第2节
论文发表与资金申请
任何研究项目都需要资金来支付人力成本与购买设备。在产业与学术研究中都是如此，因此成功的科学家（和管理者）的一项重要能力是筹集资金。一些人不擅长这项工作，因此他们必须与优秀的资金筹集者合作，并给予对方充分的信任。科研人员还需要在高质量的期刊上发表文章，这关系到他的信用评级。这里所谓的“高质量”意味着期刊经过严格的同行评审。丰富的论文发表记录有助于申请资金，因此这也是一个关键因素。但对于“一成不变”的研究来说，要发表论文并不难，只是缺少了一定的首创性。如果论文内容新颖，或者对先前的论文做出了明显的改进，那么审稿人大多会给出批评性意见。一些研究者因此备受打击。我自己的反应则相当务实。我认为这些期刊审稿人的批评性意见表明，我的表述可能并未如设想的那般清晰。然后我会进行调整，并再次向期刊投稿。如果论文依然未被录用，那么压力较小的一种方法是考虑将论文投给其他期刊。从一定程度上来说，这种论文未被录用的原因，可能在于审稿人抱有根深蒂固的观念。由于是匿名审稿，因此他们不像面对面讨论时那么宽容和理性。
从另一个角度来看，当我们作为审稿人时，也会发现有些作者完全拒绝我们提出的明智建议。例如，我曾作为不同期刊的审稿人对同一篇论文进行了四次审阅。我在文章中发现并指出了一个根本性的重大错误，但它自始至终都未得到纠正。作者没有修正错误，只是将论文投给不同的期刊。结果并不完美，因为我最终看到这篇论文发表在第五本期刊上，仍然是原始的错误版本。从某种程度上来说，论文的发表可能是一件需要坚持不懈的任务。
研究资金并非如此，因为成功的机会更少。当然，我们已经写过许多资金申请（一种高级的乞求信），总会批评那些没有意识到我们研究精彩之处的审阅人。通常情况下评审员不止一位，不同的评审报告看起来仿佛针对质量完全不同的申请，对同一申请的评价从“优秀”到“垃圾”不等。尽管如此，获得资金的机会总是有限的，从历史上来看，在材料科学等领域，大概只有十分之一的学者能够得到资金，现在的比例可能更小。撰写申请的技巧至关重要，因为该系统比论文发表更加严格，能够选择的资助机构很少，有时第一次尝试就必须成功。然而，你需要同时说服所有评审，让他们认可你的提案，使之与另外80%到90%未得到资金的提案区别开来。撰写资金申请是一项棘手的任务，其中有很多不合理之处。我曾四次为一个新的光学癌症检测项目（前文有所提及）申请资金，每次都有几个评审员大加支持，但总是有第四个或第五个评审员持否定态度。这就意味着我无法获得资金。在一次申请中，一位评审员提到了我对光电倍增管的改进建议：“这个问题已经存在了40年。如果它有解决方案，那么人们早就找到了——拒绝。”下一次申请也失败了，因为一位评审员说：“该方案显然会有成效，因此应由该行业内部提供资助。”幸运的是，向电子设备委员会（EEC）提出的申请最终获得通过，该项目也取得了成功，并且改进后的性能比国际公司之前的改进趋势线领先50年。
为他人评分
接下来要讨论的错误与风险主要与为他人评分有关，无论是考试打分还是对资金申请进行评分。这也是一个存在缺陷的例子，而且这些缺陷几乎毫无可取之处，经常会造成不公的结果。
每个人都希望将令人兴奋的成果公开发表，除非它是一个具有极高商业潜力的想法。在这种情况下，首要目标可能是申请专利。许多人走上一条全新的产业道路，创业开公司，然后发现商业世界与他们的学术经历完全不同。有些公司取得了成功，但许多初创公司都难以生存，只有极少数优胜者取得了巨大的成功。对大多数仍处在学术安全地带的人来说，成果的发表是一种绩效指标，不仅是发表论文的数量，还包括期刊的声望评级和论文在其他期刊中被引用的次数。乍一看，这种衡量标准似乎非常合理，但从很多方面来说，它都存在严重缺陷。
如今，学术界、管理者以及整个世界都痴迷于量化科研工作的质量和影响，这又能反过来体现其机构的地位。从某种程度上来说，哪些期刊能吸引最优质的作品，这一点显而易见，因此，这些期刊中有关主流课题的文章会有更高的引用率。这是一个自我持续的体系，随着期刊地位的提高，越来越多的人希望将他们最好的成果放在具有高“影响因子”的期刊上。为了在职业初期取得进展，你需要争取论文被高影响因子期刊引用，并争取在这类期刊上发表文章。但鲜为人知的是，诺贝尔奖获得者参与写作的论文都有极高的引用率，但这未必能证明论文的质量。比如我的一个学生的朋友用我们的设备进行了一个普通的实验，就使我清楚地看到了这种情况。在论文发表时，我们将他的导师名字列入了作者名单（两人都很客气，再加上他是我的朋友，他也对论文内容表示赞同）。后来这位导师获得了诺贝尔奖，并建议将论文投到另一本更有声望的期刊上。该论文立即被采用并发表。随后，它被大量引用，其引用率与文章的重要性完全不相称。我的朋友说，在获奖之前，他的论文引用率并不高，但获奖后这些论文的引用率飙升。
如果一个人与世界各地的许多团队都有合作，从事一个热门领域的研究，并且成果平平无奇，不会对现有理论构成挑战，那么只统计他所发表的论文数量与引用率也是勉强合理的。在投稿时，论文的参考文献中可能包含了潜在的审稿人，审稿人乐于看到这种情况，也许会下意识地接受这篇文章，并在其发表以后再引用它。如果你的观点和数据对现有的理论和设备性能提出了挑战，那么论文的发表难度就会升级。首先，人们会本能地拒绝新想法，尤其是当新想法对以往观点提出批评的时候（无论以往的观点有多少缺陷）。其次，通过极为先进的设备获取数据，这意味着没有人可以复制它，那么即使论文被采用，也不会被引用。
课题之间的竞争环境也极不平等。医学期刊的引用率很高，有些领域的期刊数量较少，期刊文章的引用率也很高。固态物理学和材料科学领域有各种各样的期刊，如此庞大的出版物数量可能会降低这些期刊的影响因子。同样，过去那些包含会议论文的期刊也会被削弱，因为会议论文被引用的机会远远少于一般文章。许多期刊现在会设置一个单独的会议专刊来解决这一问题。
论文审阅过程中也存在偏见，在一次由主流期刊进行的实验中，同一篇论文被从不同的源地址发送给审稿人，如剑桥大学或虚构的社区学院。猜一猜从哪些源地址发送的论文会被接受，哪些会被拒绝。论文署名也有同样的效果。
在获得认可以及符合引用标准方面，那些富有想象力并开拓新领域的人往往会遭遇严重的不公。如果他的成果卓越，其他人会认为难以与之竞争，因此他的论文不会被引用。成为一个领域的先驱，或者在一个课题上过于超前，都不是明智的职业策略。作为一名实验主义者，我在那些将设备性能提高至远超同类水平的研究者身上（包括我自己）都看到了这一点。文章写得很好，但既未引发争论，也没有被引用。解决办法是找到一个愿意使用相同世界领先设备并独立发表论文的朋友。然后，你们可以研究一些能够公开辩论的问题，写成论文并获得引用。虽然我还没有尝试过，但我认为这种方法是可行的。提高论文引用率的另一条途径是撰写长篇综述文章。人们可能不会完整阅读那些长篇幅的文章，但在发表作品中引用背景资料总是明智的。如果在撰写一篇新文章时，你回忆起一篇很长的综述，那么你可以引用它，综述中可能涵盖了你自己并未真正读过的所有论文。综述作者的引用率提高，他也会感到高兴。我撰写过大量综述，知道这类文章几乎不包含原创性成果，但它非常有利于我们针对一个主题梳理自己的想法（并获得数百次的引用）。
前文关于制定学术科学职业战略的想法可以帮助你迅速获得教授职位和充足的财政支持。到那时再开始进行首创性的工作，因为声誉和人脉有助于抵消审稿人对新想法的偏见。
能否量化科研表现？
在教育和生活的各个方面，人们总是试图对表现和能力进行评估。虽然这种想法是合理的，但实际上评估的方式非常多变，往往存在严重缺陷，而且几乎总会带有很高的主观性。我们在看电视、讨论政客、听音乐或与他人交谈时会不断进行这样的评价。毫无疑问，在这些情况下，这些判断是个人的和主观的，我们承认这一点。然而，在整个教育领域（从学校到科研活动）、求职面试，甚至体育活动中，我们却认为它们都可以得到量化，且结果可信。由此产生的后果是深远的，因为它决定了我们如何在生活中前进，从事什么样的工作等。这些例子都能体现评估中固有的严重缺陷。在这一章中，我将重点讨论教育和科学，并指出我们习以为常或者可能从未考虑过的一些问题。
从最基本的学校教育的考试和评分开始，书写质量可能直接导致评价失真。漂亮、清晰、工整的书写便于阅读，使我们感到亲切，并慷慨地给予它较高的分数。这样会给学生留下深刻的心理印象，让他们将评分与其他因素联系起来。他们的期待和所获得的排名立即被这种固有的简单差异所歪曲。参与过教学、评分和大学考试委员会后，我也明显发现，书面作业的清晰度是影响所有科目评价的一个重要因素。在实验研究中，让不同的学生提交同一篇作业，所得成绩与作业的清晰度之间存在一定的相关性。在学校里，一位教师可能需要给30篇论文打分，他会发现自己很难公平地分配注意力，总会无意间对一篇清晰工整的文稿多加关注。同样，如果按学生姓名的顺序对所有作业依次打分，那么当教师看到排在后面的作业时，其专注度已经有所下降。就我个人而言，我总会针对每个作业问题，按照不同的顺序进行打分，以减少这种偏见。
根据我在大学的工作经验，毫不夸张地说，我认为笔试答卷的清晰度差异至少能使最终成绩相差一个等级。人们对书写质量的反应也千差万别。我个人的字迹一直都不算好，现在更是有所退步，所以我非常感激能够使用电脑进行文字处理。它提高了清晰度，便于阅读，而且易于修改。我的第一本书的书稿是手写的，在录入计算机之前，原稿中到处都是删改和奇怪的小纸片。许多草稿的选择余地非常有限。当不同的教师进行评分时，成绩评定的可靠性可能会进一步受到干扰。个性化可能意味着，一个人认为优秀的理解水平，在另一个人看来可能是平庸的。考试委员会在讨论时可能会遇到这样的问题。
此外，一些大学有交换项目，学生可能会去另一所大学或不同的专业，完成一个学期的课程，通常是为了积累外语和文化交流的经验。这是一个很好的想法，但如果要进行成绩转移，所有组织者都需要意识到，不同的文化会使用不同的评分标准。例如，我发现我所在的大学就没有理解这种替代评分的尺度。有一次，我们给出了高分，比如75%，但一名外国学生前来询问他的成绩为什么这么低，因为在他就读的大学里，75%的分数代表不及格，而95%以上才算高分。因此，如果你要作为交换生去其他地方学习，请确认学校行政部门是否理解这一点。即使在一所学校内部，多学科课程可能也会出现这样的差异。
在接收从事博士后研究的外国学生时，如果我们未能意识到成绩等级命名的差异，也会出现问题。有时我们会收到一些来自国外的大学生申请，他们希望参与博士后研究项目。他们的成绩从一等到三等不等，我们当然接受一等的学生（在英国，一等是最高水平）。结果这些学生的能力都很差，然后我发现这个国家的一等代表最低水平。后来录取的成绩三等的学生都非常出色。
令我惊讶的是，没有人意识到不同评级系统的问题，当我在两个不同的研究委员会任职时，我又有了更加令人惊讶的发现。其中一个委员会的评级从一等开始逐级下降，最低为五等，而另一个委员会则正好相反，从五等开始逐级下降到一等。显然，委员会随机选择使用哪个体系，而评估员却不知道委员会具体使用了哪个体系，于是他们很可能使用了完全相反的评级！当我指出这一点时，他们不免有些尴尬，最后终于统一了评级体系。
评价和比较贯穿了人们的一生，因为它决定着一个人的晋升、工作机会、地位和友谊。对我所关注的科研工作来说，行政管理人员和资助机构显然有简单的量化指标来帮助晋升和拨款。有形投入可能与一个人的表现有关，例如：（1）此人筹集了多少资金；（2）他们的成果是否发表并在国际上得到更广泛的讨论；（3）他是否受邀在重大会议或其他机构发言，或通过媒体进行宣传。这可能是在抓救命稻草，课题、工作模式及其内在问题的多样性导致我们很难评定一位学者的成绩。一支拥有商业化实验设备的成熟团队每年可能会产出很多成果，但也只是为一个已被深入了解的课题增添例子而已（例如，用一系列不同的材料进行同一个实验）。相比之下，理论家可能会独立研究，他们的发表率很低，而且在许多情况下，能够欣赏新理论的人也很少。因此，行政部门和资助机构通过简化的方式追踪科研表现，往往会造成巨大的差异，这种评价远非完美，而且基本上无法量化。
统计发表成果的数量很容易，但在我看来，其意义并不大，因为不同课题之间存在巨大的差异。还要注意的是，许多期刊都会收取版面费，这对资金不足的作者来说非常不利。此外，每年约有250万份科学和医学出版物上市，这稀释了读者群，并导致那些可能具有卓越品质的论文的被引用率下降。
对于发表在期刊上的论文引用情况，我们还有另一种评估方法，这种方法受到一些行政人员与资助机构的青睐，因为它提供了一个数字，h指数［由约翰·赫希（John Hirsch）提出］。我将概述该指数的计算方法，但由于我对这个常用工具的信任度并不高，因此我会强调它无法提供公正评估的潜在缺陷。我承认这种方法有一定的合理性，而且我也尚未找到更好的替代方案。如图16.1所示，将所发表的论文按被引次数由高到低排列。当第h篇论文的被引次数大于或等于h，而第h+1篇论文的被引次数小于h+1，则h所对应的数字就是h指数。在图中，h=5，从第6篇往后的论文被引次数较少。
图16.1 h指数
请注意，如果一个人事业稳固，发表率稳定，那么他的h指数可能更高，比如h=25。实际上他可能发表了几百篇论文，可能每篇论文的被引次数都是25，而h=25却无法体现这一点。因此，这样的作者会处于非常不利的地位。另一个建议是统计引用总次数（N），并定义h≈0.54。这显然是一种猜测，因为我看不出在进行简单近似时，如何证明精确的0.54的合理性，它只不过是让计算看起来似乎有一些科学依据。（是数字N的平方根，例如=7）。对于我刚才提到的不幸案例，h=25，再加上很多论文的被引次数都是25，通过N推算出的h值接近50。
在美国，h指数的方法取得了一定程度的成功，主流物理学的情况可能是这样：副教授的h＞12，正教授的h＞20，美国国家科学院成员的h＞45。赫希认为，只有极个别学者的h＞60。为了支持我个人的观点，即h指数是一种非常糟糕的指标，因为问题过于复杂，我在此只引用两位科学家的例子，阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）的h指数仅为44，理查德·费曼（Richard Feynman）的h指数仅为37！
如果用N来计算会更加准确，但实际上，他们通过漫长的职业生涯才取得名望，费曼与雷顿和桑兹合著了一部饶有趣味的著作，该书根据费曼在大学的讲课内容编辑而成，费曼也因本书而名声大噪。在h指数的一些应用中，只计算期刊论文（不计算书籍），并且只统计近10年的被引次数！我无法理解这些限制的逻辑，因为许多书都被多次引用，而新思想可能需要更长的时间才能萌芽和扎根。因此，无论爱因斯坦还是费曼，都不应该得到低得离谱的指数评级。
我曾读到，对物理学家来说，可能只有1%的人的论文被引总次数达到3000（使用N值得出的指数大约是29）。将物理学家与医学研究或其他领域的学者进行比较完全不可靠，因为引用模式和发表的作品数量差异很大。
显然我达不到爱因斯坦的级别，但我的一些书和论文的被引次数也分别达到了1000次左右（其他的有数百次）。同样，在我们撰写了光电子离子束注入的论文10年之后，它才成为国际主流和主要应用技术。因此，我对h指数排名持相当怀疑的态度。h≈0.54的估算方式可能更加合理，因为它考虑到了一些观点逐渐传播的时间。从这些数字的分布来看，我以前的一位研究生既优秀又有高度的计划性。她有一个大型研究小组，N值超过20000（即指数超过了75）。
评估科研表现的另一个问题在于，没有可行的机制可以衡量不同作者对一篇有多人署名的论文的贡献。许多团队的领导者要求团队成员的每篇论文都要署上自己的名字。一些出自主要的天文学和粒子物理实验室的论文有数百名作者，他们都以某种方式对该项目做出了贡献。如果他们每个人都在未来撰写的论文中引用这篇论文，那么他们的N值将严重失真。此外，篇幅短小的快报应与长篇的综述文章被同等看待。
此外还需要注意的是，一些人名很常见，构建这些索引数据的搜索引擎很容易将其混淆。最后，我们还需注意这样一种可能性，即对论文的引用可能不是为了赞扬这项成果，而是为了表达对它的批判。典型例子是庞斯（Pons）和弗莱施曼（Fleischmann），他们是两位受人尊敬的电化学学家，他们认为已经找到了冷核聚变过程的证据。倘若果真如此，它在全世界低成本能源生产方面将带来巨大的潜力。数百人放弃了手头的项目，试图重复这项实验。一年内他们的论文大约被引用了200次，被引次数总计可能达到6000次。没有人能够复制这个实验，但仅通过这篇文章，他们的N指数就接近48（高于爱因斯坦）。
新观点难以被接受
不幸的是，尽管一些人可能拥有了不起的想法，但如果他们远远超前于时代，就有可能遭到彻底拒绝，或者毁掉自己的职业生涯。历史上这样的事情有很多。最早的例子是伽利略，他提出了地球（以及人类）不是宇宙中心的证据。从局部来看，我们只是一颗围绕太阳旋转的行星。在那个时候，人们还不了解数十亿颗恒星和星系的规模。不幸的是，科学和宗教之间的冲突经常成为新思想发展的障碍。
例如，1805年，维也纳的菲利普·博齐尼（Philipp Bozzini）制造了一种内窥镜，它是现代内窥镜的前身，最初得到了当地医学委员会的批准。然而，政府和教会实施干预，禁止使用，因为教会认为他对生物体的运作“过于好奇”。随后，他被迫搬到法兰克福，但很难获得执业许可证和公民身份。
后来，1827年，乔治·欧姆（Georg Ohm）出版著作，介绍电学实验的成果，其中包括现在熟悉的连接电压、电流和电阻的方程（u=IR）。然而，德国科学家认为该实验贬损了科学，他的实验与数学家傅立叶和纳维尔的观点相冲突。因此他失去了教职。幸运的是，到了19世纪40年代，他的观点被广泛接受。
到了20世纪，你可能会认为人们的态度已经改变。1911年，阿尔弗雷德·韦格纳（Alfred Wegener）发现，地图上非洲和南美洲的轮廓似乎能拼在一起——我们大多数人小时候应该都这样做过。他观察大陆格局而不仅仅是海岸线，发现了更高的匹配度，并找到了有力的证据，即两个大洲的地质与化石相一致，从而证实了两大洲早期的联系。尽管无法解释原因，但他提出了大陆漂移学说。该学说遭到了嘲笑，致使他丢了工作。直到20世纪50年代该学说进一步得到证实，出现了相关模型。
在第8章，我提到了20世纪40年代由海迪·拉玛提出的想法，即利用跳频技术为战时潜艇提供安全通信。这项技术对现代通信技术仍然至关重要。
我在前文还举过一个我个人的例子，即2000年左右我在申请项目资金时遭到了拒绝，因为这个问题已经存在了40年，“因此无法解决”。这表明现代人的心态并没有发生太大的改变。来自其他科技领域的类似案例不胜枚举，足以写一整本书。