学术界，那个充满知识与探索的舞台，正面临一场新革命——开放研究。但在追求知识的路上，有时候额外的努力会成为拦路虎。
PART/1
学术资本主义 Academic Capitalism
学术资本主义是指当代大学教育中商业化和市场化趋势的激增。大学不再仅仅是传授知识和研究的场所，而是更像企业，不断争夺资源、声誉和竞争优势。
这种情况下，大学的运作方式开始受到商业化影响。它们需要吸引学生和研究资金，提高自己在排名和评级中的地位。因此，大学为了保持竞争力，需要展现自己在科研方面的活跃性和领先地位。开放研究成为了一个关键领域，因为它能够提高研究的可见度和透明度，从而提升大学的声誉。
这导致大学管理层对于开放研究的推广和实施感兴趣。他们可能会通过鼓励研究人员采用开放研究实践，如数据共享、开放代码和透明度报告，来提升大学的研究声誉。这也就是学术资本主义的体现：将研究者的活动和成果转化为竞争优势，以确保大学在竞争激烈的教育市场中立于不败之地。
在这种环境下，研究者可能会感到压力倍增，因为他们不仅要完成高质量的研究工作，还需要花费更多的时间来适应大学管理层提出的开放研究标准和要求，以满足市场竞争的需要。这种压力可能会让研究者陷入工作负荷过重的困境，从而影响他们的工作效率和工作生活平衡。
PART/2
工作量与挑战 Workload Model
工作量模型是大学中常用的一种管理工具，旨在衡量教学和研究工作所需的时间和资源。这种模型尝试着将教师和研究人员的工作量量化，以便机构能更好地管理和分配资源，包括时间、人力和经费。
这类模型通常基于特定任务或活动所需的预估时间来评估工作量。但它们往往存在问题，因为它们无法完全捕捉到复杂的学术工作现实。例如，在开放研究实践中，这些模型未能充分考虑到额外的时间需求，比如数据分享、透明度报告和编写预注册计划所需的时间。
由于工作量模型往往未能充分涵盖到这些额外的时间需求，这可能导致研究人员被迫在有限的时间内完成更多的任务，从而增加了他们的工作压力。这也意味着，尽管开放研究实践可能对于提高研究质量和透明度非常重要，但模型却未能全面考虑这一点。
简而言之，工作量模型在管理资源方面发挥着重要作用，但在评估和反映研究者实际工作负荷方面，可能存在一些不足。这使得在推动开放研究实践时，这些模型未能充分考虑到研究者所需的额外时间，从而可能增加了他们的工作负担
PART/3
工作量蔓延 Workload Creep
工作量蔓延是指工作任务逐渐增加，而时间和资源并未相应增加的情况。这种情况之所以被称为“蔓延”，是因为这些额外的任务悄无声息地植入到原本已有的工作之中，就像“蔓生”般逐渐扩展。工作量蔓延的问题在于，这些新增的任务并未在工作量模型中得到充分考量，导致研究人员需要在同样的时间框架内完成更多的工作。
这种现象常见于学术界，尤其是在开放研究实践中。比如，对于开放研究实践，如数据分享、预注册计划等的要求，虽然对研究的质量和透明度有益，但它们也需要额外的时间和精力。然而，工作量模型却未对这些额外的任务进行充分的量化和安排，使得研究人员需要在已有的高压力状态下完成更多的工作。
这种情况之所以被称为“蔓延”，是因为这些额外的任务并未被充分察觉，而是在不经意间蔓延到原本的工作之中。这种渐进式的增加可能并不明显，但累积起来却对研究人员的工作压力产生了显著影响
PART/4
管理负担 Administrative Burden
管理方面的负担也是一个问题。有时，研究者可能会花费大量时间填写表格或文件，这些表格似乎对研究本身没有直接帮助。例如，某些大学要求研究者填写一些额外的文件，以展示他们的研究透明度，但这些额外的表格填写可能消耗了研究者大量的时间。
管理负担是指由于研究人员需要履行额外的行政任务而增加的工作压力。这些行政任务可能包括编写预注册计划、数据分享文件以及关于研究开放性（或非开放性）的说明。
此外，还存在许多重复性的任务，例如不同开放平台对于数据分享的政策和要求有所不同，预注册文件可能与伦理审查所需的研究协议有很多相似之处，但又需要额外的时间来撰写两份文档。
管理负担还可能受到平台技术的影响，需要研究人员与技术提供方进行沟通，这进一步增加了研究人员的负担。例如，某些预注册平台或数据平台的表述不清晰或不适用于特定类型的研究或数据。这种情况尤其在人文学科领域尤为常见，因为在这些领域中，“数据”甚至“研究成果”的定义可能与科学与技术领域的定义大相径庭。又如，生物医学研究的伦理规范和术语不适用于许多社会科学研究，这也给某些学者群体增加了额外的负担。
当然，开放研究对个人和整个体系的积极影响是十分明显的。一些机构也已经意识到了科研人员的负担，并采取相应措施，例如，聘请专业人员来协助研究者完成数据整理和文档准备等开放研究任务，以减轻他们的负担。这种方法可以帮助研究者更专注于实际的研究工作，而不是被繁琐的管理任务所分心
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