科研论文能不能全部投到一个论文池里面，然后期刊社自己去池里捞自己对口的文章？
这个想法非常有创意，把论文投稿比作是进入一个“论文池”，而期刊社则像“渔夫”一样从中“捞取”他们需要的鱼（也就是论文），这在概念上是很有趣的。咱们来仔细探讨一下这种模式的可行性、优点、挑战以及它可能带来的改变。
核心设想：一个集中的“论文池”与“按需捕捞”的期刊社
设想一下，存在一个由第三方机构、大学联盟或者一个行业协会运营的、高度智能化的“论文池”。所有科研人员，无论在哪所学校或机构，都可以将他们的论文上传到这个池子。这个池子并非简单的文件存储库，而是拥有强大的元数据管理和匹配系统。
论文录入阶段： 作者在上传论文时，需要提供非常详尽的元数据信息，远超目前投稿系统中的关键词和摘要。这包括：
领域细分： 不仅是大的学科领域（如生物学、物理学），更要细分到子领域、亚细亚，甚至具体的研究方向（如“CRISPRCas9在植物基因编辑中的应用”、“量子纠缠在量子计算中的理论模型”）。
研究方法： 明确使用的方法论，如实验设计、统计分析技术、计算模型等。
数据类型： 论文所涉及的数据类型，如基因组数据、图像数据、模拟数据、调查数据等。
研究对象： 明确研究的具体对象，是某种疾病、一种材料、一个社会现象等。
创新性亮点： 作者需要量化或描述研究的创新点，例如是否发现了新的机理、提出了新的理论、开发了新的技术等。
潜在应用价值： 论文成果可能面向的应用领域和价值。
目标读者群体： 作者期望什么样的读者能从这篇论文中获益。
期刊社的“捕捞”机制： 各个期刊社则拥有一个强大的“检索与筛选”平台，这个平台连接着“论文池”。期刊社的编辑团队不再是被动接收投稿，而是主动在“论文池”中根据自己的办刊宗旨、关注的研究方向和读者群，设定精密的检索条件进行“搜寻”。
动态订阅模型： 期刊社可以根据自身需求，动态调整“搜寻”的权重和范围。例如，一个侧重理论物理的期刊可以优先搜寻那些标记了“新理论模型”和“数学推导”的论文。一个关注临床医学的期刊则会重点关注“临床试验数据”、“疾病治疗新方法”等。
AI驱动的匹配算法： 池子里的智能算法可以根据期刊社设定的条件，为他们推荐高度匹配的论文。算法可以分析论文的元数据，甚至通过自然语言处理技术理解论文的文本内容，进行更深层次的比对。
作者偏好设置： 作者也可以在上传论文时，设置自己比较倾向于投稿的期刊类型，或者可以接受的期刊范围。
这种模式的潜在优点：
1. 提高效率和减少浪费：
对作者而言： 大大减少了“海投”的烦恼和被拒稿后修改、再投稿的时间消耗。作者只需一次性将高质量的论文和详细的元数据放入池中，就可以被多个潜在的合适期刊发现。
对期刊社而言： 摆脱了大量不相关投稿的“噪音”，编辑团队可以将精力更多地聚焦在审阅真正符合刊物定位的高质量稿件上。审稿流程的启动更具目的性。
2. 促进更精准的匹配：
传统的投稿系统依赖于作者和编辑对关键词和研究方向的理解，这可能存在主观性和偏差。一个结构化、多维度、标准化的元数据系统，配合智能匹配算法，能实现更客观、更精准的匹配，确保论文被送到最可能接受它的期刊手中。
一些“夹缝中”的、跨学科的优秀研究，在传统模式下可能难以找到合适的期刊，但在这个池子模式下，其多重元数据标签可能使其同时被多个不同领域的期刊发现。
3. 降低门槛，鼓励新兴领域：
对于新兴的研究领域，可能还没有形成成熟的期刊体系。将这些论文放入一个开放的“池子”，可以更容易地被关注这些领域的编辑或新兴期刊发现，加速其传播和发展。
作者不必担心“找错门”，而是让“门”主动来找论文。
4. 提升论文可见性：
论文一旦进入池中，其信息（非全文，但可包含详细摘要、方法、数据类型等）就可能被多个相关期刊检索到，增加了论文被关注和被发表的机会，即使初始可能没有被某个特定期刊的编辑注意到。
5. 数据驱动的期刊发展：
“论文池”可以积累大量的投稿和匹配数据，为期刊社提供关于研究热点、作者偏好、审稿效率等方面的洞察，帮助期刊社优化其办刊方向和策略。
可能面临的挑战与需要解决的问题：
1. 建立与维护“论文池”的成本与复杂性：
开发和维护这样一个智能化的、数据安全的、高可用的“论文池”需要巨大的技术投入和持续的运营成本。谁来承担这个成本？是政府、大型科研机构还是商业公司？
如何确保数据的安全性和隐私性？作者的原始稿件和详细元数据都需要得到妥善保护。
2. 元数据标准化与质量控制：
元数据的详尽程度和标准化是成功的关键。如何设计一套既全面又不至于让作者望而却步的元数据框架？
如何对作者填写的元数据进行质量控制和验证？一旦元数据信息不准确或有误导性，匹配效果就会大打折扣。可能需要某种形式的同行评议前的初步评估。
3. 期刊社的参与意愿与模式转型：
现有的期刊社已经形成了成熟的投稿、审稿和出版流程。它们是否愿意放弃一部分自主的投稿招揽权，转而依赖于一个外部的“论文池”？这种模式的转型需要极大的行业共识和推动力。
如果期刊社不再主动征稿，而是被动“捞取”，其主动发现和引导某个研究方向的能力可能会减弱。
4. “过滤”与“发现”的平衡：
过度依赖算法“捞取”，可能会导致某些“非主流”但极具创新性的研究被忽略，因为它们不符合当前热门的元数据标签。如何设计算法以鼓励“意外发现”？
作者是否能完全信任这个“池子”的算法，会不会产生对算法的依赖甚至担忧其“偏见”？
5. 同行评审的独立性：
在这种模式下，同行评审的环节应该如何设计？是在论文池阶段就进行初步评审，还是由期刊社“捞取”后进行独立的评审？如果后者，如何保证期刊社的“捞取”是基于论文本身的质量，而非其他因素（如作者的声望）？
6. 经济模型：
如果这个“论文池”是收费的，对作者或期刊社收费？如何确保其公平性和可及性？
如果期刊社基于其“捞取”到的论文进行出版（可能涉及出版费），这个费用如何收取？是否会加剧“唯论文数量”的现象？
总结来说， 将论文投稿模式转变为一个集中的“论文池”和“按需捕捞”的期刊社，这是一个极具前瞻性的设想。它描绘了一个更加高效、精准和开放的科研成果传播图景。然而，要将这个设想变为现实，需要克服巨大的技术、组织和行业文化挑战。这不仅仅是技术问题，更涉及到科研评价体系的深层变革，以及各方利益的重新协调。
要实现这样的愿景，需要从顶层设计开始，集合全球科研界的智慧，逐步建立一套标准化的元数据体系，开发强大的智能匹配平台，并逐步引导期刊社参与到这个新模式中来。也许，可以先从一些合作程度高、学科边界相对清晰的领域进行试点，逐步推广。这无疑是一个宏大而令人兴奋的变革方向。
核心设想：一个集中的“论文池”与“按需捕捞”的期刊社
设想一下，存在一个由第三方机构、大学联盟或者一个行业协会运营的、高度智能化的“论文池”。所有科研人员，无论在哪所学校或机构，都可以将他们的论文上传到这个池子。这个池子并非简单的文件存储库，而是拥有强大的元数据管理和匹配系统。
论文录入阶段： 作者在上传论文时，需要提供非常详尽的元数据信息，远超目前投稿系统中的关键词和摘要。这包括：
领域细分： 不仅是大的学科领域（如生物学、物理学），更要细分到子领域、亚细亚，甚至具体的研究方向（如“CRISPRCas9在植物基因编辑中的应用”、“量子纠缠在量子计算中的理论模型”）。
研究方法： 明确使用的方法论，如实验设计、统计分析技术、计算模型等。
数据类型： 论文所涉及的数据类型，如基因组数据、图像数据、模拟数据、调查数据等。
研究对象： 明确研究的具体对象，是某种疾病、一种材料、一个社会现象等。
创新性亮点： 作者需要量化或描述研究的创新点，例如是否发现了新的机理、提出了新的理论、开发了新的技术等。
潜在应用价值： 论文成果可能面向的应用领域和价值。
目标读者群体： 作者期望什么样的读者能从这篇论文中获益。
期刊社的“捕捞”机制： 各个期刊社则拥有一个强大的“检索与筛选”平台，这个平台连接着“论文池”。期刊社的编辑团队不再是被动接收投稿，而是主动在“论文池”中根据自己的办刊宗旨、关注的研究方向和读者群，设定精密的检索条件进行“搜寻”。
动态订阅模型： 期刊社可以根据自身需求，动态调整“搜寻”的权重和范围。例如，一个侧重理论物理的期刊可以优先搜寻那些标记了“新理论模型”和“数学推导”的论文。一个关注临床医学的期刊则会重点关注“临床试验数据”、“疾病治疗新方法”等。
AI驱动的匹配算法： 池子里的智能算法可以根据期刊社设定的条件，为他们推荐高度匹配的论文。算法可以分析论文的元数据，甚至通过自然语言处理技术理解论文的文本内容，进行更深层次的比对。
作者偏好设置： 作者也可以在上传论文时，设置自己比较倾向于投稿的期刊类型，或者可以接受的期刊范围。
这种模式的潜在优点：
1. 提高效率和减少浪费：
对作者而言： 大大减少了“海投”的烦恼和被拒稿后修改、再投稿的时间消耗。作者只需一次性将高质量的论文和详细的元数据放入池中，就可以被多个潜在的合适期刊发现。
对期刊社而言： 摆脱了大量不相关投稿的“噪音”，编辑团队可以将精力更多地聚焦在审阅真正符合刊物定位的高质量稿件上。审稿流程的启动更具目的性。
2. 促进更精准的匹配：
传统的投稿系统依赖于作者和编辑对关键词和研究方向的理解，这可能存在主观性和偏差。一个结构化、多维度、标准化的元数据系统，配合智能匹配算法，能实现更客观、更精准的匹配，确保论文被送到最可能接受它的期刊手中。
一些“夹缝中”的、跨学科的优秀研究，在传统模式下可能难以找到合适的期刊，但在这个池子模式下，其多重元数据标签可能使其同时被多个不同领域的期刊发现。
3. 降低门槛，鼓励新兴领域：
对于新兴的研究领域，可能还没有形成成熟的期刊体系。将这些论文放入一个开放的“池子”，可以更容易地被关注这些领域的编辑或新兴期刊发现，加速其传播和发展。
作者不必担心“找错门”，而是让“门”主动来找论文。
4. 提升论文可见性：
论文一旦进入池中，其信息（非全文，但可包含详细摘要、方法、数据类型等）就可能被多个相关期刊检索到，增加了论文被关注和被发表的机会，即使初始可能没有被某个特定期刊的编辑注意到。
5. 数据驱动的期刊发展：
“论文池”可以积累大量的投稿和匹配数据，为期刊社提供关于研究热点、作者偏好、审稿效率等方面的洞察，帮助期刊社优化其办刊方向和策略。
可能面临的挑战与需要解决的问题：
1. 建立与维护“论文池”的成本与复杂性：
开发和维护这样一个智能化的、数据安全的、高可用的“论文池”需要巨大的技术投入和持续的运营成本。谁来承担这个成本？是政府、大型科研机构还是商业公司？
如何确保数据的安全性和隐私性？作者的原始稿件和详细元数据都需要得到妥善保护。
2. 元数据标准化与质量控制：
元数据的详尽程度和标准化是成功的关键。如何设计一套既全面又不至于让作者望而却步的元数据框架？
如何对作者填写的元数据进行质量控制和验证？一旦元数据信息不准确或有误导性，匹配效果就会大打折扣。可能需要某种形式的同行评议前的初步评估。
3. 期刊社的参与意愿与模式转型：
现有的期刊社已经形成了成熟的投稿、审稿和出版流程。它们是否愿意放弃一部分自主的投稿招揽权，转而依赖于一个外部的“论文池”？这种模式的转型需要极大的行业共识和推动力。
如果期刊社不再主动征稿，而是被动“捞取”，其主动发现和引导某个研究方向的能力可能会减弱。
4. “过滤”与“发现”的平衡：
过度依赖算法“捞取”，可能会导致某些“非主流”但极具创新性的研究被忽略，因为它们不符合当前热门的元数据标签。如何设计算法以鼓励“意外发现”？
作者是否能完全信任这个“池子”的算法，会不会产生对算法的依赖甚至担忧其“偏见”？
5. 同行评审的独立性：
在这种模式下，同行评审的环节应该如何设计？是在论文池阶段就进行初步评审，还是由期刊社“捞取”后进行独立的评审？如果后者，如何保证期刊社的“捞取”是基于论文本身的质量，而非其他因素（如作者的声望）？
6. 经济模型：
如果这个“论文池”是收费的，对作者或期刊社收费？如何确保其公平性和可及性？
如果期刊社基于其“捞取”到的论文进行出版（可能涉及出版费），这个费用如何收取？是否会加剧“唯论文数量”的现象？
总结来说， 将论文投稿模式转变为一个集中的“论文池”和“按需捕捞”的期刊社，这是一个极具前瞻性的设想。它描绘了一个更加高效、精准和开放的科研成果传播图景。然而，要将这个设想变为现实，需要克服巨大的技术、组织和行业文化挑战。这不仅仅是技术问题，更涉及到科研评价体系的深层变革，以及各方利益的重新协调。
要实现这样的愿景，需要从顶层设计开始，集合全球科研界的智慧，逐步建立一套标准化的元数据体系，开发强大的智能匹配平台，并逐步引导期刊社参与到这个新模式中来。也许，可以先从一些合作程度高、学科边界相对清晰的领域进行试点，逐步推广。这无疑是一个宏大而令人兴奋的变革方向。
网友意见
可以当然是可以，但是这种安排对作者是非常不利的，可以说小作者，新人几乎更难有出头之日。
我们可以把论文发表抽象为一个搜寻和匹配的问题。也就是我们希望把论文匹配到合适的杂志上，如果把「不发表」也当作一种发表结果的话，那么所有的论文最终都会和一种发表结果相匹配。
在这个市场里面，摩擦力最大的是什么？是信息不对称，是论文质量无法很顺利的被编辑知道。而编辑去发现论文的成本是很高的——读一篇论文的时间显然是不少的，这个就是一个典型的有成本验证（costly verification)的问题。
如果面临大量的论文需要挑选，这个时候对编辑最简单的方法，那就是根据声誉，也就是根据作者的名气、职位、学校来预筛选，因为大牛之所以是大牛，就是因为大牛的作品良品率高，那么在面临天量的论文的时候，最可行的方法就是像职场的HR一样，预先设定一个类似于985, 211的门槛，然后再去挑选——而因为编辑往往是兼职，而HR是全职，所以编辑的时间更加紧俏，那么必然会对于作者非常的挑剔，很多小作者，小文章就根本无法获得编辑的关注。
从机制设计的角度来说，因为作者对论文质量是了解最多的，所以让作者主动的展示自己所认为的质量，先让作者自己预筛选一轮，然后形成一个精炼的论文池，在这个小的论文池里面，让编辑再挑选，会效率更高，而这就是目前的投稿制度。
有人可能会说，那作者如果无论如何就从顶刊开始投呢？
所以这里作者也需要付出一点成本，这个成本就是投稿费和审稿时间。审稿比较快的一些专业，往往作者就形成了习惯，喜欢不管怎么样就从顶刊开始投。而这样的话，编辑就会更加的保守，更愿意从小圈子开始选文章发表。仔细观察一下学科，是能够发现这种规律了。
所以审稿快未必是好事，审稿慢，投稿费昂贵，从某种意义上会让作者更加的慎重，更加不愿意去把自己普通的工作去投希望比较小的顶刊，而只会把自己高质量的工作投过去。这样的话，依然还投到顶刊的，编辑就可以更加认真的来对待，反而可以让小作者、不出名的作者获得机会。
所以题主提的这个机制，相当于所有人都投了所有的期刊，那么编辑一定会用最严苛的标准来快速预筛，那么受害的还是大多数的科研工作者，得益的是很少的一批核心的科学家。可能题主自己是MIT的吧 (逃
已经实现了。
现在很多期刊编辑确实会在预印本网站上看到高质量稿件以后主动联系作者邀请投稿。
前提条件当然是论文质量够高，你的论文发预印以后如果被大佬推特上转了，还怕没有期刊捞？不然为什么那么多实验室在经营推特，不会是为了科普吧？没有被联系过的也不要说不可行。
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