不仅是把关者,更是与作者共同提升研究质量的合作伙伴 |《科学报告》编委访谈
如果您正在寻找一本突破学科边界,产生更广泛影响力的开放获取(open access, OA)期刊,那么《科学报告》(Scientific Reports)就是您的理想之选。《科学报告》旨在汇聚全球科学发现,让更广泛的科研群体了解您的工作及其影响力。
为了更好地了解这本期刊和期刊背后的故事,我们特别策划了“《科学报告》编委访谈”系列内容,将带您认识来自全球多位期刊编委会成员。他们将分享自己的编委经验,深入探讨《科学报告》的编辑流程。
Scientific Reports 是 Nature Portfolio 旗下的一本多学科开放获取(OA)期刊,恪守具有建设性、既观点包容又严格的同行评审。《科学报告》为打破学科之间传统边界的研究提供了展示平台,发表范围涵盖自然科学、心理学、医学及工程学所有领域,专注发表科学上严谨、技术水准高的原创研究。《科学报告》具有发文可见度高,社会影响力大,及广受业界认可的特点,并致力于让发表的研究更大限度地被传播、共享并重复使用。根据科睿唯安2024 JCR,《科学报告》已成为引用量位居全球第三的学术期刊。
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在本系列“编委访谈”的第十篇,我们邀请 Lunov 博士分享他作为《科学报告》编委的工作经验与思考。
Oleg Lunov 博士
Oleg Lunov 博士现任捷克科学院物理研究所生物物理实验室主任,自 2015 年起担任《科学报告》编委。他出生于乌克兰阿尔乔莫夫斯克,2011 年在德国乌尔姆大学获得分子医学博士学位。完成博士后研究后,他于 2014 年加入捷克科学院担任Senior Scientist,并自 2017 年起领导生物物理实验室,主要研究材料科学以及物理力对细胞行为和细胞器功能的影响。
您最喜欢担任《科学报告》编委的哪一部分?
作为一名跨学科研究者,我珍惜能够推动多学科研究发表的机会。我十分理解研究不够新颖而被拒稿的挫败感,因此我尤其愿意支持那些扎实、有价值的研究。处理稿件也让我能够持续了解本领域的最新进展。我非常支持期刊对“无显著结果研究”的包容,因为这对于减少发表偏倚、推动透明与包容的科学交流至关重要。
在处理《科学报告》稿件时,您最喜欢的部分是什么?
对我来说,审稿是推动科学知识传播的重要环节。我会认真阅读每一篇投稿,确保其科学严谨性与表达清晰度。我希望通过建设性的反馈帮助作者提升研究质量,让他们的成果更好地被科学界理解与接纳。在我看来,编辑不仅是把关者,更是与作者共同提升研究质量的合作伙伴。
如果要给其他编辑一条建议,您会说什么?
我认为最重要的一点是:在送审前务必仔细审阅稿件。要核查数据的完整性与方法的可靠性,判断研究是否具备技术严谨性与科学质量,并警惕文章有论文工厂的迹象。同时要评估实验设计与结论是否被充分证据支持。如果存在重大问题,果断的直接拒稿对于维护期刊质量至关重要。
寻找审稿人是编辑工作中最困难的部分之一,您有什么经验?
我的经验是越早开始寻找审稿人越好。我会仔细核查潜在审稿人的研究背景与发表记录,以确保其专业性。通常需要发出十封以上邀请才能获得至少两份审稿意见,并在适当时发送提醒,但我也会理解审稿人工作繁忙的情况。《科学报告》新推出的审稿人搜索系统极大提升了效率与准确性,这对编辑工作帮助很大。
在处理研究诚信问题时,您有哪些经验?编辑在审稿时应特别关注哪些方面?
评估研究诚信并不简单。我通常会从方法部分开始,仔细检查图像与数据呈现,并特别关注统计学的合理使用。在生物医学领域,统计学误用是非常普遍的问题。我推荐阅读 eLife 的文章《Ten Common Statistical Mistakes》,以及 COSIG(开放科学诚信指南)提供的 27 项免费资源,它们涵盖图像重复、引用操控、抄袭与论文工厂识别等内容。
可重复性对科学研究有多重要?作为编辑,您如何帮助作者提升可重复性?
可重复性是科学可信度的核心。尽管公众对科学家的信任总体较高,但仍有不少人认为科学家缺乏透明度与沟通能力。提升可重复性是增强公众信任的重要方式。作为编辑,我会鼓励作者清晰描述方法、公开数据,并透明呈现分析与重复实验流程。透明、可验证的研究是科学出版的基石。
期刊应如何确保科学严谨性?
我认为,期刊必须强调透明度、方法学可靠性与伦理标准。严格的同行评审、编辑对数据完整性与统计有效性的把关、明确的报告指南、强制数据与代码共享,以及审稿人培训与现代工具的使用,都是确保研究可信度的重要措施。
对于希望在包容性期刊发表的研究者,您有什么想分享的?
我鼓励研究者重视严谨性与研究诚信,而非一味追求“新颖性”。所有设计良好的研究,包括无显著结果的研究,都值得分享。尊重不同学科、地区与观点的多样性,有助于构建更公平、更可信的全球科研环境。
您认为未来科研与科研传播面临的最大挑战是什么?
我认为,在信息与技术快速发展中保持科学的信任与诚信是最大的挑战之一。可重复性、透明度与数据可获取性仍是核心。AI 工具带来机遇,也带来伦理风险。发表偏倚、掠夺性期刊与资源不平等问题仍需解决,尤其是来自资源有限地区的研究者更需要公平的发表机会。我相信,期刊、编辑与科研机构必须共同努力,在保持高标准的同时推动包容与开放。
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