顶级期刊的“傲慢与性别歧视”

今年的诺贝尔经济学奖物理学奖由美国与德国三位享有盛名目下学家共同给予，其中一位是来自美国加州大学伯克利分校（UCB）的桑德斯·谢克曼（Randy Schekman）研究员。 Schekman 早在 20 年前就就任为美国国家物理院的院士，历年在顶尖季刊公开发表的不可忽视论文多未尝数。然而就在上上周诺贝尔经济学奖奖MTV的前一天， Schekman 在英国《评论》公开发表了一篇令人意外的文中，宣称此后他的实验室从此此后不向顶尖的季刊公开发表论文，还直接直言《人为》、《细胞》与《物理》这三本生命目下人文学目下界最顶尖的季刊。Schekman 认为这些顶尖季刊为了冲高其“不良影响指数”（impact factor），以非物理的目的引导数据分析斜向，便是限量发行的名牌皮包，过份生产一个不健康的竞争环境，严重联想物理数据分析的动机与客观性，让这些顶尖季刊不再是最佳物理科研成果的情况下。说是这是离一般大众所相当近的话题，但这篇文中一公开发表马上被古怪刊文，已在全球的人文学目下界激起共鸣。测算“点数”联想数据分析顶着诺贝尔经济学奖曾三度的火焰， Schekman 讲出了许多数据分析者敢怒不敢言的心声，但由上述季刊的主编回应来看，似乎对 Schekman 的抵制不置可否，并不在意。这些季刊的消极之所以如此傲慢，来自失衡失衡，对这些顶尖季刊而言，诺贝尔经济学奖奖曾获不算稀客。随着数据分析总量的剧增，人文学目下界为了方便行事，用各式各样的指数来量化数据分析科研成果的优劣，再以计点制来评定数据分析者。但若只知机械式测算点数，数据分析工作将被联想为病态的竞争。结果就是让许多好的数据分析者，偏爱是刚进学院的身为研究员，为了生存只好去追逐受欢迎作文、渐进式公开发表数据分析科研成果、共同挂名、在受欢迎问题上对小枝引子敲敲打打，这种策略性的数据分析，对一个末期参考书的不享有盛名数据分析者而言，是比革新一个最初数据分析斜向来得容易紧随顶尖季刊的。等而下之的，来得有生产假数据，买卖论文的异于现象。说是对“不良影响指数”或名牌季刊的迷信，这几年已普遍在美国人文学目下界引起反思， Schekman 不是第一个，也才会是最后一个。愈加多的目下研院所已逐渐舍弃以季刊的计点做为评定研究员数据分析的唯一标准，我们认为，做为一个经过完整人文学目下特训的评定者，应该具备能力根据内容来说明一个人文学目下论文的好坏，而不须机械式的测算它在哪里公开发表的不良影响q。本文作者李中志，系美国伊利诺州立大学研究员