「MIT:自然免疫系統失靈」的由來,但這篇文章真的是 MIT 研究且可信嗎?圖/Food and Chemical Toxicology 

這篇真的很長,拉到最下方的作者貢獻(Author contributions)區可以看到這段話:S.S., G.N and A.K. all contributed substantially to the writing of the original draft. P.M. participated in the process of editorial revisions. 意思是作者序上的前三位作者負責寫這篇文章的草稿,而最後一位作者是通訊作者並且負責整篇文章的投稿與問題回覆

如果對於貢獻、通訊作者、問題回覆等名詞看得一頭霧水,可以參考我之前寫針對期刊投稿與貢獻的科普文,裡面對這些名詞都有簡單定義解釋。

簡單來說這篇發表誰是老大跟屬於哪個機構?答案是這篇研究的通訊作者 Peter A. McCullough,他是一位心臟科醫生並且有許多反疫苗言論[1][2][3],且該發表應歸屬於 Truth for Health Foundation 的研究(在其機構 mission 上寫他們提供以信仰為基礎的療法),完全不能說是MIT的研究,而寫文章的前三位作者分別背景為:

  • Stephanie Seneff:背景為計算機科學,近年研究興趣與生物較為相關的為現代疾病(如:阿茲海默、自閉症、心血管疾病等)與藥物數據庫的分析,以及營養缺乏和環境毒素對人類健康的影響。其生物相關發表不少有所爭議並被專家批評缺乏證據、推論不正確等[4][5]。(Wikipedia link
  • Greg Nigh:工作為自然療法醫療人員與針灸師。
  • Anthony M. Kyriakopoulos:希臘研究員,最近幾年主要研究牛磺酸。

上述三位作者加上通訊作者全部沒有免疫學背景甚至不是相關研究人員

而更有趣的是該篇發表的主要編輯為 Dr. Jose Luis Domingo,他主要研究方向為環境與食品污染對人類健康的影響,但他的研究其實不少備受批評外,他曾經在 Food and Chemical Toxicology 期刊上徵稿[6],希望有人能夠投稿關於 Covid-19 疫苗對人體有害的稿件,之後便有了這篇號稱「MIT 研究」的發表,但國外也早已有文章批評其是披著科學文獻皮的虛假訊息[7]

講完該發表作者群與編輯的背景與事蹟後,讓我們看一看這篇文章發表在哪個期刊:Food and Chemical Toxicology 食品與化學毒理學期刊;而正統疫苗相關發表會去什麼期刊:生物學、免疫學等相關期刊。每個期刊代表的研究領域不同外,同時也代表該期刊的評審背景,你不可能在食品相關期刊找到免疫學專業的評審,反之亦然。倘若這篇疫苗有害論的發表整體論點清晰佐證明確,那早就應該可以上免疫學相關期刊,不用跑去食品期刊湊熱鬧

可能有人會問:作者與編輯有狀況不代表內文有狀況啊?

這篇發表我很認真的看完了,簡單來說有兩個致命問題:

  • 引用很多文獻,但是完全沒有任何文獻可以支持他們的論點
  • 數據分析方式錯誤,如果要算該疫苗的不良事件比例分母應該為“總施打人數”,而不是拿別的疫苗的施打人數來做加減乘除

通篇錯誤滿滿,完全可以當作科學寫作與生物統計學的負面教材。

所引用的兩篇文章各有不同的疑慮

「mRNA 疫苗爭議浮現,MIT:自然免疫系統失靈」這篇文章引用的兩篇發表

  • 第一篇沒有經過同行審查,對我來說數據分析結果存疑,需要進一步的分析與更多專業人士審查後我才會相信
  • 第二篇內把所屬機構寫錯外,作者群與編輯無免疫學背景且內文錯誤滿滿

光就其引用文獻的品質其實就可以直接判斷該文章不合格根本連看都不需要看,而在下篇文章我會深入拆解文章內容並針對其寫到的資訊做科普。

快速檢閱發表是否可信的小技巧

我常常被人問:Jamie,我沒有免疫學背景,那我該怎麼判斷這篇文章可不可以信任呢?

這裡我想分享幾個簡單的判斷方式:

  • 看作者所屬機構跟學歷背景:大多數的研究人員都會有紀錄學歷、發表、工作機構的頁面如:Google scholar, research gate, ORCID ID 等,而在期刊發表中我們會放上我們所屬機構,如果作者是在該領域相關機構工作學歷也相關,那可信度會高一些。
  • 查詢作者與編輯風評:如果發現大量負面評價,那可以不用看。
  • 看一看實驗 N 值、圖表、XY 軸與單位:每個研究會招募到多少人或是使用多少動物不一定,但通常越多越好,我自己會找有設置可以參考的對照組的發表,如果是跟人有關的最少要有 30 人但案例報告除外,動物實驗方面一組至少要 5 隻起跳,再來我會看該發表圖表的 XY 軸與使用的單位,再來看圖片中數據的分佈,如果發現說有顯著差異但數據分佈很集中只有一兩個數值極高或極低,那我會存疑當作並沒有顯著差異。
  • 看發表內容跟期刊主題是否一致:大部分的期刊都有自己的主題,就像我做愛滋病疫苗研究我可能會投往 AIDS, Frontiers, Genes & Immunity, Cell report 等期刊,但我不會說要去投毒物學期刊,這與我的研究方向完全不符合!如果發表內容跟期刊主題不一致還刊出來,那要不期刊很爛要不後面問題很大,不論哪個都是個警訊。
  • 盡量看有同行審查(peer-reviewed)的期刊發表:有些很優的發表因為疫情需要資訊快速交換所以會先放在未經同行審查的資料庫中之後正式投稿到期刊上,但這對於非相關專業的人來說很難判斷,在此我建議找有同行審查的期刊發表來看,但同樣需注意發表內容跟期刊主題是否一至。
簡單的判斷文章的可信度可以從作者所屬機構跟學歷背景、風評等多種面相來參考。圖/pixabay

疫情開始後其實有非常多關於 Covid-19 相關的垃圾發表,標題跟內文不符或是通篇錯誤,儘管我是相關專業有時候我也覺得很煩躁,但這些技巧是我需要大量查找 paper 時一定會使用的的快速分辨技巧,僅供參考。

【闢謠科普兩不誤】 — 「mRNA 疫苗爭議浮現,MIT:自然免疫系統失靈」這篇文到底有多少錯?上篇:破解有問題的引用文獻跟判斷文獻可信度小技巧分享 到此結束,下篇正在努力撰寫中,如果有任何疑問歡迎留言發問!

參考資料

  1. US cardiologist makes false claims about Covid-19 vaccination.
  2. The COVID-19 “Vaccine Holocaust”: The latest antivaccine messaging.
  3. Vaccines are a safer alternative for acquiring immunity compared to natural infection and COVID-19 survivors benefit from getting vaccinated, contrary to claims by Peter McCullough.
  4. Mesnage, R. and Antoniou, M.N., 2017. Facts and fallacies in the debate on glyphosate toxicity. Frontiers in public health5, p.316.
  5. Not Even Wrong: Seneff And Samsel Debunked By The Seralini Crew.
  6. Call for Papers on potential toxic effects of COVID-19 vaccines.
  7. Scientific review articles as disinformation.
Jamie Lin_96
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正在論文與發表地獄中載浮載沈的免疫學博士後選人 熱愛攝影、做手工藝且永遠管不住好動的手,不是在寫論文、部落格文章就是在推特上筆戰科普

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術語多用不見得專業,論文卻會少被引用
寒波_96
・2021/04/19 ・1888字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 576 ・九年級

隨著科學發展,愈來愈多專業術語被創造。一項研究分析發現,論文的標題和摘要,假如使用較多術語,被引用的數量也會更低。

發現罕見地球生物,而講起火星話的專家們。圖/參考資料 2

論文不想被引用太多,標題和摘要就多用術語

術語或行話,也就是英文的 terminology 或 jargon,在討論比較專業的問題時往往不可或缺;但是過多的術語也會阻礙溝通,尤其是對不同領域的人

在武漢肺炎封城而中斷正常研究的期間,義大利 2 位地質學者 Alejandro Mart’inez 和 Stefano Mammola,想到研究術語對論文傳播的影響。他們探討的領域是「洞穴」相關研究,以被引用的次數作為量化指標。

和洞穴有關的研究包含多個領域,像是地質學、動物學、考古學、生態學、演化學。兩位學者由科睿唯安 (Clarivate) 公司的資料庫「Web of Science」,取樣過去 30 年,共 21,486 篇洞穴研究論文。

總共約 1,500 個字被定義為術語。這項研究分析標題和摘要中,術語所佔的比例,計算術語比例和被引用數的關聯。

整體看來,術語比例和引用次數呈現負相關。特別是當比例超過 1% 以後,引用次數劇烈下降。引用數名列前茅的論文們,術語比例絕大部分未滿 1%;被引用超過 450 次的熱門論文,沒有一篇在標題中使用術語。

洞穴研究最常出現的術語:石筍(stalagmite)。圖/pixabay

濫行話主義:以術語為基礎錯置脈絡的專業場域建構

同樣是火星話,術語和術語間還是有差。有些術語的出現次數較多,例如 speleothem、stalagmit 的存在感,明顯比 epikarst、vadose、troglophi 這些術語更高。

常見到或許不太算是術語的術語,如 stalagmite(石筍)、epigean(生物在土壤表面上的活動)等等,對引用數似乎比較沒有負面影響。

即使本行的專業人士,關注別人論文的時間也很有限。一項 2002 年的研究調查,一位科學家平均一年會看 1,100 個論文標題、200 篇的摘要,最後只會閱讀 97 篇內文。如今論文發表的數量愈來愈多,爭搶讀者的競爭也益發激烈。

新研究的作者認為,過度使用術語會阻礙溝通,論文作者應該避免濫用術語,至少在標題與摘要,以免嚇跑潛在讀者。

但是也有人不認同,烏克蘭的地質學者 Alexander Klimchouk 便認為術語能更精確表達意思;例如他身為地球岩石學 (geospeleology) 的專家,不需要在意動物學家沒辦法立刻看懂他的論文。他自己被引用最多,達到 430 次的論文標題叫作「Hypogene speleogenesis: hydrogeological and morphogenetic perspective」。

論文的寫作目的,和其他文類沒有不同,都是「向讀者傳達訊息」。圖/pexels

考量讀者是誰,向他們傳達什麼訊息

其實論文的寫作目的,和其他文類沒有不同,都是「向讀者傳達訊息」。該怎麼寫,最重要的考量是「讀者」是誰,要向他們「傳達什麼訊息」。

例如沒那麼厲害的人,假如想要表達我很厲害,時常會術語連發,表現一個專業的感覺。但是這招只能蒙蔽也沒那麼厲害的人,對真的很厲害的人通常不太有用。

相對地,有些非常非常強的人,表達訊息時還真的不太需要用到術語;簡單幾句話,就能傳達以下省略幾萬字的意圖。

術語該怎麼用這回事沒有一定,看自己、看對象、看狀況、看場合,總之要看脈絡。我個人意見是,

在這個專業爆炸,術語不值錢的年代,大部分人最好平時就養成有意少用術語的習慣。適度使用術語以精簡敘述,但是僅止於此。尤其不該讓敘述被術語牽著走,甚至是只在文字上繞來繞去,反倒沒有進入問題的內涵。

延伸閱讀

參考資料

  1. Specialized terminology reduces the number of citations of scientific papers
  2. Want other scientists to cite you? Drop the jargon

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

寒波_96
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被大量引用的少數精英——我的引用數只有六百,他起碼有一萬以上!
寒波_96
・2021/03/26 ・1760字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

現代的科學研究不能自己關起門來,要把結果寫成論文發表;而公開發表的論文,可以再被引用。發表與引用,構成現代科學體系的基礎。

同樣研究科學,不同科學家被引用的數量卻明顯不同,但是具體狀況不容易釐清。一項研究指出,被引用數最多的前 1% 科學家,占總引用數的比例,高達 21%。

前 1% 科學家占總引用數的比例,逐年增加。圖/取自 [參考資料1]

論文被引用數,前 1% 精英占 21%

如今每年新發表的論文超過一千萬篇,分析發表與引用行為很不容易。這項研究由科睿唯安 (Clarivate) 公司的資料庫「Web of Science」(簡稱 WoS)取材,分析從公元 2000 年開始到 2015 年,約 400 萬位作者的 2600 萬篇論文,探討引用狀況。

最近幾年新發表的論文,由於累積時間太短,不適合和 10 年前發表的論文相比,因此被比較的年份只到 2015 年為止。考量到資料可靠度,只有發表過 5 篇以上論文的作者,才被納入分析

所有作者的前 1% 可謂「精英」。分析結果是,

2000 年那時,精英占所有引用的比例為 14%,接著逐漸上升,到 2015 年時提高為 21%。

上升的趨勢在 2010 年之後大幅提升,也就是說少數精英,獲得更高比例的引用。依照不同領域拆開分析,導致明顯增加的似乎只限於物理和天文,扣掉這兩個領域,其他領域算是緩緩提高。

物理和天文精英,從十年前開始存在感大幅增加。有個可能原因是,那時候起有些大規模合作計畫的論文發表,像是大型強子對撞機。這類論文發表後被極大量引用,也讓參與計畫的論文作者們存在感大增。

左圖為物理、天文領域,在 2010 年呈現大幅增加的趨勢;右圖沒有物理、天文領域,趨勢緩緩上升。圖/取自 [參考資料1]

由一系列分析推論,15 年來科學界整體合作的程度持續增加,少數精英被引用的比例也持續提高。

被引用的前 1% 精英,多數任職於美國和英國的名牌單位,例如美國的哈佛大學、史丹佛大學;但是和 15 年前相比,美、英微幅下跌。相對地,西歐和澳洲增加較多,如荷蘭的萊登大學、澳洲的墨爾本大學。

值得注意「學術財富」不均的影響

有件事值得注意。這項研究只考慮發表超過 5 篇論文的作者,也就是說,只有 1 到 4 篇論文,博士畢業後便離開學術界,投入智庫、政府單位、產業界等其他行業的研究者會被忽略

目前學術發表體系中,上述人士應該也有不少貢獻;具體而言,WoS 資料庫中高達 70% 作者的發表數未滿 5 篇,所以被這回的研究排除。很多人各自發表少數論文,忽略他們,會使得引用看起來更加集中在,極少數精英中的精英。

只有發表 1 到 4 篇論文,博士畢業後便離開學術界的研究者會被忽略。GIF/GIPHY

一個社會的大部分財富,集中在少數人身上是正常的,但是如果集中的趨勢大幅增加,加深貧富差距,往往會衍生出一些問題。

論文的被引用數,可謂科學家創造的「學術財富」,學術財富集中於少數人的趨勢不斷增加之下,會對科學研究造成危害嗎?

不知道。根據已知資訊,少數人不成比例地獲得大量引用,而且持續增加,是確定的事實。此一趨勢將帶來哪些負面、正面結果,或是沒什麼影響,將是值得關注的問題。

延伸閱讀

參考資料

  1. Global citation inequality is on the rise
  2. ‘Elite’ researchers dominate citation space

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