>Детство (начальная школа,
> средняя школа,
> колледж, университет) 24 года
>Сон (8 часов в сутки,
> сон во время
> научных дискуссий,
> лекций и семинаров
> не учитывается) 20 лет
>Отпуск (плюс выходные дни и
> праздники, 73 дня в год) 12 лет
>
>Еда (1 час в день) 2,5 года
>Прочие потребности (½ часа в день) 1,25 года
> ─────────────────────
> Итого: 59,75 года
Чистое рабочее время — 0,25 года, т. е. около 90 дней.
Подытоживая результаты приведённых расчётов, мы заключаем, что учёный в среднем работает 1,5 дня в год, или, если исключить «детство», — 2,5 дня в год, что хорошо согласуется с ранее опубликованными данными. При этом мы не учитывали таких дополнительных затрат времени, выпадающих на долю среднего научного работника, как действительная служба в армии и ходьба по магазинам вместе с женой и вместо жены.
Мы уверены, что если руководитель исследовательского учреждения вывесит такую табличку у себя в кабинете на видном месте, это здорово поможет ему в том трудном случае, когда какой-нибудь научный сотрудник начнёт отпрашиваться с работы на похороны своей тёщи.[61]
────────────
«На общедоступном языке мы можем назвать ядро администратором клетки. Две главные четы роднят его с наиболее известными администраторами: оно пытается плодить себе подобных и успешно отражает все наши попытки узнать, чем же именно оно занимается. Только попытавшись обойтись без него, мы узнаём, наконец, что оно действительно работает».
Д. Мэйзи, Воспроизводство клеточных ядер (Строение и функции биологических структур), 1956
Дональд Мичи[62]
Я думаю, что самое глубокое и прочное впечатление в своей жизни каждый научный работник получает от того, как неожиданно, как несправедливо, как удручающе трудно хоть что-нибудь открыть или доказать. Многих осложнений и разочарований можно было бы избежать, включив в качестве основного пункта во все программы, пособия и инструкции для начинающих исследователей подробное изложение закона Мэрфи:
Если какая-нибудь неприятность может случиться, — она случается.
Любой учёный, прочитав это, сразу признаёт справедливость и общность закона Мэрфи, даже если он ранее не встречался с его чёткой словесной формулировкой.
Что же делать? Как с этим бороться? Совершенно ясно, что учитывать закон Мэрфи надо в момент составления плана новых исследований. Предположим, вы теоретически рассчитали, какое количество материала вам надо переработать, чтобы получить необходимую информацию. Пусть это теоретическое значение равно
