对于在读博士而言，论文数量经常是检验能否毕业的标准之一，但层出不穷的论文「挂名」、「造假」情况经常会冲击一些学者，甚至学科的名誉，并为年轻研究人员带来巨大压力。而有了贡献却没有署名的情况也是屡见不鲜。

Holcombe 表示自己并未参与 CRediT 的开发，但是他认为这一制度鼓励了对数据分析师、统计学家等专业人员的恰当认可。它还缓解了对所谓「荣誉作者」的过高认可，荣誉作者通常是团队的高级领导，而其实这些人参与做的工作很少。而使用 CRediT 系统，他们的真正贡献可以得到评估，因为该系统包含「获取经费」（funding acquisition）和「督导」（supervision）类别。

CRediT 还解决了一些阻碍大规模合作的问题。五年前，心理学领域对复现性的担忧日益增长，于是 Holcombe 帮助建立了一种期刊类型——注册复现报告（Registered Replication Reports，RRRs），即科学家提交实施重要研究的复现计划，期刊编辑帮助协调。

这些 RRRs 通常涉及十几位科学家，其中一些是在实验协议和数据分析计划完全成形之后才同意参与的。我们需要这些人，但是他们却并非传统意义上的作者。而 CRediT 的「investigation」贡献类型包括数据收集，它解决了这个问题。

激励措施对人类行为的影响极大，而学界主要的激励手段是对研究者所著论文的评估。

《旧金山科研评估宣言》（San Francisco Declaration on Research Assessment，DORA）想要改变学术界的激励措施，该宣言得到超过 1400 家组织和大约 1.4 万个体的支持。该宣言希望研究者不再执着于将研究发表在「高影响因子」期刊上，而是要使用更宽泛的衡量指标去评估期刊发表的质量和影响力。CRediT 可以保证更丰富和差异化的研究衡量指标。期刊可以逐渐接纳 CRediT，比如放宽作者署名要求，允许使用 CRediT 分类法。

让较少被认同的角色变得可见，这会带来改变吗？会的。想要招聘程序员、统计学家和项目经理等的研究机构可以获得关于应聘者更好、更全面的背景信息；经费申请者可以更容易地向资助者展示他们具备合适的技能；科研资源分配将更加高效。

它可以更容易地展示，谁具体做了什么。

无独有偶，华盛顿大学神经科学助理教授 Nick Steinmetz 提出了自己的解决方法，并得到了「GAN 之父」、苹果人工智能科学家 Ian Goodfellow 等人的赞同：

Nick 同样认为，随着科研团队的发展，学界现行的贡献分配模式——第一作者、通讯作者（老板），以及其他所有作者——正在变得过时。其中一个问题就是描述作者贡献的文本是无效的。这里有一个不错的建议：贡献表机制。一个思路，欢迎大家讨论：

其中作者贡献部分是新的，仍未被大量期刊所采用，但这是可以改进的方向。与其用文字列出每个作者的贡献，我们不如使用一张表格直观表示出每个作者在研究中都做了什么。

Nick Steinmetz 认为，这样做有四种好处：

1. 图比文字更容易理解，也更容易在文档中找到。

2. 这种格式可以通过附加信息轻松扩充，例如用不同灰度的方格区分「主要」和「次要」贡献者。如下图所示，人们可以清晰看到 Warren（WWP）在数据分析工作中的贡献显著大于 Tirin（TM）和 Steinmetz（NAS）。这样，人们对于论文作者贡献的程度就有了更为清晰的认识。

3. 这种格式方便人们从多个方向寻找有用信息，解答「谁做了 X？」、「Y 做了什么？」这样的问题。如下图，你可以很快知道 DJD（Dan Denman）在这篇论文中做了哪些贡献。

4. 更进一步，这种格式也可以应用在你的简历中，告诉人们你在很多不同论文中的贡献。

使用这种方式标注论文贡献者面临一个挑战：人们对于术语的理解不同。不过 CRediT 框架或许可以解决这个问题：https://www.casrai.org/credit.html。

请注意，上面的表格仅用于说明，一些术语已经针对 CRediT 进行了修改。采用这一方法的好处在于我们可以更好地声明论文作者的贡献，这些信息也可以被人们更认真地对待，最终推动更为公平的贡献奖励机制——特别是对于那些作者众多的大型科研团队而言。

推动这种方法的第一步就是使用机器可读方式列出作者贡献信息，例如在期刊网站上提供 RIS 和 Bibtex 引文文档。

最后，希望每个人在各自学术领域的贡献都能得到应有的回报。