經(jīng)過同行評審和發(fā)布的證據(jù)是否可能包含每個人都忽略的非常微妙的錯誤？特別是當只有少數(shù)人有資格進行審查時？

在我的工作中，我學習擴散：一點點東西從一個地方跳到另一個地方的過程。我們經(jīng)常將隨機但統(tǒng)計上可預測的擴散過程組織為有史以來最漂亮的矩陣。

我們有一個標準的方法可以從理論上將它們生成為大的三對角矩陣。我們也有制作這些矩陣的標準方法對稱的—也就是說，主對角線上方的每個條目都與其下方的鏡像完全相同。但是，即使稀疏的三對角矩陣變得足夠大，它們的處理速度也很慢，因此當我看到一篇聲稱能夠?qū)⑺羞@些信息打包到較小的對稱矩陣中的論文時，我感到非常興奮。

我看了一個星期的報紙，似乎出了點問題。本應在兩種不同情況下起作用的方法僅在第二種情況下有效。我很興奮地聯(lián)系了作者。他們迅速而令人毛骨悚然地回信說，在第一種情況下他們從未注意到該錯誤。

然后，我發(fā)現(xiàn)該方法在第二要么如此。這次，我沒有給作者發(fā)電子郵件。我又看了一周的數(shù)學，解決了問題，并將方法固定為總是即使在第一種情況下，生成的對稱過渡矩陣也比大型笨拙的稀疏對角線小得多。

驚人！我想。我修好了紙！多么容易的出版物！

我現(xiàn)在在那張紙上坐了兩個半月。這就是為什么。

有趣的是，同行評議距離優(yōu)秀科學的終點還很遠。您可以將其視為起點。經(jīng)過同行評審的論文滿足了最低限度通過科學方法生產(chǎn)的要求。兩三個研究科學家在一個小時或幾個小時的論文中只會發(fā)現(xiàn)最明顯的錯誤，或者提出最明顯的改進途徑。它不會發(fā)現(xiàn)任何細微的錯誤，并且?guī)缀跤肋h不會出現(xiàn)嚴重欺詐的首次發(fā)現(xiàn)。歸根結底，同行評審員想確定一篇論文是否合理。

但是他們不是決定紙張是否存在的人有用。

看，當論文真正有用時，而不是僅僅偶然做某事以前沒有做過的事情時，它往往會被很多人所接受。論文越有用，就會有更多的人嘗試應用論文的不同部分。嘗試應用其中不同部分的人越多，發(fā)現(xiàn)錯誤的可能性就越大。

那是在科學中，大部分校正都發(fā)生在這里。我在一篇對我有用的論文中發(fā)現(xiàn)了一個錯誤，但事實證明，我的興趣在于一種真正孤立而深奧的技術，這就是為什么要花五（！）年才能發(fā)現(xiàn)此錯誤的原因，并且以后可能再也不會檢查該錯誤了。（這就是為什么我要拖延發(fā)布我的更正。）老實說，很少有科學因這樣一種事實而受到阻礙：一種生產(chǎn)密集擴散矩陣的方法在聲稱滿足以下條件時不會產(chǎn)生對稱矩陣。

另一方面，采取諸如氣候科學之類非常有用的東西。氣候科學試圖模擬隨著二氧化碳水平的升高大氣溫度將如何響應……考慮到美國極右翼分子為黨派政治活動而大肆宣傳的程度，這很難衡量。美國氣象學家采用這些模型，以氣候變化較少的當前條件或假設條件為食，然后發(fā)現(xiàn)-猜猜是什么？—如果氣候變化減少，極端天氣事件（如2018年毀滅性的四角干旱）的可能性將大大降低[1]。

很少有人需要構建密集的對稱轉(zhuǎn)移矩陣，因此多年來這種技術中的錯誤可能不會引起注意。但是，很多人需要預測未來幾個月，幾年或幾十年的天氣將如何演變，這意味著氣候模型是現(xiàn)有的經(jīng)過壓力測試最多的計算模型之一。兩者都在同行評審的論文中進行了介紹-但氣候模式中的錯誤，即使是細微的錯誤，也比深奧擴散理論中的錯誤更容易被發(fā)現(xiàn)和糾正。

這是引文確實使論文無所適從，而不是同行評審。而且我真的不確定我的奇怪的小矩陣紙是否會被大量引用。我很想最終找到答案……但與此同時，我還有很多其他事情要做。

腳注

寶寶起名 起名