昨晚拜讀翁達瑞教授的文章,說句實話,高虹安立委的學歷並沒有什麼太值得爭議的地方。我瀏覽了一下高虹安的公開學術資料,頂多就是U Cincinnati的排名確實比較普通,而她的學術著作表現也不是頂尖而已。畢論有文法錯誤的地方,也不是什麼致命傷。至於她和指導教授處得好不好,這更是無跡可考的事情。
當然翁達瑞教授並沒有這個本意,但有些人用彭文正式的「假博士」指控來質疑高虹安,我個人覺得是太過火了。當然,博士學歷造假或論文抄襲,那是牽涉到學術倫理與誠信的問題,是一開始就不可以犯的錯誤,跟學術能力無關。但「博士學歷是真的,只是學術能力馬馬虎虎」,我不認為這構成什麼大問題,一直追打下去只是模糊焦點而已。
博士學歷對於政治,本來就不是什麼必需品。就拿美國來說,從總統到參眾兩院到五十州州長,落落長一大串民選政治人物裡面,有研究型博士學位(PhD、MD-PhD、PhD in Law,請注意JD和MD不是研究型博士學位)的人,大概十隻手指頭數得出來。
這一點都不奇怪。研究型博士,本來就是培養皓首窮經,旨在把事物之道格式化、理論化的學術研究人才。而民選政治人物講求的是人與人的實際接觸,不講太多高深的政治理論,而是在實踐中不斷適應成長。這兩條職涯路線本就搭不在一起,甚至可以說是互相矛盾的。陳建仁、李遠哲、翁啟惠來當區域立委,表現不見得會好到哪裡去。
但或許是儒家士大夫觀念使然,「博士學歷」這樣的人設,在台灣的選舉當中還是相當吃香。高虹安就很大程度受益於這個「博士級大數據專家」的人物設定。事實上民眾黨也很想把自己定位在這種「小清新知識藍」的路線上面。
這沒什麼不可以的。雖說民進黨已經取代國民黨、整個攻佔了「執政菁英」的生態位,但台灣的中產階級知識份子界還是偏藍底的;「知識藍/姿勢藍」光環雖已褪色,不足以執政但還有一定的市佔率。
正也因為如此,高虹安跟朱學恆的「塔綠班」事件,才更令人感到哭笑不得。「塔綠班」事件發生到現在好幾天了,我個人都沒辦法評論什麼,因為整件事情瞎到我不知道該說些什麼才好。
「塔綠班」事件是嚴重破壞高虹安與民眾黨的人設的。即便我那些滿滿黃白藍工程師粉的新竹同學圈,對高虹安此舉也很難吞下去。如果高虹安真的覺得自己的博士學歷,是重要的政治資產的話,她應該做的事情,是怎麼樣讓自己的見識配得上自己的學術頭銜。但一段時間看下來,高虹安常在立院質詢台上擺出知識份子的架子,深入看她的質詢卻往往失準而謬誤百出。
其實我是有點可憐高虹安的。她在立院的表現,配不上她「博士級大數據專家」的人設;而她糟糕的表現與議題掌握能力,也讓老東家郭董對她有點敬而遠之。情急之下,她會想要從鄉民的聲量裡面尋找出路,也是可以理解的。
短期來看,跟朱學恆合作可以給自己低迷的聲量打雞血。但是這種廉價聲量就像吸毒一樣,可以帶來一時的興奮度,但也宰制了你往後的人生。
人會說話,但人也會被自己說出來的話制約。「塔綠班」「聖蟑士」,我們姑且不談這些詞眼審不審美,這樣的語言其實反映出來的是一種陰暗的心態。
當你在講「塔綠班」的時候,其實是把自己毫無必要地框在了一個受害者哭哭的心態裡。當你在講「聖蟑士」的時候,就像上報主筆李濠仲先生所憂心的那樣,你已經不把對方當人看;而政治是人與人的溝通,當你把對方「非人化」的時候,等於是自己斬斷了溝通的可能性。
民進黨會拿著槍押著你不准提出異議嗎?顯然不是。民進黨還是一個民主制度框架下的政黨,甚至很多時候,是拘泥民主到一種優柔寡斷、軟弱退讓的程度,藻礁議題就是最好的例子。
如果你真的想要戰勝民進黨,大可以堂堂正正地,提出跟民進黨不同的見解,民進黨是封不了你的口的。但有一點很重要的就是,你要表現出政治上的成熟度。
劉仲敬說得很好:「政治上成熟的人首先就是要講替代品。我要反對什麽,我一定要拿出一個比它更好的東西,這就叫做政治上的成熟,否則你一定會越鬧越糟。你鬧掉了原來的東西,多半就會得到一個比原來更糟的東西。」
巨嬰的哭鬧是最大聲的,但它除了能把所有人鬧到心浮氣躁以外,無法給台灣這個大家庭帶來任何的建設性。當你用「塔綠班」的語言來把自己框限在受害者心態,再用「聖蟑士」的語言來把對方非人化、非溝通化的時候,你所呈現出來的形象,就是政治上不成熟的巨嬰。而無法長大的巨嬰,是扛不起執政的重責大任的,甚至連一個合格的在野黨都當不起。
我也很明白,我講了這麼多只是徒勞。現在檯面上看起來,也只有民進黨、台灣基進的心態比較成熟可期待而已。藍白黃等黨已經自己把自己陷入了「巨嬰化」的路線,救不回來了。這條死路走到最後,就會像劉仲敬講的:「傳統的忠誠維持不了一代人的時間…很快就要變成影響力跟現在的新黨差不多,活動方式跟清末的同盟會差不多,要依靠類似天安社這樣的黑社會組織到處刷存在感」。
我們以為從一個「博士級大數據專家」立委身上,可以看到更多政治上的成熟度。但現在看起來,我們恐怕再一次失望了。
同時也有58部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,「孫在陽」直播-數據科學與雲遄運算1.using the data 「孫在陽」直播-數據科學與雲遄運算2.Data cleaning up 大數據分析-統計分析從資料取得,資料清理到視覺化分析。如何做大數據分析? 孫在陽老師主講,[email protected] 範例、講義下載:h...
問題與研究格式 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
『這時吳爵宏醫師所說的退稿按鈕彷彿向你揮手,只要按下去,再湊三條理由就可以結束審稿的痛苦,想想造成讀者痛苦的稿件還真是死有餘辜。』
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蔡校長過去曾吞了五次退稿的經歷才起飛,現在 MEPA 課程用一天的高濃度資訊,拉著學生起飛一遍,提點可能的錯誤,也難怪有那麼多人在這門課程後,論文數目就不斷高飛。
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【讓 Reviewer 輕鬆審稿,也是作者不可迴避的責任。】
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再來説說其他感想。以前我認為編排稿件、處理表格與圖片的格式是出版社的工作,作者專注於文章的科學性就好。所以送出的原稿,應該只要將文字分段、raw table and figure 貼上去就算完工。
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但資淺如我也當過幾次 reviewer(學會所發行的 SCI 雜誌),當看到作者從統計軟體或 Excel 直接拷貝出來的素顏圖表,即使一次只審一篇,耐心還是很難撐到文章結束。換作是一分鐘幾百萬上下的學界大老,手上有一堆稿件待審想必是更加痛苦。這時吳爵宏醫師所說的退稿按鈕彷彿向你揮手,只要按下去,再湊三條理由就可以結束審稿的痛苦,想想造成讀者痛苦的稿件還真是死有餘辜。
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作為資深的論文指導者,每年看著許多新手的稿件,深深覺得,錯誤的方法可能有一千種,但實際上,最好的寫法只有一種。與其我們去指出一千種錯誤,不如直接告訴你最好的寫法,從照作開始。
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這堂課,就是要與你分享「#最好的寫法」。
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「這堂《#醫學論文與寫作工作坊》,應該要列為研究所通識課程或是 PGY 課程!打算要念研究所的同學、剛開始進入醫院的醫師們應該找機會來。多一些對論文寫作的了解,以後也可以少走一些冤枉路。」
「#醫學論文與寫作工作坊 這種課程真的是要好好推廣,尤其是在剛進入住院醫師的階段,就應該來上課才對。現在來上課總是有種相見很晚的感覺。」
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作為研究新手,老是深陷論文卡關、常被退稿的瓶頸,面對統計圖表總是手足無措,連投稿期刊都有選擇困難?眾多校友突破困境,最高單月 77 篇,單一個月甚至超過 10 位校友突破從 0 到 1!
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▌ 登上 PubMed 的過來人都怎麼說?
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(朱淯銘 醫師)
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(彭啟豪 醫師)
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(黃婷愉 醫師)
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問題與研究格式 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
新思惟的課程,其實蠻適合研究入門者來學,講師會拆解各個段落應該如何寫作:
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☑️避免 introduction 無法引出整個研究問題的核心價值,以及在探討過去研究時無法深入的盲點。
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☑️講解 discussion 該如何探討自己研究與他人研究的差別與優缺點,有效呈現自己實驗結果的特色。
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☑️連題目該如何訂定才能捉住 reviewers 的眼球,都有教!尤其臨床類型的研究,可能因為族群或是介入在各個研究都差不多,如何訂一個讓 reviewers 想繼續深究的題目就更顯重要。
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#課前菜味十足
😢即使念了研究所,還是不懂學術寫作?
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雖然在碩士時期有投過幾篇到台灣的期刊,但是對於要如何投 SCI 期刊真的是完全沒任何概念。Introduction、discussion 兩段寫完之後,自己都覺得兩段相似度爆表,由於菜味十足,整篇完稿還會掉菜蟲。
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接下來就是統計部分,明明學校都有教,還學習用 SPSS 或是 SAS 計算,課本買了,課也上了,也確定老師是用中文講解,怎麼換我算的時候會初一十五結果不一樣?這是怎麼投稿……
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對於一個入門者來說,上述問題還不包括研究問題發想、論文語法、圖片與引用文獻格式這些基礎且瑣碎的工作。不幸的是,到了博士班,這些我通通要自己來,而且要做得好也要做得順。
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#課後投資有成
💪 成功發表第一篇 SCI 論文
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投出去的稿件終於被接受了,開心之外,還真的讓我鬆了一口氣。除了要感謝指導老師耐心潤稿外,新思惟的上課內容也是大大推了我一把。
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💗恭喜💗 #林孟緯物理治療師團隊,研究多發性硬化對動態步態穩定度之影響,獲 Journal of Biomechanics 刊登!
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👉從寫作到投稿,初學者如何避開常見誤區,我們給你務實建議!
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✔️國際期刊如何審稿?第一眼就被喜歡的關鍵。
✔️臨床論文寫作,常見錯誤與如何避免。
✔️新手都能懂的統計:實作前的介紹
✔️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
✔️在中小型醫院工作,論文起步的務實建議。
✔️研究主題怎麼找?研究資源如何累積?
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時間軸
00:00 簡介
03:40 數據科學
09:30 大數據分析與統計分析的差別
13:35 AI是什麼
14:52 圖靈測試 Turing test
17:35 機器學習
20:47 建模
21:58 用線性迴歸做預測
26:46 用羅吉斯迴歸做分類
28:54 其他機器學習
31:28 研究目的
33:21 數據來源的差別
42:58 取得 Azure API for FHIR 數據
01:10:00 資料清理
01:19:48 如何展開資料
01:37:40 描述性統計:樣本個數
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