期刊編輯部識別及學術不端行為應對

前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了期刊編輯部識別及學術不端行為應對范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。

摘要：學術造假事件近年來頻頻見諸報端，編造基金、編造數據，企圖蒙混過關的現象時有發(fā)生。由于數據庫等技術的發(fā)展，學術不端行為出現了新的特點，變得更加隱蔽，不容易被發(fā)現。學術期刊編輯部應更加細致、耐心、專業(yè)地對文章真實性進行識別，建立內控機制。同時，維護學術誠信是全社會的共同責任，科研管理部門、數據庫技術部門、立法執(zhí)法等部門應協(xié)同合作，防范懲戒學術不端行為，促進科研誠信的實現。

關鍵詞：學術不端行為；基金文件造假；數據造假；圖片造假；編輯部內控制度

近年來，國內外科研造假事件頻發(fā)，如何打擊學術造假、維護科研誠信成為學術界、編輯學界非常關注的問題。2018年5月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《關于進一步加強科研誠信建設的若干意見》，明確要求教育、醫(yī)療、學術期刊出版等單位完善內控制度，加強科研誠信建設。本研究通過對30多家學術期刊編輯部進行問卷調查、座談等形式，對出現較頻繁、較隱蔽的學術不端的新花招和編輯部新對策進行總結歸納，現報道如下。

1基金文件造假

本研究涉及的各家編輯部均表示，近年來基金文件造假的比例有所上升，造假形式為：（1）偽造基金申請文件、基金批復件。（2）掛靠他人相符或不相符課題。（3）單位協(xié)助證明虛假立項課題。究其原因，在于在對期刊進行評價、考核的過程中，基金文章占比是一個重要的指標，故很多期刊編輯部對基金文章會優(yōu)先考慮錄用。對期刊的評價考核參考基金論文比重，固然有一定的道理，因為科研項目能通過立項，其創(chuàng)新性、科學性、實用性等是經過了一番論證的。而投稿作者利用這一審稿規(guī)律，為提高論文錄用的可能性，不管自己是不是基金文章，都掛上基金的頭銜，甚至出現偽造基金文件等學術不端行為。而作者所在單位一味為了刊發(fā)論文數量，也不顧事實，幫助造假。編輯部應加大基金文件真實性的審核和甄別，一般規(guī)范的基金項目申報書應有項目基本信息，包含立項依據、項目情況、計劃安排、經費預算、項目組負責人、成員基本信息，申報書末尾還應有申報單位簽章、主管部門審核意見及蓋章。很多作者偽造的基金申報書僅為基金申報書的封面，僅有申報單位的蓋章，且上傳的電子版申報書單位蓋章亦為photoshop軟件所做。其次，編輯可以在相應的基金批復單位對基金項目進行查詢，如國家自然科學基金即可在國家自然科學基金委員會官網結果公布、項目查詢中進行查詢。目前部分省級、市級、縣級科研項目尚無法在網上進行相應查詢，希望后期科研管理部門能加強科研項目的查詢和公示工作。編輯在處理這類文章時，如基金屬實，作者是可以登錄科研管理網上系統(tǒng)的，可向其索要相關截圖對基金真實性進行核實。與此同時，編輯部對基金文章的取舍，也應嚴格按照文章質量。優(yōu)質文章優(yōu)先錄用，而不是基金文章優(yōu)先錄用，以此打破作者對基金文件造假的學術不端行為。

2數據造假

數據是科學研究的核心，也是學術論文的核心，是作者論點成立與否的基礎，但試驗并從中搜集整理數據也是一個極其繁重的工作，故有的作者通過編造、篡改、抄襲數據企圖蒙混過關。但憚于數據庫系統(tǒng)，作者在編造、抄襲時有使用了一些小的“花招”，需要編輯擦亮眼睛仔細分辨。劉勝利等[1]將數據造假分類歸納為三類：（1）故意采用必然產生誤導性數據的研究方法/方案；（2）偽造、篡改和歪曲試驗記錄的數據；（3）研究數據的虛假呈現和運用。綜合各編輯部在實際工作中遇到的情況，數據造假類的稿件還有以下特點：（1）多為對計數資料的描述和比較，因對計量資料的正常和異常范圍是更為專業(yè)，編造起來更為麻煩，容易露出馬腳。而計數資料多為率的比較，編造數據更為容易。筆者所在編輯部就曾收到過關于盆底功能障礙疾病治療的相關文章，文章內只對治愈率進行了比較，編輯對作者提出要補充計量資料的要求，作者就再未返回。發(fā)現此類造假尚較為容易。（2）參考已發(fā)表相關論文的數據，進行數據編造。此類數據編造是“有理有據”的編造，在識別時更為困難。為使數據合理，有的作者在數據編造時，在已發(fā)表文章數據的基礎上進行小的改動，數據庫系統(tǒng)也不易發(fā)現。（3）對數據表述方式進行改變的抄襲，如已發(fā)表文章數據為表格的，抄襲文章內用文字描述，或利用他人的數據制作成柱狀圖、餅圖等。數據庫系統(tǒng)對這類抄襲也無能為力。那么編輯部如何尋找分辨出這些新型的更加隱蔽的抄襲的“蛛絲馬跡”呢，建議為：（1）不能過度依賴數據庫系統(tǒng)。在之后，應比對類似文獻，對文章數據存疑時要求作者提供原始數據。（2）利用統(tǒng)計方法與規(guī)律發(fā)現論文數據造假。劉青海[2]提出，可以用excel對統(tǒng)計結果進行驗證，同時利用“其他變量固定時，隨著統(tǒng)計檢驗量絕對值的增加，P值相應變小”等統(tǒng)計學規(guī)律，發(fā)現論文數據造假的痕跡。（3）成立專門的數據編委會對數據進行審核。《科學》雜志為了應對逐漸增多的數據造假，在原有審稿規(guī)則的基礎上，加入了專業(yè)統(tǒng)計學家對論文數據審核這一環(huán)節(jié)。2013年，雜志還正式公布了第一批數據標準清單，供投稿者和研究者與自己的研究數據進行對照，以追蹤數據偏差的根源和進行可重復性驗證[3]。如果編輯部囿于實際情況的限制，無法設立專門的數據編委會，也應加強對編輯統(tǒng)計學基礎知識能力的培訓，提升其數據審核方面的能力。

3圖片造假、抄襲

圖片造假、抄襲也是一種數據造假，但由于其特殊性，故本文將其單列出來進行討論。隨著數據庫系統(tǒng)的使用，單純的文字抄襲能得到較好的識別。但國內的不端文獻檢測系統(tǒng)大多是將圖片自動剔除后進行的，故圖片造假、抄襲成為近年來論文造假的重災區(qū)。葉青等[4]將圖片學術不端行為分為3類：圖片偽造、圖片篡改、圖片剽竊。因目前圖片處理軟件非常多，且使用方便快捷，作者將圖像進行調色、飽和度改變、裁剪、拼接等操作后，編輯僅靠肉眼是很難進行真實性判斷的。針對這一類較為隱蔽的圖片學術不端行為，編輯部可以從以下方向進行應對：（1）注意圖片像素：剽竊他人的圖片一般為下載、在論文中截取、重新拍攝、掃描等方式獲得，圖片像素不高，可向作者索要原始圖片。（2）查看圖片的文件屬性：余菁等[5]通過使用MagicEXIF軟件查看圖片EXIF信息，“XMP數據”和“Pho-toshop資源”，發(fā)現如果是小的改動一般也要幾千到一萬字節(jié)，從而鑒別是否進行了圖片篡改。（3）注意對圖片的文字描述的：作者為了應對同行評議，在圖片抄襲時往往使用類似文章中的圖片，編輯可查找對圖片進行文字描述類似的文章原文，再進行圖片比對。（4）利用數據庫中的圖片庫：通過在學術圖片庫中進行關鍵詞檢索，對類似圖片進行比對。此外，除了從編輯部內對圖片學術不端進行控制，還應加強專家外審與主編復審階段的圖片審核。專家和主編在本行業(yè)和專業(yè)領域中，見多識廣，對圖片真實性存疑的稿件，編輯應和專家多溝通，征求他們的意見。徐晶等[6]還提出，在出版后，數據庫應對圖片加密，使他人不得從下載的pdf或caj文檔上拷貝圖片，以防止圖片抄襲。

4抄襲、翻譯國外文獻

國內的不端文獻檢測系統(tǒng)收錄的為國內的學術期刊文章、畢業(yè)論文等，因為沒有將國外文獻納入，期刊編輯部得到的結果僅為國內文獻的比對結果。本次參與調查的不少期刊編輯部表示，抄襲、翻譯國外文獻也是近年來出現較多的一種學術不端形式。此類文章有一些特點：（1）抄襲、翻譯的多為較為前沿、冷僻的研究領域：作者如果抄襲國內已有研究，很容易被不端文獻檢測系統(tǒng)查出，而抄襲國外較前沿、冷僻的研究領域，被檢出的可能性大大減少。（2）文章的翻譯腔濃重：很多此類文章采用了翻譯軟件，就算作者后期對其進行了語句上的加工、修飾，其翻譯腔仍是不容忽視的。因此，針對此類學術不端，編輯在處理文章時應注意：（1）遇到翻譯腔濃重的文章，提取其關鍵詞，在國外文獻數據庫中進行檢索，核實其是否為翻譯文章。（2）如文章研究內容過于前沿或生僻，同樣也應查詢國外文獻數據庫進行核實，倘若自己把控不準，可請外審專家?guī)椭藢崱＃?）編輯可向作者直接核實，就文章中的細節(jié)發(fā)問，索要研究的原始數據，如果為編造或翻譯外文文獻，作者很容易露出馬腳。（4）編輯平時應加強本學科的知識積累，了解并把握本學科內的學術前沿、動態(tài)等，將有助于識別此類學術不端。當然，這些隱蔽的學術不端也許會有漏網之魚，但是文章發(fā)表后，還會接受廣大讀者、業(yè)內人士的監(jiān)督，一經發(fā)現，編輯部應嚴肅處理，將此類作者列入黑名單，并通報其單位。

5總結

由于科研與職稱、名利等掛鉤，學術不端行為屢禁不止，并隨著數據庫等技術發(fā)展，呈現出一些新的特點，如上文所述基金文件造假、圖片造假、抄襲翻譯國外文獻等，因其更加隱匿、更難被發(fā)現，編輯部應更加細致、耐心、專業(yè)地對其進行識別。同時，維護學術誠信是全社會的共同責任，科研管理部門、數據庫技術部門、立法執(zhí)法等部門應通力合作，防范懲戒學術不端行為，促進科研誠信的實現。

參考文獻

[1]劉勝利,潘云濤,趙筱媛.科研數據造假判定使用情報策略與技術的宏觀考量[J].現代情報,2017,37(12):3-9.

[2]劉清海.利用統(tǒng)計方法與規(guī)律發(fā)現論文數據造假[J].編輯學報，2018,30(6):617-620.

[3]郜書凱.《科學》雜志怎么應對數據造假[J].現代出版.2016(4):76-78.

[4]葉青,林漢楓,張月紅.圖片中學術不端的類型與防范措施[J].編輯學報,2019,32(1):45-50.

[5]余菁,鄔加佳,劉清海,等.醫(yī)學論文圖片篡改實例分析及對策[J].傳播與版權,2019(5):51-53.

[6]徐晶.王昱蘇.吳鳳鳴.等.醫(yī)學期刊圖標重復的防范策略[J].中國科技期刊研究,2015,26(2):152-156.

作者：楊葉 向曉莉 舒硯 呂永勝 李金桃 張俊娜 單位：《中國計劃生育和婦產科》編輯部