致敬学术雾霾中一起跑的兄弟 那天写了“学术界的风土人情”，没想到竟然十分火爆，还被转到微信上（至今已经有 22000 多次阅读），有不少朋友转发了这篇博文，还有朋友发来短信：“ Alice ，写得很好，不过我从你身上已经看到近几年国内学术界的改变了。”也有留言说看到现在的学术界进步的，其实，我一直都是乐观派，尽微薄之力去做一些积极的尝试，并且努力在雾霾中一起跑的兄弟姐妹中寻找志同道合者，其实他们还真不少： 先说说在北大的两位吧： 几周前我邀请一位美国大学的 H 教授来讲座，他是北大校友，做得非常好，总是看他的论文，没想到今年 5 月份在南京的一次会上巧遇，当下就交流得非常热络，邀请他到北大来做讲座，几次邀约之后，终于成行，我把报告的通知发到了学校理工科的主要院系还有周围的兄弟院校，报告之日，报告厅是热闹非凡，不仅是本校的师生，还来了不少周围院校的朋友，开讲前，进来一位头发花白的老者， H 教授和他见面十分惊异：“你怎么来了？咱们 28 年没见啦！”原来是 H 教授的旧友或者老师，来不及聊天，因为讲座马上就开始了， H 教授做得好，口才也是一流，用形象生动的比喻把讲座中较难的技术问题讲述得明明白白，然后是提问，年轻的老师和学生都十分踊跃（这位花白的老者也举手问了几个很有见地的问题），提问和回答都非常精彩，报告会从原定的一个半小时到了两个小时还结束不了，我只好强行打断（因为 H 教授后面要赶飞机）：“大家以后还有交流的机会， H 教授马上还会在两周后举行的 ** 会议上做报告，我会把通知发给大家。” 这时候，那位头发花白的老者说“我给你留个联系方式，你把通知发给我”。我说：那您写在我的笔记本上吧，翻了几页，都被我涂鸦得乱七八槽，找不到下笔之处，他一点儿也不着急：跟我的笔记本一样乱！翻到最后他去写字，我指挥学生离开，把 H 教授送到门口道别就回来了，打开笔记本一看，确实大吃一惊：原来这位头发花白的老者竟然是一位大名鼎鼎的院士！他的名字如雷贯耳，一是因为他的学问（出国读书期间就做出了以自己成果命名的研究方向，如今已经成为一个很大的领域；回北大后创建了新的研究机构，这几年成果频频惊艳亮相）；二是因为他的故事，去年一篇网上疯传的老师写学生的文章，其中特别写到他：有这样的学生是一生的幸运！印象特别的深刻，没想到今天见到而不相识，真是有眼不识泰山啊！于是给他发了短信去：“ * 老师，久闻大名，都说您低调，可我真的没想到您这么低调，敬仰！”很快就收到了他的回信：“ Alice ，我对您的研究很感兴趣，有时间到我们这里来做个交流 …… ”还真的没想到他这么友善和谦虚 …… 虽然头发花白，他其实他的年龄一点儿都不大，他为人低调平和、有情有义（从他老师的文章中体会），在学问上谦虚而不保守，对不同研究领域的新事物敏感而且与愿意学习，有他这样的学术带头人，那他的团队会差吗？果不其然，第二天他单位的一位年轻人就跟我联系确定了学术交流的时间，十分期待中！ 无独有偶，我在北大还有一位好友，他在另外的院系工作，回国 20 多年了，不仅是带队创立了新的学科方向，而且培养了大批的优秀人才，成绩十分突出，也特别有个人魅力，我有几次国际会议请他去做大会报告，那真是给中国学术界争光：不仅仅是工作做得漂亮，英文很棒，而且那大学者的翩翩风度也是足够吸引青年学子羡慕和崇拜的目光。工作成绩在同类人中是出类拔萃，更难的是他虽然大名鼎鼎，却不担任任何行政职务，专心做他的学问。当然他也前面几次申请院士都折戟沉沙，大家都很替他鸣不平：这世道！我记得有一年知道他又失利后，我给他发了一个短信：“兄弟，我们都看好你，别泄气，等你成功的那一天，我一定第一个给你送花！”果不其然，几年后，终于听到了他的好消息，我第一时间让秘书送了鲜花到他的办公室，他很错愕：“ Alice 真的还记得这件事！”可不是，怎么能忘记呢？！我们都真心希望像他这样具有真才实学又出类拔萃的人成为院士，成为学界的代表和希望！今年的某一天，我的学生被选上去参加一个重要的电视节目介绍我们的新技术，需要一个学界名流作为嘉宾去推介一下，我一下子就想到了他：“兄弟，帮个忙，去电视台讲几句吧！”没想到他很认真地回绝了我：“ Alice ，我不能去，这类出头露面的事不适合我，我真的不能去。”我很诧异：“你形象好、口才好，又是同行，为什么不去啊？又不是啥坏事？为啥总是哪些乌七八糟的人上电视胡说？你应该去！”他说：“你也知道现在的情况，我要是总去这些事不也变成那些乌七八糟的人了吗？！” …… 我的好兄弟啊！以前真的没有认真去想过你为什么能够持续这么多年在科研上如此成功，原来，你在内心里对自己的要求这么笃定！也许，正因为有一批像你这样的人的坚守，才有了中国学术界的真正进步，致敬！ 其实不仅是在北大，其他单位也有很多这样的坚守者，也是前几年，院士名单公布后，发现一位外地的学者名列其中，他是一个非常典型的学者（连续多年都出现在汤森路透的高引学者排行榜上），也是我敬佩的学者之一，我给他发去了祝福短信，这个祝福有点长，但是很开心，它也很是反映了中国的现状： “ * 老师，实至名归，恭喜！张海霞” “多谢海霞。” “ * 老师，以前谣言满天飞，今天刚看到名单觉得很欣慰，上的人都让人肃然起敬，值得信赖，预祝科学院越来越好，给学界更多信心。再次祝贺，海霞” “回归学术是一件令人欣慰的事。” “是呀，相信会越来越好，毕竟这次看来选上去的基本都是在国际上拿得出手的学者，中国有希望，一起努力，永不言弃，海霞” “你这一年来的工作特别突出，继续努力！” “谢谢您的鼓励。下次请您来北大做个讲座，学生们最需要见到您这样的学者啦！” …… 这就是几个雾霾中一起跑的兄弟，向他们致敬！虽然雾霾重重，但是在这熙熙攘攘的大军中还是有不少像这几位兄弟一样的好学者（当然在他们周围已经有了更多像他们一样的年青人，就像我之前博文《跌宕起伏的博士论文答辩》中那位小土鳖博士一样， 更是值得赞扬和关注 ）：他们笃定地做好自己的科研、积极地参与学术活动、培养并欣赏年青学子的进步，也正是因为有了他们的存在，这漫漫的马拉松路上多了许多风景，中国的学术界多了几份扫除雾霾的希望。看看今天空气清明、蓝天白云、秋高气爽的北京，我们完全有理由相信咱们的学术界有一天也会一扫阴霾，要知道今天凌晨两点北京的天气还是雾霾重重的，一阵大风吹过，空气中弥漫的灰尘和杂质都不见了！只是期望我们各位不要做那学术界的灰尘和杂质，这样在治理学术界雾霾的大风吹过、气氛清明的时候，我们才能够有幸留下来！ 最后给自己做个小广告，今天晚上9点我做客IEEE的一个在线访谈，希望有兴趣的朋友参加： IEEE Women in Engineering Live Chat with Dr. Alice Zhang Wednesday, October 29, 2014 9:00 am | Eastern Daylight Time (New York, GMT-04:00) | 1 hr Join WebEx meeting https://ieeemeetings.webex.com/ieeemeetings/j.php?ED=312106157UID=0RT=MiMxMQ%3D%3D Meeting number: 591 654 467 Join by phone Call-in toll-free number: 1-866-2030920 (US) Call-in number: 1-206-4450056 (US) Show global numbers Conference Code: 846 899 1599 Add this meeting to your calendar.
学术界的风土人情 写“日本学界的忍与狠”的时候就想写写关于科研氛围与人才成长的话题，后来看到韩健老师比较国内外学术会议风气的博文也颇有感触，回想起一位十分熟悉的美国院士，当他了解了不少从大陆出去的科学家和还留在本土的科学家之间的差别时，就曾经万分感慨：为什么 same material 在不同的环境里可以差别这么大呢？！其实这是一个十分致命的问题：因为科研工作者的生存永远都离不开 TA 所处的环境，即包括大的环境和周围的小环境，就像我们常说的“某地的风土人情”一样，这环境是 学术界的风土人情或者说氛围 ，你看不见、摸不着，却每天都呼吸和接触着 TA ，无时不刻不在受着 TA 的影响，也正是 TA 决定我们到底能够培养出什么样的人才和做出什么水平的成果。 举个十分熟悉的例子吧，两个人都是十分优秀的改革开放以后在国内一流大学读书的佼佼者，后来都读了研究生，只是一个出国读的，一个留在国内读的，两人的导师也都是学界如雷贯耳的名字，并无差别，只是毕业后两个人走的路线却是差别越来越大： 留在国内的这位优秀学者，博士毕业后就顺利留在导师身边开展工作， 35 岁前就做出了一系列骄人的成绩，一时成为业内不二的新星，顺理成章地拿下了各种“头衔”，在老一代导师的大力扶持和学校的积极运作下， TA 自然也就成为了各种评审专家和大课题负责人等炙手可热的人物，领导的团队越来越大，承担的项目越来越重要，负责的经费越来越多，但是 TA 也不可避免地越来越远离了科研一线，当仁不让地开始戴上了领军人物和“官帽”，而且级别在逐年提升中，虽然每每发言还能够说到科研话做起题上去，可是实质的问题提出来的越来越少，科研上的贡献也越来越少，国内学术会议总是坐在主席台上，国际学术会议总是一言不发、甚至演变到不再出国参加重要学术会议，当然这并没有妨碍 TA 在积极努力下，成长为新一代的院士（当然我这里说的不是最年轻的那个也不是被抓起来的那位） ……. 而在美国读书的那位学者，虽然 TA 博士毕业的学校一流、导师大名鼎鼎、博士论文成果突出，可是毕业后 TA 却也不能够留在这个学校做教授，只能到一个一流偏下的大学开始自己的学术生涯，一个人开始打天下，利用十分紧张的启动经费，从和学生一起搭建和组装自己的实验室开始，没日没夜地工作，总算是做出了在业内有一定影响力的工作，几年后成了该领域的一个小牛人，逐渐在国际学术界有了一定的名气，拿到了一定的经费也获得了奖励，也有了 Tenure 转正和跳槽的资本，于是被另一所一流大学挖角，“转正”去做了副教授，这所大学为他提供了更好的科研条件并且吸引到了更强的学生，他更是刻苦努力，在不长的时间里就做出了让国际学术界惊讶的大成果， Nature 、 Science 的文章不断，科研成果多次登上了国际上重要的新闻频道，一时间成为炙手可热的学术红人和明星，被邀请在各种重要的国际会议上做大会报告，风头正劲的时候收到了美国一所超一流大学的邀请：带着你的团队来吧，我们给你讲座教授！于是，这时候刚刚四十岁出头却已经头发花白的他坐到了世界最受关注的大学的讲座教授的位置上，而且很快就凭借他的科研成绩被评选成为了美国的院士，当然，在这个更高的平台上他在学术界上升势头更快了，因为他有了更强的经费支持和全世界最优秀的学生资源，他的研究小组所做的科研工作总是在挑战这个领域的世界难题，不时地还会有国内媒体预测 TA 何时能够得诺奖的报道 …… 如今这两位学者都还积极活跃在学术舞台： 国内的这位基本上是在主席台上就坐，接受同行和晚辈的阿谀奉承和膜拜； 国际的这位基本上是在讲台上做报告，接受世界同行和学生的挑战和赞扬； 一个见面就问：最近有什么项目申请？跟哪个领导见面？拿到多少经费？ 一个见面就问：最近有什么最新进展？跟哪个教授合作？拿到什么数据？ …… 这就是科研水土的差别，不是某个人可以改变什么，可是每个人每天的所作所为都在其中，就像去年我去普林斯顿大学访问的时候，学生说的那句话：“老师，我都怕了国内的教授来访问，因为他们总是不问科研工作而是关心最近拿到什么大项目、多少钱，跟这里的老师对不上话，因为人家只想知道你到底在做什么、有什么科研贡献？挺尴尬的。”何尝不是呢？每一次去国外名校和同行交流，大家见面最多的话就是：“ Anything new? Anything exciting? ”大家聊得最多的就是各自最新的科研工作进展，而且很容易找到大家都感兴趣的合作，从而产生真正的交叉创新，开拓出新的方向。细想起来，国外的学术界几乎每个教授都致力于开拓自己的主攻方向，很少去在同一个内容上争抢，包括导师和学生，也是毕业后就在学术方向上分道扬镳，可以相似但是绝对不能雷同，否则在学术界混不下去，这就像是一个各行其道的高速路，上路的车基本都行使在自己的车道上，跑得快慢就看自己的能力啦。而且他们的出口很多，随时可以下路：助理教授做不好就去干其他的，教授做好了可以继续当教授，还可以拿着自己的技术去经商、做顾问，甚至可以去从政或者到演艺界混，最不济还可以去老爹老妈的公司去打酱油 …… 而在国内，我们科研人员的队伍庞大，科研创新少，基本是在几个已知的方向上互相拥挤和倾轧，就像是长假期间在高速公路上的庞大拥堵车队一样，我们这千千万万的科研人员都上了这条美其名曰“科研”的高速路上，前后拥堵不堪，这拥堵既来自上层的科研体制的设置不合理，也同时也来自周围同行的无序竞争和“潜规则”（超车加塞），以至于场面混乱不堪、空气严重污染 ….. 写到这里，忽然想到了前几天在浓重雾霾中开跑的北京马拉松：我们这些科研人员何尝不是在已经被“名”（各种头衔和称号）和“利”（各种项目和课题）重度污染的雾霾中不懈地跑着这看不清前进方向的科研马拉松？！身处在这被“名利雾霾”笼罩的学术界，真的是太不容易不受污染了！可是学术界要想清除和治理这浓重的雾霾， 就如同环境污染的治理一样， 也是要从宏观政策和系统工程做起才有希望，这更是一场漫长的马拉松！ 不过，既然身处其中又无力逃脱，与其抱怨和谩骂让雾霾更严重、消极等待无法预期的综合治理，我们还不如从现在开始主动洁身自好地给自己带上口罩，即改变我们和周围人的讨论话题，见面多一个微笑，多问 TA 科研工作的进展和实际的意义，少关心一点儿 TA 最头疼的“名利”，也许咱周围这学术界的风土人情就会好一些，最起码在这雾霾严重的拥堵的科研路上，能够自我调节到让自己的心情舒畅一点点，或许运气好还可以交到几个不错的“旅友” （如图中最右边那个偷着乐的同志） 一起度过一段不错的旅程。 （照片来自网络，无商业用途。）
本人在美国光学会旗下的Optics Letters总共发表过十几篇文章。从去年开始，我们先后两篇投到该期刊的文章都落到了一个意大利籍Topical Editor(TE)手里，此人名叫G. Assanto。此人的学术道德让人震惊不已。 我们的第一篇文章，该编辑找了两个审稿人。两份审稿意见十分正面，都明确支持在Optics Letters发表。结果该编辑自己捉刀，删掉了两份审稿意见中所有正面的评价，替换成负面的词语，从而给通讯作者写信说：基于这两份审稿意见，我很遗憾不能接受你的文章的发表。 有人会问：你怎么知道该编辑篡改审稿意见了呢？很简单，Optics Letters的稿件系统在给通讯作者发送审稿意见的同时，系统会自动给其它共同作者发送审稿意见。该编辑篡改的是发送给通讯作者的审稿意见，而他愚蠢到不知道系统同时给其它作者发出了一份原始的审稿意见。我们把这两份意见一比较，就知道他的篡改了（原始审稿意见和篡改后的审稿意见见本文附件的第一部分）。 怀着十分惊愕的心情，我们立刻给Optics Letters的staff写信，告知这个编辑的篡改行为。结果该staff回信说，“误会误会！该TE本来是要接受你们的文章的，但他的鼠标不小心点到了“拒绝”按钮，所以才有了这样的误会”。我指出他的篡改行为，对方竟然说编辑有权利修改审稿意见！ 我们十分生气，但当初还是只要求对方以后不要把我们的稿件送到该编辑手里。 最近，我们又投了一篇稿件到Optics Letters，很不幸又落到该TE手里。这次还是找了两个审稿人。让我们十分震惊的是，该编辑又开始篡改审稿意见了：他直接把正面报告中的“支持文章在Optics Letters发表”的语句全部删除了，然后就拒了我们的稿件（原始审稿意见和篡改后的审稿意见见本文附件的第二部分）。 基于该编辑的这种嗜好，我们忍无可忍，不得不给Optics Letters的主编写了封信，报告了该TE的行为。主编查看了我们提供的原始和篡改后的审稿意见，然后他自己在网上系统里面也证实了该TE的篡改行为(见下面该主编的回信)。但很遗憾，到目前为止，主编没有任何处理意见，甚至于还懒得给我们发一份原始的审稿意见。主编最近的一次email回复和我们的要求见于下。 又及：我把这个事情给我的国外同事讲了讲，他十分诧异，他告诉我说这个TE对他非常helpful：即使两份意见都不支持，这个TE也接受他的文章发表！天哪！这样还有审稿的必要吗？！ ---------------------------我最近一次给主编写的信---------------------------------------------------------- Dear Editor， Thank you for taking time to review the reports. To be honest, I do not think that we are the only Assanto's victims. Also, the real victims are not our authors, but OSA and OL: tampering with referee reports is a serious academic misconducts, which insults not only OSA authors, but also OSA reviewers. If a proper action is not taken promptly, his actions may disgrace our beloved OL and the whole editorial board. Needless to say that, he has already disqualified himself as a TE in such a respectful journal. I therefore look forward to a fair and public announcentment on this issue after a through investigation, in order to help OL develop more successfully and respectedly under your leadship. Thank you, Highest regards, Fangwei ----------------------主编最近一次给我写的信----------------------------------- Dear Fangwei: I compared the comments in two versions, also confirmed them from the on-line system. I understand your frustration now. In the future, I will think about a better for the reviewers to provide their recommendation as reject or accept. We have “the message to the editor,” and “the message to the author”. However, most of reviewers did not use both session. I will get feedback from my Deputy Editor, Brian Justus, and find a way to fix it. Best regards, EIC Orignal and tampered referee reports.pdf ------------------------------------------------------------------------------------------
选择工业界还是学术界工作的十大原则 Searls DB (2009) Ten Simple Rules for Choosing between Industry and Academia. PLoS Comput Biol 5(6): e1000388. doi:10.1371/journal.pcbi.1000388 这篇文章的作者Searls在学术界混了16年，经历了完整的学术培训（研究生，博士后，和教师），在工业界混了19年（计算机和药学）。以下是他的建议： Rule 1: Assess Your Qualifications 认 识自己的能力和水平（资格），对自己要有个准确的定位。 Rule 2: Assess Your Needs 评估自己的需求。 Rule 3: Assess Your Desires 更要评估自己的渴望。 Rule 4: Assess Your Personality 还要评估自己的品性。 Rule 5: Consider the Alternatives 考虑备选方案。 Rule 6: Consider the Timing 考虑时机。 Rule 7: Plan for the Long Term 做一个长远计划。 Rule 8: Keep Your Options Open 多项选择 Rule 9: Be Analytic 要认真分析 Rule 10: Be Honest with Yourself 对自己诚实，追随内心。 全文链接： http://www.ploscompbiol.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pcbi.1000388 如有雷同，纯属巧合。
合作是当下科学界的一种非常普遍的行为，但达成有效的合作，其内在有很多问题需要厘清，记得看过一本美国科学院院士阿克塞尔罗德写的书，通过博弈论来研究合作，采用的手段是计算机模拟，很符合当代科学研究的特征，但是人文学者或许能够从形而上层面去研究这个问题，这样做也许更有意义。我一直有个偏见：即当下的科学界，由于缺少思想，往往用高度的数学化来掩盖思想的贫乏。也许这句话有点偏激，但是从思想层面去探讨这个问题还是有意义的，恰好小组里有一名学生在做合作问题。借着这个话题，聊一点另类的合作：学术界中夫妻店现象，为他的论文提供点线索。 这些年见过一些学术界的夫妻店，各行各业都有，我们哲学界就有几对，我认识的朋友中就有三对，他们的学术表现都不俗。夫妻店模式的合作，由于合作双方是夫妻，导致这类合作比普通合作简单许多，而且效率更高：简单地说：原因就是合作成本比较低（诸如考察成本等在婚前就解决了，哈哈哈）。由此，可以推论：成本约束是人类一切行为的基本法则。这几日由于修改文章的需要，查阅一点资料，恰好又遇到一对夫妻店，同样印证了这里的观点。 约翰。图比（John Tooby）是美国人类学家，这哥们1989年哈佛博士毕业，从事人类学与进化心理学的研究，目前在加州大学圣巴巴拉分校工作。琳达。科斯米迪斯（Leda Cosmides，1957-），是美国心理学家，1985年从哈佛大学获得博士学位，目前供职于加州大学圣巴巴拉分校。这俩口子成立了一个中心：进化心理学研究中心（USCB）。一查两口子的简历，好家伙：两口子获奖一堆，合作发表文章几百篇（实在没有时间去数），承担有几项重大项目，最大一笔上千万刀，乖乖，合作的力量真大啊！ 之所以关注这俩口子，是因为我们最近的工作涉及到他们的一点工作，即多模块理论。对此，我们并不认同他们的说法，不过他们提出的欺骗者侦查模块还是很好玩的。下面这本书让他们获得巨大名声。 Barkow, J., Cosmides, L. Tooby, J., (Eds.) (1992). The adapted mind: Evolutionary psychology and the generation of culture . New York: Oxford University Press. 2013-10-27凌晨于南方临屏涂鸦 说明：文中图片就是琳达和图比，照片来自网络，没有任何商业目的，仅供欣赏，特此致谢！
为何我国的生物科学研究与国际学术界的差距大？ 浅谈为什么我国的生物科学研究与国际学术界的差距这么大？ 我国的生物科学研究与国际学术界的差距大吗？有几种比法，一种是跟别的学科比较，比如数学或物理学差距小甚至领先，而生物科学则落后。这个说法我不敢确定对否。 一种是从共时角度看，我国的生物科学研究与国际学术界的绝对差距大不大？比如那些领域是国人的贡献大，那些领域是外国人的贡献大。这个显然原创性成果差距是不小的，但论 SCI 论文则未必差太多。 还可从历史角度看，达尔文时代或者改革开放初，我国的生物科学研究与国际学术界的差距与现在比，是扩大还是缩小中？似乎我们跟风跟得很紧，即使不是原创，但跟得紧，因而差距在缩小。 即便我国的生物科学研究与国际学术界的差距大，论其原因，也太多太复杂了。一说环境浮躁，有利跟风，不利原创；一说生物学复杂，需要多学科背景或合作。这两个原因大致是不错的。但绝不止这两条。太多了，制度、文化、政府的支持、人的素质和兴趣等等，写好半天也写不完。例如，国外的专利制度和企业的创新进取心更强，国外的博士后制度有利于多学科参与生物学研究，国外的交流和合作更为频繁密集，国外对基础科学的投入比例更大，而且渠道更多。国外的 Tenure 制度更有利于创新成果和高水平人才的出现。外国人注重猜想 - 验证式的科研，敢自信而大胆地提出理论，而中国人注重解决实际问题，等等。 我只举一点，比如中国人只愿意在见效快的地方着力，不愿意夯实基础，比如每个城市地面以上建筑高楼林立，富丽堂皇，但下水道则年久失修，逢雨必涝。生物学研究也是这样，基础的东西如生物信息学数据库，最有名的是美国国家生物技术信息中心（ National Center for Biotechnology Information ， NCBI ）、欧洲生物信息学研究所（ European Bioinformatics Institute ， EBI ）、日本核酸数据库 DDBJ （ DNA Data Bank of Japan ， DDBJ ）、瑞士生物信息研究所（ Swiss Institueof Bioinformatics ， SIB ），我国的数据库能与之抗衡吗？
骗不骗？周瑜打黄盖 在中国， Natur e 和 Science 已经沦为骗人的工具。 就像我们喊打奥数一样： 奥数本身并不邪乎， 邪乎的是有权操作奥数的人。 Natur e 和 Science 本身并不骗人， 骗子是有权操作 Natur e 和 Science 的人。 案例（欢迎对号入座）： 西门大学者， 本科毕业于国内 A 大学； 硕士毕业于国内 B 大学； 博士毕业于国内 C 大学。 西门大学者出国读了博士后， 在国外 W 大学弄到了教职， 在 Natur e 和 Science 发表了文章。 于是 本科母校 A 大学聘西门大学者为 X 学者； 硕士母校 B 大学聘西门大学者为 Y 学者； 博士母校 C 大学聘西门大学者为 Z 学者。 周瑜打黄盖， 一个愿意打，一个愿意挨。 新乡医学院药学院院长涉嫌多件学术造假 一个愿意打，一个愿意挨。 看热闹的人感觉好玩！
译者序： 有很多人在不知道读博士（PHD）的意思的前提下（大部分PHD是为了培养大学教授的），读了工科的博士，之后发现，自己其实并不想钻进故纸堆里，写那些“没人看的纸”，而是希望创造点什么，或者多挣些钱改善自己的生活。想法是好的，但是，当你从事了科学研究（学术型）那么多年后，想改行是需要勇气和技巧的。那么这篇文章就显得那么合适你读一读。 原文翻译： 如果你已经决定离开学术界，或者正在思考是否离开的问题，那你就来对了地方。我再几年前完成了这一转换，同时我也积累了关于如何实现这一目的的一切问题及思考，因此写了这篇问斩。首先，我假设你是一个来自技术领域的学术人员，同时希望寻找一个技术工作。在我离开博士后岗位时，我聚焦于寻找技术和金融方面的工作。 许多人喜欢离开学术界去做咨询行业（比如去麦肯锡），但是我对该行业不了解，所以不做评论。如果你学的是语言学学位，那么我只能给你个到星巴克的链接（同样不了解）。 打牢自己的基本功—— Building yourSkillset 好消息——如果你有一个扎实的数理背景，则你有很多工作可以选择。现在，你需要做的只是提升自己的实践经验。这比代数几何或者固态物理简单多了，但是他们是必须的。 编程——programming 当前面向理工科的工作都可编程有关，因此学习这一技能及其重要。 （学习阅读代码，使用Git工具而不是subversion）To begin with, go read Software Carpentry . Right now. This document covers all the basic practicalities of dealing with code. Even if you plan to stay in academia, you should go read it, particularly if you plan to be a computational scientist. I’d differ from software carpentry in only one case: use git instead of subverson. A tutorial on git can be found here . （从python开始学起，C++的学习也很需要）As far as programming languages to learn, I’d suggest Python to start with. This is because python has the excellent scientific Python and matplotlib libraries, which matlab like functionality in a language suitable for use at work. You should also learn C++ - it’s fairly widely used in quantitative jobs, particularly in finance. It’s also very common for interviewers to ask C++ questions even if the job uses another language. I found the book Practical C++ Programming helpful, at least to reach a practicallevel. （改变学术界代码只需一次执行的习惯，学习编码风格，以便于维护）The key fact to note about coding is that the goals are different in academia and out. In academia, the end product is a publication and your code needs to work only once. After the important graph/image is generated and included in latex, you are finished. Outside academia the end product is usually software and it needs to work reliably. This involves a very different coding style - for example, instead of observing garbage output and rerunning the program, your program needs to automatically detect errors and either fix them or notify the user. Learn to develop this coding style early, it will help you lateron. （学习算法很重要，是面试常考的问题）It’s important to learn about algorithms. One of the classic books is Introduction to Algorithms (it’s the one on my desk right now), but there are many more. Also, algorithm questions come up often on jobinterviews. （掌握web开发技巧，Django是个比较好的框架）Another important skill is web development, for two reasons. One is that the web is becoming a universal front end to computers. The other is that if you write a cool webapp, you can show it off to potential employers. I’d recommend learning Django , due solely to the fact that you are already going to learn Python in order to use Scipy. The free Django Book is a great place to getstarted. （Ruby on Rails是个python的替代脚本语言）If you don’t like Python, Ruby on Rails is another option. From what I can see, you can’t go wrong choosing either Rails or Django. The only reason I suggest Python over Ruby is that Ruby doesn’t have anything comparable toScipy. 重视实践——Focus onPracticalities 很多学术研究只关注计算的核心问题。这是个好的想法，但是也不要忽视实践方面。 （从一个文件中查找电话号码的工作，已经有很多人实现过了，比如grep就是个很好的工具）To find a list of phone numbers in a file, a smart man writes observes that phone numbers form a regular language and writes an optimized finite state automaton in C++. A wise man knows that grep already exists, andtypes: grep " \{3\} \? \{3\} \? \{4\}" filename.txt （记住：在计算领域很多问题都已经很好的解决过了，所以避免重复发明轮子）If I run into a smart man on a job interview, I’ll tell him to reapply when he becomes wise. Many of the hard problems in computing are already solved. In both work and job interviews, it’s very important not to reinvent thewheel. 数据科学——DataScience 对于理工科的学术人员最适合的就是数据科学家了，同时他也是高收入的工作。大概描述这一工作的最好方式就是：“理解回归和确信度的编程人员”。 （进入大数据时代，数据分析和挖掘很重要）Nowadays, businesses generate a lot of data. A single user browsing a website can generate 20-30 data points in a few minutes - click data, scroll data, pause data (the user paused to look at something), etc. The job of the data scientist is to look for patterns in this data and come up with useful ways of explaining it to technical and non-technical people. For example, at Styloot , I analyzed data to determine which properties of a dress are considered important by women (and used this to build a search engine forclothing). （从事数据科学工作，你需要扎实的统计学基础和机器学习技巧，下面是推荐的学习书目）To do this job you need to be a good programmer. You also need some basic statistics and machine learning skills. The classic introduction to machine learning is Pattern Recognition and Machine Learning , by Bishop. A basic intro to statistics is Data Analysis: A Bayesian Tutorial by Sivia and Skilling, a more advanced intro is Bayesian Data Analysis by Gelman. Of course, whatever you used in grad school is probably alsosufficient. （小数据集，python自己写程序就搞定了，大数据需要学习分布式系统的知识，比如Hadoop框架）For small data sets (2- 8GB ) you can write code using python and numpy , and this will cover many important applications. For larger data sets, Hadoop seems to be the standard tool. Hadoop is quite heavyweight, however, so don’t start off withit. 金融——Finance 学习金融的起点应该是基础的衍生品定价理论（比如，股票的价格）。The starting point for learning finance is learning the basics of pricing derivatives. The classic starting point is Wilmott’s Book . Another somewhat more sophisticated book is An Introduction to the Mathematics of Financial Derivatives . The key takeaways from these books are Gaussian models, Black-Scholes, PDE models and Monte-Carlosimulation. 金融面试——FinanceInterviews （金融机构的面试时需要技巧的，你需要让自己擅长它。通常，你会被问到基本的编程问题，关于量化金融的基本问题，以及基本的统计学难题或者急转弯）Interviewing at financial institutions is a skill in itself and it’s one you need to get good at. For the most part, you can expect to be asked basic programming questions, basic questions on quantitative finance, as well as brainteasers involving basicprobability: Consider the integers from . Suppose a particle starts at position n. At discrete instants of time t=0,1,2,…, the particle moves up or down with p=0.5. What is the probability that the particle reaches 0 beforet=1000? 100 passengers have queued up to board a plane, and are lined up in the order of the seats on the plane (n=1..100). However, the first person lost his ticket and selects a random seat. The remaining passengers will occupy their assigned seat if it is available, or a random seat otherwise. What is the probability that passenger 100 sits in seat100? （常用的一些概率难题可以再如下的书中找到，也是银行家常出的问题）The source of hundreds of such brainteasers is Heard on the Street . In addition to giving great interview practice, many lazy/busy interviewers take questions directly from thisbook. （擅长面试的方法就是参加面试，我希望你在毕业前两年就经常的去参加面试，一遍你熟悉他们）The best way to get good at interviews is to practice interviewing. I recommend that you start doing finance interviews a year or two before you graduate, just so you have some under your belt and are good atthem. 其它领域——OtherNiches 除了一般的数量编程及金融，还有许多博士可以选择的领域。 （军事和政府部门需要建模相关的工作人员，这些工作很稳定）If you are American, many military or other government contractors will hire you for physics and behavioral modelling. Typical jobs here might involve modelling the spread of disease, radio interference between different communication devices, cryptography or game theory. I have no firsthand experience, but I’m told these jobs are usually very stable, very bureaucratic and political, and are typically located just outside major metro areas (the sole exception being DC ). One notable exception is Palantir which allegedly behaves a lot like a tech company, though a significant fraction of the engineers they hire wind up working in salesjobs. （生物统计学也是个不错的方向）Another niche is biostatistics. I don’t know much about it, but people with a solid stats background often wind upthere. （还有一些销售和生产科学仪器的公司可以考虑，包括人脸识别，电信，传感网络等）There are also a variety of small tech companies selling specific scientific products to larger institutions. These will often be things like face recognition, LIDAR systems, sensor networks, statistical software, telecom or environmental modelling. The culture at these places varies widely - some behave like Valley startups, others act like governmentcontractors. 寻找一个工作——Finding aJob （首先，不应该只投出你的学术经历说明CV。而是应该缩略为一个简历，该简历应该只有1-2页，应该主要说明你干过什么和能干什么。教育背景通常在最前面，发表论文在最后，如果你有过工作经历，则这些经历应该在最前面。下面是我的简历模板）First of all, don’t just send out your academic CV . Shorten it to a resume. The resume shouldn’t be more than 1-2 pages long. It should focus on your skills and what you’ve done and can do. Your education should probably be at the top, and your publications/talks should probably be last. After you’ve had 1-2 jobs, your experience should be at the top, followed by skills, followed by education, and maybe you’ll still bother to include publications. Here is my old academic CV and my current resume . （如果你想找一个变成工作，则简历自己的代码档案非常重要，Github就是个公开展示的舞台，很有用）If you are looking for work in a programming job, it’s very helpful to build a portfolio. A github account with a few projects is helpful, as is a publicly visible webapp. Some interesting projects and a well populated github will get you far more callbacks than a resume. I’ve gotten quite a few job interviews without ever writing a resume, based solely on the strength of publicly visibleprojects. （如何包装自己，有一个不错的博客）Another important point is how to market yourself. You want to focus on the value created rather than the specific methods. As if often the case, Patrick McKenzie wrote a great blog post on thistopic. （金融领域，第一学历很重要）In finance, pedigree is very important. If you went to Harvard for undergrad and UCLA for your Ph.D., emphasize your Harvard degree. Signalling is the name of the game here, and a github will be less helpful than intechnology. 面试，那是个技巧——Interviewing - it’s askill （在技术领域说服他们你能干和足够聪明很重要，同时，说明自己适合他们的文化也很重要）In technology, just convince the interviewer that you are smart and can get things done. Convincing them of cultural fit is also a good thing - if you want documentation and procedure at a startup, you won’t be very happy, and neither will anyoneelse. （值得注意的是，电话面试不要沉默，即使自己思考的是错的，也应该说出来）One significant tip, particularly for phone interviews - don’t go silent. Tell me what you are thinking even if it’s wrong. It’s much better to sound like you are thinking than like you’ve givenup. （如下是一些相关主题）Apart from that, I’ll just link to good blog posts on thetopic: Get that Job atGoogle How to take control of your jobinterview From the other side - advice given tointerviewers: My Favorite InterviewQuestion （积极参与网络，多帮助人们解决问题，比如论坛，微博）Networking It’s important. I suck at it. The gist is to get out there, meet people, and try to help themout. 薪水协议——SalaryNegotiation Just go read Patrick McKenzie’s excellent blog post about this topic. I have nothing toadd. (I’m also sick of linking to him, but his blog isgreat.) （评价自己是否喜欢该工作）Do you even want thisjob? Make sure you evaluate whether your workplace will be a good fit. Ask yourself - do you want to come here every day and work? If you don’t want to come to work, does the money make the job worthwhile? There is nothing wrong with chasing a $200k paycheck. But if you are doing work you dislike for the money, understand that and be aware of the tradeoffs you aremaking. （绝望的咨询）DesperationConsultants （很多研究生，总是在寻早教职和研究的工作上失败，以至于失去自诩，变得绝望，大可不必，在纽约附近，量化博士的薪资应该在十万美金左右）There is a group of people to be wary of, what I call the “desperationconsultants”. A lot of graduate students fail to find a postdoc or teaching position - perhaps as many as half. They find themselves feeling dejected, perhaps with low self esteem, and a bit desperate for some sort of work. At this point, the “desperation consultants” swoop in. These will typically be third rate consulting shops, occasionally with a name that alludes to a prestigious university or financial firm (e.g., J.T. Marlin ). They will offer the dejected academic a third rate salary often using hardball negotiating tactics (e.g., “tell me your salary requirements or I’m hanging up thephone”). Use them for interview practice. Don’t work forthem. Pretty much any serious employer will be offer well north of $100k to quant Ph.D.s who can program. (Early stage technology startups might be a bit lower, but will also offer equity.) The desperation consultants will probably be in the $60-80k neighborhood, sometimes lower. Obvious disclaimer: this number applies mainly to the NYC and SV area, and holds true for the 2008-2012 neighborhood. If you are looking for work in Texas or Nebraska, adjustdownward. （事情的真实情况）What it’s actuallylike （当你获得一个工作后，情况将完全不同。学术界只是通过发paper证明自己多么聪明）Once you actually get a job, things are a bit different. In academia, half the goal is to show how smart you are. The end goal is to have a grand unified theory of whatever, which is simple, elegant and beautiful. The problems you solve should be as general as possible. Code is written to get a single graph, attach it to the paper, and submit. The end product is publications andgrants. （而在学术之外，你是需要向顾客提供有回报的服务）In the outside world, the goal is to give customers something in return for money. This won’t necessarily be a testament to your genius - the customers don’t care if you use cheap tricks to avoid solving the fundamental problem. You can build Strong AI or just run a call center in India - your customers don’t care about those details, they just care about you solving their problems. Cheap hacks are just as good as grandtheorems. （同学术界一样，总有些工作让你觉得不喜欢）Much like in academia, some of the work you do will be the fun work you signed up for, and some of it will be boring grunt work. As a postdoc, I found teaching and writing papers to be boring. As a startup CTO , I find writing web scrapers and building crud apps to be similarly boring. You can’t avoid this, all you can do is change the form ittakes. （学术界只认第一，而工业界第二类选手也有机会）One of the biggest differences between academia and industry is the ranking system. Academia is a tournament - either you make it to the top or you are nobody. Once you prove the full theorem, there is little interest in special cases. In industry there is plenty of room for B-players and there is lots of interest in yet another CRUD app or a new application of linearregression. Further discussion on this topic can be found on Hacker News . Disclaimer: Links to books are affiliate links. If you click the link and buy the book, I’ll get a buck or two. You can tweak the urlparams if you want to change this. To keep myself honest, I restricted my list of books to those I either owned or borrowedmyself
最近，接连收到据稿，意味着过去几年的工作依然不能在领域内较好的期刊上有所突破，虽然自认为自己的水平在不断的进步，但是看来终于还是没有跟不上整个学术界前进的脚步。很多时候，想想自己的研究方向，真是日薄西山，而自己又选择了老的研究内容希望能有新发现解决课题面临的瓶颈。在前阵子的投稿中，不止一次收到研究内容感兴趣的读者较少的据稿，当然最本质的问题可能是自己的工作还不到位吧。在基金申请上，我多次和同事们说，我们要往前看往前走，在这个领域不管什么研究内容申请手法只能用一次，实际上我也不知道自己下一次该用什么方法能申请到基金。虽然我的基金名义上的启动时间还没到，但是时间很快，而且我得思考如何借助现有的基金转到下一次比较有希望的研究内容上，这也决定了现有基金基本任务完成后的侧重点在何方。 文章，每一篇都有不少审稿意见了，不少东西一开始就知道不足在哪里，但是当时没有条件改进，如今有条件了，但是基本上也不能做了，毕竟不断有新的想法得去尝试。所以以后的实验中在操作过程中应该思考得更深入些、想到更充分些、做得更多一些。如今没有好文章，考虑到学院年轻人的现状，省厅级的人才项目两三年之内基本上没有指望了。既然没有质量，只能追求数量了，目前在职称上按现有政策文章数量翻倍，虽然难但是还是有可能，还能努力一下，不过中国的政策向来多变的，学校已经成立修改职称政策的领导小组了，会是什么样的新政策，实在不好说。但是只要盯着领导所在团队的竞争者，准备好不亚于他们的条件，终究会有希望。 如今水平的进步，大家更为重视 SCI 质量而不是数量，不过就自己观察，对于大老板级别的，可能质量更为重要；但是对于年轻人，似乎数量还是更为重要。竞争什么，数量是基本条件，有了数量，你才有资格参与竞争；而质量则决定着你竞争力的大小。和我同一年进来的两个师兄，为我演绎了文章数量与质量的辩证关系。两个师兄，当时分别是两个副校长的弟子，同一年拿到了优博提名。师兄 A 追求文章质量，博士期间在领域内主流期刊发出三四篇文章，工作后出国进入大牛实验室跟了一小牛，三四年的努力发了一自然子刊、两三主流期刊；期间博导入选院士，升为校长。理论上来说可能 A 师兄以后的道路比较好，但是 A 师兄回国博导虽有心帮忙运作成特聘，但是文章质量高经历好又如何，文章数量实在太少，还是以讲师资格参评副高吧。师兄 B ，博士期间即文章数量近二十，工作后同样去日本较不知名实验室一年，但是当年拿到了青年基金，文章众多又破格了副高；在日本时间虽然短没有学会发高水平文章的能力，但是在主流快报类期刊一年灌水三五篇的能力还是有的。虽然博导到龄退位，但是自己文章多面上基金又到手，低级人才项目全部拿下；一不小心又拿到优秀青年基金，国家层面的人才项目要么已到手，未到手的在学校层面也是有力竞争者。如此一来，两个师兄的发展差距估计是五七年的差距了；而且可以想象，随着资源差距的拉大，二人的差距将会进一步拉大。当然，实际上二者的道路都不适合我，我必须根据他们的经验和教训，自己去寻找一条适合自己的路子。 很早就得到消息，但是这两天终于确认，以后的基金两次不中停一年。虽然很多政策确实是合理的，比如基金要给出上一个基金的成果清单又比如两年不中停一年的政策，但是对于自己这种新人来说，意味着压力更大了。今年关注过我所在基金口的申报情况，对于年轻人来说，只有个位数的人能在青年基金后及时跟上面上基金。以后一不小心，可能就是很长时间没有基金了。尤其是自己的研究方向已然不是主流，以后如何能不断拿到基金确实是个难题。虽然如今的核心问题是如何实施好手头上的基金，正如我们楼上学者说的，没拿到基金，难过；拿到了基金，也难受。不过依然得持续关注基金的发展东西，思考自己以后能申请的基金内容，这决定了以后的工作中如何合理的将后续工作考虑进来，做好相应的预研工作准备好必要的基础。搞科研，真是一项累人的工作。
I am very happy to find a hot debate on the science net about young scholars'choice for their future career.Actually I think it is a personal affair and depend on what you like in your life. This is a quite easy question for most of my American friends.When they decide to further their education for Ph. Ddegree, they have a clear goal in mind since they have been trained for several years as a TA or RA or GA. During these processs ,they can understand what is their interest and talent,how to combine them best. Almost all the graduate student I have known live on themselves and get paid from their teaching or researching work. They are very independent and good at solving problems.Similar to China,if they want to graduate from university ,they must finish more than one projects.But thedifferent thing is that they can get research funding in many ways not just from their supervisor.There are so many opportunities for them to write a proposal to get a grant when in China this kind of opportunity is just open to research scholars. In order to get a grant they must learn how to plan their project and how to interpret to others.Also there are so many academic meetings welcoming both undergraduate students and graduate students.The organizerswant the future new emerging forces to show off themselves,get access to the pioneers in the field and understand which way is their potential development.From A to Z ,they have sufficient rights to follow their heart. After I compare the two kind of education systems,I have to say currently the Chinese young scholar 'escaping from science field is not weird,which is based on depriving his freedom of choices on his way of science. .
“居里夫人，回家吧（ Marie Curie, go home ）” “想找份更好的工作？取个男性名字吧（ Want a better science job? Get a man’s name ）” “教授们觉得女人不如男人聪明（ Science professors think women aren’t as smart as men ）” “学术界女老师也歧视女学生（ Gender bias by women against women in academic science ）” 这些标题，跟最近 PNAS 发表的一项研究有关。针对学术界的性别不平衡问题（成功的女性科研工作者明显偏少），耶鲁大学几位研究人员关注了这样一个问题：大学老师是否对女生学有偏见（从而加剧了学术界的性别不平衡）？ 研究者设计了一个随机的双盲实验，请 127 位来自不同美国研究型大学（ 3 所公立及 3 所私立）的生物、化学、物理系的老师对一位申请实验室主管职位的大学生的材料进行评价。同一份申请材料被分别给定一个男性或女性名字（ 63 John 64 Jennifer ），所有被调查者随机分配到一份材料。研究结果显示，对于姓名不同的同一份申请材料，大学老师们认为男性申请者比女性申请者能力更强、更能胜任这份工作，他们还愿意为男性申请者提供更高的起薪，以及更多的职业指导。更让人惊讶的是，女老师同样对女性申请者存在偏见，更愿意录用男性申请者。 研究还发现，这些大学老师并非有意轻视女性申请者，而是被调查者意识中先前存在的一些受社会影响的微妙偏见（ e.g. 女性动手能力、科研能力更弱）影响了他们的评价。鉴于这些发现，研究者们建议应该对大学老师们的性别偏见进行干预，减少他们对女学生的“歧视”，从而利于让更多女性参与科学研究。 不知道中国学术界在招研究生和找工作时这种性别偏见是否普遍存在，但现实确是越往上女性科研工作者越少。比如我们单位现有研究人员中，有副高级职称的女性占（所有副高的） 40% 左右，而有正高级职称的女性只占（所有正高的） 5.5% ，这应该只是一个缩影。 Moss-Racusin CA, Dovidio JF, Brescoll VL, Graham MJ, Handelsman J. 2012. Science faculty’s subtle gender biases favor male students. PNAS, doi:10.1073/pnas.1211286109 【调查讨论】 你投入在科研上的时间有多少 ?
本月 27 日来到爱尔兰都柏林儿子这儿度假。儿子在都柏林圣三一学院从事博士后研究一年多了。昨天他也首先看到 SCI 数据库提供的期刊 IF 数据，我们父子两简单查看了一下各自专业刊物 IF 数据变化，就没有再议论此事。然而当我打开科学网的最新博文，发现原来这几天，科学网上很热闹，许多博主正怀着那样焦急的心情等待这个数据库的发表。一些博主几乎在 IF 发表的第一时间发表博文，内容大多没有什么新意。这些博文无非为这几类：第一类，将 IF 数据挂在上面；第二类提供分专业刊物的 IF ，算是做了点社会义务活；第三类，老生常谈提供点关于 IF 基本概念，这些概念只要是真正做基础或应用基础研究的人一般都知道，我也在以前的几篇博文中分别提及。 我无意对我国部分学者这样趋之若鹜地对 SCI 数据库提供期刊 IF 数据追捧现象给予过多地批评。但是如果我们的研究人员对 IF 怀着那种期待心情，而无视 SCI 数据库其他有用功能（我也介绍过），这就本末倒置。这种现象不要再去批评管理部门的评价机制和措施，而是我们科学研究人员需要扪心自问自己，你究竟是以什么心态对待科学研究的？因为，对于大多年轻人，尤其是研究生们，他们科研之路才刚开始，需要大家帮助他们树立正确的科研价值观。对 SCI 的 IF 数据追捧总是人为所致。科学网最近有个对 SCI 数据库 IF 的投票调查，我选择“偶尔感兴趣”栏目。我看到超过半数人投“比较关心和非常关心”。我判断真正做研究的科研人员一般发表论文被 SCI 收录的期刊估计不会超过 20 个，国际专业刊物估计更少。我和我的学生迄今发表论文的国际专业期刊只有 10 个左右（当然都是专业主流刊物）。地球人都知道， IF 数据一般都有波动，这是一个非常正常现象，完全用不着怀着那种急切心情看待这个数据。说句不太好听的话：当你的科研成果还处在幼年期时， IF 和你有什么关系。 我 3 月份提交过 2 篇博文：“努力做一个淡定的人”至今评论近百次，而且以年轻人居多，其中大多数人赞成博文“努力克服浮躁”的观点。“做自己的科学研究”博文是我和我的学生多年科学研究的体会，寄希望年轻人少受“浮云”干扰，潜心做自己的科学研究。在你经历若干年科研“痛苦”后，你的心灵一定会得到稍许“净化”，你高水平的科学研究成果一定会“水到渠成”，那样你也许为那些期刊的高 IF 值做了点实际贡献，当然 SCI 数据库是不会表扬你的。但你的内心一定会得到科研收获的“快感”。 2012 年 6 月 30 日于爱尔兰都柏林
自然《生物工程》发表了一篇很有意思的文章：如何从学术界的独唱到工业界的交响乐。换个说法， 就是怎样从课题组的单打独斗到生物工程集团军的大规模合作战斗。作者们都是这个领域很有经验的人士，值得一读。 Entrepreneurship Published online: 17 May 2012,doi:10.1038/bioe.2012.5 From academic solos to industrial symphonies Gwen Acton 1 , Alicia Gómez-Yafal 2 Emily Walsh 3 Gwen Acton is CEO at Vivo Group, Concord, Massachusetts, USA. Alicia Gómez-Yafal is director of discovery research at Shire Human Genetic Therapies, Lexington, Massachusetts, USA. Emily Walsh is principal consultant at Halloran Consulting Group, Waltham, Massachusetts, USA. e-mail: info@vivogroup.com e-mail: agomezyafal@shire.com e-mail: ewalsh@hallorancg.com Academic researchers often need to stand out to advance, but the corporate world calls for team players. Moving from one world to the other can be a culture shock. Leaping from academia to industry can be vexing, confusing and, to be frank, sometimes irritating. It is not easy to be trained all your life by trusted professors only to be told that some of this training needs to be unlearned to succeed in industry. Both explicit and implicit aspects of today's postdoctoral training can directly interfere with a seamless jump into industry. In academia, shared authorship is often negatively correlated with scientific kudos, Quixotism is venerated and singular thinking is encouraged. But in industry, these customs can limit both your success and enjoyment of your new role because of three fatal errors: individualism, science for science's sake and exceptionalism. As researchers who transitioned to industry, we share in the following article some lessons that helped to make the path a little less jarring for us. In the end, we would not trade the journey, as the teams and projects we have each had the opportunity to be part of make up for any temporary trauma encountered along the way. Individualism Individual project ownership is often encouraged and rewarded in academia, yet this approach in industry downplays the contributions of the team and inhibits key communication required for the success of highly multidisciplinary drug development projects. Those independent, single-contributor projects you enjoyed so much as a postdoc are simply not found in the biopharmaceutical industry. In fact, no less than hundreds of individuals with varied backgrounds will play crucial roles over decades to bring a therapy to patients. Over the years, we have seen many scientists undermine their careers by trying to do too much on their own. One former academic we knew joined a biotech company fresh from a well-respected university with stellar publications and recommendations. In a new environment, he wanted to impress his boss during his first weeks in the company. It was evident that he was putting in long hours and working tirelessly. Even so, at the end of the first three months, he was shocked by the team's dismay when he disclosed his stealth project involving a new target. Certainly, his dedication was praiseworthy, and no one could dismiss his determination. But he had failed to get the team involved, so he learned far too late that the company had been down this road before and had no wish to pursue this target. Conversely, one of our colleagues is an accomplished biotech executive who often tells a story about a seminal experience early in her career. Given a high-profile project at the edge of her core expertise, she had a problem: she did not know as much as the expert originally brought in to lead the project, who was far more scientifically qualified than her in that particular field but had quit the company, frustrated that he could not finish the project fast enough on his own. She overcame this challenge by rallying the team and engaging a network of scientists she had worked with in the past. She harnessed their joint intellectual ability to accomplish the project together, within the timeline needed by the startup company. These stories illustrate that two mind-shifts can ease the transition from individual to team: adjusting your expectations regarding the meaning of your work and fine-tuning the role of competition. Individual project ownership, and the recognition that follows, is the pillar on which careers are made or lost in the academic arena. This fact engenders competition and sometimes even a culture of 'information management' (read: secrecy) among peers. Such behavior is well rewarded, and publication in peer-reviewed journals opens many doors, including the academic grant and tenure system. Competition is indeed the name of the game in academia, and it is arguably not a bad thing. In industry, on the other hand, rapid, nonlinear career evolution is business as usual. Competition is reserved for external parties and has no place within your team. Development of the product, which will bring benefit to the patient, is central. Individual contributions routinely take a peripheral place, and any meritocracy is team based, because drug discovery projects are among the most multidisciplinary projects of all scientific endeavors. Going solo in this atmosphere is at best a kamikaze approach and definitely career limiting, in our experience. A successful individual navigates this road by contributing as a member of a team whose composition and leadership will change depending on the project maturity and the developmental stage. Sometimes the so-called leader on these teams is simply the one who writes down the decisions made at meetings. Scientists who are not team players are often passed over for roles in startup biopharmaceutical companies. This is because industrial RD is as much a team- and people-oriented effort as one that relies on an individual with particular expertise. As one venture capitalist (VC) puts it, when selecting startup management, “choose attitude over aptitude” ( http://www.bothsidesofthetable.com/2011/03/17/whom-should-you-hire-at-a-startup-attitude-over-aptitude/ ). These views are likely shocking for scientists in academia, but they are widely held in industry. Of course, this leads us directly to the second stumbling block for transitioning scientists. If the scientific product is only 30% of the equation, how does that change the way you do science in industry? Science for science's sake In industry, focusing on science for its own sake is a recipe for disaster. Without question, the startup you joined is driving toward some sort of product. So those fun excursions to satisfy curiosity that were once encouraged during your postdoc training would hasten the death of a cash-strapped enterprise counting every penny. For example, we knew a talented scientist who went to work in RD for a biotech startup after finishing a postdoc in academia. She was very enthusiastic about the research and started working on a biology question she found intriguing, but the CSO told her that she first needed to develop some assays required by the US Food and Drug Administration (FDA) for approval of the drug. However, our acquaintance thought that management was being shortsighted. She reasoned that assay development was not innovative, whereas the scientific project she was working on had much greater value in the long run. She continued working on the scientific project despite being asked repeatedly by her CSO to work on the assays. Understandably, she was soon let go and branded hard to work with. Or, consider the story of another PhD scientist we encountered working at a pharmaceutical company who had a tendency to extend timelines in hopes of turning a “very good assay” into the “ultimate assay.” He imagined that if he were successful, it might even get published as an article. However, because the project he was working on at his company was critical to meeting business goals, he was advised to take quite reasonable shortcuts in the name of promptly validating a project that was eating up a large slice of company funding. He never understood the concept and complained loudly about it until he left the company. Certainly the discovery phase of a project requires rock-solid science and the ability to make decisions based on reliable assays that must reflect as accurately as possible the potential of a candidate to effect significant therapeutic improvement. In business, however, rapid assessments are key to ascertaining the fate of a project quickly at the start. These experiments can rapidly become an albatross if unforeseen or unwarranted delays occur. Why should this be the case? At the core of every biotech startup is a tension between burn rate and innovation. On average, a startup that has raised VC funding will have between $ 5 million and $ 20 million in the bank, with monthly operational costs (including your paycheck) of $ 300,000 to $ 1 million, depending on the technology and the size of the company. That means that at best the company is always 18 months from running out of money. Unless you have discovered a new technology for bank account filling, you will not personally be able to change this fact. So if you have just been hired as the new in vivo biologist for a small-molecule company, it will take you perhaps one of those 18 months to come up to speed on the old data and label your pipettemen. The in vitro data on the latest small-molecule compounds will take another month to create. Then it will take two months to do a proper pharmacokinetic study (allowing chemistry scale-up and dose-level selection). In another six to eight weeks, you will have an efficacy study completed, though it could take longer depending on your animal model. That means you are conservatively six months from initial analog synthesis to actionable data. At this point, the company may have one year of funding remaining, and the CEO is likely sweating bullets and worried that she or he will have to lay off everyone in nine months to ensure a proper severance. So, regardless of what the data may show, the CEO is not likely to be enthusiastic if you have been working on a long-shot experiment with about 20% of the team's time for the past six months. How can you ensure you do not make this mistake? Ask questions of your manager and others. Find out what the near-term goals are and what the likely long-term stumbling blocks will be. Spend a few months succeeding at your assigned projects, even if they seem mundane. Use this time to get the lay of the land before you stick your scientific neck out. Then dip your foot in the water rather than diving in headfirst. To quote Greg Martin, a successful medical device executive and entrepreneur, “Reasonable people with the same information often come to similar conclusions.” So, lay the groundwork and basis for your cool ideas, and then leverage the unique perspective of your new colleagues to figure out what is missing from your hypothesis. Perhaps it will be the best idea they've ever heard, but don't be surprised if they respect you more for the way you communicated and sought input than for the idea itself. Exceptionalism Being unique and superior is often encouraged by principal investigators in academia. The result is that fearless trainees take on daunting tasks where others have failed. We have all kidded ourselves that “it will be different for me.” Some are lucky and greatness follows. For most of us, though, this approach results in a longer-than-average tenure in a postdoc. The stakes are different in a startup. An exceptionalist attitude either in terms of your personal fit in a company or your project's likelihood of success can blind you to warning signs. This exceptionalism often encourages dismissal of risk at the expense of prudent risk mitigation. A postdoc we know was offered a job at a startup that had technology she was both an expert in and passionate about. She had heard from several others who worked at the company that it was a high-stress environment, including public criticism of those who made mistakes and pressure from management to achieve aggressive milestones with limited resources. She listened to the stories but reasoned that because of her passion and skills, she would not be affected by the pressure. She considered her exceptionalism to be a buffer and did not see the risk in working in such an environment. She also did not take steps to prepare for managing the stress and pressure. However, six months later she was not sleeping well and was exploring options to leave the company. She had discovered that the toxic atmosphere in the group was impossible for her to avoid and was negatively impacting her ability to get work accomplished. Without a doubt, your project is incredibly special to your company. What makes it unique, however, is not your personal contribution but rather the cluster of regulatory, competitive, scientific, clinical, team, cultural and financial factors surrounding it and influencing its success. Proper management of these factors could serve to lift your project toward its goal of developing a drug to impact human health or bring it to idle entirely. Only a minority of those factors are in your direct control. A few more are under the control of your extended team. Some you will not be able to influence at all. Therefore, by shifting your view of your project (and yourself) as exceptional, you may increase the project's overall likelihood of success by taking a more risk-mitigated route. Succeeding The good news is that as a scientist, if you understand and appreciate these issues, you can be very successful in your transition to the startup world. That said, we do not expect you to take our word for it. Although we have certainly been through many of these challenges ourselves and have seen friends and co-workers go through them as well, sometimes these are experiments that one just has to do for oneself. In your first weeks in industry, approach your new career as you would a set of scientific hypotheses. Observe first. Then plan a few thoughtful, controlled experiments where a negative result will not tank your career. Find colleagues who you trust and ask for their observations, and know that it is very difficult to measure the system you are perturbing while inside that system. Then spend some time analyzing the data you get back for any bias. It is even all right to repeat the same thing a couple of times to be certain of your conclusions. But remember that old adage that insanity is repeating the same thing over and over and expecting a different result ( Box 1 ). When the data from your own experiments are in, we think you will find that many of these stories will resonate with your own observations and experiences. By alerting yourself to business expectations, you should avert large career missteps and the associated heartache. For more content on bioentrepreneurism, visit our Trade Secrets blog. http://blogs.nature.com/trade_secrets/
什么人敢在这里实名写帖子？ 我个人的意见是，研究生们最好不要用实名在这里说三道四，姑且不论说的对错，重要的是不管你说的对错，你都是在冒险！ 除非，你是受到某些人的指使到这里来做“水军”或是“枪” 我个人的意见是，如果你还想在我国学术界混饭吃，那么你最好就退出用实名写帖子，记住“言多语失”，你难免惹人不高兴，如果是那样，你会“中枪”，为此付出代价 那么什么人可以在这里用实名写帖子？ 我个人的意见是，要不你就已经根基牢固，已经到位，或者你已经宿命地退下去，去二线休息了！前者每人奈何你，后者没人和你较真！ 还有，象我这样的人可以用“实名”写帖子 因为一是你可以去留都困难，困兽尤斗，无人敢付出如此的代价和你匹敌；二是，你明里暗里都有人肯为你赴汤蹈火。 如果你是这样，那么go ahead say what you want to say!
从在读本科生直接升任教授级研究员。既然一个本科生可以解决一个重要的数学难题，大概这个难题不太难吧。 记得DNA测序刚刚出来时，曾经有教授让家里的幼儿园小朋友来识别特殊的序列特征。经过训练后，小朋友确实可以做些成人做不出来的识别效果。 具有一定天分的超常学生，确实应该提供特殊的条件如经济条件，帮助其完成所探索的学术问题。但是完全没必要冠之以“教授”级别。既然已经成为正教授，那就不要再读研攻博了呗。反之，既然需要在其他教授的指导下完成本科、硕士、博士的培训过程，那就说明尚未达到正教授的水平。 有些人确实在有了一定权利后，脑袋发昏，不能做出最基本的正确判断。 而中国媒体现在追求的是吸引眼球，而不论这种眼球是愤怒的、谴责的、色情的、抑或是精神错乱的！ China has become the laughingstock of the academic world! Ballistic elevation from a lowly undergraduate to a full professorship in no time, such things can only happen in a crazed world such as present-day China. It has been reported presently that an undergraduate student in a so-called 211 designated university has recently been promoted to a full-professorship, after solving a difficult math problem. Many people say that since such a problem can be solved by an undergraduate, the problem may not be that difficult! Such mind-blowing events remind me the occassion when DNA sequencing was only starting to run in full gears. At that time, some researchers involved in sequence analysis reportedly used to train their kindergarten pupil sons or daughters to help to decigher special base sequences. It was said that indeed such infants did have special talents to recognize some of the DNA sequences. It goes without saying that outstanding students must be encouraged to pursue their academic interests, even with substantial amount of financial assistance. But to immediately become a full professor? Are the full-professors so cheap in your university? If indeed the student can be a competent professor, then he or she must do a professorial job like publishing peer-reviewed papers at a regular rate, and give lectures to undergraduates, and supervise MPhil and PhD students. If the student still has to go through the BSc to MSc to PhD training process, then that clearly indicates that that particular student has not reached the high academic level of a full professor. A significantly large number of bureaucrats in China after achieving positions of whatever little power,their power-crazed poor mind starts to crumble, rendering them completely unable to make the most basic legical decisions. Power erodes the mind. Where else can you find such vivid examples than in present-day China? The Chinese media are not helping the situation either; on the contrary, the media rather power such sensationalizations. Even the main stream media sometimes pursue sensational news items as their ultimate goal. Sex, violence, intrigues. schemes, whatever that catches the eye-ball. No matter that such eye-balls may be angry, frantic, condemning, lewd or ever more crazed than before!.
本周 1-4(7-10 日 ) 在北京昌平中国石化会议中心召开 The 6th Sino-US Conference on Chemical Engineering 。胡志成博士应邀做了题为 “SCR catalysts for meeting heavy duty diesel emission regulations” 的学术报告。 这次会议由 Chinese Academy of Engineering, Chinese Academy of Sciences, Chemical Industry Engineering Society of China, American Institute of Chemical Engineers 主办。所有的口头报告均为邀请。为交流方便，报告分为 Plenary keynote, Keynote, Oral, 和 Plenary panel discussions 。 志成博士三年多以来第一次见到中美化工界高层同行们。特别的，他这次机会见到他在 MIT 做博士后时期的系主任，后来到 Princeton 做工学院院长，已经 80 岁高龄的 James Wei 教授和在 MIT 做博士后时期的同学，现在 Exxon-mobile 公司催化剂研发生产主管赵新进博士。当然他还见到了很多位美国同行同事，也见到了多位天津大学、浙江大学、 Tufts 大学的师兄弟。还有他的大学同宿舍同学林跃生 (Jerry YS Lin ，现任 Journal of Membrane Science 的 Editor 之一 ) 。 同行们对他的处境深表关切。 2011 年 11 月 12 日于天南大联合楼。 胡志成博士的报告信息丰富，对解决柴油重卡的环境污染问题充满信心，对核心技术已经成竹在握。 胡志成博士和参会同行在人民大会堂金色大厅
这篇博文部分内容被《科学时报》收录发表出来。 http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2011/11/251219.shtm 昨天中午看博文，由于对博文中的有些评论有不同的看法，就特意写了一篇 博文 ，觉得这样才能表达清楚自己的意见，没有想到一写就写多了，篇幅居然不短了，很快得到科学网编辑的赏识，给了一朵大红花，这样引来的看官就不少啦，由此也引起了许多争议和讨论，毕竟目前在国内学术界这是一个比较普遍的现象。有些人（特别是刚刚从事科学研究的年轻人），对这个问题比较迷惑，说不能吧，好像周围的人，包括导师，都在这样干。在这些博文评论中，水迎波老师的《 一次论文的双语审查以及“双语规则” 》给了我很大的启示，我认真拜读后，也逐条阅读了后面的评论及水迎波老师的回答，结合博友对我博文的评论和我的理解，以及 李子丰等（2010） 论文的建议，总结出这篇博文，希望能给迷惑的年轻学者一个相对完整的分析和说法。下面分析的引用中，我将省略一些愤青语言，直接总结出一些问题。 还有一句话，要啰嗦一下，我这里说的是“一稿多语多投”，这是一个词，评论时请不要断章取义，不要分开。 1）中国早些时候，曾经鼓励研究生将做得比较好的工作拿到国外英文杂志上去发表，这个属实吗？ 的确如此，那个时候这样做的理由比较简单，当时的中文杂志与世界沟通较少，相对比较孤立所以自成一体，中国做了什么研究，国外并不知道。那时许多教授是鼓励或者默许学生这样做的，希望通过这样逼学生一方面可以读读英文文献，写写英文文章，另一方面可以将国内的科研成果推销出国门，根据当时的国情，这个双语规则是有其合理的一面（上面的话，直接在水迎波老师原话和观点上进行了修改）。但是现在，越来越多的杂志认为这样做不妥（中文杂志只是制定了规则，似乎还没有考虑到问责）。比如，《遥感学报》在“论文版权转让声明书”中写道：全体著作权人保证： （1）论文是著作权人独立取得的原创性研究成果，并且不涉及一稿多投、泄密和其他与著作权有关的侵权问题；（2）论文未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过； ...... 并承诺： （1）论文在《 遥感学报》上发表以后，不以任何形式在其他任何地方再次发表；不将论文稍做修改，或分成多篇进行多次发表......。 而英文杂志本身就制定了明显的版权规则，而且对违规者采用retreat（撤回）处理，其规则已经历史的检验是合适的。在投稿的时候，我们会阅读杂志的Instruction to Authors，上面一般都这样规定： A statement certifying that the article is not being submitted simultaneously to another journal should accompany the MS. Articles that have appeared or are to appear elsewhere, whether in English or in another language, should not be submitted . 这在投稿前就告知了，不能以任何形式在其他地方发表过了。有些杂志还给出了发表形式进行了定义，并排除了一些形式，例如： except in the form of an abstract or as part of a published lecture or academic thesis 。如果文章被接受，送到出版社，出版社首先要你签署一个出版协议，一般类似下面的文字： I hereby assign to XXX publisher the copyright in the above specified manuscript and any accompanying tables, illustrations, data and any other supplementary information intended for publication in all forms and all media (whether known at this time or developed at any time in the future) throughout the world, in all languages, for the full term of copyright, to take effect if and when the article is accepted for publication. 也就是说，如果你在这上面签字了，那么这个协议就生效了，你不能投其他杂志（包括中文杂志）并在上面发表。 2）用一种语言发表了的论文，再翻译成其它语言发表是否违反知识产权法？中国著作权法第十条著作权包括下列人身权和财产权：（十五）翻译权，即将作品从一种语言文字转换成另一种语言文字的权利。因此，作者可以将论文翻译成其他文种发表，例如，联合国公报翻译成几种文字同时发表，全国人民代表大会公报也翻译成几种文字同时发表。为此，某些杂志社所说的一篇论文只能以一种文字发表一次的规定是霸王条款 （ 李子丰等，2010 ） 这种说法完全站不住脚，是曲解中国著作权法。是的，作者有将“作品从一种语言文字转换成另一种语言文字的权利”，但没有republish的权利。如果同一个出版社要求你这样做，那是可以的，因为你的版权已经转让给出版社了。而李子丰等（2010）所举的公文，那也是拥有版权的机构才有权利这样做，何况科研论文与公文并不能完全类比。而且，英文期刊中一般还有一条是：government authors not transferring copyright hereby assign a non-exclusive licence to publish。 3）一般来说，首发论文文种应该选为资助研究的团体所在国家的官方语言，以示对资助者的感谢，也便于资助者阅读和检查工作，如果论文的研究工作是自发进行的，没有得到资助，则应首选作者所在国的官方语言来发表，以示对国家的尊重和忠诚。在国内，科学工作者所进行的学术研究，其资助者大多数为国家、部门或企业，在发表论文的时候应该优先选择中文期刊 （ 李子丰等，2010 ） 如果你愿意这样做，我相信没有人会反对。 引用discoverme网友的话：很多人有一个误区，总认为中国人发英文论文是拿中国的钱便宜了外国人。有没有想过我们从外国人发的英文论文获得了多少新东西?! 实际上，现在的趋势是科学无国界了，想要做好学文章，不懂英文很难。 4） 2009 年中国科学院和中国工程院有效院士候选人公布后，用中文检索系统对部分候选人的论文进行检索后发现：（1）有些候选人的论文在中文检索系统中根本检索不到；（2）有些候选人的论文在中文检索系统中寥寥无几，且水平不高；（3）这些候选人从事的是基础理论研究，不涉及保密的问题。要想改变这种局面，要做以下几个方面的工作：（1）鼓励国内学者在中文期刊上发表论文；（2）提高中文期刊的论文水平和印刷质量；（3）在评价系统中，提高中文检索系统的地位；（4）按论文的学术水平，而不是发文数量对一个人或一个团体进行评价 （ 李子丰等，2010 ） 显然，我们如果要保持世界先进水平，要追踪国际前沿，本来就不能限于国内的检索结果。不管你如何理解，要站在世界的高度和水平做科学研究，这是千真万确的。世界上最权威的科研检索机构Web of Knowledge几年前已经有中文版的了。 我完全同意鼓励国内学者在中文期刊上发表论文和在评价体系中提高中文检索系统的地位，但是这更需要的是出版社的努力，而不仅仅是论文作者的努力。如果你有一件好东西出售，你是愿意放在地摊市场上呢，还是愿意放在精品商店出售？至于上面的（4）条建议，这个规则如何制定？“论文的学术水平”同样是一个非常软的概念，难道SCI的数量以及被引用率不能从某一方面反映“论文的学术水平”？所以，我们不能从一个极端走向另外一个极端。 5）自费出版的论文可以一稿多投吗？ 作者保留版权，一稿多投也不侵犯出版商的版权吧。 自费出版与版权是两个概念，二者不是对立的 。中国的杂志大都要交费的，英文刊物要交费出版的倒不是很多，但版权还是出版社的。到目前为止，论文投稿作者自己保留版权的我还没有看到，所以这是一个伪命题。另外，不要将这个问题与某些杂志转载其它刊物的文章混淆起来，那也是要征得原出版社同意的。 6）《科学通报》、《中国科学》等一些中文期刊的中英文版相同内容的文章算一稿两投吗？ 不算，这是出版社自己的行为，目的是为了将中国研究人员的科研成果，合法地介绍给非汉语的研究人员，这种做法值得提倡。有网友建议：如果为了照顾国内某些研究人员英语文献理解能力或者接触面有限的实际情况，可以在中文期刊里面专门设置republication-in-Chinese专栏，让读者清楚这是已有文献的重发。还有网友建议：分别以letter和full paper的方式在国内外发表，自然不能完全照搬；或者把letter和full paper都发到国外，以review或专家讲座的方式在国内发表介绍这一工作。我觉得这些建议完全可以尝试。 引用曾杰博友的话：科学期刊确实英语已经成了科学语言；所以，问题的讨论包括二个不同的方面：一是作为知识产业的期刊只有出版商的区别没有国籍的区别，比如，德国等欧洲国家有许多非常著名的英文出版界，包括科学专著和科学期刊，中国完全可以发展自己的英文期刊、科学著作出版产业；二是作为科学的传播和普及问题，多少国人阅读或写作英文论文这是另外一个问题。同一个期刊或同一个出版社是可以，不同期刊或不同出版社只能一先是版权一后是版权翻译许可转让。这些问题其实是出版界的版权问题，不属于科学发表或科学交流与传播的问题，现代社会常把两者混淆了。 7）本来我以为这不是一个问题，但看到了许多类似的案例，也拿来说一说吧。 案例一：我在欧洲读博士时，听欧洲著名教授就怎样发表论文发表意见，该教授（他也是一个主要学术刊物的主编）说，来自非英语国家学生的论文可以先以母语在本国发表，接下来可以在用英文发表在国际刊物上。 案例二：我们曾经就能否把中文发表的论文内容用英文投稿的问题，当面请教一位国际知名的加拿大教育学者，他的回答是：因为读者群的不同，这样的一稿两投是可以的。其实，对很多中国学者来说，他们未必读英文；而对外国学者来说，他们很少会读中文论。所以，同样的内容分别以中、英文发表在中文和英文期刊上，不应当算是一稿两投。 案例三：I feel also confused about the publication in two languages. I am working for my PHD in Germany in the field of ceramics. I have written several papers for pubilication. However, my boss prefers translating my papers written in english to german and then submiting these papers firstly to a german journal. And he also agrees that I can submit these papers to an international english journal. 看来，不只是中国人，外国人在这方面的理解也有偏差。如果你觉得这样可以，你在投稿的时候告诉出版社，这篇文章已经用中文发表过，看看总编是否会接受审稿。文章接受后，你同时询问一下，我的文章是否可以翻译成中文继续发表？或者说得更冠冕堂皇一些：我希望在你的杂志上发表文章，同时也要翻译成其他语言发表在另外一个刊物上，目的是为了“信息交流和传播知识的需要，是为了满足不同语言文字的读者的需要”（引用一些博友的话）。 前面说过了，历史上中国人一稿双语双投发表论文有其合理性的一面，但现在我们必须明确：原创只能有一个，其它属于二次发表，二次发表时应诚实注明原创文献来源，否则就是作弊和欺骗。 借用科学网网友swallow2011的话： 就科研伦理和知识产权的角度，一稿中英文两投是绝对不可取的。至于有的学者认为水平高的文章投了英文杂志不利于中文杂志学术水平的提高，我想这只是一个借口。 长远来看杂志间只有在严格依照和遵循规则前提下才能形成良性竞争，才能切实保护杂志本身和科研人员的声誉。中文杂志的水平相信随着国内科研人员队伍壮大和水平提高会逐渐提高的，靠聊聊几篇一稿两投的文章，只是“杯水车薪”， 无益于总体水平的提高，到头来不仅破坏了科研诚信，还很可能“搬起石头砸了自己的脚” 。 8）不管发在哪里，中国人写的论文许多都是垃圾，多年无人问津 我丝毫不怀疑这样的评价其实也是我想说的话。其实，垃圾论文不只中国人产，非中国人也产，没有调查统计过，是不是中国人的产垃圾的比例更高一些（希望有数据佐证）。一说到论文需要发表在SCI上吧，许多人就认为是用中国的钱便宜了外国人，那一定认为所发表的SCI论文是个宝啰，当谈到SCI的重要性的时候，又指责SCI论文是垃圾（无论如何，估计SCI其平均垃圾的程度也不如中文期刊）。这里一个悖论是，既然是垃圾，为什么又要将这些垃圾引回来。如果认为是宝贝，那依照SCI论文来评价一个人不是也很合理吗？ 9）我觉得好的科学制度不是在形式或制度上约束科研人员，而是服务科研人员。如果现实中真的就有不懂英语，有得诺贝尔奖的思维或潜力，怎么办？比如青蒿素发现者。 屠呦呦的时代与现在大不一样了，如果屠呦呦与我们同龄，她英语也不应该差的（其实我并不知道她英语是不是差），至少是我们的平均水平吧。现在从事科学研究的门槛不低，有得诺贝尔奖的思维或潜力，却不懂英语的人，真有吗？ 10） 如何解释论文 二次发表 的问题？ 这个问题是博文发布后，在水迎波老师的建议下阅读了任胜利《 一稿多投与二次发表 》后添加上来的，现在这篇博文已经太长了，这里就不拷贝过来了，有兴趣的自己去欣赏。 最后，尤其提醒各位引起注意的是：水迎波老师博文《 一次论文的双语审查以及“双语规则” 》中开头的话：“ 最近眼科专业杂志IOVS编辑转来一篇数年前在此杂志上发表过的文章，请求给予双语（中英文）审查。编辑要求明确回答两个问题：一，查此文有无一稿两投；二，有无学术造假问题。送来的除了英文的原文文章外，还另附有一篇中文文章。” 显然编辑部在追究以前所发表的论文的责任，也许投稿的时候你确实能蒙混过关，但之后没准哪一天就是一个定时炸弹。更可悲的是， 这篇文章对于成就你的事业也许没有太大帮助，但要把你从事业的巅峰拉下马来，可能会起决定性的作用。为了自己的未来，让我们从现在开始就旗帜鲜明地反对“一稿多语多投”吧。 如果为了交流，让我们继续寻找二次发表的合法途径吧。 参考博文/文献： 水迎波《 一次论文的双语审查以及“双语规则” 》 许培扬《 同一篇论文可以在不同语种期刊上发表 》 李子丰、李润启《 首发论文文种选择与翻译再发表 》科技信息2010.02 赵斌《 鼓励论文同时在中、英文杂志上发表，成吗 ？》 任胜利《 一稿多投与二次发表 》
（根据在上海交通大学医学院讲座录音整理） 学术界与企业界科学家的区别PPT.pdf 谢谢大家，我要站着讲不坐着讲，和大家有个互动，我想感受下做超级歌星的滋味。（笑声）大家都是研究生，研究生都要做科研，大家一定在想，今后要做什么？走上科研的道路, 一般比较多的是两条路，一个是学术界，一个是工业界，也就是在大药厂或生物高科技公司做药物的研究开发。大家对在学校在研究所做研究有相当的了解，但对在医药工业界如何做研究，怎么做，却不太清楚。我自己也是长期以来一直在学术界工作，但现在在药厂从事药物的研究开发，有很多体会。我想和大家分享一下，在学术界与企业界做科研，到底有多少差别和类似的地方。学术界和工业界，对学生对科学家有什么不同的要求。 不管你今后要做什么，有一个基本点，就是怎样选择最适合你的事业。中国的社会发展越来越快。即使你今天你觉得以后要做什么，但过10年、20年后再看看，到底有多少人会坚持最初的选择？社会在进步，对人的要求在改变，人的兴趣也会改变。现在比较好的是我们可以选择，不像过去是分配工作的。现在面临的问题是我们怎么样做出选择。 Slide #2 为此我先向大家推荐一本书《From Good To Great，从优秀到卓越》。这本书对华尔街上市的2000多家公司进行分析，找出了仅有的12家所谓” 优秀到卓越”公司。它们的业绩比所有公司的平均值高三倍，而且不是高一年二年，而是连续高15年以上。研究结果发现，这些公司有些共性。其中有一个是Hedgehog concept，就是刺猬概念，认为无论是公司还是一个人，在选择要做什么的时候，要考虑兼顾三个基本要素。所谓注意集中在三个圆圈的交界处： 首先你要做你自己非常感兴趣的事。如果你对一件事情本身不感兴趣，纯粹是为了赚钱，为了谋生，那你不可能做的很好。所以你首先要考虑自己的兴趣在那里，激情在那里。但是你感兴趣的事情不一定是你做的最好的事情。比如：你对唱歌特别有兴趣，但你天生是个破锣嗓，你能成为歌星吗？所以，第二点你要考虑的是你的长处，你要做你擅长做的事情。有些人擅长和动物打交道，有些人喜欢分析，有些人喜欢看书，有些人喜欢和病人打交道。所以你必须要找到你自己特别喜欢又特别擅长的东西。这是两个基本要素。还有第三个基本要素。你自己喜欢并且也很擅长的是不一定有价值，有意义。有没有价值，能不能对人类对社会提供价值，能不能对你个人发展提供价值，这是第三条要考虑的。刺猬概念要求三条都要兼顾，缺一不可。 所以你从现在开始时时刻刻都要想，我有没有做自己最感兴趣的东西，有没有了解你自己的个性特长做自己最擅长的东西，做的这些事情能不能对自己对社会产生价值，这些问题是我们选择的最重要的因素。 Slide #3 我听过一句孔夫子说过的话“choose a job you love, and you will never have to work a day in your life”。翻译一下，即从事你喜欢的工作，就没有一天让你觉得是在工作。因为你在enjoy。你自己会很开心。我在想，孔夫子讲过这话吗？后来去查原文，是：知之者不如好之者，好之者不如乐之者。大概是翻译把自己的想法套在上面了。不过也没关系，大意就是做你喜欢的事情。 Slide #4 刚才讲的是第一点。第二点是发现自己的性格特点，兴趣和长处。这点比较难。每个人都觉得自己科研会做的很好，以后可以得诺贝尔奖，但是不是每个人都能做的到的。普林斯顿大学的校长雪莉·蒂尔曼（Shirley Tilghman）在谈到大学教育的目标时说。第一是Discover your true passion，发现自己最喜欢、最热爱、最有兴趣的事情。其实上多少课不重要，学多少知识不重要，学多少技能也不重要。在大学四年，最后在读研究生的时候能知道自己最最喜欢的是做什么事情，这是很不容易的，需要自己慢慢发掘的。第二是Understand your character，发现、了解你自己的个性、特长，素质， 长处和短处。只有你自己最能认识自己是怎么样的。然后慢慢开始Develop your skills and capacities开发自己的能力。最后on the look out for emerging fields。社会在进步，科学在发展，有很多新兴的行业出现，只有你跟上潮流的发展你的事业才会是最好的。 Slide #5 有一点我要讲的是工作不等于事业，career不等于job。最好的工作是事业和工作结合在一起的工作，每天上班能做自己感兴趣的事pursue your dream。就拿学术生涯例子来说，一般本科生和研究生都非常向往学术生涯。而做教授其实也是一个非常好的事业。自己是自己的老板，想什么时候上班就什么时候上班，很自由。经常讲学，周游世界，遇见一些很有趣的人。一个人经常能遇见非常有才华，有能力，经历奇特的人，是人生一大乐趣。你可以追求自己感兴趣的东西。所以我觉得学术生涯是相当有吸引力的。 这里我要特别提到一个人，叫Richard Feynman，他是加州理工学院的教授，得过诺贝尔奖。他写了一本书，《The Pleasure Of Finding Things Out》我强烈推荐给我的研究生。如书上所说，做科研最大的乐趣在于发现未知。假如在座的各位没有这种激情，只是为了要出名，或者为了找到一份好工作，那么我劝你趁早改行，因为你肯定不会成功。做科研最大的乐趣，最大的满足、最大的原动力，是你可以发现新的事情。如果你没有这个激情，那么科学生涯实在是太苦了。 Slide 6 接下来我想花点时间讲一下科学研究的成果转化。这个问题很重要，关系到国家的发展，社会的进步。做科学家不能光追求自己的兴趣，要有一定的社会责任心。拿生物医学来讲，就是如何研究开发新药，治疗疾病，改善健康。举个例子，神经科学突飞猛进，发表的论文逐年增加。但是神经科学领域内，每年做出的新药却在逐年下降。2008年只有6个药被美国FDA批准。每年这么多文章发表，为什么药却做不出来呢？原因有很多。除了制药本身的困难之外，科学家对成果转化的努力不够，也是一个原因。这是一个非常具有挑战性的问题。我个人觉得这是个非常值得我们奉献青春的领域，因为它的空间很大。需要大批科学家的共同努力，才能把科学知识变成延长我们生命、治疗我们病痛的药。 Slide #7 2007年FDA一共批准了57个药，其中在神经科学领域有5个药，有4个不是完全新的药，真正的新药只有一个。2008年情况好不了多少，2009年就一个都没了。这是现在的情况。我再举一个老年痴呆的例子，迄今为止没有一个成功的先例。最近好几个药在临床二期三期失败了。这对整个领域打击很大。其中有一件事情可能你们不能体会。很多药不是因为它没有效果，而是因为它有毒，有副作用，过不了安全性这一关。50%的药不是因为它没有效，而是到了一定的关口发现它不安全，就宣告失败。一般来说，一个新药大概要10年，多至10亿美金来开发。美国国立健康研究院 (NIH) 每年的投资也不过是300亿美金。而GSK，我所在的英国医药公司，每年做研发的钱是90亿美金。一个药厂投资的钱就是NIH的三分之一。可见做药有多贵多难。但是做药也是一个非常获利的行当，一个好的药一年平均就有10个亿的收益。生物医药业是一门科技含量很高的产业，也是中国未来经济可持续发展的几个支柱产业之一。 Slide #8 那么一个新药是怎么做出来的呢？一般有这么几步：target validation即靶点证实。做药往往要有一个细胞靶点，这个靶点呢可能是一个酶或受体，离子通道，等等。我们做基础研究，除了发现一些生命科学的基本原理，基本过程外，对新药开发的贡献就是新的靶点的发现，证实。很多论文在研究一些分子的功能。这些分子如果与疾病有关的话，就有可能是一个药物的靶点。很多人都在做，但真正能做出好的新药的靶点，就很少了。有了靶点后就需要找一个与之结合的分子即药物候选者。药物有大分子，小分子，有抗体，有蛋白，它们要与靶点结合。药物与靶点的结合，要有很高的亲和力，特异性，还要能被人体吸收，转运，并在体内有一定时间的存活，这是非常困难的事。所以要进行大规模的药物筛选，往往是从近百万的分子库中筛选出几百到上千个hits。这些hits再经过很多轮的二级三级筛选，选出一小部分叫做lead，将其做化学优化。称为Lead optimization。再通过一系列的细胞学，药代动力学，以及在体动物试验，最后找到一个药物特性好功能也好的分子，即candidate selection。拿到candidate候选者药之后，还要做preclinic development即动物安全实验。严格的实验证明该药物对动物没有毒性或副作用，你就可以向药检局申请IND（Investigational New Drug）。被批准后才能开始在人身上试验了。 一般生物医药公司都要有一个具有不同时期药物研发链，即pipeline。因为做药是个连续的过程，需要持续不断的做研发，推出新的候选者药。否则药物的专利一过期，药厂就不能维持生存了。Pipeline中的东西有一部分是靠自己从头研发的，一部分是从本公司其他部门转过来的，还有一部分是和学术界合作，或者是从其他药厂，小的医药公司，生物高科技公司买来的。这就是所谓BD（business development）。这里讲的是制药的一个过程。很多研究论文发现了新的药物靶点target。经过大量的研发工作，我们把它变成candidate。大概100个validated target可以出10个candidate，10个candidate可能最后会做出1个药。 如前所述，一个药物candidate申请到IND后，可以上人体临床实验。临床有一期，二期，三期。一期是安全实验，主要考虑药物安全，药代动力学等问题。大概是50人左右，不一定是病人，正常人也行，大概要六个月左右的时间。第二期叫Proof of Concept (PoC)，规模也比较小，有一部分是看安全性，还有部分是看它有没有效果。尤其是二期临床的后面，着重看药效。大概是1.年半到2年的时间。药无非就是这两件事情，第一是安全，第二是有没有效。最后是三期，是大规模药效检测。可以有很多人，可以到几千个人，要花2年3年甚至5年的时间才可以出来。所以做药要这么多钱。等到做出来全部都是成功的，安全又有效的话，可以向FDA申请NDA (New Drug Application)。经FDA批准后，医生就可以开给病人用了。这就是药物研发的全过程。 Slide #9药物研发，失败率是非常大的。第一个失败的地方是target attrition。很多target你在做研究的时候觉得很好，做到一定程度后，发现它不能做药。或者因为它在细胞内不太可及地方，或在细胞内浓度太高不易阻断，或在体内有其他功能，会有靶点本身带来的毒性。第二个失败的地方是molecule attrition，有些target是不错，但找不到分子去激活它或抑制它。尽管我们现在已经有很多很多分子，但就是找不到特定的分子构架，可以与该靶点结合。或者找到了结合分子但是它有毒性。第三个失败的地方clinic attrition，药物在动物身上的效果非常好，但是用到人身上效果就不行了。动物和人不一样，在动物身上有效，但在人身上没效，或者在人身上有某种特殊的毒性，不能吃了。所以我们花很大的力气去把失败率降低。我们选target的时候，就要考虑减低失败率，选molecular、做clinic的时候也是一样。 接下来我要比较一下学术界和工业界的差异。 Slide #10先讲产出Output。大家都知道，你们做科研工作，就是发表paper。一个好的科研工作，一篇好的文章，基本上要有三条基本原则。第一条：你必须要做一个科学上重要的（significant）课题。你的课题不是那么重要的话，你根本就做不了好文章，上不了好杂志。这是最重要的一条。但是很多情况下，大家是知道什么事情是重要的。所以第二条原则是创新。 你做的东西有没有独特性，有没有创新思维，是不是creative，是不是novel，世界上有没有人想到这个课题想到同样的题目。所以做课题你在方法思路观点等方面，一定要有创新。最后一个原则是扎实可靠。你做课题一定要是非常solid and rigorous。做一个问题要反复的从不同角度去做实验，要经得起推敲。这三条缺一不可，有了这三条后就基本有可能做好课题，写好文章了。这是学术界的要求。它的产出是paper，paper一定要有新意，语不惊人誓不休。在制药界就完全不一样了，它的产出是药。做什么事情都围绕一件事情，就是药。它考虑的是安不安全，有没有效，有没有市场。假如说有个药非常安全，但效果不佳，或者有很强的副作用，病人是不会愿意吃的，医生也不会开。假如一个要很有效也安全，但保险公司不给报销或者市场很小也卖不了高价，那也是白搭。 Slide #11 再从研究风格style上来看。在学术界你首先想到的是假说hypothesis driven，你先设一个假说，然后去证明或否定它。项目评审是教授要申请一个基金，先提交一份提案，送到基金会由专家评审，评审通过后拿到钱，这个叫“开初评审”beginning review。freedom是做学术研究的精髓，你有比较大的自由度，想做什么，怎么做，都由你自己决定。 做学术还非常强调第一first，你要争做第一个发现者，第二就没意思了。总之，学术生涯的一个基本点就是independence，强调的是独立性。工业界就不一样了，你首先想到的是任务，是mission oriented，有一个任务目的，我是根据目的来决定我的行为的。评审也和学术界不一样，工业界是“最后评审”的end review。先给你点小钱让你先做出来，做出来之后再给你更多的钱，往往是在最后才做评审的。工作作风方面强调严格的纪律discipline。能做第一也不错，但不是那么强调。更为重要的是合作，因为做药不是一个人，一个小组就能做出来的。需要很多很多人，需要合作。合作精神非常重要。强调不是独立性，而是团队精神team work。 Slide #12 另外一个是关注点。学术界关心的是好奇心驱动的发现curiosity to discover。而工业界感兴趣的是怎样将一个想法实现materialize ideas。学术界强调的是机制mechanism而工业界强调的是effect即有什么作用。在学术界强调的是创新creativity，你的东西要和别人不一样。而工业界强调的是严密，精确，可靠rigor。在学术界，你发表一篇文章，一共只有几个评审专家通过即可。很多文章结论是错的。即使结果是错的，也不会马上有恶果。但做药不一样，每一步都来不得半点假，每一个结果都必须是非常非常可靠。整个团队都依靠你这个结果继续往下做。如果前面结果有一点点不可靠，下面花再大的努力都做不出来的。而且越往下做，花钱越大。总之，学术研究，你必须要有一个故事tell a story。但到底有多少东西会被历史承认呢？比如《NATURE》上的很多东西，过几年就被证明是错误的了。不是说是在做假，是认识有限，实验技术有限。而工业界强调做决定to make go-no go decision，做实验为的是帮助我们作出判断，是继续往前走还是不走。 Slide #13 再来比较人与人之间的关系。我认为学术界是一个金字塔形的关系。教授带领一个团队，下面有instructors，postdocs，students。教授往哪里走，大家都往哪里走。教授的限制也比较少，想往哪走就往哪走。这个团队里人与人的关系最重要的就是上向经营，对上负责manage up。你要正确处理好和导师的关系，要深刻理解体会导师的意途，课题设计思想，理解你的责任。你不太需要担心和师兄师弟之间的关系。在工业界就不一样，人与人的关系是一种网络关系，矩阵关系Matrix。每个人做事都是互相关联的，你做的每一件事，任何一个决定，都要影响到人家，或靠人家帮忙。所以人际关系是dynamic and interactive，每天都要和人打交道。都要想办法说服别人往哪个方向走，或者被人家说服。这就是一个互动的模式。Matrix本身就是一个change。经常会有change。这就是公司的模式。 Slide #14 做药经常会做些似乎令人厌烦boring的事情，要注意非常细节的事情。比如，药物研发很注重计量关系dose response。在学校做科研你不会关心一个药在什么浓度什么时候发挥作用。又如，找到一个基因，要看它在那儿表达，什么时候表达，表达量多少，等等。Pharmacokinetics(PK)，就是药吃进去后多少时间被吸收，多少被代谢掉，这都叫PK。还有我们要看药物有没有和靶点作用target engagement，而我们做学术只看效果就行了。中枢神经系统药，一定要能穿过血脑屏障Brain penetrate。还有就是toxicity，如果有毒就算它有效也必须放弃。这些问题在学术界可能看不起，至少不会很重视，但做药的时候却特别重要。 Slide #15 下面我讲两个在工业界工作最重要的能力。一个是人际关系interpersonal skills。需要团队合作，考虑别人的感受，因为你需要和别人一起工作。还要能说服别人。如果大家意见一致当然最好，但是每个人都有自己的想法，不可能一直一致的，所以你要具备说服别人的技能。更难一点的是conflict resolution，很多时候存在冲突，会有争论，你得不到你想要要的。要学会give-take也就是给一点拿一点，这就是协商，谈判negotiation。有时还需要有一个mediation就是说双方争执不下时需要第三方介入调解。Conflict在公司是非常常见的，所有你需要有协商的能力，要Open-minded，相互让步达到妥协。还有就是people management，如果你领导一共团队一起工作。你不能今天拿鞭子（惩罚），明天拿奖金(奖励)。惩罚和奖励是可以用的，但都不是很好用，到一定程度就不管用了。你要找到这个人的动机在哪里，然后发掘他的动力。还需有一个反馈feedback，你要经常反馈给别人哪些方面做的好或不好，别人也要及时反映你哪些方面表现不错，那里需要改进。以积极主动的态度去寻求接受反馈，是一个优秀领导人所必须的。还有是危机应变能力Crisis management，经常会有突发事件。比如突然有人辞职，药物出现毒性,等等。那如何处理就需要应急应变的能力。中国有句古话：骤然临之而不慌，无故加之而不怒。能做到这点就有大将风范了。 Slide #16 第二个是语言沟通能力communication skill。这个太重要了。interpersonal skill和 communication skill在很大程度上决定了你今后能走多远。主要是说与写的能力。你做实验，想问题解决问题是一方面，但最后还要看你说与写的能力，能否表达出来表达的好。写不接线员写paper，在公司里每个月每年每个阶段都得写报告，开完会也要有个总结报告，和别人交流也有一个e-maill communication。那怎么写好，写的流畅，逻辑清楚、有说服力、印象深刻都是很重要的。另外一个就是Presentation skill，也就是你怎样做好一个演讲，可以是很小的报告会，也可以是大的演讲。你的第一印象很重要，占80%。在面试时往往在第一次演讲后，就决定了你能否录取。Think of it as a performance，这就是为什么我说想做一下歌星，要把每次演讲当成一种表演，要做好演出的准备，要有这种态度。很重要的一条是demonstrate your confidence你的自信要在你的演讲中流露出来。演讲结束后要让听者知道你讲要点是什么，走后要能记住这些基本点，所谓take home message。一对一的交流也很重要，你要给别人留下什么样的信息，要能表达出来。还要，在小组会里，经常会有讨论甚至争论，你如何表达自己的意见，争取多数支持，说服少数反对者，这些都是非常重要的技能。 Slide #17 再讲两个工业界很关心，而学术界不关心的问题。第一是“关键步骤”Critical Path。 你在写论文的时候要有hypothesis，然后你会制定一个计划，根据计划来做一些实验，有些实验是必须的，其他实验可以是画蛇添足或是锦上添花的。最后把所有的实验结果放在一起，写成一篇文章，讲一个完整的故事。但做药不是这样的。一般会反复讨论，制定出一个critic path，这其中每一步都是必要充分的，即每一个实验都是必不可少的，又没有多余的，可有可无的。一旦写进critical path，就一定要通过的。一个分子在任何一步通不过，就要被淘汰。例如，我们要筛选一个受体的激动剂，首先是做in vitro receptor binding assay看看能否与受体结合，第二步是cell-based signaling assay看看能否激活蛋白激酶PKA，第三步是cell-based functional assay 看看能否增加细胞的存活率。以上几步成功后就要分析在大鼠上的药代 PK，看看老鼠体内这种药物的作用时间是否足够长，药物能否达到足够的浓度，胃肠是否吸收等问题。接下来进入在体动物模型实验，看看在动物身上到底有没有用，一般做两个动物的模型。最后是安全评估，评估完后就达到了candidate。我要强调的是这些过程中，只要有一步不通过就宣告失败了。所以说critical path是研发的指南针，非常重要。 Slide #18 第二是“时间表”timeline。工业界尤其是制药界非常强调timeline。首先，每个药都有专利期，早一天完成早一天上市，就多一份盈利。其次，做药往往是多个团队协同作战，一环扣一环的。你团队做的工作如果花时间太长，就不能与别的部门配合协调前进，就可能拖后腿使整个进度慢下来。举例来说，第一个assay是在4月份做完，第二个assay是在5份做完，第三个在6月，同时对已筛选出来的分子的质量检测QC也要在这个时间段完成，动物模型则必须在7月内完成。 Slide #19为了协调各个部门的工作，企业非常强调所谓的”项目管理”project management。 每个课题或项目，都有一位项目管理经理，他的工作是保证项目按时间表推进。 每次项目讨论会末，他都要列一个行动计划plan，执行任务action items, 时间表timelines, 及可交付项目deliverables。 然后要按时检查进度。 项目管理经理的主要功能是，协调各部门的工作coordinate multiple departments。而他最重要的管理方法是，抓住各项任务的指定负责人accountability。分配到各部门的工作。就得在规定时间完成。否则指定人就得承担责任。这样的管理体制非常有效。我觉得如果大学，学术单位也用这种管理制度，效率一定会大大提高。当然项目管理人还要有一定的应变能力ability to adapt to changes，根据情况的变化随时调整计划。 Slide #20 最后我总结一下学术界和工业界的差别。 产出：学术界是论文，而工业界是产品； 人际关系：学术界是金字塔型的关系，工业界是网络关系，矩阵关系； 工作风格：学术界强调独立性，是假说导向的，特点是开初评审，强调自由，竞争求第一；而工业界强调团队性，是任务导向的，特点是最后评审，强调纪律，合作。 关注点：学术界希望有一个完整的故事。强调好奇心，发现，机制，创新性。 而工业界则注重怎样做出向前－终止决定，强调将想法变成现时，开发，效果，可靠性。 对人才的要求：学术界强调的是科学洞察力，技术天赋；工业界强调的是人际关系，语言沟通能力。 项目选择：学术界强调的是想象力和逻辑分析力；工业界强调的是关键步骤critical path和项目管理project management。 影响力：学术界主要影响智识生活；工业界影响物质生活。 今天我的演讲就讲到这，谢谢大家!(掌声) 整理人：刘婷婷
中国学术界和谁杂交？如何杂交？ 2011.09.27 看到黄老邪的博文《不能把“近亲繁殖”当作一根棍子》，想起几年前写的一篇相关博文《中国学术界和谁杂交？如何杂交？》，觉得也许可以旧文重贴如下。 李小文《不能把“近亲繁殖”当作一根棍子》博文链接：http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=2984do=blogid=490846 *********************************************** 原博文链接地址： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=176do=blogquickforward=1id=33813 中国学术界和谁杂交？如何杂交？ 2008.07.31 前两天何毓琦先生在《学术界的杂交与自建门户》博文中提出了很好的问题。后来陈学雷兄写了一篇《也谈学术界的杂交与自建门户》博文，刘进平兄又写了一篇《国内学术界的“杂交”和“自交”》博文，都是在谈这个问题。今天刚好有点空，也来凑凑热闹。 何毓琦《学术界的杂交与自建门户》博文链接： http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=33550 陈学雷《也谈学术界的杂交与自建门户》博文链接： http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=33695 刘进平《国内学术界的“杂交”和“自交”》博文链接： http://www.sciencenet.cn/blog/user_content.aspx?id=33768 不要乱交 大家一说起杂交，好像就是好事。其实不然。 生物学上并没有说过杂交一定就有优势。优良和分化性较小的纯种，近亲繁殖是保全其品种优势的途径，可以避免品种因与劣种杂交而退化。也许对于品质本来就比较低劣的杂种来说，任何杂交都可以提高它的品种特性，至少不会更坏。但是，杂种杂交也不一定就会有好处，杂种还是要和有优良特性的品种杂交才有益处。一帮杂种乱交一气，是不行的。如果我说得不够专业的话，去问袁隆平院士好了，他是这方面的专家。 不管怎么说，就算有时候学术上杂交有很大的好处，学术上的杂交要有所选择，学术上乱交也是要不得。 纯种近亲繁殖有优势 我以前在诺贝尔医学生理学奖获得者P. B. Medawar的《Advice to a Young Scientist》中读到下面的两段话，与学术近亲繁殖（inbreeding）有关。Medawar说不要夸大学术上近亲繁殖的坏处，因为“伟大的研究学派往往是通过近亲繁殖而建立起来的（Inbreeding is often the way in which a great school of research is built up. ）”。Medawar是这样说的： The easy way to choose a patron is to pick the person closest at hand-the head or other senior staff member in the department of graduation who may be on the lookout for disciples or an extra pair of hands. Such a choice will have the advantage that the graduate student need not change his opinions,lodgings, or friends, but conventional wisdom frowns upon it and is greatly opposed to young graduates' continuing in the same departments; lips are pursed, the evils of academic inbreeding piously rehearsed, and sentiments hardly more lofty or original than that "travel broadens the mind" are urged upon any graduate with an inclination to stay put. These abjurations should not be thought compelling. Inbreeding is often the way in which a great school of research is built up. If a graduate understands and is proud of the work going on in his department, he may do best to fall into step with people who know where they are going. A graduate student should by all means attach himself to a department doing work that has aroused his enthusiasm, admiration or respect; no good will come of merely going wherever a job offers, irrespective of the work in progress. 几年前《科学时报》上题为《BEC凝聚美丽的心灵》报道。就报道了美国MIT物理系David Pritchard教授的这样一个了不起的学派。在这个报道中，也引用了Medawar的那句关于近亲繁殖的名言，报道中是这样说的： 在MIT，大力支持Ketterle的并不只有Pritchard一人，Pritchard的博士导师、MIT物理系教授Dan Klepnner也是热忱的支持者。让我们来看看这个伟大的学术家族里的师承关系和他们的贡献。这个家族的创始人Rabi是1944年诺贝尔物理学奖获得者；1989年诺贝尔物理学奖获得者、哈佛大学教授Norman Ramsey是Rabi的博士研究生，也是Klepnner的博士导师；1997年获得诺贝尔物理学奖的William Phillips是Klepnner的博士生，Pritchard的博士后；而与Ketterle一起在2001年分享诺贝尔物理学奖的Eric Cornell是Pritchard的博士生，另一位获得者Carl Wieman是Klepnner以前的学生，而且Wieman还是Cornell的博士后导师。Silbey说，换了别人，也会和Ketterle一样无法拒绝这样的同事和研究传统。也许我们应当反对学术上的近亲繁殖，因为它会造成学术的退化。但从这一科学家族的传统来看，却好像是验证了诺贝尔生理学或医学奖获得者彼得·梅多沃在《给青年科学家的忠告》中所警告的，不要过分夸大近亲繁殖的坏处，因为“伟大的研究学派往往是通过近亲繁殖而建立起来的”。 讲述这个故事的是当时MIT理学院的院长Silbey教授。 《BEC凝聚美丽的心灵》文章链接： http://blog.tianya.cn/blogger/post_show.asp?idWriter=0Key=0BlogID=298506PostID=11950976 中国学术界的近亲繁殖问题 Medawar的话和MIT的例子当然不能用来支持中国学术界的普遍存在的近亲繁殖现象。 中国学术界原来有一些优良品种，很可惜结果后来被掺了沙子，已经把品种特性搞坏了，其近亲繁殖远远谈不上伟大学派的纯种保存。这样的杂种自交，很快退化是必然的。 除此之外，西方学术界的近亲繁殖其实是被制度所强烈抑制的。即使David Pritchard和Wolfgang Ketterle这种绝对优良的学术品种的近亲繁殖也是在很严格的条件下才被允许。只有在严格抑制近亲繁殖的前提下，少数好的近亲繁殖才能被挑选和保存下来。 在西方学术界，原则上同一个系里不会有做相同研究的两个教授（包括助理教授）。学术上有很大权力和很多资源的人，可以留下很多个能干的学生做自己的助手，但是不会也基本上不太可能把他们在本系或本部门提拔为正式的PI或教授。这样，能干的学生为了更好地出路，当然不会太久地留下来，自然就避免了学术上的近亲繁殖。 当年美国MIT物理系David Pritchard教授要求MIT物理系留下自己的博士后Wolfgang Ketterle在本系做教授，就不得不以改变自己的研究方向和让出相关的研究经费为条件。《BEC凝聚美丽的心灵》文章中说： Wolfgang Ketterle于1990年从德国到美国MIT物理系David Pritchard教授小组从事博士后研究。三年之后，Ketterle得到了其它研究机构提供的教席。如果Ketterle接受了这个职位，那么，他在其中起到非常重要作用的有关BEC的研究工作就有可能被中断。于是，Pritchard向学校提出给Ketterle一个助理教授职位，以使Ketterle能继续留在MIT。但是，美国大学的惯例是在同一个系里不能有完全相同研究领域的两个教授，于是Pritchard做出了一个科学家所能做到的最无私的决定。 Pritchard决定让Ketterle接手原本是他主持的BEC实验研究工作，而自己则选择了改变研究方向。Pritchard说： “我从此脱离了该项实验，但我得到了一个了不起的同事。” 在MIT物理系，为了留下Ketterle，Pritchard虽然早已是名家，却需要改变自己的研究方向，自己开展相对独立研究工作。根据SCI检索，Ketterle留在MIT后的1994-1998年间，Prichard和Ketterle没有共同署名发表任何文章。而Ketterle在1994-1998年间共发表了29篇SCI文章，其中包括若干篇关于BEC的重要文章，为Ketterle赢得了2001年的诺贝尔物理学奖。在此期间Pritchard也发表了24篇SCI文章，都没有Ketterle的署名。不仅如此，他们各自的这些文章中连与他们共同署名的作者都没有相互交叉。1999年以后，Prichard和Ketterle小组之间才有一些共同署名的文章，这已经是两个完全独立的研究组之间的互补合作了。 这些在我们这里是完全不可思议的事情。 所以，何毓琦先生指出的中国学术界的近亲繁殖其实有其最根本的制度上的原因。国内的大学和机构不仅允许，并且常常以在同一个系里有若干个不同的教授做非常相近的研究为荣。即使没有直接的贡献，这些人还常常把名字署在同一篇文章上。相处得好的时候大家报成一团，其乐融融，垄断学界；相处不好当然也是自作自受，等于在自己身边埋下定时炸弹。 因此，中国学术界的近亲繁殖，更多是人事制度上的问题。留下的博士后和助手往往因为制度原因，待遇过于低下，无法有基本的体面生存，因此，国内的博士后和研究助理制度发展很差。作为变通，有一些大老板或院士只好留下一些实际上听命于自己的PI和教授作为二老板，形成所谓团队。这在某种程度上虽说也是不得已，但实际上在竞争经费和资源的时候有额外的好处，所以大家都乐此不疲。 如果中国学术界不能作出相应的制度上的改变，不能增加博士后和研究助理的基本待遇，仍然允许同一个单位的两个教授或PI做相近的工作，基金会和科技部仍然允许他们用内容相近的项目申请经费，学术上的杂种自交现象不仅不会减小，而且还会愈演愈烈。 对于那些的确优良的品种，不乱杂交也是应该允许的。不过，怕就怕绝大多数认为自己是纯种的，其实是很严重的杂种。 （声明：敬请读者不要把生物学上的杂种理解成骂人话中的杂种。）
科学研究的最高境界是完全兴趣驱动，不在乎名利。 但达到最高境界的人很少，包括牛顿－莱布尼茨之争、杨振宁-李政道的矛盾。。。都是名利纠纷。像牛顿这样的人物况且求名逐利，普通科研人员追求名利也就不要有任何不好意思了。 虽然我们可以爱好名利，但提倡大家要“君子爱财，取之以道”。这样我们学术界才会逐渐走入正轨。 在学术界靠什么出名呢，怎样获得名誉才算是“取之有道”呢？看看两位国际上的前辈给我们的建议吧！ Ten Simple Rules for Building and Maintaining a Scientific Reputation Rule 1: Think Before You Act Rule 2: Do Not Ignore Criticism Rule 3: Do Not Ignore People Rule 4: Diligently Check Everything You Publish and Take Publishing Seriously Rule 5: Always Declare Conflicts of Interest Rule 6: Do Your Share for the Community Rule 7: Do Not Commit to Tasks You Cannot Complete Rule 8: Do Not Write Poor Reviews of Grants and Papers Rule 9: Do Not Write References for People Who Do Not Deserve It Rule 10: Never Plagiarize or Doctor Your Data 看完之后发现，在国际学术界出名并不太难，请客送礼、吃吃喝喝、会来会去等似乎也不是必须的。我等小辈只要洁身自好、努力工作，还是有希望的。 我个人的看法，老老实实的科研人员最难做到的可能是第9点。其他的通过自律不难做到。 如果无法下载全文，可发邮件找我帮助。dkniu@bnu.edu.cn
开发获取的生物医学期刊中，PUBLIC LIBRARY SCIENCE和BIOMED CENTRAL公司出版的期刊声誉较高，绝大多数都被学术界认可为高水平期刊或者正规国际期刊。这些期刊绝大多数也被SCIE（即SCI扩展，Science Citation Index Expanded）收录了，从Web of Science可以检索到。但是国内还是有些单位，只认SCI（Science Citation Index）收录，不认SCIE收录。表面理由很简单，SCI收录3000多种期刊，SCIE收录8000多种期刊。只认可SCI收录期刊是为了提高标准。但实际上，我们发现，很多优秀的新期刊即使水平远远高于一些传统期刊，却迟迟不能被SCI收录。我曾就此致电THOMSON REUTERS公司，他们解释说SCI选刊标准除论文水平外，还考虑地区分布等很多因素；他们也不建议用SCI和SCIE来区分期刊好坏。 不管什么原因吧，现实就是如果投了非SCI收录的期刊，在一些单位评职称或者研究生毕业就会有麻烦。 今天无意中发现，BMC Evolutionary Biology已被SCI收录了。BMC Evolutionary Biology算是我们研究进化的人的一个主流期刊，难度适中。现在它进入了SCI，大家就可以毫无顾虑地投稿了。 PUBLIC LIBRARY SCIENCE和BIOMED CENTRAL两个单位出版的期刊中，进入了SCI的还有： PLoS Biology PLoS Genetics GENOME BIOLOGY RETROVIROLOGY BMC SYSTEMS BIOLOGY BREAST CANCER RESEARCH CRITICAL CARE MALARIA JOURNAL GENETICS SELECTION EVOLUTION HEALTH AND QUALITY OF LIFE OUTCOMES JOURNAL OF BIOMEDICAL SCIENCE NEURAL DEVELOPMENT VETERINARY RESEARCH ACTA VETERINARIA SCANDINAVICA ARTHRITIS RESEARCH THERAPY SCI收录期刊目录 SCIE收录期刊目录 注： 1、BIOMED CENTRAL出版的少量期刊可能本来就被SCI收录，后来转到BIOMED CENTRAL出版后继续被SCI收录。 2、本人 支持现阶段 用SCIE收录、影响因子、引用率、H因子等客观指标评价科研人员的科研成绩，希望将来也许可以用同行评议等非客观手段。用这些指标是否合适科学网讨论甚多，不是本文所涉及内容，请原谅本人不回复与本文不相关的评论。
关于硒元素（Selenium，Se）的生物学效应，研究得最多的恐怕是其抗癌作用，但学术界对此历来就存有争议 。 尽管如此，人们还是相信摄硒能够降低癌症风险。许多食物中都富含硒，如巴西坚果（brazil nuts，如下图）。然而，最近的一项随机控制临床试验（ RCCT，randomized controlled clinical trials）研 究表明，硒对非黑素类的皮肤癌、前列腺癌都无防范作用。研究结果发表在 Cochrane Database Syst. Rev （2011年，第5期， DOI: 10.1002/14651858.CD005195 ）上。主持这项研究的是来自德国柏林THR学院（ Institute for Transdisciplinary Health Research ）的 Gabriele Dennert 教授。 该研究组搜索了摄硒效应的临床研究文献，发现了49项预期的观察研究（ observational studies ）和6项随机控制临床试验。其中，观察研究表明，高硒摄入可以防范癌症，但RCCT研究却表明无此明显作用。另外还有迹象表明，如果摄硒时程过长，会造成有害效应。 Russo MW, Murray SC, Wurzelmann JI, Woosley JT, Sandler RS (1997). "Plasma selenium levels and the risk of colorectal adenomas". Nutrition and Cancer 28 (2): 125–9. doi : 10.1080/01635589709514563 . PMID 9290116 . Knekt P, Marniemi J, Teppo L, Helivaara M, Aromaa A (15 November 1998). "Is low selenium status a risk factor for lung cancer?" . American Journal of Epidemiology 148 (10): 975–82. PMID 9829869 . http://aje.oxfordjournals.org/cgi/pmidlookup?view=longpmid=9829869 . Young KJ, Lee PN (1999). "Intervention studies on cancer". European Journal of Cancer Prevention 8 (2): 91–103. doi : 10.1097/00008469-199904000-00003 . PMID 10335455 . Burguera JL, Burguera M, Gallignani M, Alarcón OM, Burguera JA (1990). "Blood serum selenium in the province of Mérida, Venezuela, related to sex, cancer incidence and soil selenium content" (Free full text). Journal of Trace Elements and Electrolytes in Health and Disease 4 (2): 73–7. PMID 2136228 . Clark LC, Combs GF, Turnbull BW, et al. (1996). "Effects of selenium supplementation for cancer prevention in patients with carcinoma of the skin. A randomized controlled trial. Nutritional Prevention of Cancer Study Group". JAMA 276 (24): 1957–63. doi : 10.1001/jama.276.24.1957 . PMID 8971064 . Lippman SM, Klein EA, Goodman PJ, et al. (2009). "Effect of selenium and vitamin E on risk of prostate cancer and other cancers: the Selenium and Vitamin E Cancer Prevention Trial (SELECT)" (Free full text). JAMA 301 (1): 39–51. doi : 10.1001/jama.2008.864 . PMID 19066370 . "Chemoprevention Database" . http://www.inra.fr/reseau-nacre/sci-memb/corpet/indexan.html . Retrieved 2009-05-05 . Garland M, Morris JS, Stampfer MJ, et al. (1995). "Prospective study of toenail selenium levels and cancer among women". Journal of the National Cancer Institute 87 (7): 497–505. doi : 10.1093/jnci/87.7.497 . PMID 7707436 . Hercberg S, Galan P, Preziosi P, et al. (1998). "Background and rationale behind the SU.VI.MAX Study, a prevention trial using nutritional doses of a combination of antioxidant vitamins and minerals to reduce cardiovascular diseases and cancers. Supplementation en Vitamines et Minéraux Antioxydants Study" (Free full text). International Journal for Vitamin and Nutrition Research 68 (1): 3–20. PMID 9503043 . http://www.nlm.nih.gov/medlineplus/antioxidants.html . Hercberg S, Galan P, Preziosi P, et al. (2004). "The SU.VI.MAX Study: a randomized, placebo-controlled trial of the health effects of antioxidant vitamins and minerals" (Free full text). Archives of Internal Medicine 164 (21): 2335–42. doi : 10.1001/archinte.164.21.2335 . PMID 15557412 . "Selenium and Chemotherapy - Nutrition Health" . http://nutrition-health.info/index.php/Selenium_and_Chemotherapeutic_Drugs . "Selenium Cancer" . http://nutrition-health.info/index.php/Selenium_Cancer_1 . Nilsonne G, Sun X, Nystrm C, et al. (2006). "Selenite induces apoptosis in sarcomatoid malignant mesothelioma cells through oxidative stress". Free Radical Biology Medicine 41 (6): 874–85. doi : 10.1016/j.freeradbiomed.2006.04.031 . PMID 16934670 . Tsavachidou D, McDonnell TJ, Wen S, et al. (2009). "Selenium and vitamin E: cell type- and intervention-specific tissue effects in prostate cancer" . Journal of the National Cancer Institute 101 (5): 306–20. doi : 10.1093/jnci/djn512 . PMC 2734116 . PMID 19244175 . http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrezartid=2734116 . Klein EA (2009). "Selenium and vitamin E: interesting biology and dashed hope". Journal of the National Cancer Institute 101 (5): 283–5. doi : 10.1093/jnci/djp009 . PMID 19244172 .
美国院士是如何“炼成”的？ 精选 国家科学院选举：通向院士之路 2005年5月24日PNAS（《美国科学院院刊》）（Vol.102， No.21， pp 7405-7406）， Bruce Albert 美国科学院院长（现任《科学》总编） KennethR. Fulton, 美国科学院执行主任，PNAS出版人 每年春天，也就是四月底、五月初的时候，国家科学院都要增选新院士。拥有院士身份表明你在学术界得到了广泛的认可，但是很多科学家并不清楚院士增选的流程到底是怎样的。其实这并不是有意为之：选举流程如果很神秘，对谁都不好。不过随着时间的推移，选举的环节确实变得越来越复杂，这部分地反映了科学领域迅速膨胀的现状。这种复杂度也反映了学术界的一个共识：不能让任何个人或者小团体对选举结果产生不良影响。在这篇社论中，我们将尝试解释一下这个不为大家所熟知的流程，此外，我们还将讨论一下为了让选举对年轻人和女科学家更有吸引力，我们都做了哪些工作。 要成为候选人，首先从提名开始。尽管非正式的方式会提出很多候选人，不过正式提名只能由院士提交。每份提名材料应当包括候选人的简历、一份250字左右的概述候选人学术成就的说明——也就是当选理由——以及数量不超过12篇的代表性论文和著作。之所以做出篇数限制，是为了强调质量而不是数量。一旦获得提名，这份候选材料就会送到科学院31个专业领域中的某一个专业委员会主席手里，例如化学、分子与发育生物学或者数学（全部列表请见 www.nas.edu/sections ）。 每个专业都有自己遴选候选人的流程，由该专业的院士多轮投票筛选候选人。有些专业的流程相对简单，直截了当，有些则比较复杂，颇费周折，包括召开选举协调会、核心委员会选举以及其他各种各样的环节。如果候选人同时在两个（或者两个以上）的专业领域获得提名的话，情况就更复杂了。不过正如图一所示，所有专业领域的选举最终都要经过两次选举——也就是所谓的“非正式选举”和“正式选举”，至于为什么这么叫，已经无可考据了。候选人一旦顺利通过这两轮选举，就有机会被更广专业的院士们来评选了。31个小专业被归为六个大领域，候选人要首先通过这六个大领域的选举。 此外，候选人也可以由多位院士联名提名，也就是组成“自愿提名小组”（VNG），或者由国家科学院成立的“临时提名小组”（TNG），专门提名某个或者某些领域中的候选人。2003年，在“21世纪提名与选举特别委员会”的提议下，国家科学院委员会就组建了六个这样的临时提名小组——每个领域一个小组：数理科学，生物学，工程与应用科学，生物医学，行为与社会科学，以及应用生物学、农学和环境学。这些临时小组负责提名较年轻的男女候选人，他们的工作促使各专业提名更多的女性科学家和年轻候选人。 科学院章程规定了每年新增选院士的人数（目前不超过72人），每年科学院委员会都会分配各领域名额，在分配名额的时候，委员会会考虑目前科学院的规模以及增长较快的领域。 每年二月，这六个领域的院士委员会——每个委员会都由本领域的院士代表组成——会召开各自领域的会议，讨论所有已通过各专业委员会评选的候选人的资格。如图一所示，自愿提名小组和临时提名小组提出的候选人也会被加进来。 六大领域最终要提出自己的名单，人数为本领域名额的150%，并且按照得票多少排序，因为名额限制问题未能进入这个名单的候选人将在下一年选举中自动获得相关小专业的提名。 这六份大名单组成一份所谓的“优先名单”（Preference Ballot），连同每位候选人的简历以及在“正式选举”名单上的排名，在每年三月初提交给所有院士，院士们必须给所有六个领域投票，而不仅仅是投自己的领域，而且选出的人数要达到最低要求，投票才算有效。投票结果经过统计整理制成图表，在每年四月底年度大会的院务讨论会上展示，参会的院士就“最终名单”进行表决，“最终名单”由得票最高的72名候选人组成，其中每个大领域的人数不得超过该领域的上限。其余候选人组成第二份名单，同那些在前期投票过程中未能通过各领域院士委员会的候选人一样，将自动获得下一年度相关专业提名的机会。 尽管院士们将最终名单作为一个整体来投票表决，参会的任何一位院士都可以要求单提出某位候选人进行讨论，专门进行表决。不过这样的“苛求”非常罕见。 第二年四月的年度大会上将介绍和欢迎这些新当选院士，在过去两年里，新当选院士的平均年龄是56岁。每年新当选院士名单的名单和介绍发表在PNAS网站上。 有人可能会问，这套选举流程的最终结果值得耗费这么大的人力物力吗？这么精心挑选两千名院士有必要吗？这是个很重要的问题，答案至少有两点，首先，原则上讲，每位院士都应当为其所在领域的年轻科学家们做出表率，让他们知道什么是一流的科学。其次，美国国家科学院同其兄弟组织——美国国家工程院和美国医学院——一道为我们的“运行部门”——“国家研究委员会”的公共服务工作提供支持。这四个组织共同组成了“美国国家研究院系统”，负有为联邦政府和各州政府提供广泛政策咨询的责任。咨询的范围非常广泛，从干细胞研究、生命科学领域博士后和年轻科研人员的现状到饮用水的砷中毒风险，以及未来气候变化等等 。“国家研究院系统”平均每个工作日至少出台一份报告（这个工作强度，哈），大大增加了美国公共政策制定过程中的科学性。 下略两段有关美国科学院院士在PNAS投稿的讨论。 Every spring, in late April or early May, the National Academy of Sciences (NAS) elects new members. Membership in the NAS is a widely recognized sign of excellence in scientific research, but most scientists are not familiar with the process by which members are elected. This lack of information is certainly not intentional; no one gains when the elections are shrouded in mystery. However, the election’s successive ballots have become more complicated over time, in part reflecting the rapid expansion of scientific fields. The complexity reflects a consensus process designed to ensure that an individual, or small group of individuals, cannot have an undue influence on the election. In this editorial, we attempt to shed some light on this poorly understood process. In addition, we describe recent efforts to make it more welcoming, especially to women and to younger scientists. Consideration of a candidate begins with his or her nomination. Although many names are suggested informally, a formal nomination can be submitted only by an Academy member. Each nomination includes a brief curriculum vitae plus a 250-word statement of the nominee’s scientific accomplishments—the basis for election—and a list of not more than 12 publications. The latter limit helps to focus on the quality of a nominee’s work, rather than the number of publications. Once a nomination has been prepared, it is sent to the chair of one of the Academy’s 31 disciplinebased Sections, e.g., chemistry, cellular and developmental biology, or mathematics (for a complete list, see www.nas.edusections ). Each Section has its own procedures for identifying potential candidates and for winnowing the list through successive ballots of Section members. Some of these procedures are simple and straightforward; others are lengthy and complex, involving screening panels, caucus ballots, and other mechanisms. And variations occur when candidates are nominated by two (or more) Sections. But, as illustrated in Fig. 1, all Section procedures culminate in two mandatory ballots—named, for reasons lost in history, the ‘‘Informal’’ and ‘‘Formal’’ ballots. Successful candidates then go forward as nominees for consideration by increasingly broad segments of the membership, beginning with the six discipline-based Classes into which Sections are grouped. Candidates can also be nominated by a group of members by petition (a Voluntary Nominating Group or VNG) or by a special group appointed by the NAS Council to search for candidates in a specific field or set of fields (a Temporary Nominating Group or TNG). In 2003, on the recommendation of the ad hoc Committee on Nomination and Election in the 21st Century, the Council appointed six of these TNGs—one for each of the six Classes: Physical and Mathematical Sciences; Biological Sciences; Engineering and Applied Sciences; Biomedical Sciences; Behavioral and Social Sciences; and Applied Bio-logical, Agricultural, and Environmental Sciences. These TNGs were charged with identifying and nominating younger candidates, both men and women; the work of the TNGs also has stimulated the nomination of women and younger members among the Sections. The Academy’s bylaws specify the maximum number of members who can be elected annually (currently 72), and each year the NAS Council determines the number of members that can be elected from each Class. In allocating these Class quotas, the Council takes into account the current size of the Academy and the areas in which it might grow. In early February, six Class Membership Committees—each of which is composed of representatives of all Sections in that Class—meet to discuss the relative merits of all of the nominees who have survived voting in the Sections. As illustrated in Fig. 1, the nominees of VNGs and TNGs are also placed in the mix. The end product from each Class Membership Committee is a rankorderedlist of nominees, composed of 150% of the total number of members that the Class is permitted to elect. Nominees who cannot be placed on the list because of this upper limit will be automatically considered again by the appropriate Section for the next year’s election. The rank-ordered lists of nominees for the six Classes comprise a ‘‘Preference Ballot,’’ which is sent to all Academy members in early March, along with each nominee’s biographical material and information about his or her standing on the Formal Ballot. Members are required to vote for a minimum number of candidates in all six Classes— not just their own—for their ballot to be valid. The results are tabulated for presentation during the business session at the Academy’s annual meeting in late April. Members attending the annual meeting vote on the ‘‘Final Ballot,’’which contains the names of the 72 nominees who received the highest number of votes on the preference ballot, up to the maximum number permitted in each Class. The remaining nominees appear on a second list and—like those not ranked by the membership committees earlier in the process—are automatically reconsidered the following year by their nominating sections. Although the final list is voted on as a group, any member at the meeting may request that a name be removed for discussion and a subsequent separate vote. Such ‘‘challenges’’ are very rare. The new members elected each year are introduced and welcomed to the Academy by their colleagues at the annual meeting the following April. For the past 2 years, newly elected members have been 56 years old, on average. A list of the members elected this year can be found in the supporting information, which is published on the PNAS web site. One might ask whether the end result of this election process is worth the large amount of time and effort that is devoted it. Why does it matter that the 2,000 members of the Academy are so carefully chosen? There are at least two answers to this important question. First, in principle, each member should serve as a role model for defining excellence in science for the next generation of scientists in his or her field. Second, it is this Academy—along with its sister organizations, the National Academy of Engineering and the Institute of Medicine—that supports the enormous public service efforts of the National Research Council, our ‘‘operating arm.’’ Known as the National Academies, this four-part organization is chartered to provide extensive policy advice to our national and state governments. The issues addressed cover a vast range—from stem cell research and the status of postdoctoral fellows and young investigators in the biological sciences to the dangers of arsenic in drinking water and of future climate change. By producing an average of more than one report every working day, the National Academies have greatly increased the wisdom of public policymaking. Election to the NAS confers editorial responsibilities for this, the Academy’s official journal, established in 1914 as a journal for members to publish their own important work and the work of others. In 1995, PNAS introduced direct manuscript submission, whereby any author—member or nonmember—can submit his or her work directly to the journal. All papers published in PNAS are evaluated and approved by an NAS member; the PNAS editorial office secures the appropriate editor for direct submissions. To honor newly elected members, the journal publishes brief biographies that accompany a research report in the journal, thus providing examples of role models of excellence in science. The journal has an open archive policy, with all articles made freely available to everyone on the web 6 months after publication. The PNAS web site receives nearly 2 million hits per week and conveys groundbreaking research to the scientific community and the lay public. Bruce Alberts, President, National Academy of Sciences Kenneth R. Fulton, Executive Director, National Academy of Sciences, and Publisher, PNAS Fig. 1. Flow chart of the member nomination and election process. 1, Optional, as specified by Sectional procedures; 2, subject to modification by Sectional procedures; 3, an intersectional candidate must receive at least 25% on each Section’s Informal Ballot to advance to Formal Ballot and at least 50% of total Formal Ballot vote tobecomea Nominee; 4, Voluntary Nominating Group (VNG); 5, Temporary Nominating Group (TNG), which conducts informal and formal ballots subject to the same rules as Sections. www.pnas.orgcgidoi10.1073pnas.0503457102 PNAS May 24, 2005 vol. 102 no. 21 7405–7406 FROM THE ACADEMY: EDITORIAL
世界一流大学公开课 咱们国家口口声声建一流大学，看到一流大学公开课视频 ( http://v.163.com/10/1021/12/6JH5JG3V008563G9.html ) ，自然会知道我们的真正差距在那里？！ .......难啊！..... 前几年，华人学术界最牛的大师之一，菲尔茨和沃尔夫奖获得者丘成桐先生和北大在网上交锋时候曾经批评大陆的高等教育： “以目前的本科教育模式，国内不可能培养出一流人才。中国大学生的基础水平，尤其是修养和学风在下降。” 他举例说：“哈佛的教授会花很多功夫去培养本科生。比如数学系的本科生，一年级就会根据学生情况划分不同水平，选择最好的学生去重点培养，当本科生毕业的时候，一般就会有 2 到 3 个毕业生的学术论文可以登载在第一流的杂志上。 论文水平比北京大学有些教授甚至院士的文章都好。如果不重视学风建设，中国科技至少后退 20 年。 ” 当时看到这番话的时候，感觉丘先生是不是有点偏激了，在一般人的印象中，好像美国的本科教育一般，研究生教育厉害。 最近，多所世界名校的本科生课在互联网上开放以来，受到国内大学生和研究生的热烈追捧，我看到网上有很多人留言发出感慨，说是看了这些课，才知道自己以前上的不是大学。呵呵，这话可能有些言重了。 前几天，我也赶了下时髦，在网上下载了几门麻省理工（ MIT ）、斯坦福、耶鲁、哈佛、加州伯克利等世界一流大学的本科生公开课。顺便做个广告，网易做了一件大好事，把很多公开课配上了英文和中文字幕。网址是： http://v.163.com/10/1021/12/6JH5JG3V008563G9.html 我选了麻省理工、哈佛、斯坦福、耶鲁、加州伯克利等大学的计算机、化学、生物、数理统计、音乐课程，每门课程听了 1 、 2 个学时。另外，也在网上找了几门国家精品课程和北京市精品课程的录像，国内、国外正好对比了一下，很有一些感触，管中窥豹吧，简单写几句感受和体会，也希望板砖伺候 1 、国外名校的授课老师几乎全是学术水平一流的教授或副教授，这一点和国内的高校完全不同。 国内高校站讲台的很多都是刚毕业参加工作的年轻教师，很多教授是不屑上课滴，普遍教学水平就可想而知了。 2 、国外教授的讲课非常有激情，而且富有幽默感，课堂气氛活跃，学生听起来也带劲。 而国内的大多数老师在这方面很是欠缺，有的精品课我听了十几分钟以后实在听不下去了，为什么，就是太乏味沉闷！ 3 、国外教授的每一门课程基本都有 2-3 个助教（ TA ），主要是协助主讲老师带实验和作业等。 而我们的课程是没有助教的，我记得 80 年代上大学的时候，青年教师都是要先做 2 年助教才有资格上讲台，现在助教消失了，毕业一工作就上讲台。 4 、国外很多课程是不指定固定教材的，老师会推荐几本他认为是最好的教材。除了教材，还会指定大量的课外读物或文献让学生去读。有的老师不发给学生课件，让学生养成记笔记的习惯。认为记笔记的过程同时锻炼了左右脑，而且帮助了你的学习，是一件特别有价值的事情。 反观国内，很多老师是把自己粗制滥造编写的教材推荐给学生滴。 5 、在美国的这些名校，老师对学生的要求非常严格。比如耶鲁大学的一个教授对学生的出勤率按照考试成绩的 5% 来计算，上课要点名，虽然他调侃说这很幼稚，但还是对学生说抱歉，因为这门课是我的心血，我也希望你们能认真对待，我希望你们都能来上课（ It's my lifeblood and I want you to take this seriously too ， I want you to come to class ）。 另外，他们对作业要求很严，要求学生严格按照规定的时间交作业，除非有重大特殊情况可以宽限 1-2 天。如果平时作业不认真，该交的作业不交，对考试会有非线性影响。几次不交不做，考试将通不过。 相比较而言，中国的大学生真是太幸福了，上课可以不来、来了可以不听，作业可以不按时交。 6 、严禁学术剽窃。美国名校的很多老师在第一节课就特别强调这个问题。老师鼓励学生之间互相多交流，讨论解决问题的策略。但行为准则的底线是不能抄袭。如果抄了，一定要注明出处（虽然你得 0 分，但不会有麻烦）。比如斯坦福大学就专门开发了一款软件来检查你的程序是否有抄袭（据说效果不错）。 国内的学生，互相抄作业现象好像不是个别滴，应该比较普遍。 7 、麻省理工和斯坦福的两位计算机教授的话令我印象深刻，他们说：教师的职责是帮助你们学习，这是我们来这儿的原因，也是我们为之兴奋的理由（ Our job is to help you learn,that's what we're here for. It's what we get excited about. ）。 如果你很差，很纠结，不能确定某些事情，请问我们。 我们的关键目标和战略目标都是为了帮助你们像一个计算机科学家一样思考。换句话说，我们想赋予你一种能力，以让你可以用计算机做你想做的任何事。 （ Our strategic goal, our tactical goals, are to help you think like a computer scientist. Another way of saying it is, We want to give you the skill so that you can make the computer do what you want it to do. ） 国内的老师在对待本科教育上，无论是在态度上还是水平上，离一流大学差之千里！我们为之兴奋的是。。。。地球人都知道，俺就不重复了。 8 、国外这些一流大学的老师课程把看似散乱的知识点串成了一条美丽的项链，讲得丝丝入扣，能激发学生学习的热情和兴趣，真是诲人不倦。 比如 MIT 的化学教授在上化学原理这门课程的时候，提出为什么人们要研究化学？它们研究什么？ MIT 的研究如何？以及如何来应用这些最基本的化学原理。 接着会介绍一些著名同事的实验室所从事的研究，要做这些研究，需要哪些基本的知识、原理和一些关键技术，都是这门课程所要学到的。不仅要学会学习其它课程的最基本知识，你们还要学习做本科研究的基本知识。要保持开放的胸怀探索新领域，你也许会对你真正对什么感兴趣而感到惊讶。 反观国内的教学，有人评论说：辛辛苦苦考上大学，孩子们的身体都毁了；进了大学一看，学一年的虚头巴脑的东西；再来一年通识教育的水货；再来一年的拼盘；再来一年的找工作。不是浪费了孩子们的青春吗？ 9 、国外一流大学每门课的课程网站做的都很好。学生提交作业、老师提供的参考资料、师生之间的互动、答疑都可以通过课程网站来实现。 而我们国内绝大多数的课程都做不到这一点。也许和这方面的投入不足有关吧。 还有 10 、 11 。。。，我就不写了。 21 世纪教育研究院副院长，上海交大教授熊丙奇最近写了一篇博文“ 原来在国内我上的不是大学 ”在网上非常火，我看了一下，和我的一些观点很相似。 一言以蔽之，我们和世界一流大学的差距：距离上近在咫尺——20个小时左右的飞行距离；水平上咫尺千里——至少20年以上的距离 熊丙奇的博文连接地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_46cf47710101800z.html 我就引用他博文里的二段话作为本文的结尾吧（不会被指责抄袭吧 ）。 我国大学，也反复在谈提高本科教育的质量，要对学生提出严格的要求，可是，这只是说说而已。重视本科教育，意味着必须要求教授们把大量的时间用到课程设计、课程教学中，可我国大学的教授们，在高校强调论文、课题、经费的现实中，是不愿意在这方面花“无谓”的精力的。这样的教育教学环境，几乎在一夜之间，就可摧毁学生们对大学的美好期望。 有什么样的学校定位，有怎样的学校风格，就有怎样的学生。美国的大学，可以让学生在忙碌中热爱学校，融入大学，而我国的大学，却让一个个好学生把“混”字挂在嘴边。如果要说差距，这是我国大学与国外名校最大的差距。如何赶上这些名校，国外学生们的感受最深处，也就是我国大学最应该做的。
本文发表于 科学学与科学技术管理, 2011(4): 5-12（ 第六届科技政策与管理学术研讨会优秀论文 ，当期首篇 ）；研究受到深圳市软科学项目“创建国家创新型城市的国际比较研究”（2008008，负责人：曾国屏教授）资助。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 摘 要 ： 越来越多的证据表明，城市已经成为国家经济中产业创新和增长的主要动力。然而无论是在学术界还是政策界，在什么是创新型城市以及如何建设创新型城市等问题上却很难达成共识。本文突破了传统创新型城市研究的指标化倾向，而是从更广阔的经济-社会互动的角度出发，认为“创新型城市”应该作为统一的整体进行考量。城市的形成对于社会而言，意味着城市空间的建构以及城市和公民的身份认同两方面过程。相应地，创新型城市建设的过程也就是和空间建构相关的经济和知识资本，以及和身份认同相关的社会和文化资本等多重资本的生产与分配之过程。 关键词：创新型城市；多重资本；空间建构；身份认同 中图分类号：F290 文章标识码：A 越来越多的证据表明，城市已经成为国家经济中产业创新和增长的主要动力 。比如在OECD国家中，拥有者150万人的78个大都市区域是这些国家经济行为的绝对主体。伦敦、斯德哥尔摩和东京等核心城市的GDP均占到了英国、瑞典和日本GDP的30%以上（分别为31.6%、31.5%和30.4%），其专利申请量也超过了全国的80% 。从这个意义上讲，城市无疑可以被看作是一个国家涌现出新理念、新产品和新工艺的创新中心（innovation hubs） 。在“城市化，高技术，全球化”的推动下，以信息、知识、人才、创业投资为基本要素的知识经济必然在要素资源密集的中心城市迅速发展起来，也成为了世界范围内的普遍共识 。正是在这样一种形势下，世界各国的政策制定者才纷纷将建设创新型城市作为维系城市乃至整个国家可持续发展的一项关键性举措。 自2006年《关于实施科技规划纲要，增强自主创新能力的决定》出台以来，我国也将创新型城市建设列为向创新型国家迈进的重要途径。以深圳为首的多个城市，更是迅速地提出了建设创新型城市的发展目标。然而由于定义和指标本身的复杂性，如何建设创新型城市却成为摆在学术界和政策界面前的一个共同的难题。比如发改委和科技部两家主管部门，就在我国创新型城市建设的主要任务和试点选择等关键问题的认识上出现了比较大的分歧 。进而，国际范围内创新型城市“最佳实践”（best practice）能够在多大程度上为我们所借鉴也被打上了大大的问号。 1.城市中的创新：指标化进路的困境 在英语世界当中，学术界对于创新型城市的表述主要有“Creative City”和“Innovative City”两种。其中，前者意指通过提出并实施创造性方案解决城市所面临的，诸如交通管理、产业发展、城市生态、种族融合等问题。相比之下，后者则主要研究“Innovation”作为驱动力，并不断融合社会发展的理念和思想的一种城市经济增长和经济发展模式 。虽然在话语层面对创新型城市的界定已经达成了某种意义上的共识，然而由于“创新”和“城市”（尤其后者）本身都有着比较广泛的外延，两者的组合就给整个概念的理解带来了更多的解释的灵活性。 比如伍德（Wood, P.）通过总结欧洲创新型城市的经验指出，城市的创新性高度取决于国家/全球创新系统（National/Global Innovation System）和城市系统（Urban System）的互动 。而世界银行 2005 年10 月发表的关于东亚创新型城市（以新加波为例）的研究则认为，创新型城市的定性标准则包括：拥有较强的研究、开发与创新能力；政府治理有效，服务高效；拥有优良的交通、通信等基础设施和功能完善的城市中心区以及充足的经营、文化、媒体、体育及学术活动场所；拥有受教育程度较高的劳动力队伍；拥有多样化的、高质量的居住选择；切实重视环保；接纳各种文化的碰撞和融合等 。总体上讲，对创新型城市的界定可以分为广义和狭义两种：狭义上的创新型城市是指通过对城市的技术或制度等方面创新，提升城市竞争力。相比之下广义的界定则认为，不但创新意识成为市民思维不可分割的一部分，而且城市能够将创新的想法付诸实践，进而将其成果不断传播，形成一个可持续创新的良性循环 。 为了在简化且具体的意义上澄清对创新型城市的认识，学术界开发出形式多样、内容各异的指标体系对城市的创新绩效和能力，也可以说是城市的创新职能进行度量——如最初以城市为单位的指标体系的是英国智库罗伯特•哈金斯协会（Robert Huggins Associates）自2002 年开始发表的世界知识竞争力指数体系（The World Knowledge Competitiveness Index）是指标化创新型研究当之无愧的一个起点。该体系包括人力资源要素、金融资本要素、知识资本要素、地区经济产出、知识可持续性发展在内的 5大类19个量表。此外，国外学者也进行了大量的经验研究试图通过案例的方式对创新型城市的共性和个性进行说明 。相比之下，我国现有的创新型城市方面的研究则出于树立政策学习标杆的考虑，更多集中在指标体系的设计（即评价）方面。指标也涵盖了创新投入、创新过程、创新环境、创新产出，以及知识创新能力、城市创新环境支撑能力、城市经济社会发展对创新的支撑能力等多个方面 。 然而，过分地关注创新型城市的指标也带来了相应的问题。指标化创新型城市的研究一般建立在新经济地理学、新增长理论以及新创新经济学三个子学科基础上，三者又同时将技术所引导的区域经济发展当成是理论的核心内容 。这也就导致了指标化创新型城市的研究更多关注于创新，却忽略了支撑创新的城市中所可能出现的，特别是为了保证经济增长和财富创造所建构出来的创新势头（innovative momentum）所引发出的诸如财富过分集聚、贫富差距过大、拥挤和污染严重，以及排外性和包容性等政治、社会和文化方面的问题——而且这些潜在的隐患往往会制约城市创新职能的进一步发挥 。此外，正如一张地图无法告诉我们地图以外的任何信息一样，指标化的脱嵌（disembedded）会在一定程度上抹杀城市创新绩效发挥的真正动力机制。比如大都市地区专利的高产出，很大程度上可能于专利申请办公室的司令部往往选址在大城市有关。又如从失业人口的指标来看，巴黎、米兰、东京和维也纳在1999至2002年间的情况甚至比全国平均水平还要差，本国能为巴黎和伦敦等国际都市提供的创新知识资源也十分有限；甚至按照欧盟委员会创新调查的结果，奥斯陆的创新企业只有全国的平均水平等等都不同程度的反映了指标化研究的“失真” 。因此，单纯的从创新的绩效出发是将“创新”和“城市”割裂开来，很容易以牺牲城市的可持续发展和社会安定团结为代价而将创新型建设引入误区。进而，我们必须上升到一个更高的高度去审视城市中的创新，特别是帮助城市实现可持续发展的创新问题。 2.空间和认同：追问创新所在的城市 既然经济是广泛的嵌入在社会当中的，我们就应该从更广阔的经济-社会互动的视角去弥合“创新”和“城市”之间的鸿沟，将“创新型城市”应该作为统一的整体进行考量 。城市是社会变迁的产物，也是社会发展的主要载体。从某种意义上讲，创新型城市这个概念的提出也是如此——既是世界各国对于社会文明程度水准的认同，更代表了人类对于通过创新来促进城市可持续发展的一种阶段性的愿景。 从历史发展的脉络来看，城市可以被认为是距离消失，多重利益的可见符号 。分别对应于“距离”和“符号”两个层面的含义，城市的形成（即我们通俗所讲的城市化）就可以被划分成城市空间的建构和城市与公民的身份认同两方面的内容： 一方面，城市本身就是对于空间的不断建构。城市起源于对空间的分工，因此也往往相比于乡村和边缘区域有着更高的专业化程度和商业资本密集程度（意味着更为频繁的商品和服务的交换），更有对命令和控制功能以及多样化社会生活的集中 。同时城市并非完全是商品化空间的产物，然而即便是公共空间依然存在着商品化（买卖或者出租）的可能 。进入到信息社会，虽然物理空间的邻近性（proximity）是创新氛围（milieux of innovation）存在的必要物质条件已经被一定程度的打破，城市也仅仅是进入到一种能够支持空间流动即共享时间之社会实践的新的社会组织/互动形态——“信息化城市”当中 。因此可以认为，正是基于空间的经济与社会的频繁互动才导致了新的城市化的出现。空间是社会的表达（expression），甚至空间就是社会 。对于城市而言，每个时代都产生出自己的空间 。比如当下，全球化的浪潮就为创新所必须的资本在城市的迅速聚集提供了机会和窗口：上海自20世纪70年代末改革开放开始，仅用了不到二十年就建立起东亚数一数二的国际化大都市。这一奇迹也着实打破了纽约、伦敦“不是一天建成的”之铁律 。 此外，“空间不仅仅是营造环境，也是生产力和消费的对象。更是政治斗争的对象——因为空间乃是国家控制的手段” 。昔日城市的空间出于“创新的需要”，被高速公路和停车场的扩建，以及随之而来的公园、绿地的减少，也就是生产剩余价值和生产享受的斗争中不断的重新界定。当城市被冠以创新之名时，不仅国际性的新纪念性空间（new monumentality）不断排挤着当地人民的生活空间，科技/工业园、高新区的兴起也意味着城市中其他行动者的被区隔化（segmentation）和退让——后者只能被“封闭”（ghettoized）在城市中缙绅化阶层（gentrification）甚至永远不会涉足的空间区域，从事着极为传统的职业，忍受着低组织性、非一体化和与主流社会脱离的恶性循环，并别无选择的相信是宿命使然 。然而当这一切的矛盾不可调和的时候，打破对于现有空间建构的张力就会表现为阻碍城市创新职能发挥的政治、社会和文化问题。事实上，城市创新的可持续性已然被贫困和社会不平等，城市空间极化和犯罪，污染和拥堵成本，无法满足发展要求的低质量基础设施等问题等严重制约了 。因此在创新型城市这一话语已经让空间分配的天平发生偏向之时，如何通过引入一个相对公平的机制让这场本来就不平等的博弈能够形成有效磋商就显得至关重要。 另一方面，建构的终结以对城市本身和公民身份的认同为标志。其实早在城市社会学早期的著作中，沃斯（Wirth L.）就提出了“作为生活方式的城市性”这一重要论断。按照他的理解，城市是“由具有城市异质性的个人所组成的较大规模的较高密度的永久的聚落”。而且由于背景不同，类型各异的行动者往往强调视觉上的认同和象征主义。所以这种认同首先就体现在对空间的依附上：或者说居住区域成为公民身份的象征；而且没有共同的价值观和道德系统，金钱往往成为唯一的价值度量指标 。其实也有学者认为，城市代表着地点——空间内我们定居下来并能说明我们身份的具体位置 。然而个更加宏观的层面来讲，城市最终的“生活方式”或者说特有的“人格”（很有可能是马赛克的），也是在特殊的与境当中被建构起来并随时间演化着的。虽然在城市途径的描绘中矛盾和博弈在所难免，整合的可能性——正因为选择了一个城市就是选了一种生活方式——往往还是存在的 。换言之，行动者在城市中行动的稳定化也正是对城市和公民身份本身认同的形成过程。从这个意义上讲，城市又超越了单纯的物理空间的概念而成为了一个“想象的共同体”（Imagined Community）。与城市认同所共生的法定（de jure）或是事实（de facto）的公民身份，也最终以语言、器物和制度或是价值观等形式保留下来，并且超越了城市本身空间的界限。也正是这一特征，才使得城市保持了开放和吸引的强烈特征 。对于创新型城市而言，前文所提到的鼓励创造性的创新氛围也是城市和公民认同的一种体现 。 然后需要指出的是：在全球化增加了创新元素组合可能性的与境下，上述认同却遭遇到了前所未有的危机，且不能为创新这一新职能的赋予所解决。全球化带来的不止是经济、知识和人口流动性的增强，更有对于地方和国家行政权威的侵蚀，以及对于地方本土文化的挑战。一些国际化大都市的经济名誉越来越和他们周边的广大腹地甚至是他们的国家经济所脱节 。在经济和政策的飞地（enclave）当中，也萌生出一大批有着全球视野（Global View）和全球薪酬（Global Pay）的新新人类，在城市已有的空间博弈之余，又加入了新的联结、互赖、整合、竞争、区隔和混沌等复杂性。在他们看来，城市甚至失去了承载认同最起码的符号性价值，但在空间上又无法摆脱本地物质资源的羁绊。这种认同感的消失特别是“世界城市”理念的传播，也给城市的可持续发展乃至国家治理都带来新的严重威胁。 总之，创新作为城市的一种新的职能至多是上述两个过程的结果（consequence）或是再结构化的中介（mediator），而不应该成为原因。创新型城市也不是创新和城市的简单叠加，而是蕴含了空间和认同的生产以及分配（即建构）的复杂过程。 3.走向多重资本的生产与分配 无疑从追溯城市的本质出发，厘清创新所在的城市之空间与认同建构的本质，为全面地理解“什么是创新型城市”开拓了新的视野。而为了形成对“如何建设创新型城市”的更好解释，特别是针对空间难于直接和创新绩效形成联系而认同又难于识别和度量的问题，我们需要摒弃单一的经济维度，而从广阔的行为、社会、政治和地位等多个维度考虑，去建立一个能够同时看到创新型城市历史成功的原因和可持续发展潜在风险的理论框架。 需要指出的是，在传统多维度细分的视角带来了城市形象丰满的同时（如表1），操作性的过于复杂则成为随之而来的另一个问题——相比于指标化的研究，这无异于“关上一扇门，打开一扇窗”。幸好社会学的理论告诉我们：“社会世界是一部积累的历史，如果我们不把它简化成行动者之间瞬态机械平衡的不连续系列，如果我们不把行功者但仅仅看成可以互换的粒子的话，我们就必须把资本的概念和伴随这一概含的积累物且其全部效应重新引入社全世界……资本的不同类型和亚型的分布结构，在时间上体现了社会世界的内在结构，即铭写在这个世界的现实中的一整套强制性因素，这些强制性因素以一种持久的方式控制了它所产生的作用，并决定了实践成功的可能性” 。资本的划分依赖于自在其中起作用的场域（field）——对与创新型城市建设而言，其资本的构成一般包含以下四个方面。 表1 前工业社会、工业社会和后工业社会的城市 资料来源：根据Berry, B. J. L. Comparative urbanisation: divergent paths in the twentieth century. London, Macmillan, 1981: 13. 的表格补充后工业社会城市特征整理得到。 首先是经济资本。经济资本是城市的各项职能能够正常发挥和运转的必要动力，也是城市由资源密集型向知识密集型转型的必经之路。在传统的城市发展模式当中，经济资本的获得一般是通过资本的原始积累或者政府信用（比如公债和贷款）等形式实现的。随着全球化程度的进一步加剧，外国直接投资（FDI）也成为了城市，特别是后发国家城市迅速获得经济资本的一条重要途径。其次是知识资本 。由于知识本身可以划分成隐性知识和显性知识，知识资本一般以技术的具体形式（如产品、文本和专利等）和人才的存量和流量予以体现。然而需要强调的是，由于TRIPs（与贸易有关的知识产权协议）条款等规定的限制以及地方移民政策的松紧程度的影响，知识资本本身的流动性往往是有限的（即便是通过经济资本来购买，如技术和人才引进等）。因此如何保证城市的知识资本存量（通常体现为留住人才和提升本土企业技术能力）就显得尤为重要。上述两种资本主要针对的是城市空间的建构：无论是经济资本还是知识资本，都是通过城市与外部的联系对城市物理空间的一种重新的界定。 再次是社会资本。社会资本指的是由人际网络所联结起来的，用以增强对城市认同感的一种精神资源。对于发达国家城市而言，城市本身往往就意味着高收入、高就业等良好的愿景，从而使城市成为吸收经济和知识资本的重要增长极——社会资本的形成体现为一种融入。相比之下，发展中国家的城市在一开始往往并没有那么强的吸引力。但通过海外留学和留学归国人员所建立起来的社会网，却能够保证落后城市和发达城市之间的知识和人才的传递——社会资本体现为一种联合。最后是文化资本。即当对于城市本身和公民身份的认同已经达到了制度或者价值观的层面时，有着个人倾向的社会资本就转化成了文化资本，并进一步体现为城市的“铭牌”。文化架构上的不同也成为理解现代城市的重要方式之一 。从这个意义上讲，社会资本和文化资本之间并不存在明显的界限。东方社会重人际网络的特点，更是决定了社会资本将会在创新型城市的发展中发挥更大的作用。上述两种资本则对应于城市和公民身份的认同：无论是社会资本还是文化资本，都是将城市和公民联结稳定化的一种现实保障。 图1 创新型城市建设的多重资本框架 正是经济资本、知识资本、社会资本和文化资本之间的互动和循环流传才构成了创新型城市发展的不竭动力。然而资本的生产却不是创新型城市意义的全部，生产也不能天然地解决分配的问题——要使得创新的职能和城市其他职能的发挥有着某种持续性，资本的合理分配也是离不开的。指标化创新型城市的研究当中，往往已经加入了经济和知识资本生产考量的因素，因此这里更加强调的是社会和文化资本的生产以及所有四种资本的分配：创新作为当下最流行话语的本质造成了城市中创新（直接）相关的行动者在资本分配方面的先天优势。也就是说，在城市空间的建构中和城市的生活方式以及城市“人格”的形成中，会有意无意地更多体现这些人的意志。城市本身的全球化和本土文化的冲击，对于创新成果的极有限享有（甚至接入）和为诸如污染和拥堵等巨大外部成本埋单的不满，日益增大的贫富和政治权力差距等等对先天资本分配不均衡的强化，都会在或远或近的时间内成为亟待解决的问题。然而对此，创新本身是无法从自身得到答案的——一味地强调生产而忽略分配只会和创新型城市建设的愿景南辕北辙。 4.结论和反思 综上所述，单纯的从创新的绩效出发去考量创新型城市的指标其实是将“创新”和“城市”割裂开来，很容易以牺牲城市的可持续发展和社会的长治久安为代价而陷入创新型建设的误区。因此本文通过追问创新所在的城市认为，城市发展的本质在于空间的建构和城市与公民身份的认同。进而在创新型城市的实践场域中，将建设创新型城市的资本划分为经济资本、知识资本、社会资本和文化资本四种形式，并强调正是多重资本的生产与分配才是维持城市创新可持续性的不竭动力。因此，“创新型城市”应该而且必须是一个整体，创新也只是城市的诸多职能之一。即便是在创新已经成为全球性话语的今天，城市中的创新也必须从一个更加综合、更加嵌入性的角度去看待。 中国的城市化改革开始于20世纪80年代 。从某种意义上讲，中国的城市化是和市场化、全球化两个进程分不开的。比如在1979-1986年间，近15%的深圳市基础设施建设资金来自于外资。整个80年代，外资对于深圳市政和基础设置建设的贡献度竟然高达26%。同一时期，进入到上海银行和房地产部门的外资也以一种史无前例的速度改变着城市的地表风景和轮廓 。然而在外资大量涌入城市带来经济高增长的同时，经济资本的引入对知识资本、社会资本和文化资本也造成了强烈的冲击。北京、上海、深圳等很多巨型城市中，高薪高技术的“双高”工作快速增长对“双低”服务岗位的强大需求和依赖——然而同时后者的生存空间却逐渐地被排挤和取代，并被迫远离他们的社会支持系统和血缘联系。 更为严重的是在全国范围内，当城市作为生产中心（或者说增长机器）而不是消费中心的时候，政策倾向上（特别是GDP导向）的急功近利是不可避免的。在“招商引资”和“市场换技术”的旗帜下，众多城市争相将各种形式的创新减税政策作为迅速提成地方经济总量的有效手段（由于很多减税政策都是针对于城市中的高新区企业，也有人认为中国的城市发展其实是走向了高新区化）。且不说环境负载增加甚至破坏以及本土企业创新能力（由于政策上的不平等）被剥夺的问题，“分税制”改革以后减税政策本身所带来的地方财政收入的进一步相对减少也开始逐渐显现出弊端。面对经济资源上的掣肘，城市或者选择减少公共投入，并无可非议地带来公共服务（如教育和医疗水平等）的变差；或者义无反顾地选择卖地，也通过价格杠杆间接地带来人居环境的变差——尽管城市已经在保证自身运转的前提下，尽可能地将有限的资源优先投入到基础设施建设上来吸引外资和推动经济增长，然而公共服务在地方供给水平的显著下降却是一个不争的事实 ——这些无疑都会对经济和知识资本向城市的进一步涌入造成或多或少的麻烦。即便是在“建设创新型国家”的旗帜下，很多城市已经注意到从“引资”到“引智”的转型。但在更多地注重了城市创新职能的情况下，上述政策上的两难还是不可避免地成为了中国创新型城市建设的一个缩影。从某种意义上讲，中国的新一轮城市化不能走发达国家从经济资本到知识资本，再到社会资本、文化资本积累的老路。多重资本的并行生产和分配应该放作一个整体来进行考量——这也是全球化背景下决策权向地方转移，对政策理念和工具水平所提出的更高要求。 由于篇幅所限，本文无法更多地设计我国创新型城市建设的细节。然而作为一个起点，却尝试对一般意义社会科学和传统三个学科导向的创新型城市研究进行了沟通，从而为解释“什么是创新型城市”以及“如何建设创新型城市”提供了一种新的可能。如果对于多重资本生产和分配过程性考察的倡导能够成立，有关创新型城市经验研究的重点就应从指标的静态“拍照”走向案例的动态演化——而这一理念也恰恰反映了国际学术界创新型城市研究的趋势。历史是重要的 。从这个层面而言，创新型城市的“最佳实践”对于他国的借鉴意义也不仅仅停留在政策学习的标杆，而更多是对于经济-社会互动的一个整体性的反思。本文所提出的多重资本的生产和分配的分析框架，也只是这一系列尝试的开始。 参考文献 Fischer M M, Revilla Diez J, Snickars F. 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学术界的宋祖德 方舟子涉嫌抄袭总调查 2011 年 03 月 31 日 07:49 来源： 法治周末 作者：李秀卿 http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=43772do=blogid=428346from=space 转载部分 科普文章能否脱离学术规范 --- 《现代药物是怎么开发出来的》抄袭疑案调查 " 即便我这篇文章完全根据颖河的系列文章写成，只要不是整段地照抄，也称不上什么 " 抄袭 " ，因为科普文章和论文的标准是不一样的。 " 在方舟子被疑存在抄袭的众多文章中，发表在 2006 年 12 月 11 日《经济观察报》上的《现代药物是怎么开发出来的》一文，是网上公认的影响力较大的一篇。 这篇文章在发表的第二天，就被网友指出涉嫌抄袭 “ 颖河 ” 的九篇系列文章《认识药物》。一位名叫 “ 脆弱 ” 的网友甚至怀疑 “ 颖河 ” 是方是民的另一个笔名，因为他比较了解方与 “ 颖河 ” 的文章之后，发现方文大约有一半与颖文相似。 质疑声音出来后，方舟子马上在新语丝读书论坛上写了《关于〈现代药物是怎么开发出来的〉一文》，其中表示，他与 “ 颖河 ” 的文章都是根据美国食品和药物管理局 (FDA)1999 年 9 月的一份特别报告所写的，这份报告的标题是《从试管到患者 ——— 通过人类药物改善健康》 (From Test Tube to Patient———Improving Health Through Human Drugs) 。 “ 所以 ( 颖河 ) 和我的文章有些段落相似，例子、数据都相同，只不过他的表达比较忠实于原文，我则采用复述。 ” 方舟子解释道。但有人发现，方后来删掉了 “ 我则采用复述 ” 六个字。 方文发表后的第四天，网友 “ 白字秀才 ”( 本名陈廷超 ) 通过万维读者网学术与教育论坛，发布了一个很有说服力的帖子 ——— 《神秘的 106 天 ——— 扒开骗子的画皮》，毫不客气地用两个有力证据反驳方的辩解。 “ 很明显，颖文是根据 FDA 文那个表格而写的，而方文是抄袭自颖文！ ” 按照 “ 白字秀才 ” 的分析， “ 如果方文也是根据那个表格而写的话，基本不可能写得如此和颖文类似 …… 任何两个人，独立叙述这个表格时，肯定有较大的差别。 ” “ 白字秀才 ” 提出的第二个证据，让方几乎无话可说 ———“ 颍河 ” 的文中有一处错误，而方舟子的文中竟也出现了同样的错误 ——— “ 颖河 ” 的文章称，有一种治疗艾滋病的新药 zidoculine( 简称 AZT) ，只进行了 106 天的临床试验就获准上市；方的文章说： “ 第一种治疗艾滋病的新药 AZT 的临床试验在只进行了 106 天之后 …… 即提前终止了该临床实验。 ”( 详见附件 ) 但是， “106 天 ” 这个数字是错误的。 “ 白字秀才 ” 查遍 FDA 文件全文，在第 33 页发现有这样一句话： “Zidovudine(AZT)was approved in 107 days ， without cutting any corners.”(AZT 在 107 天之内获得批准，没有走任何捷径 ) 。很显然，原文中出现的时间是 107 天，方舟子与 “ 颖河 ” 都将其错写成了 106 天。 “ 白字秀才 ” 说， “ 颖河 ” 的文章在引述 FDA 的报告时显然出现了笔误，将原文的 107 天错误地写成了 106 天。如果方舟子的文章如他所言只是 “ 独自复述 ”FDA 的报告，怎么会发生与 “ 颖河 ” 的文章同样的技术性错误呢？除了抄袭，没有什么理由可以解释这样的 “ 巧合 ” 。 “ 更糟糕的是， FDA 文所说的 ‘ 在第 107 天 ’ 是指 ‘FDA 批准 AZT’ ，也就是说，从 AZT 完成所有临床实验后，把收集的所有数据上报给 FDA ，而 FDA 从接收 AZT 的申请后的 ‘ 第 107 天 ’ 批准其上市，而不是说 ‘AZT 的临床试验只用了 106 天 ’ 。颖文错误地理解了 FDA 文的意思，有趣的是，方文也能 ‘ 独自复述 ’ 出同样的错误？ ” “ 白字秀才 ” 指出上述错误之后，方舟子马上在新语丝上发表了《对〈现代药物是怎么开发出来的〉的一点更正》： “ 有一个网友来函对文中介绍的 AZT 临床试验时间提出了怀疑。此处的确有误。上文 ‘ 第一种治疗艾滋病的新药 AZT 的临床试验在只进行了 106 天之后 ’ 一句应改为 ‘ 第一种治疗艾滋病的新药 AZT 在还在做 II 期临床试验时 ’ 。 ” 方舟子说： “ 该例子依据的原文没有提到临床试验天数，在另一处有 ‘Zidovudine was approved in 107 days’ 的说法，经仔细核对，天数 ( 第 107 天，即 106 天后 ) 应该指的是批准时间，而非临床试验时间。之所以出现这个误读，是因为以前读过颖河《认识药物》介绍的同一个例子提到临床试验只进行了 106 天，留下的印象导致先入为主的误读。实际上整个临床试验进行了大约一年，到 II 期临床试验时发现显著提高了艾滋病患者的存活率，即提前终止。 ” 即使涉嫌抄袭疑云重重， 2007 年 1 月 14 日，方舟子在新语丝上公布的新书《科学成就健康》的目录中，《现代药物是怎么开发出来的》还是被列在了该书第四章。在其 2007 年 3 月出版的《批评中医》一书中也收录了这篇文章。 2007 年 2 月 3 日 ，方舟子发表《对 “ 方舟子抄袭颖河 ” 一事再说几句》： “ 其实即便我这篇文章完全根据颖河的系列文章写成，只要不是整段地照抄，也称不上什么 ‘ 抄袭 ’ ，因为科普文章和论文的标准是不一样的。有人 ( 那些骗子和帮闲们 ) 为了诬陷我抄袭，故意混淆科普文章和论文的区别 ……” 一位要求不披露姓名的学界人士在接受《法治周末》记者采访时说，在这起案件中，方舟子事实上已经间接承认了 “ 白字秀才 ” 的指控，但仍不愿意认错和道歉，并且还在为自己的错误行为辩解。 网友 “ 难度五级 ” 支持 “ 白字秀才 ” 的观点。 2007 年 2 月 8 日， “ 难度五级 ” 在万维读者网的学术与教育论坛发表了文章，他将抄袭难度从易到难分为五个级别，对在方舟子涉嫌抄袭 “ 颖河 ” 这个案例进行分析后发现，方舟子的文章与颍河文章中的文字分段、内容组织、自创措辞、引用数字和理解错误都是相同的。 附件：方舟子与 " 颖河 " 文章对比如下： 方舟子 1 ：生理学家研究人体在正常状态下的各种生理功能和变化规律，生物化学家研究生命过程中的化学变化，分子生物学家则研究参与生命过程的各种分子的功能和相互作用。这样，我们就能从分子、细胞、器官到人体不同的层次了解我们的身体在正常状态下都是如何运行的，而病变又是由于哪一方面发出了异常。 颖河 1 ：生理学家研究机体在正常条件下的各种功能及其变化规律，生物化学家研究生命过程的化学，分子生物学家研究参与生命过程的各种分子和发生在分子水平的各种相互作用。研究人员试图从不同的层次 --- 从器官水平到细胞与分子水平 --- 去理解这些改变，去思索药物将如何从细胞和分子层次上纠正这些异常改变。 方舟子 2 ：有时候，研究人员能很快地发现这种特殊的化合物，这是很幸运的。更多的时候，研究人员需要筛选成千上万种化合物，才能发现有效的少数几种。 颖河 2 ：科学家们有时很幸运，可能较快地要找到想要的化合物 --- 比如前面所说的那个酶抑制剂。但通常他们要在试验中一个个地检查几百个、几千个甚至上万个化合物。 方舟子 3 ：这些是无法在离体实验中观察到的。但是，出于人道的考虑，我们也不能就直接拿人来做试验。因此，下一阶段，研究人员需要做动物试验。 颖河 3 ：在离体实验系统中就无法观察药物作用的这些特征。因此，下一阶段研究人员需要采用另一套药物实验系统 --- 动物实验，在动物身上进一步检验这几种化合物的效果。 方舟子 4 ：常用的实验动物有小鼠、大鼠、兔子、猫、狗、猴子等。在做动物试验时，需要用到两种或更多种的动物，因为不同种类的动物对药物的反应可能会不同。 颖河 4 ：常用的实验动物有小鼠大鼠狗猫或猴子等，当然这些实验动物 --- 称为医学实验动物 --- 的物种都经过特别甄别和培育，生物学特性相当明确，普通的同类动物并不能担此重任。因为药物对不同的种属的动物可能产生不同的作用，通常需要在两种以上的不同种属的动物身上进行试验。 方舟子 5 ：有时候，人们会发现，一种药物的代谢产物甚至比药物本身还更有效。 颖河 5 ：有时研究人员会发现，药物的某种代谢分解产物可能比正在进行试验的药物更为有效，或者药物必须经过机体代谢生成新的物质才能发挥疗效。 方舟子 6 ： I 期临床试验为短期小规模。试验对象通常为 20-100 人，健康志愿者或患者都可以。其主要目的是观察新药是否会出现急性毒副作用，检验合适的安全给药剂量，并初步研究人体对药物的吸收、代谢和排泄。时间持续数月。如果没有严重的问题，例如不可接受的毒副作用，就可进入 II 临床试验。大约 70% 药物能成功地通过这一阶段的试验。 颖河 6 ： I 期临床试验，短期小规模。初步观察新药的安全性并确定合适的给药剂量，也研究观察人体对药物的吸收、代谢和排泄。疗效观察不是这一期的重点。可以选用少量健康的正常人 ( 志愿者 ) 或病人进行人体试验，通常 20-100 人，持续数月。约 70% 药物可成功通过，并进入 II 期临床试验。 方舟子 7 ： II 期临床试验为中期中等规模。试验对象是病人，通常为 100-300 人。主要目的是观察新药是否有疗效，也对短期的安全性做进一步观察。时间持续几个月到两年。大约只有 33% 的新药能成功通过这一阶段的试验，进入 III 期临床试验。 颖河 7 ： II 期临床试验，中期中等规模。主要观察新药疗效，进一步观察安全性，调整并确定合适的给药剂量。试验对象是病人，通常 100-300 人。持续几个月到两年。平均约 33% 的新药可通过，进入 III 期临床试验。 方舟子 8 ： III 期临床试验为长期大规模。试验对象是病人，通常为 1000-3000 人。目的是确认新药疗效和安全性，确定给药剂量。时间持续一到四年。约 25-30% 的新药可通过这一阶段的试验。 颖河 8 ： III 期临床试验，长期大规模。确认新药疗效和安全性，确定给药剂量。试验对象是病人，通常 1000-3000 人。持续一到四年。约 25-30% 的新药可通过。 方舟子 9 ：在完成 III 期临床试验之后，制药公司就可向药监部门提出上市申请，由药监部门组织专家鉴定。在美国，最后经食品药品管理局 (FDA) 批准上市的新药，只占最初申请进入临床试验的新药总数的 20% 。 颖河 9 ：完成 III 期临床试验的新药，在进行数据分析和总结之后，由制药公司负责提出上市申请， FDA 组织专家进行审批。最后经 FDA 批准可以上市的新药，只有最初申请进入临床试验的新药总数的 20% 。 方舟子 10 ：新药被批准上市之后，通常仍然需要进一步观察药物在大范围长时间临床应用时的疗效和安全性，并与其他已有药物进行比较，称为 IV 期临床。由于在做临床试验时，儿童、孕妇和老人常被排除在外，因此在新药上市后，特别需要观察药物对这些群体和某些特定的病人群体的安全性、疗效和剂量范围，以获得更全面的资料。 颖河 10 ：通常，新药被批准上市之后还要继续进行一期临床研究，称为 IV 期临床。主要研究新药的长期疗效与毒性，与其他药物的比较等。在新药经批准公开上市之后，需要进一步观察该药物在大范围长时间临床应用时的疗效和安全性。特别需要观察药物对儿童和老年病人，妇女和怀孕妇女，或者某些特定的病人群体的安全性和疗效以及剂量范围，以获取更为全面的资料。 方舟子 11 ：有时候，在临床试验过程中，一种药物被发现能够有效地治疗恶性疾病，会提前中止临床试验而直接用于治疗病人。例如，第一种治疗艾滋病的新药 AZT 的临床试验在只进行了 106 天之后，发现它能显著增加病人的存活率，美国食品药品管理局立即提前中止了该临床试验，并在批准其上市之前允许它被用于治疗 4000 多名艾滋病患者。 颖河 11 ：在实践上，一旦发现某药可能影响病人的生存状态，就可能立即停止试验。举例来说，当发现第一个治疗爱滋病的新药 zidoculine--- 简称 AZT--- 能明显增加病人存活之后， FDA 就立即提前终止了该药的临床试验，并在批准该药上市之前授权允许四千多名爱滋病病人使用它。该药的临床试验只进行了 ( 大约 )106 天就获准结束。 " 我认为那是抄袭 " --- 《科学是什么》抄袭疑案调查 《科学是什么》全文约一千六百字，其中约有九百字几乎原文引自罗伯特教授的《神创论是科学的理论吗》一文，构成了《科学是什么》的主要观点，但并未注明这些观点的出处 “ 是的，我认为那是抄袭 (Yes ， I consider it plagiarism.) 。 ”2010 年10 月17 日 ，美国密歇根州立大学生理学教授罗伯特· 鲁特 - 伯恩斯坦 (Robert Root-Bernstein) 在给网友 “ 圆排骨 ” 的信中，确认了方舟子《科学是什么》一文抄袭了他已经发表的文章。 此前，在美国工作的华人网友 “ 圆排骨 ” 向罗伯特教授举报，曾在该校读书的中国学生方是民 ( 方舟子本名 ) 涉嫌抄袭他的文章。 从上世纪 70 年代开始，罗伯特教授在普林斯顿大学先后做生物化学和科学历史研究， 1987 年至今在密歇根州立大学任生理学教授。他忠诚地信仰达尔文的进化论，并作为进化论阵营中的一员，参与撰写了《科学与神创论》 (Science and Creationism ，牛津大学出版社， 1984 年出版 ) 一书。 《神创论是科学的理论吗》是《科学与神创论》一书收录的罗伯特教授的其中一篇文章。为了证明神创论不是科学理论，罗伯特教授从逻辑、经验、社会、历史四个角度归纳了一套判断科学理论的标准，用来批判科学神创论。 1995 年 5 月，方舟子将他所写的《科学是什么》一文发表在中文互联网上。长期跟踪研究方舟子的旅美华人学者 “ 亦明 ” 博士发现，方舟子在《科学是什么》一文中所提出的观点与罗伯特教授惊人地相似。《科学是什么》全文 1600 字，其中约有 900 字几乎原文引自罗伯特教授的《神创论是科学的理论吗》一文，构成了《科学是什么》的主要观点。但并未注明这些观点的出处。 2010 年 10 月 14 日 ， “ 亦明 ” 在虹桥科教论坛 ——— 一个常由 “ 反方 ” 人士参与讨论的论坛，发表了《方舟子早在 1995 年就抄袭 MSU 教授的英文文章》。两天后， “ 亦明 ” 宣布将向密歇根州立大学举报方舟子的这起抄袭案。 方舟子当即发起对 “ 亦明 ” 的 “ 人肉式 ” 攻击。 10 月 16 日，也就是 “ 亦明 ” 宣布举报的当天，方舟子将 “ 亦明 ” 的真实姓名在新语丝上公之于众： “ 亦明 ( 真名葛莘 ) 原是美国南卡罗莱纳大学植物系某实验室的技术员，现靠教中文基础课为生，做豆腐生意，专职从事 ‘ 方学 ’ 研究。曾经在 2003 年、 2007 年两度回国，以 ‘ 美国大学副教授 ’ 的身份招摇撞骗。 ” 10 月 17 日 ， “ 亦明 ” 向密歇根州立大学 (MSU) 发出举报信。一个月之后， “ 亦明 ” 收到了 MSU 学术诚信负责人 (Research Integrity Officer) 吉姆斯 ·M. 皮瓦尼克的初审报告： “ 抄袭的指控成立必须符合两个标准，第一个是定义标准，第二个是证据标准。 ” 报告说： “ 关于定义标准，如果某人将他人以前发表过的文章融入自己的文章之中，但却没有做出说明，则这种行为构成学术不端行为。本项指控达到了这个标准。 ” 但是，由于 1995 年是方舟子在 MSU 读书的最后一年，如果他写这篇文章时已经离校，那么，校方对他的行为就没有责任了。吉姆斯 ·M. 皮瓦尼克认为，没有明确的证据能证明方的文章是他在校期间写的，因此，决定对此抄袭举报不予调查。 后来， “ 亦明 ” 找到了这篇文章在 1995 年发表的证据。但 MSU 以 “ 方舟子的文章与他在该校学业无关 ” 为由，拒绝复审。 对此，原作者罗伯特教授在确认方舟子抄袭他的文章的情况下，对校方的处理意见表示不满，并向校方举报方舟子抄袭他的文章。他在给指控《科学是什么》涉嫌抄袭的另一举报人 “ 圆排骨 ” 的信中说： “ 你还需要知道，因为方舟子的打假活动被大肆宣扬，美国这里很多人都假定你对方的攻击是出于报复心理。所以，你在这里是多线出击。 ” 那么， “ 亦明 ” 和 “ 圆排骨 ” 举报的《科学是什么》这篇嫌疑文章，是不是方舟子 1995 年发表的原版呢？据调查，在 10 月 18 日 “ 亦明 ” 举报方舟子之前，网上只有被 “ 亦明 ” 、 “ 圆排骨 ” 举报的《科学是什么》的最初版本。 10 月 19 日，方舟子改动了新语丝网站的网页，加上了 “ 根据美国学者 Root-Bernstein 的归纳 ” 的字样。 10 月 26 日 ，方舟子对他能够控制的 “ 三思科学网 ” 的《科学是什么》也做了同样的改动。但方舟子无法改变的是，早在之前的 2002 年，他 “ 授权 ” 三思网站将《科学是什么》收入 “ 三思小百科 ” 中，根本就没有提到文章中的观点来自 Root-Bernstein 。 另一个证据是，方舟子于 2005 年 11 月 9 日发表在《中国青年报》《冰点周刊》上的《科学时代的伪科学》一文，也提到了罗伯特教授文章中所说的科学的 “ 四条标准 ” ，同样没有注明观点来自罗伯特。 在查找被方舟子改动之前的网页时，一家叫 “ 时光机器 ” 的网站帮了 “ 亦明 ” 的大忙。在 “ 时光机器 ” 上，访问者可以随时全部下载某些网站，并找到不同时间的版本。在这里， “ 亦明 ” 找到了这篇文章在新语丝网上被改动以前和之后的版本并作了截图。 目前，在网上普遍流传的版本，就是未注明观点出处的那个版本。 对于 “ 亦明 ” 和 “ 圆排骨 ” 等人的指责，方舟子并没有作出正面回应，而且，他对 “ 亦明 ” 有关其抄袭的指责丝毫不认可。 2010 年 10 月 30 日，他在新浪微博解释道： “ 《科学是什么》是我 1995 年在中文网上跟人吵架时写的帖子，其中引用的科学判断标准只泛泛地说是科学学的共识， 1999 年收入《方舟在线》时则注明是根据 Root-Bernstein 的归纳。 2007 年出版的《批评中医》更注明了 Root-Bernstein 文章的出处。 ‘ 方学家 ’ 拿我的书按图索骥，还当成什么重大发现了。 ” “ 圆排骨 ” 在接受《法治周末》记者书面采访时认为： “ 方舟子的这个辩解不仅无法证明他没有抄袭，恰恰相反，他的辩解表明，在他 1995 年写作的文章里，故意没有注明观点来自教授的著作。既然没有注明，就是抄袭。再说，他在《方舟在线》出版之后，还授权三思科学网把抄袭文章原版收入《三思小百科》，继续欺诈，这哪里是 ‘ 随意 ’ 之作！ ” 这是迄今为止，方舟子被学者和网友们发现的第一次涉嫌抄袭的行为。北京师范大学副教授田松在接受《法治周末》记者采访时说，《科学是什么》一文不过 1600 字，其中有 900 字都是他人的观点，超过 50% 的篇幅照抄他人文章，即使方舟子后来加上了 “ 根据美国学者 Root-Bernstein 的归纳 ” ，也无法解释抄袭的嫌疑。 2011 年 1 月 28 日 ，方舟子在《新华每日电讯》上发表《抄袭的境界》，其中这样说道： “ 国内不少人认为只要注明了出处，就可以照抄别人的文字。其实这也是抄袭，只不过不属于抄袭观点 ( 因为已注明出处 ) ，而是属于抄袭文字。即使已注明了出处也应该用复述的方式介绍别人的观点，而不能直接照抄。如果直接照抄，就要用引号表示是直接引语，并注明出处。国内还有不少人认为要抄到一定比例 ( 例如占一篇论文的 30% 以上 ) 才算抄袭，这种看法也是错误的。抄一句有特色的话也是抄，抄袭量的多寡并不影响对抄袭性质的认定，只影响对抄袭情节轻重的认定。 ” 同时，方舟子曾这样解释抄袭问题： “ 说是 ‘ 翻译 ’ ，就请把我翻译的 ‘ 原文 ’ 给列出来一一做个对比，看我是如何 ‘ 翻译 ’ 的，否则乃是地地道道的无中生有的诽谤。 ” 在一轮又一轮的 “ 口水战 ” 中，他自己定下的判断抄袭的标准，也成了很多人攻击他采取双重标准的一个理由。 《科学是什么》与《神创论是科学的理论吗》相同部分对比： 方舟子：在逻辑上，它必须是： 1) 符合 “ 奥卡姆剃刀 ” 的原则，即必须是简明而非繁琐的，而不是包含一大堆假设和条件，为以后的失败留好了退路； 2) 本身是自恰 的，不能一会说先造动物再造人，一会又说先造人再造动物； 3) 可被否证的，不能在任何条件下都永远正确、不能有任何的修正； 4) 有清楚界定的应用范畴，只在一定的条件、领域能适用，而不是对世间万事万物，无所不能，无所不包。 方舟子：在经验上，它必须： 1) 有可被检验的预测，而不是只是一套美丽的空想； 2) 在实际上已有了被证实的预测，也就是说，一个科学理论不能只被否证，而从未被证实，否则这样的理论是无效的； 3) 结果可被重复，而不是一锤子买卖，或者是只此一家别无分店，只有你一个人作得出那个结果，别的研究者重复不出来，还要怪别人功夫不如你； 4) 对于辨别数据的真实与否有一定的标准，什么是正常现象，什么是异常现象，什么是系统误差，什么是偶然误差，都要划分得清清楚楚，而不是根据自己的需要对结果随意解释。 方舟子：在社会学上，它必须： 1) 能解决已知的问题，如果连这也办不到，这种理论就毫无存在的必要； 2) 提出科学家们可以进一步研究的新问题和解决这些问题的模型，也就是说，它不光要有解释，还要有预测，否则也没什么用处； 3) 提供概念的定义，而且必须是切实可行的，不是象 “ 气功场 ” 、 “ 天人感应 ” 之类子虚乌有、对解决问题没有任何帮助的伪概念。 方舟子：在历史上，它必须： 1) 解释已被旧理论解释的所有的数据，也就是说，你不能只挑对自己有利的数据作解释，而无视对己不利的数据，否则就还不如旧理论；那些宣扬算命多准、祷告多有效的，其惯用伎俩就是挑出成功的巧合大肆渲染，而隐瞒了无数失败的例子； 2) 跟其它有效的平行理论相互兼容，而不能无视其它理论的存在。比如， “ 科学的神创论 ” 如果要取代进化论这种 “ 旧 ” 理论，就不仅要解释已被进化论很好地解释了的所有的数据，而且不能不理睬与进化论相容得非常好的现代生物学的其它学科以及天文学、地质学、物理学、化学等的成果。同样，有人声称 “ 气功科学 ” 是最尖端的科学，那么它不仅要包容现代医学的研究成果，还必须与物理学、化学、生物学等等平行学科不互相抵触。 编译还是原创 --- 《科学地解决道德难题》抄袭争议 二 ○○ 一年十月四日，《南方周末》科学版发表方舟子的文章《科学地解决道德难题》。马上有人发现，这篇文章的主要内容与 Greene 等人的研究论文部分内容一致 2001 年 9 月 14 日 ，美国《科学》杂志刊登了一篇关于情感介入道德判断的论文，题目是 “An fMRI Investigation of Emotional Engagement in Moral Judgment” ，即《道德判断的功能磁共振成像研究》。作者有 5 位： Joshua D. Greene ， R. Brian Sommerville ， Leigh E. Nystrom ，John M. Darley ，和 Jonathan D. Cohen ，他们是普林斯顿大学和匹兹堡大学等高校或科研机构的科学家。 在文章中，科学家们介绍了 “ 小桥难题 ”(foot-bridge dilemma) 与 “ 电车难题 ”(trolley dilemma) ，并指出，情感介入对道德判断起着关键的作用，但并不是唯一的决定性因素。 2001 年 10 月 4 日 ，《南方周末》科学版发表方舟子的文章《科学地解决道德难题》。马上有人发现，这篇文章的主要内容与 Greene 等人的研究论文部分内容一致。 当年 10 月 10 日，一位叫 “ 柯华 ” 的学者致信方舟子： “ 你的文章共有 1698 字，你翻译的 Greene 的研究结果有 529 字，占全文的 31.2% 。关于 ‘ 电车难题 ’ 和 ‘ 天桥难题 ’ 的文字， Greene 的文章中也有，但他注明了参考文献。如果把这部分算上，我看不出 ‘ 你的文章 ’ 中有多少是你自己想出来的 …… 你这篇科普文章，绝对应该算是编译，而不是堂而皇之署上你的笔名 ……” 方舟子立即反击道： “ 只要智力正常的人，就都应该知道我发表在《南方周末》 2001 年 10 月 4 日上的文章《科学地解决道德难题》是在介绍一个经典的道德难题和最新的科研成果。文章里面明确指出做这项实验的是 ‘ 美国普林斯顿大学的心理学家 ’ ，而并非本人。在新语丝网站上登出时，我还在文后注明了 ‘ 原始论文见 Science ， 293 ， 2105-2108’ ，目的是为了让对这个问题感兴趣的人可以进一步去阅读原文。 ” “ 柯华 ” 在信中表示： “ 我们都是公开身份的人，请你叮嘱你的朋友，不要对我进行人身攻击。 ” “ 柯华 ” 即当时的复旦大学医学院公共卫生学院副教授边建超。但没想到，边建超很快就遭遇了赤裸裸的人身攻击。这封信发出的第二天，方舟子言词激烈地表示： “ 我就很愿意带头还他一个人身攻击：无耻而又弱智。 ” 同时揭露方舟子涉嫌抄袭的还有另一位学者赵纪军，他当时正在美国北卡罗莱纳大学教堂山分校物理系从事博士后研究。他用 “ 离乡客 ” 这个笔名将揭露方舟子涉嫌抄袭的文章发表在万维读者网的教育与学术论坛。 在《科学地解决道德难题》的后半部分，方舟子仅仅点明了试验结果的来源是美国普林斯顿大学心理学家的一项实验 ———“ 美国普林斯顿大学的心理学家用实验对这个 ‘ 感情说 ’ 进行了验证。 ” 但未注明引述《科学》杂志及原文作者的姓名，也没有以其他任何方式交待文中内容的来源。 方舟子的这篇文章，也成为他与肖传国结怨的开端。根据 “ 亦明 ” 提供的资料， 2001 年 11 月 4 日，方舟子在新语丝上发表《 “ 方舟子剽窃铁证如山 ” 的真相》，其中写道： “ 网上骗子 ‘ 昏教授 ’ 在早些时候曾向《科学》杂志诬告我剽窃。 ” “ 昏教授 ” 即肖传国。 2001 年，肖传国等人向《科学》杂志联名举报方舟子抄袭该杂志发表的文章，自此，方舟子就盯上了 “ 昏教授 ” 。直到 2005 年，肖传国个人资料外泄，方终于发现 “ 昏教授 ” 就是肖传国，由此与肖展开了长达数年的恶战。 据知情者提供的资料，接到 “ 昏教授 ” 的举报后，《科学》杂志复函说： “ 我们认为，按照美国新闻业的标准来衡量，方舟子的文章是不可接受的。他没有给出那些研究人员的姓名，没有给出发表这项研究结果的杂志的名称，也没有引用其他科学家的评论。在美国发表文章，所有这些都是必需的。 ” 复函同时认为： “ 指控方舟子抄袭却难以成立，因为他确实提到这项工作来自普林斯顿大学的研究人员。并且，除非我所看到的译文不确，他既没有使用第一人称来暗示这项工作是他自己做的，也没有直接拷贝《科学》论文的文字。 ” 据此，方舟子表示： “ 赵纪军的指控已构成了对我的恶意诽谤，在必要的时候我将追究其法律责任。 ” 方对此进一步辩解说： “…… 我的文章没有注明参考文献，因为那是大众报纸上的通俗文章，无须注明出处。我的文章除了个别的评论，在观点上的确没有多少是我自己想出来的。作为科普文章，并不需要介绍自己的新观点 ( 那应该去写论文 ) ，完全可以百分之百地介绍别人的工作，甚至只介绍学术界的定论，而不必在内容和观点上有任何自己的东西。只要是用自己的语言、用自己的文字、用自己的写法做的介绍，就是我的文章 ……” 直到现在，方仍然不承认《科学地解决道德难题》抄袭或者不当引用了他人的作品，使得这起公案至今悬而未决。 方文与 Greene 等人的原文对比： 方舟子：当代哲学的一个任务是解决道德伦理问题，为此哲学家们经常要辩论一些假想的难题，其中较著名的一个是 " 电车难题 " ：假设有一列失控的有轨电车飞奔而来，前面有两条轨道，一条站着五个人，一条站着一个人。如果不扳道岔，电车将冲向第一条轨道压死五个人。那么是否应该扳道岔，将电车引向另一条轨道，压死上面的那一个人？大多数人会回答应该，因为牺牲一个人拯救五个人是值得的。 Greene 等人： The present study was inspired by a family of ethical dilemmas familiar to contemporary moral philosophers. One such dilemma is the trolley dilemma ： A runaway trolley is headed for five people who will be killed if it proceeds on it present course. The only way to save them is to hit a switch that will turn the trolley onto an alternate set of tracks where it will kill one person instead of five. Ought you to turn the trolley in order to save five people at the expense of one ？ Most people say yes . 方舟子：现在，再考虑另一个难题：同样有一列失控的有轨电车飞奔而来，前方的轨道上站着五个人，处于危险之中。在电车和五个人中间，隔着一座天桥，桥上站着一位陌生的大胖子。拯救这五个人的唯一办法，是把这个大胖子推下天桥，电车将他撞死后就会停下来。那么是否应该把这个人推下桥去拯救五个人？大多数人会对这个 " 天桥难题 " 说不应该。 Greene 等人： Now consider a similar problem ， the footbridge dilemma. As before ， a trolley threatens to kill five people. You are standing next to a largest ranger on a footbridge that spans the tracks ， in between the oncoming trolley and the five people. In this scenario ， the only way to save the five people is to push this stranger off the bridge ， onto the tracks below. He will die if you do this ， but his body will stop the trolley from reaching the others. Ought you to save the five others by pushing this stranger to his death ？ Most people say no. 方舟子：为什么同样是牺牲一个人拯救五个人，人们却会做出不同的道德判断？对诸如此类问题的争论，使得哲学家可以有用武之地了。一种经典的解释是，在 " 电车难题 " 中，牺牲掉的那个人是不幸碰巧站在另一条轨道上，并没有被直接用来拯救另五个人；而在 " 天桥难题 " 中，胖子是直接被用来拯救五个人的，因此直接利用一个人的生命来拯救他人，是不道德的。 Greene 等人： Taken together ， these two dilemmas create a puzzle for moral philosophers ： What makes it morally acceptable to sacrifice one life to save five in the trolley dilemma but not in the footbridge dilemma ？ Many answers have been proposed . For example ， one might suggest ， in a Kantian vein ， that the difference between these two cases lies in the fact that in the footbridge dilemma one literally uses a fellow human being as a means to some independent end ， whereas in the trolley dilemma the unfortunate person just happens to be in the way. 方舟子：那么我们再来看一个 " 电车难题 " 的变型：假设站着一个人的那条轨道的另一端是跟另一条轨道相连的，即形成一个回路，如果那上面没有这个人，电车会从这条轨道绕回来到另一条轨道压死五个人。在压死这个人后，电车会停下来，不会危及另五个人。在这种情况下，是否应该把电车引向站着一个人的轨道去压死他？虽然这一次，这个人是被直接利用了，大多数人仍然会回答应该。可见， " 直接利用是不道德的 " 的解释遇到了麻烦。 Greene 等人： This answer ， however ， runs into trouble with a variant of the trolley dilemma in which the track leading to the one person loops around to connect with the track leading to the five people . Here we will suppose that without a body on the alternate track ， the trolley would ， if turned that way ， make its way to the other track and kill the five people as well .In this variant ， as in the footbridge dilemma ， you would use some one 's body to stop the trolley from killing the five . Most agree ， nevertheless ， that it is still appropriate to turn the trolley in this case in spite of the fact that here ， too ， we have a case of "using." 方舟子：有的心理学家认为， " 天桥难题 " 之所以和 " 电车难题 " 的选择结果不同，是因为将 1 个人推下桥这种做法让人在感情上接受不了，觉得太残忍。也就是说，感情会影响人们的道德判断。 Greene 等人： We maintain that ， from a psychological point of view ， the crucial difference between the trolley dilemma and the footbridge dilemma lies in the latter 's tendency to engage people's emotions in a way that the former does not .The thought of pushing some one to his death is ， we propose ， more emotionally salient than the thought of hitting a switch that will cause a trolley to produce similar consequences ， and it is this emotional response that accounts for people's tendency to treat these cases differently . 方舟子：这个实验结果，对主流哲学家是个打击，他们向来主张道德判断是纯理性的，而现在却必须考虑其中的感情因素。 Greene 等人： The long-standing ration a list tradition in moral psychology emphasizes the role of reason in moral judgment . A more recent trend places increased emphasis on emotion . 方舟子：有一个问题仍然有待解决：在我们对道德判断的心理机制有了更好的理解之后，是否会影响我们的道德决定？如果会的话，将会有怎样的影响？ Greene 等人： The present results raise but do not answer a more general question concerning the relation between the aforementioned philosophical and psychological puzzles ： How will a better under standing of the mechanisms that give rise to our moral judgments alter our attitudes toward the moral judgments we make ？ 3 月 29 日 下午，本报收到 " 作为方是民先生诉讼代理律师 " 的彭剑发来的 " 律师警告函 " ，全文照登如下 ( 包括错别字、标点符号 ) ： 【律师警告函】 法制日报社： 鉴于中宣部等五部门印发了《关于深入开展 " 杜绝虚假报道增强社会责任加强新闻职业道德建设 " 专项教育活动的通知》，为杜绝虚假报道和诽谤传播，特致函贵报社。 方是民 先生 ( 笔名：方舟子 ) 的新浪微博称： " 杨玉圣洋洋得意地发函通知我，昨晚他与 ' 全欧中医药协会联合会 ' 祝国光和《法治周末》执行总编郭国松小聚，郭表示将在本月 31 日用四版的篇幅发表 ' 系统揭露 ' 我的文章。杨因多次造假、祝因其中医联合会的野鸡性质、郭因不实报道，都被我批评、揭露过，这回三人为欢庆肖传国出狱又合作了 " ；作为方是民先生诉讼代理律师的本人考虑法制日报是有相当影响力的官方媒体，若传播诽谤，则影响巨大，故表态： " 《法治周末》是法制日报社办的，他若敢登诽谤文章，我方应起诉 " 。 因《法治周末》是你报社下属单位，但考虑你报曾对本律师做过新闻专访报道，你报下属的 " 法制网 " 也访问过本人，故念及曾经的良好关系，故在此郑重警告贵报： 倘若你报社下属的《法治周末》刊登任何针对方是民先生的诽谤、侮辱文章，则我方一定依据事实和《中华人民共和国侵权责任法》第十五条等有关法律规定，要求你报社承担相应的停止侵害、赔礼道歉、消除影响、恢复名誉、赔偿损失等民事责任；其中，赔偿损失要求方面，精神损害抚慰金将不低于人民币五万元；不低于人民币两万元的原告律师代理费亦要求你报社负担；若有网络传播侵权文章，则相关网页公证费，你报社也当然须如数负担。 倘若你报社媒体报道以 " 辟谣 " 之名传播造谣、不实信息，则实为传谣，我方也会追究你方责任。 另外，希望你报社领导知悉下列事实： 肖传国早就自称： " 关于治愈率 … 我很高兴是 80% 左右 " ；肖传国当股东的骗子医院宣传称： " 治愈率达 80% ～～ 85%" ；方舟子、方玄昌持续揭发肖氏手术是骗局；而肖传国雇凶谋害二位方先生案发后，卫生部发言人在新闻发布会上称： " 这个技术 ( 指肖传国发明的 " 肖氏术 ") 的安全性、有效性的循证医学证据尚不足，对这个技术是否适用于临床应用，还要进行充分的论证 " 。 财经杂志《肖氏手术未了难题》报道称： " 卫生部发言人表示，肖氏手术不应该上临床 "…… 肖氏术的受害者正对实施手术的医院提起诉讼 …… 因此，倘若你报社下属的《法治周末》刊登任何为肖传国这个前罪犯、中国医疗界最大骗子鼓吹的不实、偏袒报道，则我方将向新闻出版署、中央宣传部等有权机关控告或举报你报社，并深究责任人员的涉嫌受贿、循私报复等责任。 望你报社相关主管履行管理职责、提高法律意识，以尊重法律、实事求是、负责的态度处理本函。 若不明，可与本律师联系。 ( 地址、电话略 ) 此函是提及事件的唯一警告函；若有侵权报道出现，诉讼前不再致函。 特此函告！ 北京华欢律师事务所 ( 公章及骑缝章 ) 律师：彭剑 二 ○ 一一年三月二十五日
移动健康，即Mobile Health 或mHealth，是近年来得到学术界和产业界广泛关注的一个热点问题。对“移动健康”的简单理解就是“移动促进健康”，更进一步可以定义为“通过移动通信技术来改善普通大众的医疗和保健条件，并积极影响他们的行为和生活方式朝着有益于增强健康和提高生活品质的方向发展”。 移动健康服务 http://forum.techweb.com.cn/thread-632922-1-1.html 移动健康守护 http://www.js.xinhuanet.com/misc/2010-12/01/content_21530679.htm 随着物联网技术日趋成熟和医疗信息化水平的不断提高，在医疗健康行业，包括慢病监护、远程诊疗和远程急救等业务在内的医疗健康监测应用，已呈现出越来越广泛和紧迫的需求。 http://www.who.int/goe/mobile_health/en/index.html Mobile Health (mHealth) Mobile Health (mHealth) is an area of electronic health (eHealth) and it is the provision of health services and information via mobile technologies such as mobile phones and Personal Digital Assistants (PDAs). Mobile Health Focus Areas Emerging trends of interest within mHealth include the use of mobile technologies in the following areas: Emergency response systems (road traffic accidents, emergency obstetric care, etc.) Disease surveillance and control (Malaria, HIV/AIDS, TB, chronic diseases- esp. diabetes) Human resources coordination, management, and supervision. Synchronous and asynchronous mobile telemedicine diagnostic and decision support for clinicians at point-of-care. Remote patient monitoring and clinical care. Health extension services, health promotion, and community mobilization. Health services monitoring and reporting. Health-related m-learning for the general public. Training and continuing professional development for health care workers. 国际研究文献分析平台 http://www.gopubmed.org/web/gopubmed/1?WEB014liedo520s9vI10I1xI0 研究主题领域 Top Terms Publications Humans 15,847 Telemedicine 9,546 Patients 6,519 Delivery of Health Care 4,029 Technology 3,531 Evaluation Studies as Topic 3,354 Hospitalization 3,231 Hospitals 3,204 Remote Consultation 3,203 Adult 3,183 Middle Aged 2,752 United States 2,748 Mobile Health Units 2,675 Aged 2,647 Referral and Consultation 2,500 Equipment and Supplies 2,210 Health Care 2,099 Communication 2,005 Diagnosis 1,950 Data Collection 1,824 1 2 3 ... 735 信息分析报告 Mobile Health.docx
对于 《浙江大学学报（英文版）》（ Journal of Zhejiang UniversityScience ）编辑部主任张月红 9 月 9 日 发表在奶车（ Nature 即《自然》）杂志的通信称 Chinese journal finds 31% of submissions plagiarized （《中国期刊发现投稿中 31% 为剽窃》），李小文院士曾发表题为《 请教张月红：打黑还是黑打 》的博文进行驳斥。李小文院士写到： 反抄袭，反剽窃，绝对支持。但是给人定罪要郑重。回顾张月红主任在 科学时报 2009-5-6 发表的文章： 几个月的工作过程中，通过 CrossCheck 对不同体裁论文相似度标准的初步分析和确定，实事求是地说，大多数投向《浙江大学学报》的论文作者是秉着严谨治学的态度的，其论文相似度比较低。然而，确有 20% 的文章由于各种原因具有一定程度不合理的抄用他人之句和自我抄袭等表现，其中约 5% 的文章甚至严重涉及剽窃和版权之嫌，个别文章甚至达 50% 以上的相似度 。 好像还是比较郑重的，怎么过了一年多一点，就变成 31% 的投稿存在剽窃 了呢？张月红主任应该给大家一个解释。 在随后的 《 再请教张月红：n ＝？ 》一文中， 李小文院士 更问： 产生 科学时报 2009-5-6 文章数据和产生《自然》杂志通讯数据的 n 设定是同样的吗 ？ 中国科学院动物研究所研究员 王德华的博客 发表《 《浙江大学学报》的问题不能代表中国的主流期刊 》，表示 不解为什么这样的稿件会在《自然》发表，更认为文章的题目是完全错误的。 对于 《自然》发表《中国期刊发现投稿中 31% 为剽窃》这样题目的通讯， 张月红作了如下的 说明 ： 关于标题的来由： 1. Policing plagiarism in China is helped by innovative software （创新软件帮助中国编辑应对抄袭 ) （这是经作者最后校对的标题及内容：见校对附件 http://www.zju.edu.cn/jzus/download/Correspondence_proof.pdf ） 2. Chinese journal finds 31% of submissions plagiarized （中国某期刊检测出 31%的投稿中有抄袭现象） （这是《自然》编辑在最后一刻改定的标题及内容，见附件： http://www.zju.edu.cn/jzus/download/Correspondence.pdf ，未经作者校对，见《自然》编辑经作者申诉后来信的部分内容: .This was a last-minute change by one of the senior editors. Because your letter mentions only JZUS, we expect it will be clear to the majority of readers that the 31% figure refers only to that journal. I'm sorry that I cannot be of more help. 《Nature》的这篇通讯引发了一场 大争论 《Nature》的这篇通讯引发了一场 大争论 ，而《Nature》编辑 未经作者同意擅改其文章标题的做法更被网友戏为奶车对牛奶进行勾对。 更时髦一点说就是标题党的《 所谓语不惊人死不休 》， 因为这篇通讯只是简单介绍了Journal of Zhejiang UniversityScience 使用CrossCheck的情况，而且也没有认定这31%的投稿都是剽窃。那为什么要起这样一个题目啊？ 对此，自称求真皇帝的超一流科学家、被方舟子称为高人的刘实一针见血地指出：《 月红妹被人当枪使了，应挺起胸脯反戈一击 》。刘实查证：《 plagiarism是源于西方文化的绅士剽窃 》。刘实还《 建议月红妹Crosscheck《自然》已发文章并报结果 》。 我在 9 月9日 奶车发表通信 的当天就发了 《 Nature 上发了一篇题目荒唐的通讯(Correspondence) 》一文。并主动与刘实联系，表示应写一篇 通信给 《Nature》。而刘实当即就回信，称他已写了个稿子（英文的），但没法投给 奶车，因为奶车已表明了不再收刘奶。他要我看下这稿子，如同意，就由我来修改后投稿。 刘实与 李小文院士 和王德华 研究员 也取得了联系，他们两位也愿当共同作者。 所以，经过大家几个来回的修改，最终我代表大家在9月12日发给Nature编辑部一份题为《Dont blame ancient Chinese culture for modern evils in science》的短信（Correspondence）。9月17日Nature编辑部来函表示接受发表，9月22日我们收到了编辑部发来的校对稿，打开一看编辑修改的短信只剩下了一句话，完全篡改了我们短信的意思。我们当然不同意，经反复协商写出了我们自己的修改稿于9月24日发给编辑部。此后近两周没有任何消息。10月5日我发E-mail查询，10月6日编辑部来信说不发了（详情见《 Nature 如此处理读者来信 》、《 差一点就在 Nature 上发 文章 了 》、《 再说 差一点就在Nature发文章了 》）。 现在看来，我们还是应当克己复礼才是，应当先让《Nature》发个短信，其它事以后再说。（见《 就不当地下奶车向共同作者作个自然的道歉 》），不过 王德华 研究员发表了 《 Nature 拒稿感想：不遗憾，谢博友 》，并进一步指出《 张月红编辑应该让 Nature 进一步认错 》。 其实，让 《 Nature》认错是几乎不可能的事。因为我最近发现战奶车的 刘实恐怕已被 奶车压死（见《 肖案判了、《自然》论了、刘实哑了？ 》、《 求真皇帝遇难，造假皇帝称雄 》）。 不过，如果张月红主动去信要求撤稿，可能还有希望消除《Nature》对中国科学腐败的重判。 现在， 《Nature》所称的中国期刊 三分之一来稿抄袭已被方舟子引用并放大到 大陆学术界三分之一人造假 。而这一结论正被方迷们广为传播。如 水博 就 转载 了《 世界日报》发表的《 大陆学术界约三分之一人造假 》一文。而网友在此文下留的一些评论还是有道理的： 标题： 发表评论人： sc z ip:18.82.5.* 《浙江大学学报（英文版）》的论文，有 60% 来自境外学者稿件 ，跟 大陆学术界约 1/3 文造假 两者之间有什么逻辑关联？这是关于两件事情的两个个人陈述。 标题： 发表评论人： jihua0a 方不群还是老实交代在中科大的假侨属证明事情吧。 还有，方不群自己的几次摘抄及翻译别人文章不注明原作者和出处的行为，本身就是剽窃行为，自己先把自己的屁股擦干净吧。 标题： 发表评论人： 抗议 ip:61.185.221.* 张月红已指出，投《浙江大学学报（英文版）》的论文，有 60% 来自境外学者稿件。方舟之还丧心病狂地说：大陆学术界约 1/3 文造假。这简直就是一个疯狗，是一个对中国怀有敌意和不择手段污蔑的疯狗。 标题： 发表评论人： jihua0a 方舟子 博士故意把 (In early trials, doctors in the United States who have done the surgery have found the results to be far more promising.) 删掉。 纽约时报文章这段文章透露：在美国的早期临床试验中，做过手术的医生们发现其结果是很有前途的。 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d84b1b90100mou9.html 标题： 发表评论人： 科学发展观 ip:61.138.129.* 方舟子会美国主子哪里去邀功请赏去了，也是接受下一步行动指示。他先把自己的画皮揭下来吧。
美国学术界钩心斗角：华人付辛原永别耶鲁甜妞儿教授的故事(2006-05-30 01:01:39) 分类：转载文章 一位曾长期在耶鲁任教的朋友传过来的，他说全是真人真事，但名字用的是同音或近音字。 美国学术界钩心斗角：付辛原永别耶鲁甜妞儿教授的故事 上篇：美国学术界钩心斗角：付辛原永别耶鲁甜妞儿教授的故事 美国学术界钩心斗角，不闻炮声，不见硝烟，但出伤兵，也留尸体。 故事故事，过去的事，谁听了多少，谁记得多少。哎哟呵。欢迎对号入座。 从前，有个中国学生付辛原，南京人，留学美国最早的一批吧。去的是顶尖名牌大学，胡适的母校，哥伦比亚大学（哥大）。得了博士，到更顶尖的大学，Rockefeller（骡大）做博士后。导师呢，叫达人尔。 这达人尔可是名将。要的诺贝尔奖的大牌教授。付辛原在达人尔实验室做的东西，就是达人尔要得诺贝尔奖的那劳什子。 看官，这诺贝尔奖，可是一个小矛盾的起因。达人尔在这圈里耕耘多年，没有功劳也有苦劳。付辛原呢，做出了突破。两人没一个软柿子。达人尔岂容他人沾光，付辛原岂甘排斥。 付辛原分离纯化到了现在叫STAT的蛋白质，那时叫ISGF-3。他东西都拿到了。可是呢，历史风云突变：中国来了个春夏之交的动乱事件。这付辛原哪能袖手旁观。他可不是其他留学生，游游行、拿个居留权就算了。 付辛原在美国成立了秦国仁权组织。这边厢，人家达人尔还给他工资照发。付辛原那几年，可没全时在骡大上班。达人尔的确没亏待他。 付辛原老不上班，他已经有突破了，蛋白质也在他手上了，可是，他心思在秦国，老没时间做完那点研究，不能发表啊。达人尔再容忍，给付辛原工资，也不能坐视他荒废研究啊。老达也有竞争对手啊。达人尔就让辛得拉来做付辛原的东西。小辛呢，不咋的，还是要求教付辛原，用的都是付辛原的方法，得到的是一样的东西，不过呢，小辛继续下一小步，付辛原也回来加了点儿实验，可以发表了。 那可是大发现。 付辛原看，这功劳当然是自己的：突破是他做的，小辛不过抄他的路径，扫个尾。 要发一篇《细胞》论文，付辛原要求做第一作者，让小辛做第二作者，达人尔最后作者，最好呢，付辛原和达人尔共同做通讯作者。通讯作者这一点，付没有强求，只是说，这样最好。小辛坚决不肯，说我也要找工作啊。他们吵翻了。老达做主，发两篇美国科学院院报PNAS，达是院士，发PNAS举手之劳：小辛做论文A的第一作者（B的第二作者），付辛原做论文B的第一作者（A的第二作者）。达人尔是两片的最后和通讯作者。 这两种安排，对达人尔有一点关系，但是没太大的关系。但是，付辛原就很不一样。如果只有一篇《细胞》，付是唯一的第一作者。付辛原的贡献，那就很突出。如果要得奖，也可以和达人尔一块得。这是有很多先例的了：要是学生贡献突出，可以和老板一起得。 但是安排两片PNAS，付和辛的的贡献就一样了，就不突出了，完全成了老达为主。这口气，付辛原怎么咽得下去？而且，如果一片《细胞》，付辛原当时要找助理教授的工作，也比PNAS要容易多了，工作刚刚出笼，别人还没来得及反应，就会以为《细胞》比PNAS牛。 这样呢，1992年的两片PNAS，付辛原和达人尔结了冤。第一回合，付辛原吃了亏。 付辛原马上到纽约的西乃山医学院做助理教授。小辛呢，到纽约大学医学院，以后呢，小辛很少东西。没了老达，没了付，小辛蹦达不出啥像样的东西。 付辛原不得了：1992年，他到西乃山医学院几个月，马上又发一片《细胞》，单枪匹马，一个人做作者。各位看官，这生物医学，要好多劳力，一个人做作者的实不多见。 付辛原的粉丝，说他是刻苦的不得了。仁权、研究能两手做，奋斗一下，一个人也能出《细胞》。他的敌人，就说，肯定是他带走了他在达人尔实验室做的东西。 这带走研究工作，没有明文规定，好多博后和原来老板，因为这种事，闹的不开心。但是，对老达和小付来说，这可是火上浇油。本来老达就想得奖，得奖就要靠 1992年那两片PNAS。你小付竟然在同一年又发一片《细胞》，而且没有老达，这可让小付大放光彩，把老达摆哪去，这还了得！但是，老达并没啥办法，制止这片论文发表。嘿嘿，小付就学过一次制止了，到老付了，还没学会。 付辛原再接再厉，1993年，和学生张娇娇，又发了一片《细胞》，风头很健。 这第二回合，好象付辛原赢了。 可是呢，这老达可不是好惹的。他一面组织力量，做研究。他的主力，还是中国人。上次用小辛那美国次品，老达可是见识了中国人小付的厉害。老达用衰客等几个中国人，发了一批《细胞》啊、《科学》啊、《自然》啊。 老达和小付竞争，可不是光靠研究，他调动了一批力量，专门在后面说付辛原的坏话：忘恩负义啊、拿我东西啊。付辛原只能做研究，在美国的科学界搞手腕，他哪里是老达的对手。就是老达实验室的老中，心里同情他，行动上也帮老达，在老达面前，那帮老中，也不敢说小付好话。 所以呢，这背后上演的第三回合，老达赢定了。 付辛原在圈里，没有几个朋友，怕老达、想拍老达马屁的人，不站在付那边。还有几个，给付辛原的脾气惹毛了。剩下支持付的，就孤零零几个。 付辛原的研究很牛。耶鲁大学把他从西乃山医学院挖过来，做耶鲁的副教授。他论文很多：《细胞》，《自然》，《科学》，你还能要啥更牛的？他可自得，稳坐钓鱼船，认为甜妞儿必得（tenure，终身教职，耶鲁是正教授）。他还看不上耶鲁的甜妞儿，心里惦记着和老达分诺贝尔奖。 付辛原脱产，美国叫学术休假吧，到清华去办研究所。 1999 年，付辛原在《科学》上发一片论文。这片论文，他又撞车了：美国田那西州梦非思市僧脚的医院，有个人叫哀利（利害的利）。这哀利呢，也有一片的论文，同时给《科学》，没收。那可不得了，哀利没老达那风度。老达捅刀子的时候，表面上还文质彬彬。哀利可是穷凶极恶。哀利和付辛原同时到美国冷泉港开大会，哀利公开说，我们不能重复付辛原在《科学》上发表的结果。哀利不是中国网民，还顾忌一点美国法则，公开没说付辛原造假，只说我们不能重复。私下，哀利可不客气，我就觉得他造假。竞争失败，如此猛烈攻击对手，不多见，所以呢，会上有人说哀利过分。但是呢，前有老达说付辛原坏话，后有哀利这么攻击，付辛原的名声，哪能不受损失呢。 这第四回合，付辛原受伤。92年到99年，前后加起来，可是伤痕累累了。 这一亩三分圈里，付辛原的朋友很少。中国人，没有力量。中国人，很多还看他笑话呢。 阴错阳差，几年以后，其它几个实验室研究证明，付辛原1999年的论文对了，哀利错了。 太晚了，付辛原的甜妞儿已经跑掉了：媒人来评估付辛原终身教职的时候，偏听偏信，人都是老美，会听你老中的？没有谁说他造假，毕竟没有人要求正式调查他，可是圈的舆论，受小付得罪的两大头影响，对小付不利。 要是付已经有甜妞儿了，人也拿他没办法。得罪人，圈里传谣言，赖何不得有甜妞的人。但是，你不是没甜妞吗，用几张媒婆的嘴，绝对可以不让小付成亲。这付辛原，在耶鲁就没戏唱了。 这第五回合，付辛原输的可惨了，遍体鳞伤。 阴地庵哪大学给他甜妞儿，终身正教授。算安慰吗？对凡人，这可不赖。多少人，在想拿个阴地庵的助理教授，多少人，想娶个阴地庵的甜妞儿。 可是，可是，付辛原心系那诺奖，眼看就要老达一人独吞了，这不，老达已经得了辣死卡奖，那可是诺贝尔的预报奖。付辛原竟然到手的耶鲁甜妞儿鸡飞蛋打，沦落到阴地庵。老中，脾气可不敢学付辛原。老中，只好夹起尾巴做人。 老中，有几个帮了他呢。耶鲁的旭天教授，如今可是红火的不得了。他拿甜妞儿那会儿，论文哪有付辛原多、哪有付辛原牛？2000年，付有5片《细胞》、《科学》、《自然》，旭天有一片。旭天人家在耶鲁，可是把老美搞的团团转。耶鲁那年推荐旭天当修士研究员，付辛原那时可比旭天牛。两人关系，也不知道好不好。付倒霉后，条件垮了，《细胞》、《科学》、《自然》到现在还是原先那五片。旭天得了修士一两千美元，后来又加了3片顶级论文，统共4片了，快要追上付辛原了。 要说赤裸裸的种族歧视搞掉了付辛原的甜妞，那我不同意。要说和种族无关，那也不能那么说。老美喜欢听话的老中。小付时代，要是他和老达的关系密切，比如象小辛和老达的关系，说不定，老达会提小付一把。第一回合，小付如果得老达联盟，那小付到老付就一帆风顺。 老中要是有犹太人的团结，有犹太人的势力，那，要帮付辛原，也许成啊。可是呢，现在老中，既不团结，也没多大的势力。网上传2005年《科技中国》有一片劳逸的文章，里面为付辛原甜妞事件说话，我仔细看了，劳逸没说几句。也就说耶鲁甜妞没给付不公平，老中应该互相支持。这些，我都同意。付辛原的细节，说不定，劳知道的还不如我多呢。劳逸博学，大家公认，那没说的。他肯定懂信号转导。但是小圈内钩心斗角，出了这圈，知道细节的没几个。圈里，其实，有多少人知道呢。多数老中，圈，没进，最多在外圈转转，不时，往里探个头。 付辛原倒霉，老中看笑话的多着。不光是美国的老中，连中国的老中，都欺负他。 虎落平阳啊。 其他老中，就能保证，自己不给人欺负？ 还有第六回合呢：等老达到瑞典去领诺贝尔奖的时候，中国人可不要忘记了，老达那一将功成万骷髅的丰功伟绩，里面可有付辛原的一具尸骨，说不定，还血迹未干。 除非：付辛原不甘自灭，不去网上胡泡，重起炉灶，振作起来，20年后再做一条好汉！！ 如果付辛原自己起不来了，那要靠那天，一群现在做学生的老中长大了，挺胸抬头，不再被老美欺负，让中国人在学术界不再看人眼色了。 下一篇：为什么付辛原不能起诉老达和哀利？ 老达和哀利把付辛原整的那么惨，而且哀利搞错了，付辛原为什么不能起诉他们？这就是美国钩心斗角的伎俩。老达和哀利，都没留下字据、把柄。都是暗箭，没有明枪。付辛原没办法。 老达干的，不过是报复他，搞他小动作。就是呢，老达能量大，他的小动作，就够你受了。他让圈里的人，不支持付辛原，不敢公开支持。你付辛原后面有什么势力，你就是有中国人的关系网，也没力量。何况中国人一盘散沙，对老美来说，也不是秘密。 暗地支持付辛原的人，肯定有，要不然，92年以后，付辛原要在《细胞》、《科学》上发论文，就没门了。 老达骂付辛原的那些话，都是私下说的，人私下议论，你也管不着。 哀利呢，最严重的就是他那次在冷泉港的演讲。他手摸到了枪，但是，没抽出来放。他公开只说，我们不能重复付辛原的实验。他公开可没说，付辛原造假。私下说了，你拿他咋办？ 哀利也没到耶鲁告发付辛原，他要告，就有字据了。要是他告了，而事情如后来那样发展，付辛原没错，哀利错了，那付辛原可以起诉哀利。但是，哀利没有公开说过付辛原造假。他也没有到MIT 的BBS上去说。那时，还不兴上网贴贴呢。如果哀利匿名到网上写付辛原造假，损害了付辛原名誉，让他拿不到甜妞儿，那付辛原可以通过美国法律要求网管删贴，如果网管不删贴，可以起诉网管。也可以通过法律要求网管协助捉拿上贴的谁，起诉他。 拿不到字据，公开说的，都不到违法程度，付辛原咋起诉哀利。 这就叫背后捅刀子，晚上放暗箭。老中在美，学不会，也得防着。 那么付辛原可以告哀利造假吗？也不行。当年哀利也不能告付。两人是竞争，结果是不同。但是，他们做的不是一模一样的实验。现在证明哀利错了，是结论错了，错的原因可以解释，不是造假。付辛原要是告，人单位一看，也不会调查。所以，付辛原报复不成。要是中国人在圈里势力大，那付可以造舆论，损哀利。但是呢，我们已经知道，中国人在圈里，人不少，权不多。 给捅倒的，可不只付辛原一个。多少年前，冷泉港有个台湾去的周，她有个发现，得了诺贝尔奖。你说，我咋没听过？嘿嘿，因为，得奖的不是她。老美萝卜丝得奖。周和萝卜在冷泉港平起平坐，同级的。周做了一大堆实验，有一个呢，要萝卜帮个忙，这合作为主的就是周。论文呢，周是第一作者，萝卜是最后作者。并没有说萝卜是通讯作者。 冷泉港的主任花生，歧视女性出了名。何况周还是华人。花生到处去给萝卜游说。把周凉一边。外人只听花生的。哪里知道周。周在冷泉港待不下去，发配到啊啦八嘛大学去了，条件差，默默无闻。萝卜丝呢，得奖。条件好的很，但是自己做不出什么，原来就是靠偷人家周的东西嘛，没了周可以偷，萝卜丝也没辙。不过呢，花生给萝卜丝游说到了诺贝尔奖喔。 美国学术界战场上，抬下来的伤兵、阵亡将士，有的是华人。 这个苦说出来，后代不要重蹈覆澈，就要谢天谢地。 Schindler C, Fu XY, Improta T, Aebersold R, Darnell JE Jr. Proteins of tranformation factor ISGF-3: one gene encodes the 91-and 84-kDa ISGF-3 proteins that are activated by interferon alpha. Proc Natl Acad Sci U S A. 1992 Aug 15;89（16）:7836-9. Fu XY, Schindler C, Improta T, Aebersold R, Darnell JE Jr. The proteins of ISGF-3, the interferon alpha-induced transformtional activator, define a gene family involved in signal transduction. Proc Natl Acad Sci U S A. 1992 Aug 15;89（16）:7840-3. Fu XY. A tranformation factor with SH2 and SH3 domains is directly activated by an interferon alpha-induced cytoplasmic protein tyrosine kinase（s）. Cell. 1992 Jul 24;70（2）:323-35. Fu XY, Zhang JJ. Tranformation factor p91 interacts with the epidermal growth factor receptor and mediates activation of the c-fos gene promoter. Cell. 1993 Sep 24;74（6）:1135-45. Welte T, Leitenberg D, Dittel BN, al-Ramadi BK, Xie B, Chin YE, Janeway CA Jr, Bothwell AL, Bottomly K, Fu XY. STAT5 interaction with the T cell receptor complex and stimulation of T cell proliferation. Science. 1999 Jan 8;283（5399）:222-5. Welte T, Leitenberg D, Dittel BN, al-Ramadi BK, Hansen WR, Xie B, Janeway CA Jr, Bothwell AL, Bottomly K, Fu XY. The PTK-STAT signaling pathway has essential roles in T-cell activation in response to antigen stimulation. Cold Spring Harb Symp Quant Biol. 1999;64:291-302. Moriggl R, Marine JC, Topham DJ, Teglund S, Sexl V, McKay C, Piekorz R, Wang D, Parganas E, Yoshimura A, Ihle JN. Differential roles of cytokine signaling during T-cell development. Cold Spring Harb Symp Quant Biol. 1999;64:389-95.
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