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作者: Russ (Next : 新康橫斷 ) 看板: PhD
標題: Re: [問題] 一天讀多少篇Paper
時間: Mon Jan 28 14:09:19 2008

※ 引述《chucheng (用功~~~)》之銘言:
: 最近讀paper讀的很挫折…
: 可能是換了個領域吧,好累~~~
: 我想,唸Paper大概是每個PhD逃不了的一件事
: 我突然很好奇,大家平均會要求自己,一週要讀幾篇paper?
: 是精讀,還是細讀呢?
: 如果可以,可以分享一些讀Paper的心得嗎?
: 感謝


分享一下我讀 paper 的經驗 先抓主軸再發展枝葉的策略
該領域最始祖與最經典的幾篇指摽性 paper ,當然必須仔細的拜個馬頭
而能夠找出哪幾篇是經典 或是搞清楚哪幾位大師是該領域的要角
應該是進行獨立研究最基本的功力 這邊就不班門弄斧了 .....

把這幾篇核心仔細看完之後 我會拜訪這幾位名家的網站(如果有的話)
看看他們的實驗室接下來幾年發了哪些 paper ,試著抓住他們思維的走向
同時大略蒐集一下那些 cite 了這幾篇 paper 而且發表在不錯期刊的 paper
只是略讀,分析他們接下來進行的研究 與自己認為應該接著做的步驟是否一致
如果一致 英雄所見略同 那就 recursieve 繼續找該方向或該子領域的經典
如果不一致 就思考他們之所以這麼做或沒有這麼做的遠因 評估自己原先的想法

評估後如果覺得自己的想法很愚蠢 那麼先恭喜自己沒走冤枉路 然後回到上一步
但如果深思熟慮後認為自己的想法可行 就著手去找找看是否有人正在做這樣的事
如果自己的想法很獨特 那麼找到的篇數就很有限了 把這幾篇從頭到尾看過
目的在於確定自己將要在科學大樹底下的這個小領域發展 為自己找到落腳處
以上都只是在"看 paper" 一路的走到這邊 對於這個領域的脈絡也應該掌握了六成
對我來說 這時才正式進入"讀 paper" 的階段

剛開始讀 paper ,是看看自己的同儕兼對手到底做了什麼 做的是否完整
自己該使力的點應該在哪裡 這個步驟我想鄉民們都很厲害 質疑 批評 提出見解
找到施力點與認清自己要解決的問題之後 接下來就真的是大量的閱讀 paper 了
看看別人在別的領域解決類似問題的手法 同時注意這個領域最新的進展
回頭把這個領域脈絡上 paper 與重要枝葉仔細讀過 每天存個十篇 paper 都不誇張
到這時候就沒有一天該讀幾篇 paper 的問題了 因為有一整個硬碟的 paper 等著

面對這麼多"庫存" 我的習慣是抓下來時就先把 Abs. Intro. 與 Conclusions 看完
我是使用 Foxit reader 這個軟體 直接畫重點寫備註在檔案裡 一篇不用半個小時
之後以篇名存檔取代編號 然後 先放在我這個研究主題目錄下的 "Reference" folder
好處是當這個 topic 要收尾時 我很快的就可以整理出 Reference list
如果是我覺得很關鍵的 paper 或是某時候突然想起 folder 裡有哪篇 paper 可以參考
我就會把該 paper 拷貝到桌面一個 "current reaing" 的目錄 找時間詳細讀完

這些曾經"過水"的 paper 就是往後 meeting 需要報告時 會拿出來寫投影片的候選者
由於這些候選者都是經過自己主觀篩選 所以他們之間必定有自己的脈絡與關連性
所以報 paper 時 我偶而會一次報相關聯的多篇 paper ,幫助自己掌握的更清楚
同時我相信老闆也會對這種結構完整又不會講的太支微末節的報告印象深刻
此外 有些真正核心的的 paper 我會印出紙本 放在那種裝樂譜的資料夾裡以便翻閱
當然印出來的紙本上已經有之前在電腦上用 reader 做的記注 ...

除了目前進行的幾個研究 topic 之外 我還有一個 folder 是歸類其他主題的 paper
多半是想法或做法很新穎或是從中得到很多靈感的 paper ,這個 folder 的目的
是另起爐灶的準備 這是我兄長的建議 : 這個領域十年之後會需要什麼樣的知識輔助
現在就該開始準備 至少也該有預測的能力 那麼十年之後你的腳步就會比別人快十年
好比後基因體時代所常用的一些針對基因體分析的演算法 早在十幾年前就開始發展了

所以犖犖長說這麼多 除了顯示出我實在吃飽太閒不做實驗在打混之外
其實我想說的是 讀 paper 並不是因為讀博士班所以該讀 而是因為研究上的"需要"
有什麼樣的需求 就有相對應讀 paper 的方式 需求不同 方式就不同
如果問題還留在"一個禮拜該讀多少 paper "
恐怕研究這條路還沒上軌道吧 .......

僅個人意見 ....



--

Russ H.I. Wang, Ph.D. Candidate
Dept. of Computer Science, NTHU
& Dept. of Plant Pathology and Microbiology, NTU
Computational Systems Biology and Bio-Medicine Lab (CSBB Lab)
http://russdiyan.spaces.live.com/

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