近期,《Science》发表了一篇题为“Fake scientific papers are alarmingly common” 的文章,就论文造假现状及解决方法进行了介绍探讨,其中提到的数据令人“大吃一惊”!当神经心理学家、《Restorative Neurology and Neuroscience》期刊主编Bernhard Sabel使用他开发的新型虚假论文检测工具时,他对发现的结果感到“十分震惊”。在筛查了约5000篇论文之后,他估计,2020年发表的神经科学论文中有多达 34%的论文可能是编造或抄袭的;在医学领域,这个数字为24%。(目前这一筛查结果已于5月8日发布在预印本网站medRxiv,尚未接受同行评审。)这两个数字都远远超过了他们为2010年计算出的数字,并且远远高于2022年一出版商集团报告中估计的2%基准线。Sabel说,这太难以置信了,就好像“有人告诉你,你吃的食物有30%是有毒的”。学术期刊中涌现出越来越多的科学论文,这些论文来自于“论文工厂”——这是一个秘密的行业,研究人员可以通过支付费用来发表虚假论文或获得不应得的署名,从而增加他们的发表记录。牛津大学心理学家Dorothy Bishop专门研究出版欺诈行为,她说,“论文工厂因此也赚了一大笔钱。”Sabel的工具仅依赖于两个指标——使用私人而非机构邮件地址的作者以及列出与医院有关的隶属关系的作者。这并不是一个完美的解决方案,因为存在很高的误报率。其他虚假论文检测工具的研究人员也面临类似的问题。为了反击,代表120家出版商的国际科学、技术和医学出版商协会(STM)牵头发起了一个名为“诚信中心”的行动,以开发新工具专门用于检测某些学术论文是否来自于“论文工厂”。20 家出版商——包括 Elsevier、Springer Nature 和 Wiley 等最大的出版商——正在协助开发“诚信中心”的工具,其中的10家出版商预计将使用STM在4月推出的论文工厂检测工具。STM还计划在今年试点测试另一种工具,该工具可以检测一稿多投(这种做法被认为是不道德的,并且表明这些手稿可能来自论文工厂)的手稿。“诚信中心”的产品总监Joris van Rossum表示,这种大规模的合作旨在改善出版商的单独行动,并在整个出版业之间共享工具。他说,“当然,检测工具绝不是一个[完全]自动化的过程。这些工具就像是一个垃圾邮件过滤器……你仍然希望每周过一遍你的垃圾邮件,查看是否有被错误标记的内容。”由于项目还太新,STM尚未产生有关准确性或误报率的数据。在一个测试样本中,Sabel的工具正确标记了近90%的伪造或撤稿论文。然而,对于它检测到的每56篇真正的伪造论文,它错误地标记了44篇真实论文,因此结果仍需要经过熟练的审稿人确认。其他论文工厂检测器通常存在类似的权衡,Clear Skies初创公司的创始总监Adam Day在与STM就诚信中心进行咨询时表示。“但是如果不依赖自动化方法,你要么随机抽查,要么使用自己的主观偏见来选择要检查的内容。而这通常是不公平的。”审查可疑论文可能非常耗时:2021年,Springer Nature对大约3000篇疑似来自论文工厂的论文进行事后审查,需要多达10名工作人员,该公司的研究诚信总监Chris Graf在2022年7月的美国众议院小组委员会听证会上表示(Springer Nature每年发表约40万篇论文)。2023年4 月份发布的最新期刊指南可能有助于减轻工作量。由出版商资助的非营利性出版道德委员会表示,即使证据是间接的,他们也可能决定拒绝或撤回被怀疑是论文工厂产物的一批论文。(以前的指南鼓励期刊要求每篇可疑论文的作者提供更多信息,这可能引发漫长的来回沟通。)不过,对于期刊是否会兑现打击造假论文的承诺,一些外部人士持怀疑态度。由于出版商多采用开放获取模式,即向作者收取费用,论文发表后再向所有人免费开放,在这种模式下,出版商有经济动机发表更多而不是更少的论文。悉尼大学Jennifer Byrne曾研究论文工厂如何篡改癌症遗传学数据,她表示,这些出版商在论文工厂问题上存在着“巨大的利益冲突”。机构对科学家施加的“发表或出局(publish or perish)”的压力也是一个障碍。van Rossum说,“我们希望与机构合作,思考如何消除一些可能导致这些不良影响的[职业]激励措施。”Sabel补充说,这种论文发表的压力可能会导致没有研究经验的临床医生转向论文工厂,这就是为什么医院隶属可能成为一个警示信号的原因。Byrne说,出版商还应该欢迎外界的帮助,以改进支持论文工厂检测器的技术,尽管这将需要公开透明地介绍它们的工作原理,当工具在闭门造车的情况下开发时,没有人能够批评或调查它们的性能。她还补充说,与论文工厂相比,更公开、广泛的合作可能会更快地增强这些工具的能力。Day看到一些希望:标记被怀疑成为论文工厂目标的期刊可以迅速阻止更多的欺诈性投稿。他指出,他对中国科学院(CAS)列入预警名单的期刊进行了分析,因为怀疑这些期刊包含纸厂论文。他所在公司的论文工厂警报检测器显示,在CAS公布名单之前,可疑论文占据了某些期刊内容的大部分;在之后的几个月内,这个比例降至接近零。Day说,期刊可以通过使用自动检测器来标记可疑手稿,从而迅速遏制纸厂的欺诈行为。一些观察人士担心,论文工厂的论文可能会转移到影响力较低、资源较少的期刊中,这些期刊没有足够的资源来检测它们。但如果许多期刊联合行动,整个造假“论文工厂”的生存空间或许就能够大大压缩。Day表示,没有必要追踪每篇伪造的论文,关键在于制定对他们的商业模式具有抵抗力的做法。
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