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こんな釣りが査読を通ったの? と思ったらarXivでした。しかも、1st authorが生物学で、last authorが化学生物工学。何がどうしてこうなったのか教えてほしい。
今どき全ゲノム解析やらで膨大なデータの処理が大変なんです。専門家が生物学を軽くかじって助けてくれるのを世界中で期待しています。
助けてあげても大した業績にならないし
残念ながら逆っすよ。我々ドライの人間が真面目に興味深い仕事を本気で数年かけて研究し、論文化したものより、ウェットの手伝いで、二時間くらい打ち合わせして、一時間くらいでRやPythonでコードを書いて、昼飯食ってる間に結果が出て、二時間くらいで図表と該当の英文を書いた論文の方がIFが高いのが普通。同じ処理内容で論文量産できるし。業績的には、ウェットの手伝いの方がよっぽどいい。
けど、テクニシャンならともかく、computational biologyの「研究者」としての本分はそこではないわけで。第一、手伝いで分かり切った仕事しててもつまんないっしょ。つまんないことはやるべきじゃないよ。
なので、そういう手伝いの仕事(特にNGS関係はほんとに多い)からは逃げていたんだが、どうも私は逃げきれなかった様子…。
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皆さんもソースを読むときに、行と行の間を読むような気持ちで見てほしい -- あるハッカー
ソースはarXiv (スコア:5, 参考になる)
こんな釣りが査読を通ったの? と思ったらarXivでした。
しかも、1st authorが生物学で、last authorが化学生物工学。何がどうしてこうなったのか教えてほしい。
Re: (スコア:0)
今どき全ゲノム解析やらで膨大なデータの処理が大変なんです。
専門家が生物学を軽くかじって助けてくれるのを世界中で
期待しています。
Re:ソースはarXiv (スコア:0)
助けてあげても大した業績にならないし
Re: (スコア:0)
残念ながら逆っすよ。
我々ドライの人間が真面目に興味深い仕事を本気で数年かけて研究し、論文化したものより、
ウェットの手伝いで、二時間くらい打ち合わせして、一時間くらいでRやPythonでコードを書いて、
昼飯食ってる間に結果が出て、二時間くらいで図表と該当の英文を書いた論文の方がIFが高いのが普通。
同じ処理内容で論文量産できるし。業績的には、ウェットの手伝いの方がよっぽどいい。
けど、テクニシャンならともかく、computational biologyの「研究者」としての本分はそこではないわけで。
第一、手伝いで分かり切った仕事しててもつまんないっしょ。つまんないことはやるべきじゃないよ。
なので、そういう手伝いの仕事(特にNGS関係はほんとに多い)からは逃げていたんだが、どうも私は逃げきれなかった様子…。