張軍平

俗話說，以小見大。一個科研人員或研究生，到底在科研素養(yǎng)上有多好的修養(yǎng)，可以從參考文獻上一窺端倪。

對本專業(yè)熟悉的，應(yīng)該清楚相關(guān)期刊、會議的名稱、格式。比如說，期刊一般是有卷、號的。如果一篇文章在5年前發(fā)表的，那它必然不會停留在Early Access的狀態(tài)。 但凡重新查閱下，就能確認其準確的卷、號及相應(yīng)的頁碼。

而對于會議論文也是，一是應(yīng)該清楚相關(guān)專業(yè)的會議名稱具體是什么。比如我們?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域的神經(jīng)信息處理會議，有些學(xué)生可能會錯寫成International Conference on Neural Information Processing Systems，但實際上它是Advances in Neural Information Processing Systems。如果這都寫錯了，必須會讓評審貽笑大方，覺得作者不專業(yè)。二是會議論文的頁碼。如果引用的會議論文頁碼寫成是從1到4頁。就需要想一想，一篇會議出現(xiàn)在會議論文集第一頁的概率能有多高。

類似的頁碼問題還有，比如，一篇文章只有一頁的概率有多高呢？除了評論他人論文的Comments文章外，顯然這種情況是極低的。即使是我們行業(yè)里論文比較短的ICASSP會議，其論文正文長度也有4頁。但偏偏有作者會在參考文獻中引用只有一頁的論文。這說明，作者只是盲目地在收集文獻，沒有稍微轉(zhuǎn)下腦子思考下其中的合理性。

當然，更讓人無語的是，只有論文標題沒有任何出版信息的引用。沒有期刊或會議名，沒有頁碼，甚至沒有出版的時間點。這種情況引用，只有一個可能的解釋，就是作者壓根就沒想過要認真寫這篇論文。

還有姓名的寫法。有些作者會在縮寫的時候，把名錯寫成姓。英文姓名也就罷了，比較讓人無語的是中文名也寫錯了。那對于國人來說，應(yīng)該是一下就能看出來的。畢竟Junping Z的寫法，明眼人都會讀著別扭，知道Junping是名不是姓。這顯然是需要糾正的。當然，也并非沒有例外，比如人工智能領(lǐng)域非常著名的李飛飛教授，她對引用自己論文的要求，就是強調(diào)要寫成Fei-Fei L。原因據(jù)說是因為，她認為國內(nèi)外姓李的太多，如果寫成Li F-F有可能不清楚是誰，但反過來寫，必然會是唯一的且印象深刻。

還有會議舉辦方的單位，一般其縮寫是都需要大寫的，比如IEEE、ACM等。但不能只首字母大寫，而將其他字母小寫成Ieee和Acm的形式。如果某些單詞出現(xiàn)得比較奇怪，比如Asme，似乎非本行業(yè)熟悉的名詞，也不像是一個單詞，那就需要搜索下其真實含義，了解到其是美國機械工程師協(xié)會 （ASME）（American Society of Mechanical Engineers）的縮寫后，同樣，將4個字母均大寫。

排版問題也是參考文獻中缺乏嚴謹思維、完美主義的表現(xiàn)。比如姓名后面多余的空格。例如“Junping Zhang”寫成了“Junping Zhang? ”。比如參考文獻格式的一致性，作者姓名都需要按投稿期刊或會議論文要求，統(tǒng)一寫成要么是J Zhang，要么是Zhang J，要么是Junping Zhang的形式，但不能混用。論文標題也應(yīng)該遵循要求，要么首字母全大寫，要么僅第一個單詞首字母大寫，也不能混用。另外，還需要注意專有名詞，首字母一定要大寫，比如Gaussian， Bayesian。專有名詞的問題，在Latex排版的時代，經(jīng)常會出現(xiàn)，原因其實也很簡單。作者以為在Bib上寫成大寫就行了。但實際上在編譯的時候，會自動變成小寫。解決的辦法也很簡單，在需要大寫的字母那加一個括號，如{G}aussian，編譯后就保留大寫了。再比如等等的寫法，我想沒有哪位作者喜歡自己變成等等。但作者多的時候，又不得不等等。一般的做法是寫三位，再將其他作者縮寫成et al.，或者中文的“等”。但千萬不要只寫一個作者，就把其他都列成等等了。每次看文章出現(xiàn)這個問題，就不禁讓我想起當年熱播的動畫片《灌籃高手》里的一個有趣劇情。

櫻木花道和水戶洋平等人在籃球場被外校學(xué)生圍攻時，櫻木軍團閃亮登場來救援。結(jié)果，對方學(xué)生將櫻木花道和水戶洋平介紹完，便將高宮望、大楠雄二、野間忠一郎直接稱為等等，以至于這三人憤而將介紹的學(xué)生揍了一頓，并責問之“誰是等等”，然后再將自己的名字挨個介紹。

實際上，參考文獻還有不少其他問題。比如直接從學(xué)術(shù)谷歌上粘貼并不正確的引用格式。比如相同的參考文獻重復(fù)出現(xiàn)問題。比如根本沒引用的論文出現(xiàn)在參考文獻中充數(shù)的問題。比如高規(guī)格的投稿論文中出現(xiàn)不入流的期刊或論文的引用問題。

以上這些問題對于早已經(jīng)經(jīng)歷了千錘百煉的評審們來說，是會一眼就能挑出來的毛病。它會讓評審?fù)碌凸雷髡叩目蒲兴仞B(yǎng)，進而也會或多或少影響到對論文的評分。不僅如此，某些期刊甚至已經(jīng)明示，如果參考文獻格式寫得不規(guī)范的話，可以不進入審稿環(huán)節(jié)，而直接進行拒稿。因為參考文獻都寫得不認真，憑什么理由讓人相信正文的內(nèi)容是真實可信和認真寫作的呢？

不要以為這些情況不會發(fā)生或很少發(fā)生。事實上，對于缺乏科研論文寫作經(jīng)驗的人，對于不追求論文寫作完美主義的科研人員來說，這些都是會經(jīng)常出現(xiàn)的。

表面看上去，這似乎只是科學(xué)研究的一個小細節(jié)，但卻嚴重拉低了科研素養(yǎng)，阻礙了好的科研習(xí)慣的養(yǎng)成。國內(nèi)學(xué)者們，尤其是研究生們，應(yīng)該學(xué)會在參考文獻規(guī)范上嚴格要求自己，形成下意識的反應(yīng)。只有這樣，才有助于讓國內(nèi)科研人員的科研素養(yǎng)得到整體提升。

◎ 來源|科學(xué)網(wǎng)