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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。
たぶんセンサーから得たデータをCSVで書き込む時かなんかに大発見しちゃったのでは?
そんな感じでしょうね。書き出し処理が遅いや、メモリ上で処理するように書き換えよう→あれ? なんだか余計に遅くなったぞー、とか。
文字列結合なんて、適当にやってると、運悪くパフォーマンスの悪いやり方を踏むかどうかでかなり差が出る激戦区。
ソースがarXivでも問題ないし、専門が生物学や化学生物工学の著者が別の分野で論文書いても問題ない。この論文が眉唾なのは他のコメントでも指摘されてるとおりだけど、問題なのは論文の内容の妥当性であって、arXivだとか著者の専門がどうとかいうことじゃないだろう。それじゃ低レベルな野次だ。
まあ正論なんだが。しかしこの内容を見るとarXivから拾ってきたものを論文と言うなと言いたくなるわな。論文というからにはある程度ちゃんとした査読プロセスを経ていないと。
内容が妥当ならまともな論文誌に投稿できるだろうにそうしていないという時点で先入観を持たれても仕方ない。内容があれば形式などどうでもいいというのはまともな内容も書けない奴の逃げ口上の常套句。
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…。
メモリ上で処理してもコードがダメなら遅いというのはソフトウェアの専門家にとっては当然なんでわざわざメモを残したりしないけど、別の分野の専門家には常識とは限らないんで、その知識を共有するのは自然だと思うよ。だから著者が別分野の人なのは別に不思議だと思わない。そういう情報を共有するのに arXiv を使うのが妥当なのかという話はありそうだけど。
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犯人はmoriwaka -- Anonymous Coward
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:ソースはarXiv (スコア:3, おもしろおかしい)
たぶんセンサーから得たデータをCSVで書き込む時かなんかに大発見しちゃったのでは?
Re: (スコア:0)
そんな感じでしょうね。
書き出し処理が遅いや、メモリ上で処理するように書き換えよう→あれ? なんだか余計に遅くなったぞー、とか。
文字列結合なんて、適当にやってると、運悪くパフォーマンスの悪いやり方を踏むかどうかでかなり差が出る激戦区。
Re: (スコア:0)
ソースがarXivでも問題ないし、専門が生物学や化学生物工学の著者が別の分野で論文書いても問題ない。
この論文が眉唾なのは他のコメントでも指摘されてるとおりだけど、問題なのは論文の内容の妥当性であって、
arXivだとか著者の専門がどうとかいうことじゃないだろう。それじゃ低レベルな野次だ。
Re: (スコア:0)
まあ正論なんだが。しかしこの内容を見るとarXivから拾ってきたものを論文と言うなと言いたくなるわな。
論文というからにはある程度ちゃんとした査読プロセスを経ていないと。
Re: (スコア:0)
内容が妥当ならまともな論文誌に投稿できるだろうにそうしていないという時点で先入観を持たれても仕方ない。内容があれば形式などどうでもいいというのはまともな内容も書けない奴の逃げ口上の常套句。
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: (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…。
Re: (スコア:0)
メモリ上で処理してもコードがダメなら遅いというのはソフトウェアの専門家にとっては当然なんでわざわざメモを残したりしないけど、別の分野の専門家には常識とは限らないんで、その知識を共有するのは自然だと思うよ。だから著者が別分野の人なのは別に不思議だと思わない。そういう情報を共有するのに arXiv を使うのが妥当なのかという話はありそうだけど。