社会·结构·制度·功能：同行评议韧性治理的四维路径——以区块链出版平台Pluto Network为例

■治丹丹 任 亮

1)河北北方学院学报编辑部，河北省张家口市经开区钻石南路11号 075000 2)河北北方学院生态建设与产业发展研究中心，河北省张家口市经开区钻石南路11号 075000

“现代社会是高风险社会，迫切需要坚持和完善共建共治共享的社会治理制度，从事前、事中、事后的整体视角进行防范”[1]。在科学出版领域，同行评议的风险挑战同样由来已久，其常因透明度低、缺乏编辑和评议专家操作行为制约以及评议专家激励机制、审稿人的选择和参与难于把控等缺陷而饱受诟病，而问题根源在于现行同行评议的韧性缺失。区块链具有“共有、共建、共治、共享”[2]的核心技术优势，并表现出去中心化、规则全透明、可追溯、带时间戳不可篡改数据库、共识机制、价值载体六大特征，可助力实现同行评议韧性治理，进而推动其高质量发展。区块链出版平台Pluto Network(以下简称“Pluto平台”)利用区块链的优势与特征打造出一个分散、透明、合理的出版活动记录系统，不仅记录围绕论文进行的相关科研活动，而且促进学术成果便捷交流和公平交易。用户可凭借他们在该平台的良性行为获得数字资产自动补偿，或是在用户之间转移经济价值如代币，或是对用户状态的描述如信誉点。Pluto平台可处理研究生命周期内的各种价值转移，即信息或经济价值的任何交易，从研究项目的构思、规划、预算，到研究成果的数据获取、分析、传播、评估和再利用。在区块链技术支持下，Pluto平台同行评议的社会韧性、结构韧性、制度韧性、功能韧性得到彰显：(1)社会韧性维度，基于区块链去中心化特征，该平台不依赖第三方管理机构或硬件设施，没有绝对权威的中心管制。所有参与者皆是平等的节点用户，同行评议专家的优劣由其具有公信力的信誉点体现，这已经成为研判专家评议资质、水平、操守的共识性标准，社会公众参与同行评议的隐性力量逐渐凸显，同行评议的社会认可度随之升级。(2)结构韧性维度，基于区块链拥有带时间戳不可篡改数据库的特性，该平台可以记录并即时存证作者论文相关研究数据，评议专家评议论文时，不仅可以获取论文的原始稿及修订稿，而且对于论文每次修订涉及的数据资料了如指掌，可以清楚地理顺作者的研究思路和研究方法，有效避免因研究数据和过程缺失导致的专家误判。(3)制度韧性维度，基于区块链规则全透明、可追溯特征，该平台凸显同行评议制度的包容性和互补性，通过规定同行评议专家给予稿件明暗两次评分，在其他用户的监督与见证下相互参照，同行评议暗箱操作的空间骤减，同时，利用区块链价值载体特征实现价值转移，专家的付出得到应有的经济/信誉点回报，同行评议激励机制逐现雏形。(4)功能韧性维度，基于区块链带时间戳不可篡改数据库、共识机制特征，该平台大力延伸论文出版后同行评议价值链条，支持多种应用程序与其无缝链接，区块链上记录的同行评议过程和结果不仅是作者未来获得二轮科研资源分配的参照系，也将成为记录评议专家学术轨迹的耀眼勋章。由此，Pluto平台构筑起贯通“评议前-评议中-评议后”的评议危机防火墙，从同行评议危机“源头-传导-转化”等关键环节环环推进、逐个化解，形成包括作者、编辑、评议专家、读者等在内的所有平台用户“互信-互助-互担”的共治链，令同行评议危机的防范化解机制的前瞻性、系统性、协同性同步升级。

围绕科学出版领域同行评议治理问题，国内学术界从不同角度探索其治理困境及策略，如周颖等[3]归纳同行评议五大利益冲突，但对于这些冲突的治理对策却相对薄弱。因此，专家审查不严、评议不真、评估不实和评价不公等风险与危机愈演愈烈[4]。之后，对同行评议的治理手段展开更广泛的探讨：在政策法规治理方面，有学者提出制定同行评议伦理政策[5]，有学者呼吁出台相应的法律法规，严厉打击伪造同行评议的行为[6]。在机制体制治理方面，学者们提出同行评议问责机制[7]、有制约的同行评议制度[8]、专家“过失责任终身追究制”[4]。崔通等[9]则认识到学术期刊应充当同行评议治理主体。孙静等[10]提出编辑部可采用事先告知、评议过程防范、事后奖惩的工作模式确保同行评议诚信制度落实。但前人探究同行评议问题时维度单一，对多元治理主体、治理技术手段的探究较少[11-12]，缺乏对同行评议治理的系统性与综合性认识，重视在同行评议出现问题后的补救措施，忽视了对同行评议风险预警环节；重视常规、单向、难于变通的刚性治理路径，忽视了兼具灵活性、稳健性、反思性、包容性、综合性的韧性治理路径。基于此，本研究立足区块链技术的创新性运用，以Pluto平台为例，在分析韧性治理与同行评议危机转化契合性的基础上，梳理同行评议韧性治理的基本步骤，并提出实施路径与启示。

1 韧性治理概述

1.1 概念

1.1.1 韧性研究兴起

“韧性正成为全球治理中广泛使用的习惯表达”[13]。自1973年Holling首次提出“韧性”的概念以来，韧性已经成为生态学、工程学、组织心理学、公共管理等研究领域广泛开发并使用的术语。韧性研究涵盖多主题和多学科研究范式，而韧性研究最近的繁荣则体现在政策制定和治理研究领域。韧性作为政策制定与治理方面的核心概念和指导原则，成为可持续发展的首要原则[14]。

1.1.2 韧性概念界定

Holling[15]首先将韧性概念引入生态学和环境主题中，提出生态韧性是衡量生态系统吸收变化并持续生存的能力。此后，韧性研究在生态学和工程学两个领域拓展。两个领域都强调韧性是系统在受到外力干扰后恢复原状的能力，但生态韧性更强调系统在吸收变化的同时保持自身存在特征的能力；而工程韧性则更强调“弹性”，即遭遇非预期性事件后，抵抗变化而弹回原状的能力[16]。在社会科学的韧性研究范围内，韧性被视为系统受到干扰后恢复到起初状态，甚至是更新的、更令人满意的状态，并避免失败模式的能力。

1.1.3 韧性治理要义

从自然科学到社会科学领域，韧性的概念体系已经从物理学状态、恢复能力发展为互动的调适过程。因此，韧性治理的根本在于回应复杂而多元的现实世界，重塑个体与所在世界的关系。韧性治理成为一种以调适过程为导向、立足于关系、扎根于现实世界、视危机为机会的创新治理过程。韧性治理是兼具系统性、自适性、主动性特征的动态治理形态，可实现全程化、网络化、整体性治理效能，通过韧性能力提升可有效应对具有风险延续性的同行评议[17]。

1.2 同行评议韧性治理适用性

1.2.1 韧性治理的全程化可以强化对同行评议风险的预警能力

同行评议治理往往立足于“评议后出现问题的治理”,极其缺乏评议前的风险预警意识和防范策略，而且不注重发动社会力量参与同行评议危机治理，不能从社会公信力层面对同行评议问题做出预警和防范。韧性治理模式不仅有力地对同行评议后出现问题作出适当处置，而且更加重视同行评议问题发生前的风险防范和科学研判，比如，利用区块链技术，发动读者、作者、其他专家等社会力量全程跟踪、监督同行评议专家的审稿行为，根据其审稿表现对评议专家进行信誉打分，较低的信誉点即成为对评议专家评议质量的红色预警，帮助作者及时掌握同行评议专家信息并研判和预测其评议质量。

1.2.2 韧性治理的网络化协同可以整合分散的同行评议治理资源

以往，同行评议治理过度依赖政府、学/协会、科研机构等单一治理主体，导致治理条块分割和资源分散。利用区块链技术，同行评议韧性治理注重动员社会多元主体共同参与同行评议治理，构建所有用户均可参与的去中心化、网络化治理结构，将原本处于分散状态的社会资源、社会力量吸引和整合进来，并通过信誉点、代币奖励等方式刺激社会力量释放自组织、自适应、自进化能力，依靠作者、读者、评议专家等社会公众力量，赋予他们治理主体的地位与职责，实现同行评议的内化自主治理。

1.2.3 韧性治理的整体性机制可以强化同行评议治理保障体系

目前，同行评议治理仍在经受社会韧性、结构韧性、制度韧性和功能韧性缺失等问题冲击，其中，社会韧性是同行评议韧性治理的动力，结构韧性是同行评议韧性治理的载体，制度韧性是同行评议韧性治理的保障，功能韧性是同行评议韧性治理的延展。韧性治理是一种系统性、整体性的治理，因此，四者既各有侧重，又相辅相成(图1)。借助区块链技术，实施同行评议韧性治理，可达到引入评议信誉预警彰显社会韧性、便捷信息验证程序补齐结构韧性、并行双元评议机制升级制度韧性、延长评议价值链条拓展功能韧性的多重综合治理效果。韧性治理为同行评议治理提供了系统化、整体性策略和路径。

图1 韧性治理的整体性机制

1.3 同行评议韧性治理基本步骤

深入分析当前同行评议韧性治理的四大风险挑战, 结合韧性治理全程化、网络化、整体性特征，基于区块链技术，实现同行评议韧性治理主要步骤如下：(1)评议前韧性治理风险分析。认识到社会韧性缺失的危害性即同行评议韧性治理的内生动力不足，分析基于区块链共识层的共识机制,强化赏罚分明的评议信誉共识，以有效提升其社会韧性。(2)评议中韧性治理风险分析。认识到结构性论文信息不全导致专家评议信息载体缺失，进而导致错判，分析基于区块链数据层的链式数据存储结构，满足相辅相成的信息验证需求，以有效提升其结构韧性；认识到单行某种同行评议制度存在弊端，可能导致评议结果偏差，分析基于区块链合约层的智能合约，实行明暗相参的辩证评议制度，以有效提升其制度韧性。(3)评议后韧性治理风险分析。认识到同行评议功能价值链异常短小导致其无法延展并发挥“长尾效应”，分析基于区块链应用层的数据分析匹配技术，规正各得其所的后续资源配置，以有效提升其功能韧性。

2 同行评议韧性治理的风险挑战

2.1 社会韧性缺失：评议信誉屡遭质疑

在学术交流中，出版者不仅要负责论文的传播，还要负责论文的评价。尽管一些出版商获取了高额商业利润，但并不意味着其始终提供可靠的论文评议服务。2020 年 4月，施普林格出版集团旗下期刊MultimediaToolsandApplications批量撤销了30 余篇论文，其中大部分文章的作者来自中国，“伪造或操纵同行评议”几乎存在于每篇撤稿中[18]。这表明即使是知名出版商的评议，也可能不被社会公众信任。施普林格医学及生物医学出版执行副总裁William Curtis指出：“同行评议过程的基石是信任，但很遗憾，同行评议极易被人为操纵。我们必须依靠具有科研诚信的人来使之发挥作用。”[19]同行评议本身就是根植于社会并服务于社会的。同行评议无法得到社会公众的真正信任和拥护，公信力、权威性质疑愈演愈烈，导致同行评议社会韧性缺失，越来越多的作者、专家、读者不愿耗费时间、精力深切关注和积极参与同行评议，令实施同行评议韧性治理的内生动力严重不足。

2.2 结构韧性缺失：数据和再现性验证缺位

由于评议专家无法完全掌握所评议论文的数据有效性或实验再现性，所获取的结构性论文信息不全，从而导致其可能对论文科学性和有效性作出错误判断，进而同意录用与发表数据和实验过程存在缺陷的劣质或造假论文。因此，当前的学术出版正经受“再现性危机”冲击。“据报道，在癌症研究领域中，只有20%～25%或11%可以被验证或重复，而在心理学领域中，只有约36%被重复”[20]。缺乏可重复性的研究成果可能导致其他研究者基于其错误结论展开新的研究，从而导致连锁反应式的错误研究，这会造成巨大的科研资源浪费。学术出版“再现性危机”及由此导致的连锁反应式错误和损失的源头就在于论文的研究数据、实验过程对同行评议专家缺乏透明性，专家进行评议时往往只能掌握结构残缺的论文研究数据和实验过程。在论文评议过程中将研究数据、实验过程等向评议专家透明披露，论文+数据的完整评议信息载体同在，可有效防止学术出版“再现性危机”的发生。而通过评议专家的公开自由评议可以防止数据或实验欺诈、造假。

2.3 制度韧性缺失：单一评议制度各存缺陷

已有的同行评议制度各有缺陷，的确有待完善。(1)单盲评议制度下，评议专家可能会有偏见，因为他们知道作者是谁，再加上是匿名评议，他们可能更肆无忌惮地给出不公的负面评价。此外，评议专家与作者一般是同一领域的研究人员，因此他们可以故意推迟和延误评议，以便争取时间和优先发表自己的同类型竞争性研究成果。(2)双盲评议制度下，评议专家也很容易根据论文内容、行文风格等锁定作者，因为他们同属一个研究领域，彼此异常熟悉。因此，编辑和同行评议专家对作者的偏见可能影响同行评议过程。此外，同行评议程序不透明，很难发现过程中是否存在评议欺诈、造假行为。(3)公开评议制度下，作者和专家双方互相知道对方身份，专家往往给出柔性的修改建议，但有人质疑，专家的身份公开可能会抑制评议专家作出建设性批评的意愿。

2.4 功能韧性缺失：评议价值链戛然中断

传统同行评议一般是出版前评议。论文录用前，评议专家根据期刊要求完成对论文质量及其是否适宜录用的评估, 在整个论文出版过程中，同行评议只发挥审核论文的作用,评议意见提交给编辑部后，同行评议流程即告终，评议价值链戛然中断。同行评议功能韧性缺失，价值链异常短小，导致无法发挥其后续的“长尾效应”。同行评议无法影响已发表论文作者的后续科研资源获取,因此新的同行评议应用潜力显然值得进一步挖掘,特别是评议专家可以为新兴研究人员提供研究资源再分配的倾斜,破除唯资历、唯帽子论，源源不断地扶持有潜力的新一代科研力量崛起，完成科研的传帮带，实现科技的进步与发展。

3 Pluto平台的同行评议韧性治理路径

基于区块链技术，Pluto平台在不同评议阶段、不同区块层级，利用区块链优势技术，将同行评议韧性治理落到实处，形成具有系统性、交互性、自适应性特征的同行评议动态治理态势，实现全程化、网络化、整体性治理效能升级(表1)。

表1 Pluto平台基于区块链技术的同行评议韧性治理路径

3.1 评议前：强化赏罚分明的评议信誉共识

Pluto平台为每位验证身份的用户根据其过去的活动和贡献分配信誉点[21]。信誉点的变化通常基于用户在Pluto平台区块链上记录的活动，但它也可能包括来自外部信息源的记录，只要Pluto平台同意接受该信息源，这些记录就可以通过api导入Pluto平台。在Pluto平台开展的有助于提高信誉点的活动包括但不限于：向平台提交一份正式的研究成果，对他人提交的研究成果给予适当的评议和评分，并以建设性意见帮助他人完善研究内容等。同行评议专家可获取的信誉点随着时间的推移而减少，换言之，最近的评议活动对评议专家信誉点的影响更大[21]。

同行评议专家对评议活动的贡献程度由Pluto平台用户的共识决定。同时，信誉点也作为衡量同行评议专家评议质量的标准。也就是说，Pluto平台用户对同行评议专家的贡献程度取得共识后，会通过用户投票来集合用户意见，赞成票超过1/2时，则评议专家可获得信誉点奖励。如果评议专家的行为被Pluto平台用户视为恶意破坏而非科学贡献，则评议专家会被扣除部分信誉点以示惩戒。因此，Pluto平台的信誉系统是一个强化共识的循环体系，只有获得作者、编辑、其他专家、读者等用户一致认可的评议专家才能收获更高的信誉点，而低信誉点只会警示作者规避该评议专家，此类专家只能被作者有选择地逐步淘汰。同行评议前，学术界乃至全社会应形成的共识是：信誉点是专家基本资质和素养的评价标准，资历、头衔并不是对同行评议专家的判断标准；是否得到自身所在学术研究领域学术社群的认可，乃至得到关注该研究领域的社会成员认可才是真正衡量专家评议质量、信度、效度的金科玉律。

3.2 评议中：提供相辅相成的信息验证支持

Pluto平台不仅是一个简单的区块链出版平台，它还提供了一个面向所有用户的研究信息查询市场[21]。在该平台，用户可以要求对再现性、数据验证、代理实验、数据本身或与某项研究相关的任何信息进行验证。研究信息查询以代币形式预先设置奖励，提供研究信息的用户将得到代币奖励[21]。

请求查询研究信息者、提供研究信息者因其询问和回答行为也会获得信誉点。在代币奖励、信誉点分发和被引用的潜在机会等多重刺激下，给予请求查询研究信息者真实详尽的回答有利于作者积极分享其中期研究成果。为了防止研究信息查询滥用，一个答案将禁止反复被查询。按需查询将进一步激励作者分享他们在研究过程中产生的研究信息。对评议专家而言，按需查询将提供现有同行评议中缺少的一些关键研究信息，补齐同行评议专家以往经常为之困惑、苦恼的论文信息结构性缺失，例如验证数据和实验再现性；帮助专家有效甄别出具有再现性危机的论文，及时在评议环节予以否决，为后来的研究者指明再现性问题，避免其被误导而继续无谓的重复性错误研究。

3.3 评议中：实行明暗相参的辩证评议制度

在Pluto平台上提交的每一项研究成果都要经过同行评议。这一评议过程主要有两个作用：为提交的内容编制索引并进行可信度评估；给提交者收集意见以改进研究方法的机会。这是一个面向所有用户的审查，意味着任何经过身份验证的注册用户都可以参加，该评议制度集合了双盲评议、公开评议两种制度的优势，避免了评议专家主观偏见，并有利于公众监督机制的构建，增强了评议专家的责任感和荣誉感，令其自觉将自己的评议信誉纳入学术信誉乃至社会信誉进行考量，有利于其在评议中消弭主观偏激，趋于客观公允，达成了明暗相参的辩证评议态势。此外，Pluto平台会基于智能合约，通过平台代币(PLT代币)和信誉点两方面的补偿来激励同行评议的可持续发展。Pluto平台明暗相参的同行评议流程[21]如图2所示。

图2 Pluto平台明暗相参的同行评议

(1) 提交。作者在提交研究成果(论文)时，设置版权策略和对同行评议专家的奖励代币数。作者可将版权政策设置为完全开放访问，不收取任何费用。而奖励代币显然是对目前所谓的提交费或APC的替代，可以是任意的正数，从0到作者拥有的额度皆可。其中，一半奖励在盲审期内自动发放给同行评议专家，其余奖励给作者认可的同行评议专家。

(2) 盲审期。在盲审期，除了审稿所需的信息外，作者和评议专家互相不知道对方身份。同行评议专家需要给出盲审意见，盲审意见强制评议专家在文本中写明对论文的详细评论。评议专家可以建议修改论文，并让作者提交修订后的新版本。修订版论文提交后，在超过N个评议专家提交了超过M个信誉点的盲审意见后(N个评议专家和M个信誉点是确保有足够的专家评价论文的要求，具体数字可待编辑根据期刊要求确定)，盲审宣告结束。评议专家要为处于盲审期的论文打分，即盲审评分。盲审得分是在盲审期内评议专家给出的盲审评分的平均值，并由每个评议专家的信誉点进行函数加权。对于一篇由R位盲审专家评议的论文，盲审得分的计算公式[21]为

(1)

式中：S为盲审得分；s(i)为评议专家i的评分；r(i)为评议专家i的信誉点；f(·)为加权函数。若r(i)≥r(j)，则f[r(i)]≥f[r(j)]，其中r(j)为评议专家j的信誉点。评议专家给出的盲审评分仅限本人可见，作者则可查看同行评议的书面内容以及是否建议修改。

(3) 奖励分配。在盲审期结束时，论文的盲审期代币奖励自动分发给评议专家。如前所述，作者设置的一半代币(如果不是0)均匀地分配给其认可的评议专家。如果作者不认可任何评议专家，则所有评议专家将平分一半代币。另一半代币根据评议专家给定评分与盲审得分的接近程度进行分配。信誉点也采用类似的方法进行分配，给出过多离谱评分会降低评议专家的信誉点。

(4) 公开评议期。盲审结束的论文直接进入公开评议期。所有的评议意见、盲审评分情况在此阶段都予以公开。公开评议期是对论文进行公开讨论、评分的阶段。公开评议期要求评议专家进行新一轮打分，公开评议得分的计算方法与盲审得分相同。

3.4 评议后：规正各得其所的后续资源配置

借助Pluto平台同行评议信誉点和透明公开政策，科学研究领域的资源可以通过平台以透明、高效的方式进行再分配[21]。这种资源分配包括但不限于科研基金的管理及其拨款的决定、研究资金的众筹、联合研究的招募或提议、设备和设施的租用等。一个研究人员的科研信誉及其研究能力可以从他的信誉点、论文同行评议得分、论文同行评议报告中合理推断出来。对雇主、实验室、研究所或基金机构等非个人实体的评估也可以通过平台用户协商投票得出一致意见。这为科研活动供需双方作出对接抉择和更好地分配资源提供可参照的标准。将同行评议过程中的交互记录透明地展现在Pluto平台上，可以支持更多的应用程序与之链接。如众筹资金和科研基金管理，通过区块链透明记录，将使从资金分配到资金实际使用的整个研究资金流向更加透明、可追溯[21]。

4 Pluto平台的同行评议韧性治理启示

4.1 彰显社会韧性：引入评议信誉预警

2020年，科技部发布的《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施(试行)》在“培育打造中国的高质量科技期刊”中提到，“完善学术期刊预警机制，定期发布国内和国际学术期刊的预警名单，并实行动态跟踪、及时调整”。这仅限于“自上而下”对学术期刊的预警，而同行评议“自下而上”对评议专家的社会预警措施暂缺。同行评议对专家的社会信誉预警应包括：(1)对作者接受评议意见的风险预警。若专家信誉点持续低迷，作者可审慎接受其评议和修改意见，避免走上错误的修改方向，浪费精力，延误发表。(2)对专家的学术操守预警。专家信誉点走低，一定程度上是其所在研究领域学术社群乃至关注该领域的社会大众对其学术操守的质疑与否定，爱惜学术羽毛的科研人员必然引以为戒，自觉校正自己的评议行为。吸引科研人员积极参与评议专家信誉评价是彰显其社会韧性的重中之重。可基于现有各类专家数据库以及学/协会和研究会专家名单，吸收并建立起专门的评议专家信誉数据库。评议专家信誉数据库要面向所有科研人员，广泛吸引各学科、领域的作者、编辑、专家、读者参与专家信誉评定活动，甄选出影响力大、信誉点高、热衷评议的专家，以保障评议质量、效率与公正性[22]。

4.2 补齐结构韧性：注重评议数据支撑

评议专家出现评议失误，既有主观原因，也有客观原因。由主观原因导致的误判必须受到严惩并给予纠正，而由客观原因导致的评议失误则需得到更多体谅与补正。只为评议专家提供论文而无研究数据、研究过程，令专家陷入“只见树木不见森林”的怪圈，则评议失误极易出现。应在论文信息结构性获取上更加完善与合理，当评议专家对自己研判的论文可验证性和有效性存疑时，可以随时根据需要调取研究数据、实验过程等论文相关科学信息，从而辅助和推动评议专家得出科学合理的评议结论，避免其学术操守因此被无谓非议。这不仅是对作者负责，同时也是对专家负责。要实现数据的广泛共享，需要建立共享制度以及稳定的数据支持体系。公共机构和独立基金会已经认识到，改善研究本身离不开数据共享，并开始支持建立开放科学机构(Open Science Framework)等项目。同时，出版商、学术期刊和学者团体也应参与数据共享蓝图的制定，共同消除数据共享的障碍，如打破数据保密的文化氛围、改善存在漏洞的数据管理系统等。公共机构也应支持相关数据共享项目建立可嵌入、可对接的独立工作平台[23]。

4.3 升级制度韧性：探索多元评议机制

同行评议制度韧性的提升，有赖于评议模式与机制的正确构建与完善，这显然是漫长的探索过程。对Elsevier旗下5种期刊的审稿人意见的写作风格和文本的分析表明，开放式同行评议更具客观性和建设性。但是，目前只有8.1%的审稿人同意透露自己的身份[23]。进行定性和定量的跨学科研究可以更好地建立不同学科的评议模型(单盲、双盲、公开或保密的评议流程)，且可以在流程改变前后对审稿人行为进行调查评估。例如，双盲评议常用于人文和社会科学领域，是一种避免偏袒高资历学者的方法。如能在此基础上增加公开评议环节，既利用区块链技术匿名保护审稿人的个人隐私，又将评议过程与评议报告公之于众，更有利于对评议专家的监督和认可。可喜的是，2014年Peere项目由学者、出版商和出资人共同成立，隶属欧盟组织，由COST(欧洲科学技术协会)资助，致力于提高同行评议过程中的效率和透明度。该项目的参与者主要来自欧洲国家，出版商包括Springer Nature、Elsevier、Wiley等。项目团队合作对各学科领域不同期刊间的同行评议数据进行定性和定量研究，并探索合适的公开评议模型[23]。

4.4 拓展功能韧性：延长评议价值链条

同行评议的功能和价值绝不仅仅停留在过程本身，而是在无限延展。一方面，将同行评议纳入专家学术成果评价范畴。Wiley的调查结果显示，“审稿人认为同行评议应作为科研产出被认可，如果研究机构承认审稿对学术研究的贡献，他们则愿意花更多的时间参与同行评议……国内的科研机构可以尝试在一些考核中把‘担任期刊审稿人’纳入学术成绩考核……提升审稿人对审稿工作的积极性”[24]。另一方面，将同行评议结果纳入科研资源再分配考核体系。同行评议不仅仅是出版上游的必备环节，还应该涉及下游的科研资源再分配，评议专家能够提前为科研资源配置建言献策，及时挖掘资浅科研新秀，使其免于在资源分配中处于下风。对任何项目而言，专家给出的关键性评判都值得成为考量因素之一，以此来决定如何更好配置新一轮科研资源[25]。

5 结语

同行评议是学术期刊出版流程的重要环节之一[26]，但在现代风险社会，同行评议危机层出不穷，甚至可能影响后续的期刊出版活动，时代发展需要同行评议韧性治理理念的渗透与路径的探索及时跟进，而这离不开区块链等先进网络技术的重要基础性支撑作用。本研究也存在不足：(1)截至目前，以Pluto平台为代表的一系列区块链出版平台取得的成绩有限，科研人员显然更愿意在与其研究领域相关的成熟期刊上发表论文，新技术的革命性优势暂不足以吸引用户脱离习惯做法[27]。这必然会抑制和延缓基于区块链技术的同行评议韧性治理路径研究进程。(2)区块链出版平台的同行评议韧性治理效能能否在后续的论文评议中延续亦未可知，这种区块链“预印本”的“预评议”最优结果是期刊编辑直接录用论文并出版，无需重走传统同行评议流程，二者的衔接和过渡需要进一步研究。综上，基于区块链技术的同行评议韧性治理强调过程导向和自我反思与管理，将作者、专家、编辑、读者等多元治理主体吸纳在其中，动态调适、重塑治理主体间新型关系，达到同行评议社会韧性、结构韧性、制度韧性、功能韧性的内化平衡。