Я первый год занимаюсь постдоком в области биоинформатики и в настоящее время работаю над прикладным проектом, основанным на чужом методе, ранее разработанном в лаборатории. Приложение будет просто применять существующий алгоритм к биологической проблеме и проверять данные эксперимента. Поскольку я заинтересован в должности академического преподавателя, уменьшит ли это мои шансы (возможно, из-за проблем с новизной, просто обналичив чужие работы), или я должен предложить своему консультанту, что я предпочел бы работать над другим проектом, основанным на моих собственных идеях. и разработать свои собственные методы? Является ли применение существующего метода научным сообществом новым? Этот проект назначен моим текущим PI, и я постоянно беспокоюсь, что меня будут считать неоригинальным, работая по чужому методу. Я должен был спросить, потому что мой ИП заставляет меня накапливать больше этих «кейсов». недавно. Я просто чувствую, что мой PI больше заботится об успешном применении этого существующего алгоритма. Если бы я отлично справился с этими проектами, было бы это полезно для меня в учебе? Я просто хочу удостовериться, прежде чем приму больше таких дел или, может быть, поговорю со своим PI, чтобы я мог работать над новым направлением. Спасибо за советы/предложения.
Общее правило: публикации, как правило, являются мерилом того, является ли что-то новым. Итак, если вы публикуетесь, я бы сказал, что вы действительно помогаете своей академической карьере. Если вы не публикуете: это серьезная жалоба, которую вы можете предъявить своему PI. Здесь вы можете использовать огромную важность публикаций в академических кругах в своих интересах. Вы можете целыми днями спорить о том, достаточно ли нова ваша работа с вашим PI, но никто не может оправдать оставление вас без публикаций.
Кроме того, важно, помогают ли эти приложения вам расти как исследователю. Являются ли эти приложения тривиальной, бессмысленной работой, или вы чему-то учитесь, работая над ними? Становитесь ли вы быстрее/лучше в их реализации? Вы когда-нибудь удивлялись результатам или можете предсказать, какими будут результаты, еще до того, как будут проведены эксперименты?
Обратите внимание, что прорывы в науке часто зависят от глубокого понимания основ и контекста, в котором выполняется работа. Наличие большого опыта в применении этих алгоритмов может иметь важное значение для их самостоятельной разработки в дальнейшем.
фомит