আন্দ্রেই তারকভস্কির স্টকার (১৯৭৯) চার্লি মুঙ্গের বলেছিলেন: "আমাকে প্রণোদনা দেখাও এবং আমি ফলাফল দেখাব"। একাডেমিক গবেষণার সমস্যা হল ফলাফল মূল লক্ষ্য থেকে অনেক দূরে সরে গেছে, যা আমার মতে বৈজ্ঞানিক বোঝাপড়া এগিয়ে নেওয়া এবং নতুন গবেষকদের প্রশিক্ষণ দেওয়া। একাডেমিক গবেষণার উদ্দেশ্য ছিল নতুন জমি ভাঙা, সততা এবং ভাল বৈজ্ঞানিক আচরণ বজায় রাখা, অনিশ্চয়তা, ত্রুটি এবং ভুল সম্পর্কে স্পষ্ট এবং সরাসরি হওয়া, এবং বিজ্ঞানের আমাদের সাধারণ বোঝাপড়া উন্নত করা, পাশাপাশি নতুন প্রজন্মকে এই লক্ষ্যগুলি অনুসরণ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া। সম্প্রতি, আমি এমন অনেক ক্ষেত্রে এসেছি যেখানে ফলাফলের সঠিকতা, লেখকদের সততা, বা ভুল ফলাফল জানানো হলে কৌতূহলের অভাব অসন্তোষজনক ছিল। সহজভাবে বললে, গবেষকরা জানতে আগ্রহী নন যে তাদের কাগজ বা প্রতিবেদন ভুল বা বিভ্রান্তিকর। একবার প্রকাশিত হলে, পদোন্নতি এবং খ্যাতি পাওয়ার পরে, ফলাফল ভুল এবং বিজ্ঞানের অগ্রগতির জন্য ক্ষতিকারক হতে পারে তা বিবেচ্য নয়। এটি আপনার সমস্যা নয়; এটি অন্যের সমস্যা। আসলে, যখন আমি এমন একটি অত্যাধুনিক কাগজের লেখকদের চ্যালেঞ্জ করেছিলাম যার মূল্যায়ন ভুল ছিল, একজন লেখক সমস্যাগুলি স্বীকার করেছিলেন কিন্তু প্রত্যাহার করতে অস্বীকার করেছিলেন, এবং জিজ্ঞাসা করেছিলেন যে আমার কাগজ প্রকাশ করতে সমস্যা হচ্ছে কিনা। প্রণোদনা ভুল। এটি শুধু কাগজ সম্পর্কে নয় - আমার বা অন্যের। এটি বৈজ্ঞানিক সততা, একে অপরের প্রতি সৎ হওয়া, ফলাফলের যত্ন নেওয়া, সত্য এবং সঠিকতার সন্ধানের মাধ্যমে আমাদের সাধারণ বৈজ্ঞানিক বোঝাপড়ার অগ্রগতি সম্পর্কে। এটি যোগাযোগ করার বিষয়ে যখন কিছু খুব ভুল হয়, এবং হয় প্রাসঙ্গিক ভুল দাবি প্রত্যাহার করা বা গুরুতর সমস্যা সম্পর্কে সম্প্রদায়কে অবহিত করা। এটি এমন জিনিসের যত্ন নেওয়ার বিষয়ে যা আমরা সবাই সত্যের সাধারণ বোঝাপড়া বলে মনে করি, এবং এমন একটি পরিবেশ গড়ে তোলা যেখানে নতুন প্রজন্ম শিখে যে সঠিক বৈজ্ঞানিক আচরণ কী, এবং এটি থেকে গুরুতরভাবে বিচ্যুত হওয়া গ্রহণযোগ্য নয়। দুর্ভাগ্যবশত, আমি আরও বেশি পিএইচডি ছাত্র দেখছি যারা সঠিকতা, নির্ভুলতা এবং সঠিক বৈজ্ঞানিক আচরণে কম আগ্রহী। তারা ক্ষেত্রের সফল ব্যক্তিদের কাছ থেকে শিখেছে কী গুরুত্বপূর্ণ এবং কী নয়। আমার মনে আছে যখন কেউ আমাকে বলেছিল যে আমার অ্যালগরিদম পদ্ধতি ভুল (দৃঢ়ভাবে সংযুক্ত উপাদান আবিষ্কার সম্পর্কে), এবং আমি কতটা বিচলিত ছিলাম যে আমার কোন ধারণা ছিল না। আমি সেদিন বাড়ি গিয়ে অবিলম্বে আমার টুলটি সঠিক পদ্ধতি (অর্থাৎ তারজানের অ্যালগরিদম) ব্যবহার করার জন্য ঠিক করেছিলাম। আমি গভীর লজ্জা অনুভব করেছি যে আমি জানি না আমি কী করছি, এবং আমি গোলমাল করেছি। বিপরীতে, সম্প্রতি একজন পিএইচডি ছাত্রের সাথে কথা বলেছি যিনি একটি টুল লিখেছিলেন যা নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে ভাল পারফর্ম করার উদ্দেশ্যে ছিল। যখন আমি ব্যাখ্যা করলাম যে মূল্যায়নের পদ্ধতি ভুল, তারা মোটেও ফলোআপ করেনি। আমার মনে হয় তারা অবাক হয়েছিল যে আমি পরে ফলোআপ করেছি, প্রমাণ করে যে মূল্যায়ন যথেষ্ট সতর্ক ছিল না, এবং টুলটি কাগজের মূল্যায়ন থেকে কম দরকারী। এটি একটি অদ্ভব অভিজ্ঞতা ছিল - যখন আমি পিএইচডি ছাত্র ছিলাম এবং কেউ আমাকে দেখিয়েছিল যে আমি যা করছি তা সম্ভাব্যভাবে ঢিলেঢালা ছিল, আমি খুব চিন্তিত ছিলাম এবং কী ঘটছে তা জানতে আগ্রহী ছিলাম। আমার এখনও সেই মুহূর্তটি মনে আছে যখন আমার গবেষণাপত্রের একজন পর্যালোচক একটি গ্রাফকে চ্যালেঞ্জ করেছিলেন এবং আমি এক সপ্তাহ ধরে চাপে ছিলাম যতক্ষণ না বুঝতে পারি যে তারা গ্রাফটি ভুল পড়েছে, কারণ আমি এটি স্পষ্টভাবে লেবেল করিনি। অথবা যখন একটি উপস্থাপনায় আমি দুর্ঘটনাক্রমে তথাকথিত 'পুনরুদ্ধার...' বাদ দিয়েছিলাম
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing