надеюсь, что некоторые ученые-академики смогут пролить свет на вопрос, над которым я некоторое время размышлял.
Я провел несколько лет, работая над большим набором вычислительных данных, и в этом году он был опубликован в журнале. В этом проекте были миллионы генов и множество интересных паттернов. Сейчас я работаю над другим большим набором данных, собранным с помощью разных организмов, и возвращаюсь к своему исходному коду, чтобы оптимизировать и опробовать новые методы исследования данных. Делая это, я обнаружил лучшие способы проведения моего первоначального анализа. Я хотел понять, как эти модификации изменили биологические результаты в моем уже опубликованном исследовании. При этом я обнаружил довольно интересный ген, который я пропустил в первый раз, который в целом был не очень обильным в схеме вещей, но определенно отзывчивым. Это часть модуля, который я обсуждал в разделе этой статьи. Это не меняет основных выводов, но если бы я мог, Я бы переписал часть статьи, чтобы учесть этот отсутствующий ген. Беспокойство состоит в том, что я введу в заблуждение людей, которые проявляют особый интерес к этому генетическому процессу.
Мой вопрос в том, как с этим справиться? Я исправляю бумагу? Если да, то я просто упомяну этот ген, который я пропустил, или повторю весь анализ, используя обновленный (и лучший) пайплайн? Я не видел, чтобы это делалось на практике, и исправления/опечатки, которые я вижу, связаны с техническими и конкретными ошибками, а не с добавлением дополнительной информации. Это похоже на ящик Пандоры, потому что теперь я знаю гораздо больше, чем в первый раз, когда я проводил анализ, и, вероятно, мог бы обновлять каждый раз, когда я нахожу еще один новый важный ген, который ранее был упущен, или лучший способ проведения анализа. . Другой вариант — написать новую статью, расширяющую этот подраздел.
Я не могу сказать, в какой момент я перехожу черту от прилежного ученого до одержимости каждой деталью. Я знаю, что подобные вещи должны происходить и с другими людьми, но я не слышал, чтобы это обсуждалось. Кто-нибудь еще обеспокоен тем, как со временем улучшаются научные методы (особенно вычислительные) и наши собственные навыки анализа данных, и как это влияет на предыдущие результаты? Как другие справляются с этим в академических кругах?
То, что вы описываете, не похоже на исправление для меня — это больше похоже на то, что требует дополнительной статьи. Во многих случаях первоначальная статья публикуется с анализом данных, а затем в последующих статьях используются другие модели, учитываются дополнительные переменные и т. д. Если вы считаете, что предлагаемый вами новый анализ лучше и дополняет знания по теме, я бы сказал, что это хороший повод написать короткую дополнительную статью с вашим новым анализом.
Если я вас правильно понял, то, что вы описываете, на самом деле результат нового исследования. Вы разработали новый метод и, используя этот новый метод на старых данных, получили новый результат. Оглядываясь назад, вы понимаете, что вы могли бы увидеть намек на новый результат с вашими старыми методами, но он не был очевиден без вашего нового подхода к проблеме.
Исправление, как правило, должно касаться ошибки, которая делает недействительным какой-либо результат или вывод. Вот определение из руководства по стилю Physical Review (это обычный журнал из моей области — я понимаю, что это не имеет прямого отношения к генетике, но я думаю, что этот принцип должен быть универсальным, и он дает вам представление о том, что следует делать). ищите в журнале, в котором хотите опубликоваться):
Опечатки: Раздел «Ошибки» содержит уведомления об ошибках или упущениях в ранее опубликованных статьях. Помимо стандартных исправлений, в этом разделе могут появляться и другие категории документов. Каждый из них имеет двунаправленные ссылки между исходной статьей и документом в разделе «Ошибки». Категория корректирующего документа указана в его названии и в ссылке из оригинальной статьи. Стандартная опечатка — это заявление авторов оригинальной статьи, в котором кратко описываются исправления и, при необходимости, любое влияние на выводы статьи.
В этом контексте я бы интерпретировал «упущение» как «неупоминание важной части контекста» (например, ссылки, ключевой детали в методах, контрпримера к тенденции, описанной в статье), а не нового исследования по старые данные. Публикация исправления, а не новой статьи имеет несколько серьезных недостатков: (а) большинство людей, вероятно, не заметят исправления (гораздо меньше людей по сравнению с новой статьей), (б) люди, которые заметят, вероятно, предположат, что это была ошибка (что является нейтральным или отрицательным), в отличие от того, что произошло на самом деле, что является новым открытием, сделанным с помощью улучшенных методов (что является явным положительным моментом).
Во всяком случае, я думаю, что вы действительно должны быть в восторге от своего результата и хотите рассказать об этом людям! Я могу придумать два распространенных подхода к такого рода ситуациям:
Если результат сам по себе достаточно интересен, вы можете написать дополнительную статью, описывающую новый результат.
В противном случае, как часть последующего документа, описывающего новый метод, примененный к новому набору данных, вы можете иметь раздел, озаглавленный что-то вроде «повторный анализ старого набора данных», где вы показываете, как ваш новый метод позволяет получить новое понимание.
В любом случае я бы посоветовал вам описать, как вы открыли новое понимание с помощью нового метода, и как вы могли бы увидеть намеки на результат с помощью старых методов (но это было бы сложнее). Людям нравятся истории, и, похоже, это расскажет об интересном результате и силе вашего нового метода.
Когда вы находите новую информацию, которая добавляет небольшой объем к уже опубликованной работе, эта новая информация должна быть опубликована в «комментариях» или «возникающих вопросах». К сожалению, некоторые журналы не публикуют такие комментарии или возникающие вопросы.
Если вы используете arXiv, вы можете просто обновить свой препринт.
Баффи
ФЛК15