Science：合作型研究随之而来挑战

科学知识密切合作可以很随便，就像在喝咖啡时文化交流自已法一样；但也可以像曼哈顿方案、大型正负电子对撞机或全人类序列方案一样浩瀚不朽。这些科学知识密切合作太快太快地成为我们进行科学知识数据资料分析方式的例证。已为亚洲地区，支助管理机构对密切合作的重申是有多重原因的，当然最不可忽视的一点是因为“银两”。“资源在削减。”俄克拉荷马州兴大学全权负责数据资料分析方式岗位的副校长Alicia Knoedler指出，“因此政府、产业和一些私人该协会更倾向于密切合作型数据资料分析方式。”因为在他们看来，由各位研究者密切合作解决难题似乎要比支助多个单独的建设项目更必要，在核心基地系统性联装置可以尽量避免段落（建设）并减少大修费。很多支助管理机构自已要将数据资料分析方式发掘出进行商业化，并且将数据资料分析方式全面性升华到理论上其所用上，这就必须学门彼此间的密切合作。举例来想到，2012年，医疗保障制度化来与数据资料分析方式为里面心从American国兴医疗保健数据资料分析方式院（NIH）得到了1130万美元的一同私人管理机构，该数据资料分析方式为里面心准备坚持不懈推动学术界脊椎动物学家和医疗保障制度化彼此间的数据资料分析方式密切合作，提颇高临床实践的全面性。杜克大学微脊椎动物大学教授Michael Katze迄今准备带领国兴医疗保健数据资料分析方式院的相互合作建设项目，运用于计算机技术的方式对病毒感染与寄脊椎动物彼此间的协作进行数据资料分析方式。他时说想到：“国兴医疗保健数据资料分析方式院对于其所用科学知识没什么耐心，他们自已要短时间内推动抗病毒和其他其所用的研制。”理论上上，国兴医疗保健数据资料分析方式院在2006年才开放了多位建设项目领军人物的自由选择，这对于理论上密切合作的大趋势来想到仍未是太快了半拍。American国际组织科学知识私人管理机构才会（NSF）的密切合作型科学知识基本概念则持有较长等待时间的历史外，早在20世纪80年代，国际组织科学知识私人管理机构才会就开始在其工程数据资料分析方式为里面心进行密切合作型科学知识设法。Knoedler指出，国际组织科学知识私人管理机构才会在支助人文学门密切合作外依然是不争的领军人物，独有科学知识新科技为里面心以及产业与的学校密切合作数据资料分析方式建设项目。在政府的支助下，American的数据资料分析方式国家联盟还包括能源部的新科技创新为里面心和能源前沿数据资料分析方式为里面心，以及American内政部的区域内气候为里面心。American制造业新科技创新局域网则想得到能源部和美国国防部的支助，将脊椎动物新科技或微电子的新科技创新全面性推向市场。而新的神经元数据资料分析方式方案则可以造就更多的密切合作机才会，也就是国兴医疗保健数据资料分析方式院的建设项目支助。国兴医疗保健数据资料分析方式院的建设项目支助主要依托利用系统性联资源的建设项目数据资料分析方式医务人员，其里面，向丙型肝炎追踪联合才会（BCSC）包括了2000万美元的支助。丙型肝炎追踪联合才会每年才会从省内多个卵巢X光检查管理机构里面收集纵向数据资料，此前仍未采集了超过1000万例卵巢X光录像。这些数据资料和其他数据资料都请注意丙型肝炎风险原因和丙型肝炎临床研究、诊断和放射治疗的必要性数据资料分析方式正因如此。颇高度集里面的管理工作为里面心提颇高了数据资料分析方式生产成本，而且丙型肝炎追踪联合才会的沟通途径也提颇高了数据资料分析方式的生产成本。“大家以后进一步单独岗位，而是通过独自一人岗位的来与作用提颇高科学知识数据资料分析方式的恒星质量。”麻省理工学院戴维斯所大学医学院代理校长、脊椎动物统计学大学教授Diana Miglioretti如上指出，她同时也身兼American群体健康数据资料分析方式所颇低级数据资料分析方式员以及丙型肝炎追踪联合才会的建设项目一同全权法律顾问。但是像丙型肝炎追踪联合才会这样的建设项目却是是一蹴而就。这就是为什么的发展研究者才会想到，密切合作型数据资料分析方式的第一步就是扩编一支数据资料分析方式制作组。确兴庞大的亲密关系“我对于密切合作的最不可忽视促请就是提前确兴庞大的数据资料分析方式亲密关系。”Knoedler想到。所有的密切合作伙伴都必须想到，他们是数据资料分析方式制作组里面不可或缺的一员，否则他们将才会经常出现纰漏或者里面途里面止。而且绝不在获准里面来作表面文章，Knoedler指出，“如果这个人身份只是被安排到制作组，却没真正地溶入进去，审稿人一眼就能看出来。”要自已确兴良好的跨学门数据资料分析方式制作组，就要进行严格的审查。你必须自由选择颇低级数据资料分析方式员，因为管理机构倾向于支助持有声望的数据资料分析方式者。然后你必须四处寻看看持有制作组精神的密切合作伙伴。Katze自由选择的密切合作伙伴都是他们科技领域的研究者，而且是或许信赖的队友，必需将人才培养全面性溶入到全面性的建设项目远距离里面。确兴真实世界、有意涵的密切合作，他想到。绝不招那些只想到顺利进行私人管理机构兴即的人。斯图加特联邦理工学院大学教授Ruedi Aebersold也是这么自已的，他的最颇高效密切合作就是与一群专心的制作组，在有期限的建设项目上紧密密切合作。Aebersold是Systemsx.ch网站的创始总裁兼，该网站由12个瑞士的学校和数据资料分析方式管理机构一同密切合作，对人文学门的计算机技术建设项目进行支助。正如Katze一样，Aebersold也是由自己的数据资料分析方式为里面心岗位迈进为多位数据资料分析方式员的来与数据资料分析方式。在20世纪90年代初，国兴医疗保健数据资料分析方式院的支出准备这样一来增长，与此同时，计算机技术也开始兴起。在这个科技领域，对数据资料的驱动将脊椎动物学家、计算机程序员、脊椎动物工程师和统计学家都组织起来在独自一人。从2002年到2009年，Aebersold身兼国兴医疗保健数据资料分析方式院一项蛋白质组学新科技的为里面心私人管理机构建设项目领军人物。这个建设项目得到了非常大的成功，他的促请是：“忍住大拓展的精神状态。”如果你把所有可能包括到的数据资料分析方式伙伴都加入跟着，你的制作组就才会显得臃肿，生产成本也不才会颇高。而且作为建设项目领军人物，真必须裁人的时候，你才会实在很失望。理论上上，Aebersold和其他脊椎动物学家都对北美国家联盟的密切合作私人管理机构有所恼怒，该私人管理机构兴即获准制作组必须有来自具体科技领域的密切合作伙伴，如小企业，还有地理区域内的兴即，如数据资料分析方式交通运输不庞大的国际组织。这些机制揭示了欧共体的的发展愿景主要是经济的发展、稳定和与其他成员彼此间的社才会凝聚力。“但最必要的密切合作不是角落投银两，而是在具体几个小组上转回大量的收益。”Aebersold指出，得到大量私人管理机构的数据资料分析方式为里面心将把这个建设项目放在首要前方。他举了一个经典的例子，来与私人管理机构就为一群非常专心于人才培养的小制作组包括收益。Agnes Kulcsar是北美数据资料分析方式委员才会来与私人管理机构的协作全权法律顾问。北美数据资料分析方式委员才会全权负责想尽办法欧共体支助由数据资料分析方式员带领的建设项目。在2012年，北美数据资料分析方式委员才会科学知识理事才会确兴了依托多位数据资料分析方式医务人员的来与私人管理机构建设项目。Kulcsar指出，这个建设项目的远距离是“鼓励小制作组的数据资料分析方式医务人员一同接踵而来再进一步一，引入人文学门数据资料分析方式，打破常规的方式，看看必需得到什么跃升，甚至必需带动新的数据资料分析方式科技领域。”为了达到这一总远距离，建设项目获准报告里面的建设项目大小、趣味和制作组都由都是迅捷的——没跨国数据资料分析方式的兴即。此前，想得到支助的建设项目从学术数据资料分析方式，到量子物理再进一步到临床科学知识科技领域。理论上一轮获准报告在复审、想得到支助后，将在2014年初对建设项目的价值进行审核。Kulcsar重申数据资料分析方式制作组的不可忽视性。她想到，来与私人管理机构最不可忽视的标准是展示“所有事物都聚在独自一人——有一项合适的再进一步一和庞大的科学知识密切合作伙伴，经验必需显然互补，而只有这些人、借助这个时机才能顺利进行这个建设项目。”Kulcsar想到，此前，成功案例里面都具备团结的意识和难受人心的科学知识。这种难受来自于一丝不苟、轻率的规划。多元信息化亚利桑那州兴大学国际亲密关系大学教授Barry Bozeman准备数据资料分析方式国际组织科学知识私人管理机构才会的行为标准，他想到，你一旦有了理自已的数据资料分析方式制作组，就必须特设基本标准。“人们的安全感都集里面在怎么取得银两，其他基本概念不管，然后直到最后才发掘出为时已晚。”他想到，“部门间的密切合作可能才会带给联想，这种打破常规的制作组是很难管理工作的。”各个学门的标准都有所区别，比方想到编者身份、其所该正因如此谁、岗位文化、对知识产权和全面性分配的期盼。Bozeman促请要提前讨论这些难题，要明确各项政策现实生活和支出，同时明确劳动组织化和等待时间安排，“让人们想到他们其所该来作什么，什么时候来作。”你的制作组必须收益，所以在四处寻看看支助时，密歇根州理工大学数据资料分析方式的发展部主任Peter Larsen促请要与私人管理机构支助管理机构的建设项目的办公室保持取得联系，并网路平台来自系统性管理机构的提醒。像Pivot、SciVal Funding或Grant Forward等收益文档必须管理机构网路平台，但也有Grants.gov等文档是免费的。Knoedler促请运用于“为里面心（center）”、“里面枢（hub）”和“区域内的（regional）”等查看引擎进行查看。如果你关心有限的审核机才会，你可以看看到管理机构里面最颇高调但可能性也最大的密切合作获准机才会。下一步：撰写简明扼要的获准。Knoedler和Larsen等私人管理机构建设项目研究者指出，相互合作建设项目的获准要花费了了的等待时间，而且与单个建设项目私人管理机构远比，思维模式也有所区别。你必须重申制作组具大众化的经验，但也要重申许多人都倡导一个一同的远距离。对于国际组织科学知识私人管理机构才会的私人管理机构获准来想到，你必须显露出建设项目对社才会的广泛阻碍。“要多留些等待时间用于编辑。”Larsen指出，“因为这其里面有很多不同的研究者都在积极参与。还有就是看看一个独兴遴选人通读一遍获准书，前提获准的全面性性，绝不让获准看起来是几个单独小建设项目的闭包。”要自已看看到制作组外的人通读获准书不是件容易的事，还要保证这个人身份不是潜在的竞争者或遴选者，但你可以通过自己管理机构的的发展的办公室进行查看。遴选人四处寻看看的是数据资料分析方式的亮点，而非辞汇，Kulcsar想到。她指出，在北美数据资料分析方式委员才会，遴选医务人员期望获准书给他们的感觉是，“无论如何，建设项目结果都是或许一看的。即便这不是显然按照方案进行的，这种密切合作也才会得到开创性的结果。”Kulcsar和Aebersold都指出，不必都由雇佣欧共体专业的私人管理机构讨论公司。Aebersold想到，尽管这些公司可以想尽办法助你通过非常复杂的欧共体获准，但的学校和数据资料分析方式管理机构通常有自己的研究者可以落实这外岗位，这可以压缩本体讨论所需的费和等待时间。然而，如果你的的学校或数据资料分析方式管理机构没交通运输和人力去管理工作大型、多地点的私人管理机构，你要开始重新招人。建设项目管理工编者是必须要有的，可以对获准现实生活进行指导，并在取得建设项目收益后听取各个建设项目全权法律顾问。Knoedler想到，“要不看看建设项目管理工编者就傻眼了。理论上上，如果你没把建设项目经理写到私人管理机构正因如此，遴选者才会实在你根本不想到自己在来作什么。”然而，脊椎动物学家也多半不不愿在经理身上花银两。不过这只是大多数脊椎动物学家。Katze的小组就持有很多的相互合作私人管理机构，上百人的制作组。因此他们确兴了自己的管理工作为里面心，全权负责收益的筹集收益、相互合作和行政管理工作。Katze小组里面的数据资料分析方式脊椎动物学家Lynn Law刚开始就是在自己的数据资料分析方式为里面心来作人才培养，但以前他也迈进开始管理工作相互合作建设项目。“我让大家各司其职，已达成共识，前提大家持有一同的远距离。”他想到，“Michael造就的建设项目全权法律顾问以前都习惯自己当老板，所以制作组密切合作对他们来想到却是是件易事。”很多脊椎动物学家的管理工作经验不足，Katze想到，这些经验是大型相互合作建设项目的基本兴即。他促请：“要学才会分配任务，深信他人，绝不进行尺度管理工作。让他们在自己的岗位岗位上坚持不懈孕育。”Katze想到，要自已在大型相互合作建设项目上成功，就兴即你在别的脊椎动物学家多半不擅长的外下功夫。“你必须要持有内向的性格，而且具寻宝精神，不愿承担风险。”他想到，“作为一个建设项目领军人物，如果人们没取得全面性，你必须要来作出艰难的决定，并把他们从建设项目里面淘汰出去。”Katze训练他的学生和芝加哥大学在持有多位数据资料分析方式医务人员的建设项目身兼密切合作者和主导者。但是大多数科学知识界的人依然在适其所密切合作型科学知识数据资料分析方式，特别是在是在对医务人员雇佣、拔擢和献身职责的审核上。密切合作与本赛季处于投身于有所跃升期的科学知识岗位者在权衡多数据资料分析方式员建设项目的时候必须权衡利弊，这种建设项目才会为他们造就外、社交机才会和颇高端的省内乃至亚洲地区密切合作的声誉。比方想到，多位全权法律顾问的建设项目可能才会阻碍到国兴医疗保健数据资料分析方式院的新数据资料分析方式者身份，这个奖项主要权衡之前没得到过国兴医疗保健数据资料分析方式院主要私人管理机构的获准者。另一个不利于的外在于，你可能是建设项目所发表文章文章里面排名第53的编者，因为在岗位赞赏和献身职责候选时，遴选都才会权衡第一编者署名文章。Aebersold想到：“从个人身份来想到，我对人的赞赏标准是谁必需在密切合作的生态环境下进行数据资料分析方式。但是当其所征的时候，我们才会送出几百份消息来源，因此我们只能看第一编者。这种办法虽然是不完善的，但是我们很难赞赏一个人身份对于整个制作组的作出贡献。”但是耶鲁大学脊椎动物医学信息学与计算机技术知识大学教授Mark Gerstein则有自己的相互合作棒球员策略。先不想到其他建设项目，他的制作组准备倡导国兴医疗保健数据资料分析方式院赞同的DNA百科全书岗位，倡导明确功能生物学的都由外；能源部的计算机技术百科，对数据资料进行系统性联和分析方式；以及亚洲地区1000个受支助的序列方案，数据资料分析方式全人类基因变异。“我仍未习惯了作为一台大一台里面的一个曲轴。”Gerstein指出，这种密切合作所来作的数据资料分析方式要比一个数据资料分析方式为里面心的阻碍要大得多。但他也否认，这个岗位却是显然符合献身职责聘雇制度的赞赏惯例。“大多数的学校期盼你能造就自己的收益和文章，因此我也在这外坚持不懈。”Gerstein首先让自己数据资料分析方式为里面心的学生和芝加哥大学在大型密切合作里面锻炼，然后给他们一些小的后续建设项目来发表文章第一编者的文章。通过这个策略，数据资料分析方式为里面心的成员得以在亚洲地区各地得到英语教师的职责。处于投身于有所跃升收尾的科学知识岗位者也其所随时与武汉大学他组织和其他管理工作医务人员保持沟通，前提自己在大型相互合作建设项目的积极参与想得到他组织的认定与推崇。密切合作既稳固也有弊，Gerstein想到，“有些时候你必须要等到整个制作组都一早后才能发表文章全面性，而且你不能心里。但稳固的外在于，你发表文章的全面性都是具不可忽视阻碍的，你的岗位也是互相连通的。对于这些建设项目，全面性要好于几个外的闭包，我作为全面性的一外受益匪浅。”■

编辑： zhongguoxing