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为此，从结果到数据采集的认证必须向上游转移 ， 专家审核的应该是文章的，不应是仔细审查手稿，质量控制应该针对实验室和设施，这可以提高结果的透明度和信任度，并为防止错误而不是发现得太晚留出空间 。
大多数流程级质量控制仍然处于闭门状态，但一些社区已采取措施改变这种情况 。例如，基因组学中的各种学会为数据收集和元数据设定了集体标准 。
粒子物理学长期以来一直由独立团队对数据进行盲分析 。实验结果再现中心，如柏林夏里特医学院的QUEST中心已经建立，以监督其机构中多个研究小组的过程 。
从长远来看，这会增加已发表的论文的可信度，也能改变目前同行评审消耗研究人员数亿小时，但收效甚微的尴尬处境 。
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为了最大化利益，质量控制应该针对数据和过程，然后再转向文字和理论 。辨别哪些数据是有效的是科学的基?。?应该通过系统的方法而不是专家意见来处理 。
学术论文频频翻车，一方面，期刊平台要加强数据质量监管，避免一再撤稿损害平台权威；另一方面，所有学科都需要思考，同行评审的意义是什么 。
专家该做的 ， 是画龙点睛，不是大海捞针 。让专家做专家的事，这才是同行评审的意义所在 。
参考资料：
【Nature｜全球每年花一亿小时同行评审，学术不端却屡禁不止！专家：必须改革】https://www.nature.com/articles/d41586-022-03791-5
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