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多家科研资助机构在“灰区”申请中引入部分抽签，承认精确排名存在虚假确定性
学术圈重大事件 · 发布 2026-08-11T18:43:39+08:00 · 更新 2026-08-11T18:51:11+08:00
核心结论
Nature 8 月 11 日梳理科研资助部分抽签：同行评议仍负责划定可资助范围，再由随机化打破资助线附近、统计上无法可靠区分的平局。SNSF 自 2022 年采用该机制，相关目录已记录十余家试用机构；它可能降低虚假精确性与偏见，但多样性、成本和长期产出效果仍需公开数据持续验证。
Nature 8 月 11 日梳理科研资助中的随机化实践：当同行评议能筛掉明显不合格申请，却无法稳定区分资助线附近的一批优质提案时，部分机构不再强行排出精确名次，而是将统计上难以区分的申请放入抽签。瑞士国家科学基金会（SNSF）是较明确的案例。其数据团队把每份申请的相对位置视为带不确定性的区间；从 2022 年起，若候选的可能排名跨越资助线，便进入此前试行过的抽签，由同行评议决定“是否合格”，随机化只负责打破最后的平局。
文章引用的背景证据显示，评审分数并不总能支持面板所给出的细粒度排序。一项 2018 年研究让 43 名评审评价同一组 25 份申请，评审间一致性很低；在这种情况下，用加减号继续拆分大量相近的 B 档提案，可能只是把判断噪声包装成确定名次。Research on Research Institute 汇总的目录已记录十余家使用或测试部分抽签的资助方，其中 11 项记录始于 2022 年以后，参与者包括国家机构、Wellcome、Novo Nordisk Foundation 和高校，涉及金额从数千美元到超过 100 万美元。
部分抽签的意义不是取消同行评议，而是明确它的分辨率上限。它可能降低反复开会和文字微调的成本，减少面板成员对熟悉机构、成熟履历或写作风格的过度依赖，也让落选者知道结果包含无法消除的不确定性。对青年研究者、跨学科团队和非主流课题而言，这种机制可能扩大进入资助组合的路径；但是否真的提高多样性、创新性与长期产出，需要用公开的中签结构和项目结果来检验。
风险也很具体：申请人可能把抽签理解为资助方逃避责任，不同领域的“灰区”宽度若由不透明模型决定，偏差只是从评审环节转移到资格划线。后续观察重点应包括哪些申请进入随机池、随机比例多大、评审意见是否仍反馈给申请人，以及机构能否比较抽签与传统排序在学科、职业阶段、性别和机构分布上的实际差异。
信息来源
可信度说明
该条依据 Nature 的研究职业专题，案例、时间线和资助方目录均可追踪，但文章是对多项实践与研究的综合报道，不是一次统一随机对照评估。“增加多样性、降低成本”仍是部分研究者和机构的论证，尚不能视为所有资助体系的确定效果。
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