在美国科学院的那本影响很大的PNAS期刊上，有人用了整整610万篇论文做了一项研究，结论挺扎心。这项研究涵盖了1960年到2012年这50多年的时间，还把数学、物理、化学、生物、医学这五大热门学科都给囊括了进去。研究发现，那些从来没在Nature、NEJM或者PRD这类顶级刊物上留过名字的作者，以后再想以资深作者的身份上这些杂志的概率，正在一年比一年低。 科学家们把这610万篇文章按照作者排序拆开来看，一共归成了三类“大佬”，也就是PI。第一种叫新PI，是第一次在某期刊上留下名字的人；第二种叫陪伴PI，以前只当过非最后一位的作者；第三种叫资深PI，已经是在目标期刊上以最后一位作者身份发表过文章的人。简单来说，“新面孔”出现的越来越少，“老面孔”反而越来越稳。比如2007年的时候，F. J. Weissing在Nature上发表的那篇文章是他第一次署名，所以被标记为新PI；但到了同年，他又在Nature上发了一篇，这次他成了资深PI。而和他同一年在Nature上发文章的另一位共同作者O. Leimar，因为只有这一次Nature经历且不是最后一位作者，所以就被归入了陪伴PI。 统计数据显示，“陪伴PI”的比例随着时间在悄悄上涨。这正好印证了学术圈里大家都在传的那种“传帮带”机制。那些老PI当年也走过完整的投稿流程，积累了不少关于架构文章和怎么跟编辑打交道的隐性知识。虽然这些经验没法写成公式，但在大家第二次合作的时候就能大幅降低被拒稿的概率。有意思的是，这种“陪伴效应”在不同学科里差异很大：物理、化学和医学领域越来越明显；生物领域早就很显著了；反倒是数学领域几乎看不到这种效应。这主要是因为数学论文通常是按字母顺序排作者的，“最后一位”不一定就是最有经验的人。 这项研究的结论很明确：在高影响力的科学工作中，“经验”扮演了决定性的角色。对于那些刚入行的新手科学家来说，如果想在顶级期刊上留下名字，只剩两条路可走：第一就是把基本功练得像肌肉记忆一样熟——从发现问题、设计实验到分析数据每一步都要追求极致；第二就是把写作和投稿当成一项技能来培养——主动去学习写作技巧、审稿人的思维方式以及版面沟通等“隐性经验”，越早积累这些经验就越能缩短从“新PI”变成“资深PI”的时间曲线。科研本身压力就已经很大了，但大家别忘了在自己有能力、有精力、还有机会的时候抓紧时间去投稿。把每一次投稿都当成是一次“练级”，顶级期刊的大门才会真正为你敞开。