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Irgendwie muss ich bei dem Video öfter an Starship Troopers denken
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Hatten die Freundschaft! ✊ im Film?
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Zwischen Rico und Dizzy definitiv.
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| | Zitat von loliger_rofler
| | Zitat von Strahlung-Alpha
Ich weiß auch nicht, was man davon halten soll. Die Zeiten sind nicht vergleichbar, aber man dachte ja schonmal, dass man alles entdeckt habe, was es zu entdecken gibt. Müsste so im victorianischen Zeitalter gewesen sein. Wobei da der Ansatz doch ein anderer ist.
Hier steht ja die These im Raum, dass man das Wissen nicht mehr verknüft (bekommt).
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Es ist inzwischen auch einfach alles krank kompliziert geworden, wo man noch in menschlich überschaubaren Zeiträumen mit Aha-Effekt am Wissensrädchen drehen kann.
Wer in den Life Sciences den Überblick haben und echte Durchbrüche machen will, muss mit dutzenden modernen, sich stetig verbessernden und verändernden Analysemethoden intensiv vertraut sein, tausende biochemische Prozesse verstehen und verknüpfen können, zumindest Grundlagen der Data Science beherrschen (einfach weil heutige Systeme und Experimente Unmengen an Datenpunkten produzieren) und am besten auch noch konstant auf Konferenzen rumhängen, um keine wichtige Neuerung zu verpassen - und dabei nebenbei noch selbst Experimente designen und durchführen (lassen).
Das kann ein Mensch alleine unmöglich leisten. Alleine eine Gruppe von Leuten zu koordinieren, die das individuell zum Teil können ist eine Aufgabe für wahnsinnige Masochisten. Und dann müssen auch noch die Leute, die das Ding fördern UND die Leute die das Ding reviewen sollen ebenfalls diese Über- und Einblicke haben, um die Arbeit auch wirklich entsprechend würdigen zu können.
In der absoluten Topforschung (und in sehr spezialisierten Bereichen) kannst Du die Leute, die tatsächlich echte "Peers" im Sinne von auf Augenhöhe forschende Menschen sind, im Prinzip an einer Hand abzählen.
Dazu kommen dann noch diminishing returns, je spezifischer die Einblicke werden.
Je größer der Kreis des Wissens wird, desto weniger weit verschiebt ein Vorstoß den Durchmesser.
Beispiel aus meinem Fachgebiet: Heute forscht außerhalb der Universitären Grundlagenarbeit keiner mehr von Null nach einem "Heilmittel für allen Krebs" oder der Silberkugel gegen "die Alzheimererkrankung". Es wird basierend auf erwiesenen Hypothesen ein spezifisches Protein oder eine spezifische Signalkaskade für eine spezifische Ausprägung einer spezifischjen Erkrankung ausgesucht, ein Angriffspunkt ausgesucht und basierend auf z.B. großen Kandidatenbanken mit bekannten Stoffen mit bekannter Wirkung eine Möglichkeit gesucht, einzugreifen.
Dann folgt ein super intensiver Prozess im Labor gefolgt von noch intensiveren klinischen Studien und dann muss die Scheiße noch an den Behörden vorbei. Das haben wir bei Corona im Turboverfahren beobachten dürfen, bei der regulären medizinischen Forschung ist das Ganze nochmal mit mehr Handbremse verbunden - vor allem, wenn die Delivery-Plattform noch nicht anderweitig etabliert wurde.
Ich würde die Artikel über fehlende "Disruption" nicht allzu tragisch beurteilen, iterative Fortschritte sind super und wir stehen natürlich heute in weiten Teilen auf den Schultern von Riesen.
José oben prangert strukturelle Probleme in der Forschung an - die waren aber je nach Institut schon immer so. Mein Chef, der 1985 den Doktor im Bereich Biologie gemacht hat (da war HPLC noch Hochtechnologie und seine Expertise darin bezüglich biologischer Makromoleküle tatsächlich was Besonderes) hat auch zu dieser Zeit einige Erzählungen über wirklich eklige Arbeitsumgebungen, völlig gestörte Bereichsleiter an der Universität und massive Egos die häufig auch zum Nachteil der Frauen gehandelt haben. Das ist heute zum Teil eher BESSER geworden, geht aber durch den profitorientierten Nützlichkeitskapitalismus, Publish-or-perish-Doktrin und sehr biased verlaufende Geldgeberverfahren trotzdem noch in die falsche Richtung.
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Als einer der von dir genannten Masochisten kann ich das im großen und ganzen bestätigen. Wobei ich aber ergänzen würde, dass der von dir beschriebene lange Prozess vermutlich nicht das ist was mit den disruptive Science gemeint ist, deren Ableben hier beklagt wird. Denn was du darlegst ist ja der Weg von Entdeckung bis zum Produkt. In der Grundlagenforschung gibt es schon noch sehr viele ganz grundlegende (surprise) ungelöste Probleme, die auch im Falle der Lösung sehr schnell sehr "disruptiv" wären. Für mein Fachgebiet (Molekularbiologie im weitesten Sinn) würde ich mal sagen wir kratzen gerade erst an der Oberfläche. Zu mir hat mal jemand gesagt die Biologie ist heute da wo die Physik kurz vor Einstein war. Der Vergleich ist sicher nicht sinnvoll, aber grundsätzlich glaube ich da ist was dran.
Ich glaube was sich vor allem verändert hat ist dass heutzutage große Einzelentdeckungen nichtmehr von einzelnen Personen gemacht werden, sondern meistens von großen Teams. Und dennoch herrscht in der Wissenschaft (wie eigentlich überall sonst auch) immernoch ein sehr starker Personenkult um einzelne (angeblich) besonders geniale und exzellente Einzelpersonen. Das ist meiner Meinung nach nicht mehr zeitgemäß, und befeuert viele der unschönen Aspekte des ganzen Systems Wissenschaft (die ja auch schon erwähnt wurden).
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von CLAncy13 am 07.01.2023 0:16]
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| | Zitat von Wraith of Seth
[b]
Nature und Science haben auch zunehmend einen "Ruf" unlesbar zu sein, weil die Artikel maximal auf den Lingo und die Aufmachung der Journale abgestimmt sind, und der Stil mehr Aufmerksamkeit bekommt als der Inhalt. In meinem Gebiet kann man die Artikel selbst meist nicht lesen, das "Zusatzmaterial" ist, wo der interessante Teil steckt, weil der aber ausgelagert wurde, ist beides unabhängig nicht zu lesen und selbst zusammen fast unlesbar. Biochemiker haben mir erzählt, dass sie Nature und Science mitunter völlig überspringen und gucken, ob es (bessere) Resultate der gleichen Leute woanders gibt. Oder gar andere Gruppen es bereits zerlegt haben.
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Das kann ich aus meiner Erfahrung nicht so bestätigen. In meinem Fachgebiet sind die Artikel generell sehr gut lesbar.
Was stimmt, ist dass natürlich viele Details in diesen Artikeln nicht im Primärtext oder -abbildungen sind, sondern in den Zusatzinformationen. Das liegt aber halt am Format, denn Nature und Science sind Journale die von einem sehr breiten Fachpublikum gelesen werden (Physiker, Chemiker, Biologen, Ingenieure teilweise usw.). Es ist explizit gewünscht dass Artikel von den Autoren so geschrieben werden, dass sie einer breiten Leserschaft auch außerhalb des eigenen Fachbereichs zugänglich sind. Ein solcher Schreibstil ist für viele Wissenschaftlicher vielleicht nicht intuitiv, aber meiner Erfahrung nach lohnt es sich, sich mit dem Handwerk das Schreibens (Neudeutsch: Storytelling) zu beschäftigen wenn man in diesen Journals publizieren möchte. Und ich finde das gar nicht so schlecht, denn dabei lernt man einiges über effiziente Wissenschaftskommunikation.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von CLAncy13 am 07.01.2023 0:15]
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Muss ich wohl mal n Wort mit meinem besten Kumpel reden, der ist Editor bei Nature!
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| | Zitat von CLAncy13
| | Zitat von loliger_rofler
| | Zitat von Strahlung-Alpha
Ich weiß auch nicht, was man davon halten soll. Die Zeiten sind nicht vergleichbar, aber man dachte ja schonmal, dass man alles entdeckt habe, was es zu entdecken gibt. Müsste so im victorianischen Zeitalter gewesen sein. Wobei da der Ansatz doch ein anderer ist.
Hier steht ja die These im Raum, dass man das Wissen nicht mehr verknüft (bekommt).
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Es ist inzwischen auch einfach alles krank kompliziert geworden, wo man noch in menschlich überschaubaren Zeiträumen mit Aha-Effekt am Wissensrädchen drehen kann.
Wer in den Life Sciences den Überblick haben und echte Durchbrüche machen will, muss mit dutzenden modernen, sich stetig verbessernden und verändernden Analysemethoden intensiv vertraut sein, tausende biochemische Prozesse verstehen und verknüpfen können, zumindest Grundlagen der Data Science beherrschen (einfach weil heutige Systeme und Experimente Unmengen an Datenpunkten produzieren) und am besten auch noch konstant auf Konferenzen rumhängen, um keine wichtige Neuerung zu verpassen - und dabei nebenbei noch selbst Experimente designen und durchführen (lassen).
Das kann ein Mensch alleine unmöglich leisten. Alleine eine Gruppe von Leuten zu koordinieren, die das individuell zum Teil können ist eine Aufgabe für wahnsinnige Masochisten. Und dann müssen auch noch die Leute, die das Ding fördern UND die Leute die das Ding reviewen sollen ebenfalls diese Über- und Einblicke haben, um die Arbeit auch wirklich entsprechend würdigen zu können.
In der absoluten Topforschung (und in sehr spezialisierten Bereichen) kannst Du die Leute, die tatsächlich echte "Peers" im Sinne von auf Augenhöhe forschende Menschen sind, im Prinzip an einer Hand abzählen.
Dazu kommen dann noch diminishing returns, je spezifischer die Einblicke werden.
Je größer der Kreis des Wissens wird, desto weniger weit verschiebt ein Vorstoß den Durchmesser.
Beispiel aus meinem Fachgebiet: Heute forscht außerhalb der Universitären Grundlagenarbeit keiner mehr von Null nach einem "Heilmittel für allen Krebs" oder der Silberkugel gegen "die Alzheimererkrankung". Es wird basierend auf erwiesenen Hypothesen ein spezifisches Protein oder eine spezifische Signalkaskade für eine spezifische Ausprägung einer spezifischjen Erkrankung ausgesucht, ein Angriffspunkt ausgesucht und basierend auf z.B. großen Kandidatenbanken mit bekannten Stoffen mit bekannter Wirkung eine Möglichkeit gesucht, einzugreifen.
Dann folgt ein super intensiver Prozess im Labor gefolgt von noch intensiveren klinischen Studien und dann muss die Scheiße noch an den Behörden vorbei. Das haben wir bei Corona im Turboverfahren beobachten dürfen, bei der regulären medizinischen Forschung ist das Ganze nochmal mit mehr Handbremse verbunden - vor allem, wenn die Delivery-Plattform noch nicht anderweitig etabliert wurde.
Ich würde die Artikel über fehlende "Disruption" nicht allzu tragisch beurteilen, iterative Fortschritte sind super und wir stehen natürlich heute in weiten Teilen auf den Schultern von Riesen.
José oben prangert strukturelle Probleme in der Forschung an - die waren aber je nach Institut schon immer so. Mein Chef, der 1985 den Doktor im Bereich Biologie gemacht hat (da war HPLC noch Hochtechnologie und seine Expertise darin bezüglich biologischer Makromoleküle tatsächlich was Besonderes) hat auch zu dieser Zeit einige Erzählungen über wirklich eklige Arbeitsumgebungen, völlig gestörte Bereichsleiter an der Universität und massive Egos die häufig auch zum Nachteil der Frauen gehandelt haben. Das ist heute zum Teil eher BESSER geworden, geht aber durch den profitorientierten Nützlichkeitskapitalismus, Publish-or-perish-Doktrin und sehr biased verlaufende Geldgeberverfahren trotzdem noch in die falsche Richtung.
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Als einer der von dir genannten Masochisten kann ich das im großen und ganzen bestätigen. Wobei ich aber ergänzen würde, dass der von dir beschriebene lange Prozess vermutlich nicht das ist was mit den disruptive Science gemeint ist, deren Ableben hier beklagt wird. Denn was du darlegst ist ja der Weg von Entdeckung bis zum Produkt. In der Grundlagenforschung gibt es schon noch sehr viele ganz grundlegende (surprise) ungelöste Probleme, die auch im Falle der Lösung sehr schnell sehr "disruptiv" wären. Für mein Fachgebiet (Molekularbiologie im weitesten Sinn) würde ich mal sagen wir kratzen gerade erst an der Oberfläche. Zu mir hat mal jemand gesagt die Biologie ist heute da wo die Physik kurz vor Einstein war. Der Vergleich ist sicher nicht sinnvoll, aber grundsätzlich glaube ich da ist was dran.
Ich glaube was sich vor allem verändert hat ist dass heutzutage große Einzelentdeckungen nichtmehr von einzelnen Personen gemacht werden, sondern meistens von großen Teams. Und dennoch herrscht in der Wissenschaft (wie eigentlich überall sonst auch) immernoch ein sehr starker Personenkult um einzelne (angeblich) besonders geniale und exzellente Einzelpersonen. Das ist meiner Meinung nach nicht mehr zeitgemäß, und befeuert viele der unschönen Aspekte des ganzen Systems Wissenschaft (die ja auch schon erwähnt wurden).
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Sehr cool, danke für die Perspektive von der Front!
Mit dem langen Prozess habe ich mich glaube ich unklar ausgedrückt; ich wollte damit sagen, dass schon die iterative Entwicklung saumäßig langwierig ist und das Forschen im absoluten Neuland noch viel schwieriger und mit mehr Potential zu Rückschlägen verbunden ist.
Den Spruch mit Einstein und der Physik finde ich ebenso kernig wie passend, da geht vom Gefühl her tatsächlich noch viel.
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Der Tweet geht davon aus, dass zu einem Zeitpunkt, zu dem es mehr disruptive science gab, diese Faktoren nicht gegeben waren. Wann soll dieses bessere Früher denn gewesen sein?
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Armag3ddon am 07.01.2023 2:03]
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Naja, so damals als das Raketentriebwerk kasuell erfunden wurde und so 10-12 Mann ca. die Atombombe bauten.
Die Leute checken nicht, dass - von den theoretischen Genies abgesehen - auch früher schon Fortschritt = Aufwand und Inkrement waren
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| | Zitat von AJ Alpha
Naja, so damals als das Raketentriebwerk kasuell erfunden wurde und so 10-12 Mann ca. die Atombombe bauten.
Die Leute checken nicht, dass - von den theoretischen Genies abgesehen - auch früher schon Fortschritt = Aufwand und Inkrement waren
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Ja ne, nur weil der Thinktank im Zentrum aus den besten Physikern der Zeit bestand musst du die anderen 150000 involvierten jetzt nicht kleinreden.
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Du hast meinen Point nicht gegettet. Genau das meinte ich ja
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Und selbst Newton, Einstein, Curie und Co haben das nicht alles aus dem Nichts geschaffen. Das hat seinen Grund, dass viele Durchbrüche unabhängig von verschiedenen Leuten zu ähnlichen Zeiten geleistet wurden. Siehe Newton und Leibnitz beim Differenzieren. Selbst die, die dann durch ihr Werk zu diesem Heldenkult in der Wissenschaft beitrugen, haben sich letztlich auf das (meist vergessene) Zuarbeiten anderer verlassen können. Ganz zu schweigen von ganzen ausgestorbenen Berufen, die nur das Zuarbeiten in der Beschreibung hatten.
So how do you kill a star, anyway? - Reality TV.
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| | Zitat von loliger_rofler
| | Zitat von CLAncy13
| | Zitat von loliger_rofler
| | Zitat von Strahlung-Alpha
Ich weiß auch nicht, was man davon halten soll. Die Zeiten sind nicht vergleichbar, aber man dachte ja schonmal, dass man alles entdeckt habe, was es zu entdecken gibt. Müsste so im victorianischen Zeitalter gewesen sein. Wobei da der Ansatz doch ein anderer ist.
Hier steht ja die These im Raum, dass man das Wissen nicht mehr verknüft (bekommt).
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Es ist inzwischen auch einfach alles krank kompliziert geworden, wo man noch in menschlich überschaubaren Zeiträumen mit Aha-Effekt am Wissensrädchen drehen kann.
Wer in den Life Sciences den Überblick haben und echte Durchbrüche machen will, muss mit dutzenden modernen, sich stetig verbessernden und verändernden Analysemethoden intensiv vertraut sein, tausende biochemische Prozesse verstehen und verknüpfen können, zumindest Grundlagen der Data Science beherrschen (einfach weil heutige Systeme und Experimente Unmengen an Datenpunkten produzieren) und am besten auch noch konstant auf Konferenzen rumhängen, um keine wichtige Neuerung zu verpassen - und dabei nebenbei noch selbst Experimente designen und durchführen (lassen).
Das kann ein Mensch alleine unmöglich leisten. Alleine eine Gruppe von Leuten zu koordinieren, die das individuell zum Teil können ist eine Aufgabe für wahnsinnige Masochisten. Und dann müssen auch noch die Leute, die das Ding fördern UND die Leute die das Ding reviewen sollen ebenfalls diese Über- und Einblicke haben, um die Arbeit auch wirklich entsprechend würdigen zu können.
In der absoluten Topforschung (und in sehr spezialisierten Bereichen) kannst Du die Leute, die tatsächlich echte "Peers" im Sinne von auf Augenhöhe forschende Menschen sind, im Prinzip an einer Hand abzählen.
Dazu kommen dann noch diminishing returns, je spezifischer die Einblicke werden.
Je größer der Kreis des Wissens wird, desto weniger weit verschiebt ein Vorstoß den Durchmesser.
Beispiel aus meinem Fachgebiet: Heute forscht außerhalb der Universitären Grundlagenarbeit keiner mehr von Null nach einem "Heilmittel für allen Krebs" oder der Silberkugel gegen "die Alzheimererkrankung". Es wird basierend auf erwiesenen Hypothesen ein spezifisches Protein oder eine spezifische Signalkaskade für eine spezifische Ausprägung einer spezifischjen Erkrankung ausgesucht, ein Angriffspunkt ausgesucht und basierend auf z.B. großen Kandidatenbanken mit bekannten Stoffen mit bekannter Wirkung eine Möglichkeit gesucht, einzugreifen.
Dann folgt ein super intensiver Prozess im Labor gefolgt von noch intensiveren klinischen Studien und dann muss die Scheiße noch an den Behörden vorbei. Das haben wir bei Corona im Turboverfahren beobachten dürfen, bei der regulären medizinischen Forschung ist das Ganze nochmal mit mehr Handbremse verbunden - vor allem, wenn die Delivery-Plattform noch nicht anderweitig etabliert wurde.
Ich würde die Artikel über fehlende "Disruption" nicht allzu tragisch beurteilen, iterative Fortschritte sind super und wir stehen natürlich heute in weiten Teilen auf den Schultern von Riesen.
José oben prangert strukturelle Probleme in der Forschung an - die waren aber je nach Institut schon immer so. Mein Chef, der 1985 den Doktor im Bereich Biologie gemacht hat (da war HPLC noch Hochtechnologie und seine Expertise darin bezüglich biologischer Makromoleküle tatsächlich was Besonderes) hat auch zu dieser Zeit einige Erzählungen über wirklich eklige Arbeitsumgebungen, völlig gestörte Bereichsleiter an der Universität und massive Egos die häufig auch zum Nachteil der Frauen gehandelt haben. Das ist heute zum Teil eher BESSER geworden, geht aber durch den profitorientierten Nützlichkeitskapitalismus, Publish-or-perish-Doktrin und sehr biased verlaufende Geldgeberverfahren trotzdem noch in die falsche Richtung.
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Als einer der von dir genannten Masochisten kann ich das im großen und ganzen bestätigen. Wobei ich aber ergänzen würde, dass der von dir beschriebene lange Prozess vermutlich nicht das ist was mit den disruptive Science gemeint ist, deren Ableben hier beklagt wird. Denn was du darlegst ist ja der Weg von Entdeckung bis zum Produkt. In der Grundlagenforschung gibt es schon noch sehr viele ganz grundlegende (surprise) ungelöste Probleme, die auch im Falle der Lösung sehr schnell sehr "disruptiv" wären. Für mein Fachgebiet (Molekularbiologie im weitesten Sinn) würde ich mal sagen wir kratzen gerade erst an der Oberfläche. Zu mir hat mal jemand gesagt die Biologie ist heute da wo die Physik kurz vor Einstein war. Der Vergleich ist sicher nicht sinnvoll, aber grundsätzlich glaube ich da ist was dran.
Ich glaube was sich vor allem verändert hat ist dass heutzutage große Einzelentdeckungen nichtmehr von einzelnen Personen gemacht werden, sondern meistens von großen Teams. Und dennoch herrscht in der Wissenschaft (wie eigentlich überall sonst auch) immernoch ein sehr starker Personenkult um einzelne (angeblich) besonders geniale und exzellente Einzelpersonen. Das ist meiner Meinung nach nicht mehr zeitgemäß, und befeuert viele der unschönen Aspekte des ganzen Systems Wissenschaft (die ja auch schon erwähnt wurden).
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Sehr cool, danke für die Perspektive von der Front!
Mit dem langen Prozess habe ich mich glaube ich unklar ausgedrückt; ich wollte damit sagen, dass schon die iterative Entwicklung saumäßig langwierig ist und das Forschen im absoluten Neuland noch viel schwieriger und mit mehr Potential zu Rückschlägen verbunden ist.
Den Spruch mit Einstein und der Physik finde ich ebenso kernig wie passend, da geht vom Gefühl her tatsächlich noch viel.
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Als ehemaliger Wissenschaftler wende ich mich auch mal zu Wort: in der (molekularen) Biologie sehe ich zwei große Probleme. 1. Da es sehr viele Wissenschaftler und sehr viel Konkurrenz gibt, ist es nötig konstant Ergebnisse abzuliefern. Das führt dazu, dass die Leute zu den “low hanging fruits” gehen. Man forscht halt in seinem Spezialgebiet vor sich hin und untersucht den Einfluss verschiedener Faktoren auf bekannte Prozesse.
Wieso ist das ein Problem? Zum einen verhindert es, dass die Leute nach wirklich neuen Sachen suchen, weil das dauert lange und hat ein sehr hohes Risiko des Scheiterns.
Diese kleinteilige Wissenschaft beißt sich aber ganz grob mit dem zweiten großen Problem: Heterogenität.
Verschiedene Zellen innerhalb eines Organismus sind schon sehr unterschiedlich und wenn man dann zu zelllinien geht, wird es richtig schlimm. Die haben oftmals eher wenig mit Körper Zellen zu tun und haben sich in unterschiedlichen Laboratorien über die Jahre auch auseinander entwickelt. Es gibt einen interessanten Artikel zu dem Effekt bei HeLa (die am meisten genutzte zelllinie) und es spricht wenig dafür, dass es bei anderen Zellen viel besser ist. Das ganze potenziert man, wenn man Gene rausschneidet.
Die zwei Effekte in Kombination führen dann zum großen Symptom: fehlende reproduzierbarkeit. Denn nur weil etwas in einem Experiment heißt das nicht mehr, als das es mit diesen speziellen Methoden mit exakt diesen Zellen funktioniert. Publiziert wird es als generelles Ergebnis.
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Vielleicht ganz interessant für den ein oder anderen der verstehen will wie das System Wissenschaft funktioniert, der aktuelle NDR Info Synapsen Podcast (Folge 69): „Publish or Perish“:
https://www.ndr.de/nachrichten/info/podcast2994.html#items
Ist schon bemerkenswert abstruses System, bei dem größtenteils öffentliche Forschungsgelder am Ende dicke Gewinne bei den Verlagen finanzieren, und dann die Veröffentlichungen bei diesen Verlagen widerrum als Metrik dafür herhalten müssen um zu beurteilen ob man weitere Forschungsgelder bekommt oder nicht. Das führt dann am Ende zu dem was flowb sagt.
Was mich optimistisch stimmt, ist dass da auch einiges im Wandel ist. Wir laden mittlerweile eigentlich fast alle paper als preprint frei zugänglich hoch bevor wir sie bei Journals einreichen (identische Versionen). In meiner Erfahrung hatte der Upload als preprint den größeren impact als wenn es gedruckt dann im Journal erscheint. Der preprint wird dann oft auf Twitter von vielen geteilt und gelesen und man präsentiert es schon auf Konferenzen und in Vorträgen. Irgendwann Monate später kommt dann die journal version raus, aber für alle Kollegen im Feld ist es dann schon nichts Neues mehr und entsprechend schlägt das keine großen Wellen mehr.
Im Übrigen kann man preprints heutzutage ohne Probleme zitieren, und unter bestimmten Umständen (öffentliche Reviews verfügbar wie bei Reviewcommons) bewertet sogar die DFG preprints als Peer-reviewed.
/edit: Preprints haben natürlich auch Probleme - vor allem wenn halbfertige Studien hochgeladen werden und diese dann von nicht-Experten für bare Münze genommen werden.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von CLAncy13 am 07.01.2023 12:19]
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Scholarly Publishing ist wirklich das absolut genialste Geschäftsmodell. Bei den richtig grossen Verlagen weiterhin Margen rund um 30%. Nirgendwo sonst wird derart erfolgreich und seit so langer Zeit Geld aus öffentlichen Einrichtungen extrahiert.
Die Beliebtheit von Metriken aller Art zur Forschungsevaluation kommt nicht daher, dass die (meisten) Leute diese Metriken so toll finden, sondern dass sie so praktisch sind. Komplexitätsreduktion im unmöglichen Bewertungsbusiness. "Was, ich soll tatsächlich drei Artikel lesen, um die Expertise der Antragstellerin für dieses Forschungsprojekt zu bewerten? Wann soll ich das denn machen? Wo hat die Frau denn so veröffentlicht..."
Metriken brauchen natürlich eine Datenbasis. Referenzen und Zitate sind ein entscheidender Rohstoff, ebenso die Metadaten wiss. Publikationen (Autoren, Institutionen, Funding, etc.). Und wer verfügt darüber zuerst? Ganz zufällig die grossen Wissenschaftsverlage. Es ist nicht überraschend, dass es nur drei grosse Anbieter bibliometrischer Datenbanken gibt: Scopus von Elsevier (weltgrösster Wissenschaftsverlag), Web of Science von Clarivate (haben die erste solche Datenbank übernommen, die in den 1960ern an den Start ging), Dimensions von Digital Science (Holtzbrinck Gruppe, zu der auch Springer Nature gehört). Microsoft Academic Graph war ein enormer Ausreisser, den sich aber auch nur ein Konzern wie Microsoft leisten konnte, der dann auch Ende 2021 eingestellt wurde und nicht mehr aktualisiert wird. Alternative Ansätze, die nicht rein auf Publikationen aufbauen, sondern zum Beispiel Social-Media-Daten analysieren, sind auch nicht unabhängig: Altmetrics gehört zu Digital Science, PlumX zu Elsevier. Elsevier bezeichnet sich seit einer Weile schon nicht mehr zuerst als Verlag, sondern als "Information Analytics Business".
Wer mit einem Talk was anfangen kann, hier der Vortrag "Scholarly publishing is broken. How do we fix it?" von Claudio Aspesi an den Open-Access-Tagen 2022. Er ist Finanzanalyst. So eine Perspektive hilft bei dem Thema sehr, weil es bei Wissenschaftsverlagen auch nur um Unternehmen geht, deren einziger Zweck es ist, so viel Knete wie möglich zu machen. Und die daran selbstverständlich niemals freiwillig etwas ändern würden.
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| | | Time-lapse view onboard a SpaceX Falcon 9 booster from liftoff to landing | |
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Wie lang ohne Timelapse? Und was war die Flugroute? Wirklich nur hoch und runter wie das aussieht?
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| | Zitat von monischnucki
Wirklich nur hoch und runter wie das aussieht?
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es geht um den booster. der geht nur gerade hoch und kommt dann wieder runter, während die restlichen stufen weiterfliegen.
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| | Zitat von monischnucki
Wie lang ohne Timelapse?
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1:36 ungeschnitten.
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Schon beeindruckend, was Biber für krasse Ingenieure sind 
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| | Zitat von Atomsk
| | Zitat von monischnucki
Wirklich nur hoch und runter wie das aussieht?
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es geht um den booster. der geht nur gerade hoch und kommt dann wieder runter, während die restlichen stufen weiterfliegen.
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Ist das ein Booster einer Falcon Heavy oder die erste Stufe einer Falcon 9?
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Der Dammplatz wurde sogar verdichtet.
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| | Zitat von Sharku
| | Zitat von Atomsk
| | Zitat von monischnucki
Wirklich nur hoch und runter wie das aussieht?
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es geht um den booster. der geht nur gerade hoch und kommt dann wieder runter, während die restlichen stufen weiterfliegen.
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Ist das ein Booster einer Falcon Heavy oder die erste Stufe einer Falcon 9?
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ist in beiden fällen das gleiche gerät.
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| Thema: Interessantes #14 ( spannend ) |
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![AUP gott.[shake] 03.12.2008](./avatare/upload/U1180613--gottshake.gif)
