科学出版物の問題を解決する方法は？

で、この記事の最初の部分、我々は研究を行い、データが難しい普及科学出版システムの問題を見ました。このトピックが興味深いものであり、多くの興味深いアイデアやコメントを集めたことを非常にうれしく思います。



今回は、どのソリューションがすでに発明、実装、開発されているかについて説明します。最後に、科学情報の交換に最適なシステムのビジョンについて説明します。

科学情報検索システム 

オンラインで科学記事を見つけることができるようになったという事実は、もはや驚くべきことではありません。しかし、ほんの数十年前、物事は決して容易ではありませんでした。





これで、要約から、著者、タイトル、発行年、またはキーワードごとに記事を見つけることができます。あなたがしなければならないのは、Scopus、PubMed、GoogleScholarまたは他のシステムを開くことだけです。



しかし、間違いなく改善の余地があります。ほとんどのシステムは注釈のみで検索しますが、テキスト全体を検索すると、はるかに大量の情報にアクセスできます。これは、多くの場合、全文が公開されていないという問題を引き起こします（ペイウォールのため）。さらに、作業や個々の実験で使用された方法による検索機能が役立つでしょう。



検索エンジンの使用は、新しいジャーナルまたはプレプリントアーカイブを作成する際の重要な要素です。多くの場合、人気のある検索サービスは、特定の分野の多くの科学者によって使用されています（たとえば、生物学や医学では、PubMedです）。この場合、そのような検索エンジンによって索引付けされていないリソースで公開された記事は、科学界には事実上見えないことがわかります。

オープンアクセス 

現代の科学雑誌の最も重要な問題の1つは、購読による記事へのアクセスの制限です（ペイウォール）。少なくとも一度記事を扱ったことがある人は誰でもこれに出くわしました。





記事へのアクセスの問題は一般的に認識されており、科学界はすべての記事をオープンアクセスに変換するために多大な努力を払っています。



この問題の解決策は古くから知られています。出版のために記事を提出するとき、著者は1回限りの料金を支払い、記事は自由に配布されます。誰でも自由に記事をダウンロードできます。公開コストは別の議論のトピックですが、現在の価格であっても、パブリックドメインですべての記事を公開すると、すべての大学のサブスクリプションよりもコストが低くなります。



最も興味深いのは、それが雑誌にとっても有益であるということです-彼らは購読システムを維持する必要はなく、単に著者からお金を受け取るだけです。





さらに、パブリックドメインの記事には、より多くの読者がいる可能性があります（そのような記事へのアクセスは何にも制限されていないため）。つまり、引用を取得しやすくなります。繰り返しになりますが、これは影響要因を高めるため、著者だけでなく雑誌も含め、すべての人にとって有益です。

事前提出

多くの雑誌には、テキスト、イラスト、および記事の他の部分のフォーマットに関する独自の基準があります。これは非常に厄介な問題につながる可能性があります。誰もがこの問題に直面しているわけではありませんが、運が悪ければ、研究自体を改善することなく、完全に非生産的な作業を行って待つのに6か月を無駄にする可能性があります。前の雑誌で編集者が記事を拒否した場合、雑誌のデザインを完全にやり直す必要があると話している。多くの場合、変更は重要で時間がかかる可能性があります。また、記事は複数回拒否される可能性があります。





記事全体を完全に書き直すことを避けるために、ジャーナルは著者に事前提出を提供します。著者は、記事の簡単な説明を編集者に送信するだけです。編集者は予備的な決定を下します。記事が雑誌に合わない場合は、デザイン全体の準備に時間を無駄にすることなく、別の雑誌に送ることができます。編集者があなたの仕事に興味を持っている場合は、レビューのための全文の通常の提出が始まります。現在、多くの出版社が著者にこの機会を提供しています。



事前提出は小さな改善のように思えるかもしれませんが、ジャーナルの数が非常に多い今日の状況では、作成者の作業が楽になり、多くの時間を節約できます。 

研究の事前登録（事前登録）

かなり興味深いパイロットプロジェクトがPLoS出版社によって立ち上げられました。作業の最初に、プロジェクトをジャーナルに登録できます。この場合、登録時に最終結果や既製のテキストがないという概念についてのみ話します。この事前登録は、他の学者や潜在的な査読者から早い段階でフィードバックを得る興味深い機会です。このアプローチは、作業を最適化し、ジャーナルに送信するときにすでにレビューをスピードアップするのに役立ちます。



事前登録のもう1つの利点は、記載された仮説を確認できたかどうかに関係なく、結果の公開です。事実、現在、否定的な結果を公表することはほとんど不可能です。これは、科学的事実の認識に偏りをもたらします。確認された仮説のみが公開され、失敗した仮説は非常にまれに公開されます。事前登録することでこの問題を解決できます。プロジェクトを最初から登録している場合は、ポジティブかネガティブかに関係なく、最終結果が公開されます。



プロジェクトの事前登録には明らかな欠点があります。一部の学者は、このようにして興味深いトピックを「占有」し、ゆっくりと探索することが可能になると信じています。全体として、そのようなシステムにおける優先順位の問題は非常に物議を醸すようになります。科学の多くの分野では、実験的な検証ほど重要なのは最初のアイデアではありません。つまり、プロジェクトを提案するのは簡単ですが、実装するのははるかに困難です。事前登録により、グループが調査できるよりも多くのプロジェクトを提出することができます。



しかし、このシステムにはさらに明らかな欠点もあります。事前登録を使用する雑誌は、従来の雑誌に比べて不利です。結局のところ、事前登録では、プロジェクトの詳細を開く必要があります。また、最初から、研究を公開するジャーナルを選択する必要があります。他の学者はあなたのプロジェクトのアイデアを使用して、彼らの研究を伝統的なジャーナルに発表することができます。つまり、事前登録システムは、すべてのジャーナルが参加している場合にのみ効果的に機能します。

記事のレビュー

レビューは公開プロセスの最も重要な部分です。レビューがないと、情報が検証されたことを確認できません。ただし、これは長くて骨の折れるプロセスです。レビューを最適化するいくつかの方法があります。

プレプリント

プレプリントは、レビューアによってまだレビューされていない、作成された科学テキストです。著者は、arxiv.orgやbiorxiv.orgなどの専用サイトに研究を投稿できます。



プレプリントサービスは最近非常に人気があります。科学的情報の普及という点では、通常の記事に劣ることはありません。誰でも原稿をダウンロードして読むことができます。主な違いは、プレプリントが検証されていないことです。しかし、専門家がそれを読んだ場合、この問題はそれほど重要ではありません-読者は自分自身のレビューアとして機能します。しかし、プレプリントははるかに早く投稿できるため、情報交換がスピードアップします。



ほとんどの場合、プレプリントは同時に通常の科学ジャーナルに送信されます。つまり、しばらくすると、プレプリントは通常のピアレビュー記事になります。場合によっては、プレプリントはクローズドアクセスの問題を解決するのに役立つだけでなく、記事がまだ改訂されている間に同僚からコメントを得ることができます。

F1000Research

F1000Research マガジンは、両方の可能性を組み合わせました。原稿は最初にプレプリントとして公開され、レビュー後に検証済みの記事のステータスを受け取ります。私の意見では、これは有望な方向性ですが、これまでのところ、これを使用している雑誌はほとんどありません。



この雑誌では、土井を割り当てたポスターやスライドを公開することもできます。つまり、これらの資料を検索し、必要に応じて引用することが容易になります。



私は彼らのホームページに示されているこの雑誌の位置に非常に近いです：

nullの結果、データメモなどを含むすべての調査結果を公開します。

レビューアとオープンかつ透過的に関与します。

研究の影響を加速します。

興味深いことに、同様のモデルのために選択したJMIRx - biorxiv、medrxivとpsiarxivに関連付けられた雑誌。著者は記事をアーカイブにアップロードし、JMIRx編集者はいくつかの記事を選択してレビューのために送信します。著者自身が記事の改訂を申請することができます。レビューアによって提案された編集もアーカイブにアップロードされます。



JMIRxでのアイデアの説明は次のとおりです。

研究者は、タイプ1の電子論文[ピアレビューされていないプレプリント]をプレプリントサーバーに提出して、ディスカッションとピアレビューを行うことができます。ジャーナルの編集者と発行者は、「タイプ2の論文」として見たい最高の論文を選んで入札します[彼らのジャーナルのレコードのバージョン]。

私の意見では、これは結果を公開するための新しいアプローチの素晴らしい例です。私は彼らの決定のすべてに同意するわけではありません。たとえば、レビューアは主に記事の著者の提案に従って招待されますが、イノベーションを導入する原則は非常に正しいと思います。

ジャーナルに提出する前のピアレビュー

最近、科学者が記事を特定のジャーナルではなく、すべての一般的なレビューに提出するように、いくつかのジャーナルが統合されました。レビューに合格すると、発行に最適なジャーナルが選択されます。編集者もこのプロセスに参加し、この場合は組合全体を代表します。



このレビュー形式により、記事がプロセスの特定のジャーナルによって拒否されないという確信が得られます。これは、発行する特定のジャーナルの選択がレビュー後に行われるため、作成者が再送信に時間を浪費しないことを意味します。



そのようなスキームの明らかな発展は、ますます多くのジャーナルの統合になるでしょう。ただし、発行者間の競争がこのプロセスの障害になる可能性があります。ある出版社の枠組みの中で、そのトピックに関する適切な雑誌を見つけることはそれほど難しくありません。さらに、さまざまな発行元が同様のトピックの雑誌を持っており、影響要因の点で近いことがよくあります。

レビューの公開

一部のジャーナル（eLifeやNatureなど）はピアレビューを公開しています。レビューは科学的プロセスの重要な部分であるため、これは正しいと思います。レビューアが良い実験を提案し、重要な不正確さに気づいた場合、彼は研究の発展に貢献しました。一方、レビュー担当者の要件が完全に非論理的である場合もあります。その場合、追加された内容と作成者が最初に提案した内容を理解するためにレビューを確認することも役立ちます。同時に、レビューの公開は、レビューアが匿名のままであることを妨げるものではありません。



匿名のレビューの必要性の質問には明確な答えがありません。ほとんどの場合、著者の名前がわかっていて、レビュー担当者が匿名である場合は、セミブラインド方式が使用されます。Natureでは、著者もレビューアも名前を開示しない場合に、二重ブラインドレビューの変形が提案されました（レビュー後、もちろん著者の名前が開かれます）。同時に、記事の匿名性を確保する作業は著者に委ねられており、これは決して簡単なことではありません。多くの場合、トピック、目的、および作業方法によって、研究を行った研究所を正確に特定することが可能です。





それどころか、すでに述べたF1000Researchは、反対のアプローチをサポートしています。レビューは完全にオープンです。著者と査読者の両方がお互いの名前を知っています。どちらのアプローチが良いか明確な意見はありません。それぞれに独自の利点があります。ある点で、議論の多くの参加者は、匿名のレビューがおそらくより重要であることに同意します。

レビューアの報酬

私の意見では、明らかな問題の1つは、レビュー担当者の作業が支払われないことです。





雑誌がそのようなシステムを変えることに全く興味がないことは明らかです。しかし、それにもかかわらず、小さな進歩が起こっています。一部のジャーナルは、少なくともアクティブなレビューアのための無料出版の可能性について議論しています。この方向へのステップは非常に小さいですが、コミュニティは既存のモデルの欠陥について真剣に反省し始めているようです。

涼しさの尺度としての影響係数

現代の科学的プロセス全体の非常に重要な問題は、科学的研究の成功と有効性をどのように評価するかです。これはあらゆる側面から議論できる永遠のトピックですが、今日、科学出版物がこれにどのように影響するかが重要です。



重要なのは、記事が科学者の成功の主な尺度であるということです。成功指標の大部分は、出版物に関連する1つまたは別の指標を使用しています。科学に少しでも関わった人は誰でも、ヒルシュ指数、引用数、影響要因について聞いた。後者は、助成金について報告するときや新しい助成金を受け取るときに最もよく使用されます（つまり、科学者がどれだけのお金を持っているかを決定します）。これは、影響要因が研究者の成功に最も明確に影響することを意味します。





Impact Factorは、過去2年間に発表されたすべての記事の1年間の引用の合計です。つまり、ジャーナル内の記事の引用の平均的な尺度です。したがって、このパラメータの最も重要な欠点は次のとおりです。影響係数はジャーナルの特性であり、個別の記事の特性ではありません。ある程度、これらの値は相関しています-悪い記事は著名なジャーナルに公開されません。問題は、これが非常に間接的な見積もりであるということです。著者がどのジャーナルに記事を送信したかはわかりません。また、編集者が記事を承認または拒否したときに何に導かれたかもわかりません。それは、記事の品質または新規性、あるいは誇大広告のトピックまたは著者の有名な科学者のいずれかである可能性があります。記事が良いジャーナルに掲載された理由はわかりません。これは、記事のすべての長所と短所を組み合わせた累積的な指標です。その上、最終的な決定は編集者の1人だけが行い、科学論文の品質の評価は彼の決定に依存します。これらすべてが影響要因を非常に不透明にし、個々の記事の品質の測定を分析することを困難にします。



科学的研究の質の問題は非常に複雑です。より重要な、高品質の実験または新規性は何ですか？それとも、トピックの瞬間的な人気ですか？ただし、影響係数は、2年間のすべての項目について計算された、これらすべてのパラメーター（および他の多くのパラメーター）を1つの図に隠します。 





多くの科学者は、影響要因の使用に反対しています。たとえば、影響要因の廃止を提唱するDORAとASAPbioの組み合わせです。eLife誌の創設者の1人であるノーベル賞受賞者のRandySheckmanも、そのような指標を放棄するよう求めています。興味深いことに、eLifeは当初、この評価で雑誌のインデックスを作成することを望んでいませんでした。しかし、影響要因のリストの編集者であるトムソン・ロイターは、彼らの意見を考慮に入れていませんでした。





ただし、最も重要なのは、大規模なドナーが使用する評価原則です。彼らが別の評価方法を支持して影響要因を放棄することを決定した場合、これは現状を非常に迅速に変える可能性があります。

再現性

これは、現在科学界全体が直面している最も重要な問題です。この問題に対する単一の解決策はありません。ドナー、ジャーナル、科学者自身が協力してデータの信頼性を向上させる必要があります。ただし、科学出版物はこのプロセスで重要な役割を果たします。調査方法とデータの可用性を検証するための記事のより厳密なピアレビューは、再現性を向上させるための決定的な出発点となるはずです。





メソッド、資料、およびデータの説明を整理する1つの方法は、さまざまな標準形式を使用することです。現在、方法を説明するための単一の基準はありませんが、一部の雑誌は独自の設計ガイドラインを提供しています。たとえば、Cell pressは、いわゆるSTARメソッドとキーリソーステーブルを使用します。これは、方法を説明し、使用されるすべての材料を正確に指定するための基準のリストです。これらの基準は理想的ではありませんが、大きな前進です。また、CellではメソッドをSupplementaryに転送できなくなりました。これは、説明の標準化にも役立ちます。



研究プロトコル（たとえば、protocols.io）の交換専用の多数のリソースの出現にも注目する価値があります。このために、特別な雑誌は非常に詳細な手順で作られています。そして例えば雑誌JoVE（Journal of Visualized Experiments）は、手順のテキストによる説明だけでなく、プロセスの詳細を示すビデオも公開しています。これは、複雑な実験を再現するのに非常に役立ちます。





再現性に関しては、もちろんリトラクションウォッチについて言及する必要があります。これは、反対側から問題を解決する試みです。彼らは、すでに公開されている記事で、画像の変更、実験的な不規則性、その他の改ざんを探します。最も注意深く責任のあるレビューアでさえ、間違いや不正確さを見逃す可能性があることを理解することが重要です。これは、コミュニティが疑わしい記事にフラグを立てることによって支援する場所です。



多くの場合、リトラクションウォッチのアクションの結果として、雑誌は改ざんされた記事を思い出します。ここで、現代のシステムの次のステップはほとんど実行されないことに注意してください。たとえば、同じレビューアがチェックした他の記事をレビューする人は誰もいません。あるジャーナルの編集者が体系的に悪意のある査読者を見つけたとしても、他のジャーナルはそれを知りません。

科学者の相互作用

前回は、科学記事にコメントする機会があり、活発な反応がありました。以前は、特別なジャンルの出版物が広まっていた-「記事への解説」。つまり、ある科学者がジャーナルに小さなメモを書き、そこで他の著者の記事について話し合ったのです。これは学術的な議論の良い機会ですが、かなり遅いです。



今、私はそのようなメモにほとんど出くわしません。雑誌サイトにコメントのあるコーナーがありますが、ほとんど誰も使っていません。ここでのコメントは、記事のアイデアを発展させる追加情報の貴重な情報源として役立つため、私はこの点でHabrに非常に刺激を受けています。科学雑誌のコメントは異なった働きをするはずですが、小さな実験的な記事や議論を発表する可能性が非常に求められています。





この記事の読者のほとんどは同じ分野の専門家であることに留意する必要があります。それらの多くは、記事のデータまたは実験的アプローチを使用したいと考えています。つまり、彼らの意見は、記事の作成者と他の読者の両方にとって価値があります。そして科学者たちは現在、そのようなコミュニケーションを促進するためにさまざまなツールを使用しています。





驚いたことに、Twitterは依然として最も人気のあるプラットフォームの1つです。科学者は自分の記事へのリンクを共有するだけでなく、非常に大規模な議論を手配します。これは（少なくとも文字数の制限のために）あまり便利ではないように思えますが、プラットフォームはすでに科学者にとって一種のソーシャルネットワークになっています。



しかし、より専門的なプラットフォームも進化しています。おそらく科学者にとって最も有名なソーシャルネットワークはResearchGateです。これは、幅広い機能を備えたかなりユーザーフレンドリーなサイトです。ここでは、記事やプレプリントをアップロードしたり、興味のある科学者の最新情報を購読したり、まだ公開されていない実験でWIPプロジェクトを作成したり、記事にコメントを書き込んだりできます。出版物、質問、回答、および加入者数で構成される評価システムもあります。



Elsevierは、Mendeleyの書誌プログラムに基づいた学者のための独自のソーシャルネットワークを持っています。驚いたことに、Elsevierを購入した後でも、プログラムは無料のままです。これはかなり便利なリファレンスマネージャーですが、ソーシャルネットワークとしては使用しませんでした。

未来の雑誌の見方

実際、このセクションのタイトルで私はあなたをだましました。この概念について特に未来的なことは何もありません。科学者をロボットに置き換えてデータを自動的に収集したり、ブロックチェーンを使用して改ざんから保護したりすることはお勧めしません。私が使用することを提案するすべてのものはすでにそこにあり、使用されています。私は、一緒に機能する概念を組み合わせることを提案しているだけです。

本旨 

アイデアは、著者が任意のトピックに関する研究をアップロードできる情報の単一のアーカイブを作成することです。同時に、科学ジャーナルの利点を兼ね備えていますが、（ほぼ）自動的に機能します！



システムはJANEなどのプログラムに基づいています。そのようなプログラムに精通しておらず、生物医学のトピックに関する短い科学的テキストが手元にある場合は、リンクをたどって試してみることをお勧めします。JANEは同様の記事を検索し、これに基づいて適切なジャーナルを選択し、このトピックに取り組んでいる著者をリストします。詳細については、この記事で説明しています。





そのようなプログラムは自動編集者の役割に理想的であるように私には思えます。彼女は主題のカテゴリーとキーワードをチェックするだけでなく、レビュアーを見つけることができます。



記事の作成者が原稿をサーバーにアップロードし、プログラムが適切なレビュー担当者を見つけてメールを送信します。レビューアは記事をチェックし、決定を下し、サイト上の記事のステータスをマークし、必要なコメントを作成者に送信します。修正の結果に基づいて、レビュー担当者は記事の公開を承認し、評価を付けます。



したがって、プレプリントアーカイブの価格でピアレビュージャーナルを入手できます！



これらは私が提供したいすべての機能ではありませんが、これは最も基本的な考え方です。必要な機能を追加するのは簡単です。そのようなサービスがどのように見えるかを詳しく見てみましょう。

詳細

フォーマットノート

サービスはすべての人が利用できる必要があり、すべてのドキュメントは公開されている必要があります。



先ほどお話したF1000Researchマガジンのコンセプトがとても気に入っています。したがって、ロード後すぐに、テキストはプレプリントとして使用できるようになります。同時に、レビューがまだ合格していないことが明確に示されています。レビュー後、記事のステータスはレビュー済みの記事に変わります。



通常、記事はいくつかのセクションで構成され、多くの場合、さまざまな仮説、実験、または作業の一部を表します。そのようなセクションや個々の実験にキーワードを追加して、それらを見つけやすくすることが役立つと思います。この実験を実施および分析した著者についても言及する価値があります。



実験ごとに、使用された方法が参照されます。これらの方法は、完全なプロトコルを参照して説明されています。このようなプロトコルは、特別なサイト（protocols.ioなど）で個別に公開できます。



すべてのデータは、必然的に独立したサービスに配置されます。リンクは、各実験を特定の結果ファイルにリンクします。



制御と再現性を高めるために、プロジェクトの電子ラボジャーナルへのアクセスを開くための要件を追加できます（このようなジャーナルの例はベンチリングです））。今ではこれは何の努力も必要としませんが、改ざんを大幅に減らし、実験の説明を改善することができます。ただし、電子実験室ジャーナルはまだ標準になっていないため、現時点では要件が厳しすぎる可能性があります。さまざまなタイプの



他の記事へのリンクを提供します。つまり、記事の引用だけでなく、参照として示される引用もあれば、研究の基礎として示される引用もあれば、矛盾を示すために引用される引用もあります。引用の種類が異なれば、引用された記事の評価への貢献も異なります。メンションとメインリンクは自動的に決定できます（記事内の引用数によって）。この記事では、さまざまなタイプのリンクへの興味深いアプローチについて説明します。これについては、以下で詳しく説明します。



記事の特定のセクションの引用を 追加します（少なくとも内部リンクの場合）。つまり、別の記事を引用するときは、この記事のどのセクションに必要な情報があるかを示します。これにより、記事内の事実の検索と文献ソースの検証が大幅に簡素化されます。

登録

誰でも記事やコメントを読むことができます。ただし、記事をアップロードしたり、コメントやレビューを書き込んだりできるのは、登録ユーザーのみです。



登録するには、ピアレビューされたジャーナルの記事の著者であるか、出版物のある科学者からの推薦を受ける必要があります。このようなシステムは、出版の可能性について専門家の一定の保証として機能します。



各参加者には評価が割り当てられます。登録時に、評価は書誌的指標（記事数、引用数、ヒルシュ指数）に基づいて決定されます。

自動エディターとレビュー

著者が記事をサーバーにアップロードすると、システムは要約を分析し、キーワードとレビュー担当者を選択します。レビューアを選択する際には、利害の衝突を避けるために、共著者と所属が考慮されます。



レビューアはさまざまな評価で選択されますが、低すぎないようにします。つまり、システムは、評価が高く平均的なレビューアを見つけようとします。レビューアの検索は、登録ユーザーだけでなく、データベースに出版物を持っているすべての科学者の間で実行されます。



選ばれたレビュアーは、ジャーナルから原稿のレビューを勧めるメールを受け取ります。この手紙には、要約、全文へのリンク、および著者との匿名のコミュニケーションチャネルへのリンクが含まれています。レビューアが提案を受け入れると、記事を読み、レビューを著者に書き込みます。それが拒否した場合、システムはさらに調べます。



この場合の査読者の仕事は、いくつかの指標による原稿の評価のみが異なります。残りの部分については、レビューアは記事の長所と短所についても説明し、追加の実験を提案します。レビューアのフィードバックはすぐに作成者に提供され、作成者は記事を修正して追加の実験を行うことができます。この場合、すべてのレビューアからの応答を待つ必要はありません。作成者はすぐに応答を受け取ります。



すべての登録ユーザーは、「カスタム」レビューを作成して記事を評価できます。この評価は、選択したレビューアの評価とは独立して考えることができます。または、関心と評価の競合の可能性を考慮して組み合わせることができます。

評価

すべての登録ユーザーが評価されます。評価は、他のジャーナルを含む記事、レビュー、コメントに対して取得されます。理想的には、評価は半自動である必要があります。



すべてのユーザーアクションがログに記録され、アクションごとにユーザーの評価を増減できることが重要です。たとえば、レビュー担当者はレビューごとにポイントを受け取ります。レビューに偏りがあることが判明した場合、または明らかな間違いを見逃した場合、レビュー担当者は評価にマイナスを受け取ります。良いレビューのために追加のポイントプラスを受け取ります。記事を評価するときに発生する物議を醸すケースがどのように扱われるかを以下に説明します。

コメント 

レビューとそれに対する著者の回答は、コメントの最初のレベルになります。同時に、レビュー担当者は匿名のままにすることも、自由に名前を開くこともできます。



すべての登録ユーザーは、任意の記事にコメントを残すことができます。これらは、「ユーザー」レビュー、無料のディスカッションスレッド、実験の再現（成功と失敗の両方）、不十分な詳細な方法に関する苦情、および利用できないデータである可能性があります。



このような苦情は半自動で行うことができます。ボタンをクリックして苦情の本質を説明することで、苦情を残すことができます。作者はそのような間違いを自分で訂正することができ、そうすれば彼らの評価は下がらない。著者が苦情に応答しない場合、追加のレビューアが割り当てられ、記事の著者と元のレビューアは評価を失います。



個々の実験を含むコメントは、独自のID（doi）を受け取り、レビュー担当者がレビューできます。著者は、コメントの形で記事に追加の実験を投稿することもできます。記事の行に合わない実験は通常原稿に含まれないので、これはしばしば役に立ちます。この機会を利用すれば、本格的な出版物に引きずられることなく、記事に基づいた小さな作業を行うことができます。たとえば、これは学生のプロジェクトに役立ちます。

ネット

このバージョンのサービスでは、多数のユーザーがいるネットワークを最大限に活用できます。たとえば、同じ検索履歴を持つユーザーが読んだ記事の推奨事項を取得できます。



または、有名な科学者に登録してください。そして、彼の記事の評価を使用することによってのみ、出版された作品に対する彼の意見の一部を得ることができます。つまり、各科学者はある意味で編集者になりますが、公開前ではなく公開後に記事を選択します。



さらに、そのような相互作用のネットワークは、関心のある対立を見つけることを可能にします。

紛争解決

どのシステムでも競合が発生する可能性があることは明らかです。これは、ウィキペディアや他のリソースでの編集戦争の例で見ることができます。アルゴリズムを使用して競合を識別および解決できますが、場合によっては人間による決定が必要になります。モデレーターは、恒久的に作業することも、ボランティアになることもできます。 2番目のケースでは、評価の高いアクティブユーザーが、特定の記事やコメントを確認するように求めるメッセージを受け取る場合があります。つまり、レビュー担当者として機能できますが、特定の問題に対処するためです。



多くの場合、競合の検索は自動化できます。いくつかの典型的な潜在的な整合性違反が考慮される場合があります。



反対の学校-複数のグループが異なる理論を持ち、反対の視点を格下げしようとする場合があります。 



この状況は、リンクのグラフ（引用、評価、所属）によって判断できます。反対のグループはグラフ内の孤立したクリックで表され、互いの記事のスコアは反対になります。この場合、別のグループの成績、コメント、レビューに特別なラベルを付けることができます。それらを捨てるだけでなく、貴重な情報を含めることができます。しかし、そのようなレビューも公平であると見なすことはできません。



「友達」 -時には逆の状況が起こり、同僚や知人はお互いを過大評価します。これは、リンクと引用のグラフから計算することもできます。このような評価には、特別なタグを付けることもできます。



苦情..。コメントについてのセクションですでに書いたように、記事に重大な欠陥を見つけた場合は、記事について文句を言うことができます。これは、メソッドの詳細な説明が不十分であるか、コードまたはデータ参照が欠落しているか、より深刻な問題（画像の操作、改ざん、または疑似科学理論）がある可能性があります。小さな苦情は、モデレーターを介さずに作成者が修正できます。重大な違反は、決定を下す独立したモデレーター（または複数）によって処理されます。この決定に応じて、著者、レビューア、コメンテーターの評価が変わります。

プロモーション

Darksnakeは、同様のシステムを説明し 、彼に解説最初の部分に。彼はまた、そのような雑誌を宣伝する方法についてのアイデアを共有しました。

まさにプレプリントアーカイブとして。現在、それらはほとんどありません。プレプリントのアーカイブに基づいて、正式なジャーナルを作成できます。自分の雑誌を一から作るのは現実的ではありません。しかし、既成の出版物に基づいて雑誌を作成することは非常に現実的です。

このようなプロモーションモデルは、説明したシステムにも適しているように思われます。実際、ユーザーの観点からは、プレプリントアーカイブと大差ありません。この場合も、編集スタッフに追加費用はかかりません。

レビューアの仕事に対する支払い 

読者と著者の両方のための無料サービスオプションについて説明しました。もちろん、インフラやその他の必要な費用を維持・開発するには、ある程度の金額が必要です。ただし、プレプリントサービスの価格で、ピアレビューされたジャーナルを入手できます。



将来的には、レビュー担当者の報酬を追加できます。たとえば、レビューごとに100〜200ユーロです。それでも、著者の総コストは、オープンアクセス出版物の平均コストよりもはるかに低くなります。さまざまなオプションがあります。レビュー担当者は、レビューの品質と評価に基づいて支払いを受けることができます。雑誌に掲載するための支払いは、「できる限り支払う」スキームまたはその他のスキームに従うことができますが、いずれにせよ、現在のオープンアクセスコストよりもはるかに少ない金額です。

問題

このシステムの議論で、私はいくつかの潜在的な問題に遭遇しました。それらのいくつかについて議論しましょう（コメントにはもっとあると確信しています）。

レビューアの作業負荷が大きすぎる

編集者が事前に選択しないと、レビューアに提出される記事が多すぎることが懸念されます。これは解決可能な問題のように思えます。



まず、各レビューアに送信された記事の数を追跡するのは簡単で、すでに記事が多すぎる場合は新しい記事を送信しません。



第二に、通常レビューのために記事を送られない科学者のかなり大きな予備があります-postdocsと大学院生。多くの場合、彼らはあまりクールではないジャーナルの記事をレビューする人ですが、正式には記事のレビュー担当者と見なされている上司からオファーを受け取ります。多くの人は、キャリアの早い段階で科学者によるピアレビューに懐疑的ですが、彼らの多くは、年配の同僚と同様に、このタスクに対処できるようです。



第三に、私の経験では、すべてのレビュー担当者がレビューのために投稿する前に記事を完全に読むわけではありません。この場合、潜在的な査読者自身が要約を読んで写真を見ることによって記事をとるかどうかを決めることができます。レビューアは、記事に興味がない場合、必要な分野で十分な能力があると考えていない場合、または時間がない場合は、いつでも記事の受け入れを拒否できます。



第四に、評価システムはこの問題の解決に役立つはずです。したがって、より高い評価を持つ科学者は、レビューアを見つける際に利点を得ることができます。また、匿名の通信でも評価を表示できます。逆に、評価の低いユーザーは、品質の低いデータの送信に以前気づいていたため、記事を送信する能力が制限されます（たとえば、数か月に1回以下）。

「いいね」の記事をシャープにする

これは、科学者が導入された評価システムに可能な限り記事を調整することを意味します。また、他の科学者からの条件付きの「いいね」で記事を評価することを提案した場合、記事はこれらのいいねをより多く取得するように最適化されます。これは、あらゆる評価システムで発生する永続的な問題です。で解説前回の記事で、jungeschwiliは述べたコブラの効果とグッドハートの法則非常によく問題を説明し、。それにもかかわらず、この影響を補償するためにいくつかの方法を提案することができます。



まず、評価は記事の品質の唯一の尺度となることを意図したものではありません。私は、影響要因の評価から離れることだけを提案し、レビューアの明白な評価も追加します。



第二に、関心のある競合を自動的に検索することで、作者の「友達」や「敵」からの「いいね」の目立ったシェアを回避できます。これはあまり客観的ではないかもしれません。



第三に、フィードバックを得るのが最適です。科学者が記事を不誠実に評価すると、評価の価格が下がります。

もっと深くする必要があります

マイクロアーティクル

この点の前提となる問題は、前回は分析しませんでした。それは、記事のすべての著者を評価する方法で構成されています。生物学では、最初の著者が最も重要であると考えられており、彼はその仕事に最大の貢献をしました。しかし、グラデーションが多く、参加の度合いを多数の作者に分けるのは難しい場合があります。一部のジャーナルは、記事の最後に著者の貢献を直接示すように求めています。



ただし、もっと興味深い解決策があります。記事が単一の全体としてではなく、一連の個別の実験として公開されている場合は、それぞれに個別の作成者リストを与えることができます。また、記事全体を引用することはできませんが、興味のある部分だけを引用することができます。



この概念には多くの興味深い利点があります。 Petr Lidskyは、この記事で概念とそれに移行するプロセスについても詳細に説明しました。..。将来の雑誌の開発のためのオプションの1つを検討することに興味がある場合は、よく理解しておくことを強くお勧めします。

受信した情報の統合

最も重要な問題の1つは、科学記事、一般的な科学知識の編成をどのように公開するのが最善かということですらありません。結局のところ、各記事は、図なしで組み立てようとしている巨大なパズルのほんの一部にすぎません。



レビューは現在、異種の研究を組み合わせる数少ない方法の1つです。科学者は様々な実験的研究に基づいてそれらを書きます。ただし、最高のレビューでさえ、すぐに古くなり、毎週新しい記事が出てきます。



コメントで（1、2）コミュニティによるレビューの更新を維持するためにwiki形式を使用することを提案した前の記事に。私の意見では、これはかなり興味深いアイデアです。さらに、さまざまなデータベースでわずかに異なるバージョンですでに使用されています。ただし、ここにも開発の余地があります。



これは私の同僚であるZoyaChervontsevaが科学出版物の問題に関する彼女の見解を説明する方法です。

現在の生物学的出版物の最大の問題は、組織的な部分ではなく、意味的な部分の混乱であるように私には思えます。互いに相関関係のない多くの私的な声明があります（プロテインAはこれを行い、そのような条件下でそれを行います）。レビューはこのニーズを満たそうとしますが、不足しています。出版物の理想的なシステムであるIMHOは、その新しいステートメントを以前の知識の構造（グラフ？）に明示的に書き込む必要があります。



別の難しさは、多くのステートメントが現在確率的であるという事実にあります-何かをするのはプロテインAではありませんが、おそらく私たちの新しい超洗練されたプロトコルの結果によると、プロテインAはそのようなものであり、そのようなp値はDNAのこのサイトに結合します-そしてゲノム内の何千ものサイトについてはこれだけです。つまり、情報の単位ではなく、情報の確率密度であることがわかります））。さらに、もちろん、分析プログラムのバッチ効果とバグ-はい。しかし、ここでの再現性は、原則として、現在このタイプの情報を適切に統合できないという事実ほど悪くはないようです。

現在、さまざまなデータベースが同様の機能を実行しています。しかし、それらはまだ理想からは程遠いです。科学の大部分を一度に記述するデータ構造を作成することは言うまでもありません。しかし、この方向性は近い将来活発に発展していくと確信しています。

将来の古典的な雑誌の役割 

古典的な雑誌が一夜にして消えることはないことは明らかです。しかし、これは必要ありません。それらは、オープンアクセスシステムと並行して機能する可能性があります。



たとえば、著名な科学者を選び、さまざまな専門分野のレビューを依頼することができます。または科学ジャーナリズムをやっています。または、専門家以外の人に研究をより簡単に提示すること。

少し結論

これらは、私にとって有望な出版物の開発の方向性です。近い将来、そのような予測でさえ、かなり控えめなものになる可能性があると思います。この分野での開発には大きな可能性があり、どの形式の情報提示が最も効果的かを誰が知っていますか。科学的な出版物を作成し、利用可能な機会を利用する必要があると確信しています。





そして、この記事を読んでいただきありがとうございます。コメントでのディスカッションにご招待します。おもしろいアイデアがあると思いますので、喜んでご相談させていただきます。

謝辞

この記事の議論とアイデアを提供してくれたOlgaZolotarevaに感謝します。テキストのチェックに協力してくれたSofyaKamalyanに感謝します。記事の最初の部分の議論に参加したすべての人に感謝します。特に、Peter Lidsky、Nadezhda Vorobyova、Omar Kantidze、Zoya Chervontseva、AlexeySavchikです。Habrユーザーの場合：rg_software、Jerf、CactusKnight、qvan、technic、darksnake、nnseva、damewigitなど。また、科学出版物の問題について話し合ったすべての同僚にも。



記事の最初の部分。