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我与SCI的爱恨情仇 --由《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》引发的回顾和思考
realbaryon 2020-2-25 14:35
和之前破四唯还是五唯的时候一样,《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》出台引发学术圈内外广泛的讨论。也引发了我对SCI的回忆,流水账成分居多,所以先简要说些正经的看法,比较散,没有逻辑,就是罗列下,有些也参考了其他人的看法,在此就不引用了。 1. 我一贯反感拔尖精英,这次疫情就是很好的体现,平凡的人给我们最多感动,但不应该只是口头停留在感动上,而是平时就把扶持精英的资源给兢兢业业工作的普通人,让大家都能安居乐业。 2. 也许资源并不充裕,想集中到少数精英身上,所以无论各种职称、帽子、评奖、大项目,其实最终目的都是为了争资源、争利益,或者有话语权进行资源分配和利益交换。原罪不在SCI,而是评价标准体系以及与此相关的利益争夺。 3. 如果职称、帽子只是学术荣誉,奖项不是自吹而是被圈内外认可的一种方式,大项目是为了追求更高的目标而不是为了名利,那么评价标准体系只需要把混日子的人挑出来就够了,不用承载拔尖和分配利益的作用,也许更能回归平和的本源,减少急功近利。 4. 评价指标应该多样化,一切应该公开透明,对评委也要有诚信和评价系统,被评价的人也应该有权参与制定标准,并有权了解评审过程信息,而不是简单被告知结果。 5. 以前全用SCI评价(其实背后还有评委的作用),现在突然一夜变了天,从以SCI和ESI为荣变成为耻了,那么以后靠什么?靠评委?如果没有合适的机制,又将是好心办坏事,评委的影响越来越大,全靠搞定评委,那更可悲。关于要求发表国内期刊文章,我也持同样的观点,国内期刊权力更大了,更需要关系才能发表出来。希望实践证明我是错的。 上面说的可能太笼统也太理想了,现在言归正传,谈谈我与SCI的爱恨情仇。先说一句,也许是工科思维,我一直很讨厌写文章,喜欢做实事,所以我写文章从来都是被迫的,哪怕到了后来我知道写文章是有好处的。 上学期间都没听说过SCI,毕业有文章要求但并没有要求英文论文,因从我也没写过英文文章,毕业时写了5篇中文期刊论文,毕业后又写了1篇相关的,共6篇,我自己认为已经很多了。 博士后期间有论文要求了,而且好像得有EI收录。我在博士后期间发了2篇中文期刊论文,为了满足EI收录要求,被迫第一出国参加国际会议,06年发了人生第一篇英文会议文章。 出站后很快就是评副教授,好像当时也是EI收录即可,忘了要求2篇还是3篇,我以为自己不满足要求都已经打算放弃了,被学院书记逼着去图书馆查收录,没想到居然够了,此时是07年。 这之后参加过多次国际会议,发了不少英文会议文章。那时隐隐开始听说SCI了,但不知道是什么,自己也漫无目的投稿了英文期刊文章,很可惜被拒了,也就懒得写了,直到09才发表了第一篇英文期刊文章,但那时很多人还一篇SCI文章也没有。很可惜,虽然10年左右SCI开始被重视,那时我依然对写文章很反感,对英文文章更是厌恶,觉得文章就是破纸没有实际用处,所以后面也没再写。直接后果就是,当时再多凑1、2篇SCI本来12年可以轻松评上教授,结果直到18年用10来篇SCI才勉强评上。在此过程中我对文章、SCI和ESI的认识和看法都有所改变。 首先,虽然在浮躁的社会风气和不理想的评价体系下,不少人写文章其实是灌水,但 如果能守住平常心,其实写文章对科研有很好的促进作用 。一方面,文章写作、评审和发表的过程是整理工作和思路的机会,锻炼逻辑和表达能力,也会发现有哪些不足,尤其是回应审稿人意见的时候,往往能够促进研究更为深入;另一方面,是一种成果宣传方式,让圈内认识了解自己的工作,也是和同行交流的一种方式。 其次,终于知道SCI是什么了。就是个数据库,把它收录期刊的文章索引进去,并且记录文章之间的引用关系,最直接的就是可以给出文章的被引次数, 在没有人为有意图制造引用的情况下,能够比较客观的反映出研究工作受关注程度和科研水平 。 最后,很搞笑的是,我从讨厌写文章、SCI盲、ESI盲,现在好像突然变成专家了。CSF不小心变成了ESI高被引,也让我知道定义是某个领域引用在前1%的文章,而且了解了ESI的规则和猫腻。这个大家可能更关心,我稍微详细点介绍下心得: 1. ESI高被引对不同领域都有阈值,超过这个阈值即成为ESI高被引论文。不同年份发表的文章阈值不同,发表时间越长阈值越大,而且只算发表时间10年内的文章。 2. 阈值每2个月更新一次,当月公布的阈值引用次数计算截止到前3个月,例如今年3月份更新阈值截止到去年12月份的引用次数。 3. 由以上规则,文章在年初发表被引用的机会更多,而且第一年阈值通常在8左右,所以如果能找熟人或者借审稿的机会逼别人引用,那么第一年相对来说很容易就可以成为ESI高被引文章。当然不能把所有第一年的ESI高被引文章一棍子都打死,但我觉得相对来说,逐渐被重视,引用逐渐增多,经过几年积累成为ESI高被引的文章相对来说可信度更大一些。或者更科学一些,看引用年变化曲线,逐年升高显然最好,逐年升高再慢慢变低也符合规律,如果第一年很高后面直接断崖可能就要审视一下了。如下图,CSF 2016年发表,第一个引用是2017年总10多次,2018和2019都在30多次,2020年目前接近10次。 4. 另外看一下大概自引比例多大(适度自引是正常的,因为工作本来就有延续性,而且也表示对自己工作的肯定,自己都不肯定自己,还能让别人相信你吗?),再看一下引用来自多少国家以及本国引用比例多大(例如有些国内学者的高被引论文80%甚至90%来自国内的引用,其他国家寥寥无几,不能说这样一定有问题,因为有可能做的就是国内相关的事情,国人很关注但老外不在意,但引用国家更多相对来说受认可的程度应该更高些)。如下图,CSF引用共来自34个国家,国内引用比例在50%多一些,可能也不算低。 5. 看一下引用来自哪些学科或领域,可以作为该研究受众面的判断。当然,也并不是说受众面广的研究就一定更好,也许有些研究受众面很窄,但对特定领域有极大的推动作用。如下两图,CSF引用来自31个学科和23个研究领域,我没有和其他ESI高被引文章比较过,但我相信应该是受众比较广的,也符合我们研发CSF时的初衷,降低算法使用门槛,让更多非点云专业人士也能用起来,推动点云在更多行业的应用。 前面对ESI分析了很多,一方面是为了吹CSF成为ESI高被引实至名归,也想说自己还是有偶像包袱的,虽然对ESI已经比较了解,也会努力宣传自己的成果,但不会挖空心思不择手段去制造。另外也想说,不要因为工科是只会搞技术就当成傻子,所谓的科学问题只是不感兴趣而已,如果想玩一样能玩好,虽然明知道 现在的评价体系偏向科学而对技术很不利 ,但也并不因此随波逐流。还是像前面提到的, 社会有分工,评价指标也不应该单一化简单化,这种只是懒政和无能的表现。 但更重要的是想说:如果想拿什么东西作为评价指标,那么就应该对这个东西进行深入的研究,知道怎样才能真正达到评价目标,真实反映被评价成果的水平。以ESI高被引为例,就是说不能只简单看引用次数或者是否ESI高被引,这种也是懒政和无能的表现,如果停留在这种水平,无论SCI、ESI还是新提出什么评价指标,都只能流于形式,不能达到真正的评价目的,然后一夜之间全盘否定,再全靠评委“道德的血液”。
个人分类: 评价体系|8739 次阅读|0 个评论
CSF用于单光子计数激光雷达点云地面滤波
realbaryon 2020-2-24 23:23
本来说不再吹CSF了,但看到这篇2020年新出炉文章还是没忍住。因为单光子计数激光雷达是近年受业内关注的一个重要发展方向,商品化的机载产品目前只有leica SPL 100这一款(收购此前一款试验产品),数据也不太容易得到,这篇文章即使不是第一篇也差不多,所以看到通过这篇文章把CSF和新技术联系起来,还是很开心的。 没仔细通读全文,选了三页,大概说下我的感想,都是关于设备本身,不吹CSF。 第一页只通读了摘要,新技术新设备大家都关心,所以和传统原理激光雷达optec Titan做一个对比。插一句,optec Titan是三波段激光雷达,很贵,而leica SPL 100单光子计数激光雷达应该只贵不便宜,能同时比较这两台贵重设备,非常羡慕这篇文章的作者有土豪朋友。但结论有点出乎想象,SPL 100除了数据获取效率比Titan高(后文可知,飞行高度更高,可能覆盖范围也更大,获取点云数量更多),精度和距离分辨率没有优势,植被穿透性反而是劣势,比较出乎我一直以来的预期。 这页很重要,中间部分CSF登场亮相了。还伴随着Terrascan,这是非常知名的老牌激光雷达处理软件,很贵,很流行,在做算法对比时往往被当作基准。但我很奇怪,为什么作者既用Terrascan又用CSF来做地面滤波。虽然解释了一句在做小区域地面滤波时CSF比Terrascan更有效,但我还是不能理解,如果我是审稿人一定会让作者解释清楚。 这页显示了Titan和SPL 100对植被的穿透能力,显然Titan更好,树冠到地面之间还能获取到不少数据(树干很明显)。单光子计数激光雷达很大的一个特点或者说缺点是噪声严重,所以我猜想SPL 100未必没有获取到树干信息,有可能是在去噪步骤被误伤了,如何尽可能保留有效信息的基础上尽可能多的去掉噪声也许是单光子计数激光雷达未来重要的研究内容,希望我们能在这方面再做出类似于CSF的流行算法。
个人分类: LiDAR|5017 次阅读|0 个评论
CSF可以在Octave中使用了
realbaryon 2019-6-4 13:28
我们刚在 Researchgate CSF project 里更新了一条消息,根据mathworks上用户反馈,CSF可以在matlab 2019a以及Octave 5.1.0里正常使用。 在介绍之前Octave之前插一句,上面能看到CSF在mathworks file exchange下载量排名是第1378名,这个名次动态变化,但通常都在2000名以内,file exchange上总文件个数目前是35500多。 现在介绍下Octave,简单说Octave是“山寨版”matlab,免费且开源,它的目标是和matlab高度兼容。几年前下载过,但因为没有GUI,觉得使用困难,所以上课时我在用已经停止开发的freemat教学生学习matlab基本编程。Mathworks上的用户说CSF可以在Octave中完美运行,我惊讶于Octave目前和matlab的兼容性居然做得这么好,赶紧去它网站上看了一下,才发现也有GUI了,回头下载下来试试,好用的话以后上课就用它。 顺便说一下,CSF的文章在上个月成为ESI高被引文章了,而且近期看到多所大学、科研单位和公司在用CSF做地面滤波,虽然有时是作为滤波算法对比的”靶子”和”垫脚石”,但仍感欣慰和鼓舞,有点科研的满足感,这也是科研的主要动力。
个人分类: LiDAR|3451 次阅读|0 个评论
首款集成CSF的商品化SfM软件?
realbaryon 2018-4-23 10:35
先科普一下,SfM (Structure from Motion)是从多张照片中自动生成三维模型的算法,这类软件从2010前后开始大量出现,使得从照片生成三维模型变得傻瓜化,比较知名的软件有photoscan,免费的VisualSfM,遥感测绘用得比较多的有Pix4D和Smart3D (ContextCapture)等。再早一些,业内人士可能听说过的比较糟蹋钱的街景工厂和像素工厂也是此类软件。 3DF Zephyr 是近几年出现的一个比较新的SfM软件,我曾经与photoscan和VisualSfM等几个SfM软件做过简单比较,3DF Zephyr在运行速度和模型效果方面都有一定的优势,免费版本好像可以没有任何功能限制的处理50张以内照片。 3DF Zephyr在国内的合作伙伴是 天弘基业 ,一个务实靠谱的空间信息产业公司,为3DF Zephyr提出不少好的建议,包括推荐CSF。CSF得到认可,对方希望进一步合作。 从3DF Zephyr下一代新版本 Avocado 开发日志网页可以看到CSF的集成进度。 盼望尽快用上集成了CSF的新版本3DF Zephyr。顺便说一下,其实很早就有用户在photoscan论坛中建议用CSF代替其原有的滤波算法,看到的用户继续去建议一下吧。:-)
个人分类: LiDAR|4451 次阅读|0 个评论
CSF的新引用
realbaryon 2018-3-29 11:29
发现CSF又多了两个引用,各类引用加起来接近40个了。 一本英文书: 一个硕士论文: 这个引用有些干货,对比后有理有据的选择了CSF: 而且涉及到我们感兴趣也正在做的事情,提到结论与我们的认识也是一致的,即对于林业LiDAR还是比影像更有优势,但二者结合会更好。
个人分类: LiDAR|2656 次阅读|0 个评论
CSF与几个商品化和免费软件点云地面滤波的比较
realbaryon 2018-1-5 21:25
CSF又来刷屏了,在 cloudcompare官方论坛 中浏览量已经过万,再有个把月应该就超过cloudcompare引用主贴了,应该一定程度能反映CSF的被关注程度吧。 另外,今天发现CSF文章又有了新的引用,发表一年半已经有11篇SCI引用,最新这篇文章 Investigating the performances of commercial and non-commercial software for ground filtering of UAV-based point clouds 把几个商品化(包括著名的photoscan和global mapper)和免费软件的点云滤波算法进行了详细的对比,结论中说CSF是最优选择,即便是对具有挑战性的质量较差的无人机影像生成的点云。 一些朋友开玩笑说我要靠CSF吹一辈子,但我觉得这没什么,canny、hough、sift不都是一个算法吹一辈子嘛,地球上这么多人,每个人做一件真正有用的事情就不得了。那些只知道灌水和争名夺利的好好反思一下,真正做过一件有用的事情吗? 我不想掩饰为CSF而骄傲,这篇文章幸亏不是国人写的,不然以为找托儿了呢
个人分类: LiDAR|5440 次阅读|0 个评论
即将第一次正式宣讲CSF
realbaryon 2017-5-23 16:23
本月末在武汉大学举办的第四届全国激光雷达大会上,我们将第一次正式宣讲CSF。 CSF在2015年同济大学举办的第三届全国激光雷达大会上获得了首届 激光雷达数据处理大赛优胜奖 ,但那时只是评委们认识和认可了CSF,而从相关成果和程序发布至今,CSF得到了更多的关注和应用,我们也将第一次公开宣讲CSF。同时,注意到大会上已经有关于CSF适用性方面的报告了,有些期待到底CSF会得到怎样的评价。 在本次报告中,我们将报告如下内容: 如何选择题目、发现问题、解决问题,如何看待创新性与实用性之间的关系,如何平衡写论文与做实事,对于很多刚开始接触科研的研究生来说都是很困扰的问题和矛盾。本文以布料模拟点云滤波算法 CSF (Zhang et al., 2016) 为例,对整个科研过程进行详细的说明,希望能够对上述问题有所启发。 通过布料模拟点云滤波 CSF 算法从构思、提出到实现的整个过程,试图说明科研创新不是无中生有,灵感的基础是大量的文献阅读以及实践积累,而论文发表也应该在解决实际问题的过程中水到渠成,而不应该本末倒置。 Zhang W, Qi J, Wan P, et al. 2016. An Easy-to-Use Airborne LiDARData Filtering Method Based on Cloth Simulation. Remote Sensing ,8(6): 501 CSF的文章最近一周又是所在单位的most read publication,次数太多有些麻木了,需要新的突破 ^_^ 插一个花絮,看看CSF和谁“撞衫”了 :-)
个人分类: LiDAR|5012 次阅读|0 个评论
CSF的第一个正式引用
realbaryon 2017-1-18 09:34
CSF的第一个正式引用终于出现了,是一篇机载点云地面滤波的综述文章(Chen, Z.; Gao, B.; Devereux, B.State-of-the-Art: DTM Generation Using Airborne LIDAR Data. Sensors 2017 , 17 , 150.),评价是 The results proved that the CSF achieved satisfactory accuracy in most terrain and the post-processing significantly enhances the performance of CSF in steep terrain. 期待后面引用雪崩式爆发。 另外,python下也可以使用CSF了,见项目最新日志。 https://www.researchgate.net/project/CSF-Ground-filtering-of-point-cloud-based-on-Cloth-Simulation
个人分类: LiDAR|2996 次阅读|0 个评论
CSF的用户反馈
realbaryon 2017-1-10 22:20
今天突然发现在另外一个帖子里有人对CSF有所反馈,虽然不完美,但已经是很大的肯定了。 over 80 million points(能处理超过8千万个点的数据),very irregular surfaces(非常复杂的地形),performed very well(以前参加ISPRS建筑物三维重建测评时也得到过同样的评价)。 另外,CSF mex在mathworks网站上的30天下载量超过50次,也截屏留念一下。 Re: qCANUPO (classifier files, etc.) Report this post Quote Post by uasghar Wed Dec 14, 2016 3:13 pm wpqjbzwm wrote:Hi, @uasghar. For bare-earth extraction, there is another option. You may try new CSF plugin. (see http://www.danielgm.net/cc/forum/viewtopic.php?f=21t=1724 ) Hope to see your comparison of qCANUPO and CSF. I guess qCANUPO should be better, because it uses more information to classify ground and non-ground points. But CSF will be easier to use. I tested your plugin today on Photogrammetrically point cloud consisting of over 80 million points, and I must thank you that it worked better than my expectations, for very irregular surfaces (e.g. erosion gullies with very sharp spikes) it CSF performed very well. However, the settings I used were 0.2, 800, and 0.5 (with both steep slope options checked). I actually moved step by step from cloth resolution of 1 to 0.1 while keeping all other values constant, and until 0.2 my bare-earth model constantly improved. However, when I changed from 0.2 to 0.1, my bare-earth model had less points (especially in areas with erosion gullies), what I got for 0.2. Do you know if there's any specific reason behind that? and thanks again for your plugin. Regards, Umair.
个人分类: LiDAR|3324 次阅读|0 个评论
今天CSF的文章也有了第一个评价
realbaryon 2016-12-7 20:38
巧了,CSF的文章( An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation )今天在researchgate上也开始有人评价了。 https://www.researchgate.net/publication/303975654_An_Easy-to-Use_Airborne_LiDAR_Data_Filtering_Method_Based_on_Cloth_Simulation Ersilia Oniga added a comment 1h ago I have used the CSF implemented into CloudCompare software on a UAV point cloud and it worked great. Congratulation for your work and for integrating the algorithm into two free softwares.
个人分类: LiDAR|3020 次阅读|0 个评论

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