有沒有哪一刻讓你感受到了文獻作者的惡意？
今天做一個反應，後來發現作者略去了關鍵步驟……發現很多專利、文獻都這樣。
謝 @葉思遠 邀……這題目就是請人來講段子的吧……
當年自己設計了個課題，其中需要這麼一個化合物：
合成這個化合物的話，有相當成熟的反應：
這個反應用SCIFinder搜的話，能出來一大堆文獻。本著尋找最靠（jian）譜（dan）反應條件的原則，我下了好多篇文獻，想看看各篇文獻這個反應在細節上有什麼不同。然而在看了很多篇文獻以後，我發現這些文獻全部指向引用這篇文獻的合成，文章里都說我是按照這篇文獻的方法合成的：
Chemistry of Materials（CM），在材料科學領域算是挺不錯的期刊了。加上其他一堆文獻引用這篇，我覺得按照這個反應條件做下來，應該是可靠的吧。於是我在這篇文章里，查到了這個化合物的合成。
英文里的意思，大概就是把三氯氧磷滴加到蛋蛋二甲基甲醯胺里，低溫+氮氣保護下攪拌，然後加入2-己基噻吩，升溫，反應2小時後冷卻，倒進冰水，然後用乙醚萃取。萃取了以後水洗有機相，乾燥，旋干除去乙醚，得到產物，產率95%。
看起來簡單明了，操作簡單產率高。但是我總覺得怪怪的：這貨做完了不用過柱子？反應有這麼徹底嗎？不對啊。但是又一想，算了既然大家都引用他也沒出事，我試著做吧……
結果反應結束，後處理完後一打核磁，真的產物沒做純……這個故事在這裡有提到過，知乎用戶：讀博讀傻是怎樣一種體驗？，那個在地鐵上琢磨的雜質，說的就是這個反應……
總的來說，就是做出來的產物里有個很明顯的雜質峰。那天剛好是周末準備放假，我給老闆寫完工作報告提到了這事，然後出門坐地鐵。經過我在地鐵上的思考（思考過程在上面那個鏈接里有），我認為這個雜質峰應該是磷化物雜質帶來的。我作好了準備，周末過了以後去過個柱子把磷化物除掉。
然而後來老闆看到了工作報告，開始懟我：「做完反應要過個柱子把雜質除掉啊，你都做了這麼久合成了，連這都不知道嗎？」
我說：「我就是想信一下文獻，看著是CM的文章以為很靠譜，沒想到不行。我也覺得該過個柱子……」
後來我過了柱子，確實把雜質去掉了。然而我還是感覺不對勁。為什麼這篇文章的方法明顯不能得到純的產物，這麼多人還會按照這個方法來呢？於是我又回過頭去看那些引用這篇CM的文獻。
然後真相大白……我仔細看了以後，發現這幫人在引用了這篇文獻的後面，都補充了一步過柱子……最坑的那種是，在文章里說我是按照這篇CM的方法合成的，然而只在supporting information里說我還過了個柱子……
我感到了來自一群文獻作者的惡意。
以及這個回答我基本沒動腦子就隨手打下來了……可想而知我被坑得多麼印象深刻……
文獻的作者都該拉出去槍斃.jpg
看文獻的時候歡迎對號入座。。
一篇材料合成的文獻，作者看起來非常厚道，experimental部分非常詳細，實驗過程，儀器型號，試劑品牌都寫的清清楚楚。其中有一步是這麼寫的：
把5g的A，3g的B，10g的C，1g的D，加上10ml的E，20ml的F，混合攪拌均勻後，放入100mL的某型號水熱釜中（具體數字是瞎寫的，早忘了）。
於是我果斷嘗試重複了一遍。
然後眼睜睜的看著溶液漫了出來……
文獻說: 幾種物質懟進去，常溫攪攪攪攪就好了，注意說的是常溫。一分鐘後，我TM一摸瓶子，隔著兩層手套，一秒後，燙的老子直接跳起來。嚇得趕緊找冰！我非常強烈懷疑這文獻的實驗可能是在 北極科考站外邊 做的。
Introduction部分:
別人做的幾十年的工作，However，他們的都是垃圾，我的最牛逼。
Conclusion 部分:
我的工作在這方面應用的不錯。因此，將在很多潛在領域發揮著改變這個世界的作用。
換句話說，我知道我的工作一點屁用也沒有，但是我知道即使別人重複我的實驗，他們早在重複我的合成部分就跪了，根本走不到潛在應用這步。哈哈評論區都發起了對文獻來源可靠性的經驗之談hhhh
可是我還是要強調，我前面提到的基礎文獻啊還有其他不給數據的文獻都是美國人寫的，結果就如我所說的那樣，要麼不給關鍵步驟要麼不給數據，相當不靠譜。我要提取的東西亞洲只有韓國人發過文獻，老闆掃了一眼就說了句Quatsch!（胡扯）然後就扔到一邊去了。。。真的國人寫的只有說蘆丁溶於水的那個（我沒記錯的話是20毫克溶於20毫升，一看就是瞎扯的濃度的那種，無語）。
所以其實我知道文獻美國人寫的靠譜點，其次是英國啊德國啊這邊，最後是亞洲。但是沒辦法，我的確是沒啥文獻可挑的，（畢竟連德語文獻都去找了一遍）最後做提取純化的時候老闆還是按照之前他手底下一個做過類似東西的博士的論文讓我改改條件試試看去做的。老闆當時問我哪國人的文獻估計是想吐槽來著，但看我是中國人不太好意思所以最後就只能嘆氣了。沒辦法，別人寫的都在瞎扯，美國人寫的也一樣。
-----------------------------以下是原答案分割線----------------------------------------------------------------
寫畢設的時候，我比較倒霉的是，我要提取的東西之前沒啥人研究，連提都很少有人提過，但凡做過的所有文獻最後都會給一句：我們的數據跟xxx之前發的那篇一樣，然後什麼數據都不列出來。。。對！就是這麼簡單粗暴，過程也不給，就說我們都是按照那貨的步驟做的。
EXO ME？關鍵是那篇所謂的基礎文獻上，根本啥具體的步驟也沒給啊你們是怎麼做出來的。。。
很好，這個是前提（已經夠坑爹的了）。然後某天老闆說，我要做這個東西的水解，因為沒人做過也沒人發過文章，這個多有趣啊！你先自個拿蘆丁試試條件（酶水解）。然後我找了半天文獻，找到一篇寫的還算清楚的，結果一看，x mg蘆丁完全溶於x毫升水中。。。
！！！蘆丁不溶於水的好嗎！！！
然後這篇文獻洋洋洒洒寫了一大堆如何水解得到了產物如何將產物純化乾燥如何如何。。。
讓我很尷尬的一點是，最後老闆問我這麼扯的文獻哪國人寫的，我說中國。老闆就默默的嘆了口氣。。。然後說你自己找個溶劑慢慢試吧，反正蘆丁很便宜。。。
老闆讓我查證下某篇文獻中作者計算的一個常數的解析值是不是對的。我翻來覆去看了好幾遍，發現這貨引用了七篇文章里的七個常數，然後把他們加起來就得到了這篇文章里的常數。。。。本著實證主義的觀點，我又翻出了那七篇論文，結果發現每篇論文中的那個常數是引用了其他文章的常數再加起來。。。。我心態很崩，想著勞資非給你找出來不可，結果。。。我發現我桌子上現在一字排開的三十四篇論文都是引用了其他幾篇文章里的幾個常數，然後把他們加起來。。。沒有一篇給個計算公式的！！！這尼瑪可是階乘增長啊，誰能受得了。。。灌水論文的作者都應該拉出去槍斃。。。P.S.有些人說為什麼一堆常數可以直接加起來。。。我這裡就是寫的省略了一點，不是真的全都加起來，但也只是進行簡單的四則運算。。。真的是四則運算頂多再乘個普朗克常數，精細結構常數之類的，這回一點都不誇張了。
科技論文有個潛規則是不會把所有的實驗全部詳細的放出來，某些實驗過程的小細節足以影響整個實驗的結果。
還有就是某些paper實在是。。。水的不行。
本人領域內有一位華裔大牛（雖然我不喜歡他，因為文章太水，結果實在配不上他發的期刊，不過實驗做的確實不錯）在那年新發的一篇AM（IF18+），我們老師讓我去重複實驗，其實他的實驗極其簡單，創新點主要是應用領域的不同，強調了原材料的經濟效應良好。
結果
結果我一看實驗原料的價錢，1kg 20萬元rmb。。。。
一般的實驗室根本買不起啊！
結果我用了一個500g 500塊錢的原材料給替代了。。。
然而，我這篇文章根本就沒有期刊收啊~說是沒有創新點，實驗太簡單~~~
各位手下留情。。。我可得罪不起人家大牛，畢竟現在說法大家都知道，emmm，你懂，我還想在這領域混呢，透露信息的評論我給刪了哈，抱歉抱歉。
抽時間查了一下原材料的價錢，發現寫錯了。。。原來是5W修正為20W。。。。
講一個之前看到的故事～
Caleb Brown是加拿大皇家蒂勒爾博物館的一名古生物學家。前一陣兒發現了新恐龍，並發表了文章
在文章的末尾，這個哥們兒向女友求婚了～
編輯說讀者們發現了這一隱藏狗糧之後，紛紛祝福這對新人～
這大概是文獻作者給單身狗最大的惡意了吧～
（出處：https://qz.com/420929/awww-read-this-scientists-surprise-marriage-proposal-hidden-in-a-research-paper-about-a-new-dinosaur/）
----------------------------------------------下面是我的故事～為什麼我的眼裡常含淚水，因為我被文獻作者坑得深沉。。。這是我剛步入研究生生涯優化的第一個反應，一個氧化偶聯反應。當初和小老闆精挑細選看中的這個反應，主要因為反應物簡單，而且是通過異相催化。我們目標也很簡單，就是想通過我們自己的催化體系實現用少量催化劑使產率最大化，證明我們的催化體系更優。
因為是初入實驗室幹勁兒最足的時候，那段時間做實驗還是挺用功的（至少和現在比起來）。產率也在不斷努力下，從十幾提到了五十幾。但是永遠都有一個副產物不管怎麼優化都一直在那裡，不離不棄…
研究了半天可能的機理之後，我依然非常費解，為什麼人家就能把產率搞那麼高呢？當時我覺得我已經一隻腳踏入了玄學的門檻，再搞搞說不定就可以擺攤兒算命了。
然後本著一絲絲的懷疑，我嘗試了原文的優化條件。
51% … 不能再多了（微笑揮手）
原文82%的產量大概是開掛搞出來的…當然，本著誠信社會，誠信你我他的思想，我猜想這可能是地域與氣候差距導致的。在這種不可控因素的可能影響下，我決定還是換一個反應優化吧。只是可惜了我抓掉的頭髮和深深凹陷的黑眼圈…
我對天發誓，下次再做優化前，我一定先測一下可重複性，畢竟你的童年我的童年可能不一樣…
找研究方法，A論文說參考更早的B，B說看更早的C，C說看更早的D，D已經是很老的文獻了，資料庫沒有，托同學用他們學校賬號下單了。
用應該有了吧？結果D里壓根沒用到這個方法。ultimately,it yields...with negligible manipulation, eq. x finally yields...
看了下其他答主的回答，大家很多在說文獻作者坑了讀者的情況。不知道我這個回答對不對題。
我要說的這個例子，應該說是文獻作者帶著巨大的怨念，惡意地嘲諷了所有的讀者2333
我今天要說的是一點陣圖靈獎大牛，Leslie Lamport大神（看這睿智的眼神）
Lamport在分散式系統理論方面有非常多的成就，比如Lamport時鐘、拜占庭將軍問題、Paxos演算法等等。除了計算機領域之外，其他領域的無數科研工作者也要成天和Lamport開發的一套軟體打交道：著名的LaTeX。這是目前科研行業應用最廣泛的論文排版系統，名字中的"La"就是指Lamport。
Lamport的研究理論性非常強，他的文章中經常有一些非常複雜的數學推導和證明，因而也十分艱深。但是，他在一篇大名鼎鼎的論文，《Paxos Made Simple》中，寫下了如下的摘要：
Abstract
The Paxos algorithm, when presented in plain English, is very simple.
是的，你沒看錯，這麼大一頁紙就是這麼乾淨。想問各位科研工作者，有看過更簡潔的摘要嗎？
就說了一句，這演算法，too young too simple!（誤）連論文標題都強調了一遍，這是簡化後的Paxos。
那麼我為什麼說作者十分惡意地嘲諷了所有的讀者呢？如果您看過的話，我想自然就明白了...
因為這篇文章，一！點！都！不！simple！
您沒看過也不要緊，我可以引用另一篇文章中關於Paxos演算法的描述（摘自計算機系統會議USENIX ATC 2013的Best paper《In Search of an Understandable Consensus Algorithm》）：
Unfortunately, Paxos has two significant drawbacks. The first drawback is that Paxos is exceptionally difficult to understand. The full explanation [15] is notoriously opaque;few people succeed in understanding it, and only with great effort. As a result, there have been several attempts to explain Paxos in simpler terms [16, 20, 21]. These explanations focus on the single-decree subset, yet they are still challenging. In an informal survey of attendees at NSDI 2012, we found few people who were comfortable with Paxos, even among seasoned researchers. We struggled with Paxos ourselves; we were not able to understand the complete protocol until after reading several simplified explanations and designing our own alternative protocol, a process that took almost a year.
上面這段話大致就是說，Paxos真太tm難懂了，很少有人能不花很大的努力就完全理解。在另一個高水平會議NSDI上，絕大多數人都對Paxos 感到不爽。連這篇Best paper的作者，自己都和它做了很久的鬥爭。是的，這篇文章的標題叫，尋找一種容易懂的一致性演算法...
注意這篇文章發表於2013年；而前面提到的《Paxos Made Simple》是2001年發表的。也就是說，Paxos已經被研究了十幾年......
Paxos演算法在這十幾年中（直到現在），都幾乎是分散式數據一致性的代名詞。所有保障數據強一致的系統，幾乎都在使用Paxos，或基於Paxos的協議。但是由於涉及「強一致」，所有相關的新工作，幾乎都要進行複雜的理論證明，考慮許許多多的corner case......除了難以理解以外，Paxos的工程實現也相當複雜。如果自己動手寫過Paxos的話應該就可以體會。
是的，就是這麼一個強大，而又複雜的演算法...現在您再回頭看剛才那個一句話的摘要，有沒有感覺到滿滿的惡意呢？
其實，Lamport大神也不是本來就想嘲諷大家，這篇《Paxos Made Simple》還有個前傳。
實際上Paxos在1990年就被提出了。當時Lamport寫了一篇名為《The Part-time Parliament》的論文，在這篇文章中作者講了一個虛構的故事。這個故事發生在希臘的神話中的一個名叫Paxos的島嶼（也就是演算法名稱的來由），作者將分散式一致性的問題比喻為島上的立法機構如何對一項決議達成一致的問題。
Lamport本來是覺得用故事加以描述更易理解；但其結果完全相反。這篇文章當時的評審幾乎沒有人看懂，只有一位名叫Butler Lampson的計算機科學家讀懂了故事，並意識到這是一篇解決分散式一致性問題的論文。當然這篇論文就被埋沒了多年，原文1998年才得以發表，後來Lamport也又重新「正兒八經」地寫了一篇《Paxos Made Simple》。
現在，再看到那句摘要，是不是感覺到作者正在咆哮，「你們這些愚蠢的人類！」
以上為講段子，下面正經說兩句。
問題說的是「你感受到了」文獻作者的惡意，我想不一定表示作者一定真有惡意哈。
我這裡說的Lamport的事兒，確實是添油加醋，大神本人到底是不是因為一開始論文沒有被接受而不爽，是不是真的在嘲諷讀者，是不得而知的，或者說我認為是沒有的。
Lamport本人確實認為Paxos很簡單，而Paxos的演算法過程本身，也確實非常簡單和清晰。正如前面所說，它難是難在理解，真正理解其精髓。分散式一致性的問題，可能真的得暈頭轉向地理解很久，才能算剛剛入坑。而且純粹的Paxos，離在真實系統中保障數據一致也還差很遠，所以也就有前面提到的工程實現的問題。
但是......
這一切並不影響讀者在看到那句摘要時感受到作者滿滿的惡意！23333
至少我是這樣的（逃
其實大家都是這樣的，相互理解嗎？我們做葯的，一般文獻都不靠譜；專利就更了，人家肯定隱去關鍵步驟。這裡點名批評日本專利，真坑人……會故意帶歪你。當然絕大部分中國專利都是灌水的，我們都不看。你們就一個反應坑才是哪跟哪啊，我們一組人幹了一年才解決一個藥用晶型問題。有專利，有原研製劑的情況下。。。。。。。不過人家研究出來也不容易。。。。互相理解
這就是我看論文時候的感覺。
之前有一篇文獻，反應液用二氯甲烷做溶劑(30mL)，後處理加30mL水和乙酸乙酯做萃取，萃你嬸嬸！摔關於評論區的幾個問題首先，反應結束直接旋干不是習慣做法，除非對反應把握較好。某些反應在體系濃縮過程會變壞，不管旋的溫度，再說文獻並未有旋干操作。補充，DCM親測在0℃可旋干。其次，1.3-1.5:1的EA：DCM就能反到水上層。這個至少需要2:1吧(別問我為啥知道，因為我也犯過傻)，1:1肯定不行的。最後，感謝各位討論，讓一個簡單問題有趣起來。
無機物做摻雜，看其他人寫摻雜原因，結果發現他們巴拉巴拉說一通發展現狀，然後說，這個沒人做哦，那我就做做看。
就比如燒爐子吧，一般都要給溫度，時間，升溫程序和氣氛，這四個條件，缺少任何一個，都是作者在耍流氓……
別人發的文獻數據相當好，遠超自己做的結果。自己模仿復現，發現文獻里的結果是很片面的，好的數據不是沒有，但是在樣本里所佔的數量很少。但是這個實驗起作用的是平均值，所以即使有小樣本的數據不錯，也沒有什麼用。而文獻里刻意迴避了佔大多數的一般情況，在提及那些好的數據的時候也沒有指出它所佔的比例。有欺騙嫌疑。
It is easy to obtain that...
It is obvious that ...
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