Кратко и по делу — системные меры (что должен сделать институт) и индивидуальные меры (что может сделать преподаватель/научный руководитель).
Системные меры
- Пересмотреть систему оценки и мотивации: снижать акцент на количестве публикаций, учитывать качество, вклад в данные и код, репликации, вклад в обучение и сервис. Вводить narrative CV и критерии, поощряющие надёжность исследований.
- Чёткие политики по научной этике и авторству: описать, что считается плагиатом, фальсификацией и неэтичным поведением; прозрачные процедуры расследования и соразмерные санкции.
- Обучение и сопровождение: обязательные курсы по научной этике, управлению данными, статистике и репликации; доступ к консультациям по методам и статистике.
- Техническая поддержка: доступ к инструментам проверки на плагиат, репозитории данных и кода, инфраструктура для хранения и публикации репликаций и отрицательных результатов.
- Изменение стимулов: гранты и внутренние грантики, учитывающие планы по открытому доступу, preregistration, публикацию данных; продвижение «бейджей» за открытость и воспроизводимость.
- Контроль качества перед публикацией: внутренняя предварительная экспертиза работ (peer review внутри департамента), случайные аудиты данных и кодов.
- Поддержка ментального здоровья и снижение нагрузки: реальные сроки, уменьшение необоснованных нагрузок, доступ к психологической помощи и консультированию по карьере.
- Культура и коммуникация: публичное поощрение репликаций и негативных результатов, площадки для обсуждения дилемм и «case studies» по этике.
Индивидуальные меры для преподавателя/руководителя
- Чётко проговорить ожидания при приёме: требования к честности, правила по авторству, формат хранения и передачи данных.
- Настроить регулярный надзор и контроль точек прогресса: короткие этапы с проверкой данных, методик и кода перед продвижением к публикации.
- Требовать прозрачности: хранение «сырых» данных, скриптов анализа и журналов экспериментов; использовать репозитории или внутренние папки с версионированием.
- Обучать и сопровождать: проводить или направлять на тренинги по статистике, оформлению публикаций, работе с данными; обеспечивать доступ к статистическому советнику.
- Предварительный внутренний обзор работ: обсуждение черновиков на семинарах, чек-листы по этике и воспроизводимости, проверка на заимствования перед отправкой.
- Управление карьерными ожиданиями: помогать выбирать адекватные журналы, планировать публикационную стратегию, признавать другие вкладные результаты (например, программный код, набор данных, отчёты).
- Поддержка и профилактика стресса: гибкость с дедлайнами, помощь в распределении задач, направление к сервисам поддержки при эмоциональном выгорании.
- Жёсткая, но справедливая реакция на нарушения: документирование инцидента, обучение/ремедиация при первой ошибке, эскалация — при серьёзных повторных нарушениях, с передачей в институтские инстанции.
- Моделировать поведение: демонстрировать честность в авторстве, открытую документацию, совместную работу с репозиториями и preregistration.
Короткая дорожная карта внедрения (практично)
- Запустить обязательный мини‑курс по этике и управлению данными для всех аспирантов.
- Ввести внутрилабовые чек‑листы проверки перед отправкой статьи.
- Обеспечить доступ к статистическому консультанту и инструментам проверки на плагиат.
- Пересмотреть критерии оценки преподавателей и аспирантов в сторону качества и открытости.
Эти меры комбинируют снижение внешнего давления (изменение стимулов и требований) и повышение способности исследователей работать честно (обучение, поддержка, контроль качества).