三
地球人都知道现在天底下已经没有什么新东西了,除了那些比较有信心的人自以为他的工作还是独一无二的。也许偶尔还会有几个真正独特和令人惊异的结果发表以外,我们绝大多数人的工作都是建立在别人工作的基础上的。
每个作者都有责任和义务写清楚明确的上下文,以便读者通过序论和文献引用(是作者真正读过的,而不是从其它参考文献中简单拷贝过来的)能够知道你的新工作属于哪部分。如果作者不知道相关文献,他应该上网去查一查。我曾经告诉我的研究生,“首先决定你做什么,然后去图书馆找找!”他们也许找不到他们做的,但是可以找到所有相关的材料,仔细阅读这些材料来确定真正相关的子集,这些需要引用。
另外有一些原则需要遵循:
>如果你有一个主题相近的论文已投给会议正在审稿或者已被杂志接收但尚未印刷,你有责任告诉编辑和审稿人并且提供该论文的复印件帮助审稿过程的进行。如果审稿人发现你有相关论文掩藏起来——也许这是使审稿人气愤的唯一最重要的原因。这是真正的气愤——审稿人会认为你在欺骗审稿过程,于是大斧来了。
>如果一个文献与你的研究足够相关而使你引用它,那么它和你的结果也是相关的。许多作者在论文开始堆砌很多参考文献进行装饰,但是后面却从来不把自己声称的新结果与究者对结果进行证实和对比,如果论文的工作没有一点与前人的比较,审稿人会很恼火,于是他们会抽出大斧。
四、依靠可信度指数
科学进步的本质是结果的可信度,这些结果能够被不同的研究者重复和检验。如果这样定义的话,那么真正新的研究结果在被别人重复以前是没有经过科学验证的。这就引出了可信度指数的概念。
前面假定的论文在实验方法和理论模型都有些小改进,并出现了一些比较奇怪的结果,在编写这个论文的提纲的时候,作者应该仔细考虑提纲不同要素的可信度。显然,已经出版的文献结果(姑且不管它正确与否)是高度可信的。另外基本物理规律、已经建立的理论和模型,以及被广泛使用的实验方法等也都是高度可信的。所有这些具有很高的可信度指数。
与此相反,新东西的可信度指数是非常低的。如果一个结果还没有被其他人重复,那么它就不是已经“确定的”,因此不如已经被同行验证的结果可信,而作者关于新结果的猜测和想象则是最低的可信度。但是如果一个新实验结果在论文里有足够多的证明,审稿人可能会接受它,即使他们不同意作者对于新现象猜测性的解释。
所有这些导致了可信度指数原则,它能够自动确定论文内容的顺序。
>按照可信度递减的顺序安排论文内容。
这种做法的优点不言而喻。如果一个论文是按照可信度递减的顺序安排的,所有的读者都会同意最开始论述的内容,因为它有最高可信度;但是到后面读者会犹豫是否接受一个新的实验结果(如果恰到好处地解释,就会接受)或者推测性的解释。一个好的论文永远不要在第一个中等或者低可信度内容出现以后再出现重要的、高可信度的内容。那些不同意作者观点的读者,也能够得益于能够在出现不同意见以前了解所有高可信度的材料,因此可以将不同意见集中在正确的问题上。
试样准备方法应该真实反应作者所做的工作,应当具备较高的可信度并且应该放在文章的开始部分。作者经常犯的一个错误是直到论文后面低可信度部分才给出新试样的制备等内容,让读者莫名其妙。这种写作方法会使论文看上去杂乱无章,非常难以阅读和理解,而难以阅读的论文当然会使审稿人非常恼火。
当你报告一个新的实验过程的时候,为了保持它的高可信度,你应该用例子说明你是如何从原始数据得到精炼数据,并最终得到分析结果的。同样,对于校准也需要做这样的说明(如果不是基于商用仪器的精度指标),包括样品数量、数据与误差带之间的关系(满量程吗?平均值的概率偏差等)。如果新方法能够给出一个大家都熟悉的例子所期望的结果,无疑这是可信度的基础。这有助于提高你新实验结果的可信度,大概也是撰写论文需要首先考虑的要点。
如果要报道一个新模型,你需要把模型建立在一个高可信度的起点,并在需要清楚地说明从哪儿开始是你采用尚未经过证明的假设而使得可信度开始变化的。
至于模型和实验谁在前面,这大概需要取决于爱好了。如果这两者都有新结果,那么需这种方法最令人高兴的结果是,作为作者,你被引导着在所有比较可信度的材料,如新的实验结果,已经展示完全后才开始假设和猜测。这有时会给作者带来不小的困难。现在的趋势是提出结果,给出评论和意见;然后再提出一些新的结果,再给出评论。在开始假设和猜测以前给出所有的高可信度材料。这样,审稿人会喜欢你。