牛文章和不牛文章
最近读了两篇nature和science的文章,一直在思考着两篇文章有何过人之处。从说明的问题的角度,似乎并没有太多长处,甚至类似的实验我看到别人早就发表过。当然,可能我自己的理论水平比较低,还理解不了这两篇文章的理论贡献。
当然,牛文章肯定有它的长处。我看到的有:
1 理论背景很强,而且似乎都已经有灵长类的实验作基础再搬到人身上作 (看来fMRI还是很难提供像单细胞记录那样强的证据支持)。
2 实验设计和控制非常严密,很多细节都被考虑进去 (比如对每个人使用不同的阚值,使任务难度平衡)。在自己做实验的时候通常都很懒着这样做,因为要花费太多精力,又不知真的会有多大作用。总之,sig万岁,不sig再说。这也就导致了国内烂paper横行。
3 对fMRI数据的分析很严密。对激活的区域通常会附加很多分析,来排除一些可能的混淆变量。而且可能用很多种约束条件来验证激活区域,这样得到的结果显然会比简单相减得到更有意义的结果。当然,这一切都是由理论假设推动的。
总之,做学问不像到外企作副总裁,忽悠忽悠就可以了。做研究是要静下心来做的,作实验作出一点结果,从中发现问题并继续完善它,才能一步一步完成优秀的研究。推荐这篇文章,中科院生物物理所刘力研究组“沉默”五年一鸣惊人,桂林开会时,陈霖教授对刘力的工作大家赞赏,他的经历值得年轻研究者学习。
当然,牛文章肯定有它的长处。我看到的有:
1 理论背景很强,而且似乎都已经有灵长类的实验作基础再搬到人身上作 (看来fMRI还是很难提供像单细胞记录那样强的证据支持)。
2 实验设计和控制非常严密,很多细节都被考虑进去 (比如对每个人使用不同的阚值,使任务难度平衡)。在自己做实验的时候通常都很懒着这样做,因为要花费太多精力,又不知真的会有多大作用。总之,sig万岁,不sig再说。这也就导致了国内烂paper横行。
3 对fMRI数据的分析很严密。对激活的区域通常会附加很多分析,来排除一些可能的混淆变量。而且可能用很多种约束条件来验证激活区域,这样得到的结果显然会比简单相减得到更有意义的结果。当然,这一切都是由理论假设推动的。
总之,做学问不像到外企作副总裁,忽悠忽悠就可以了。做研究是要静下心来做的,作实验作出一点结果,从中发现问题并继续完善它,才能一步一步完成优秀的研究。推荐这篇文章,中科院生物物理所刘力研究组“沉默”五年一鸣惊人,桂林开会时,陈霖教授对刘力的工作大家赞赏,他的经历值得年轻研究者学习。
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