sci论文数据造假后果

　　国内大多数科研工作者想要发表sci论文，却有不少人未能成功，从此处也能看到sci论文的要求极高，稍有不慎论文就会被刷下来，但也有的作者由于某些原因，想着弄个假数据糊弄期刊，以达到收录的目的，但这样的行为一旦被发现造假，会带来严重的后果。接下来aeic小编带大家了解一下。

　　科研数据造假的处罚措施包括学术规范处罚(例如公开道歉、期刊通报批评)、行政处罚(例如降薪、开除)和民事处罚(例如罚款)。有些严重的数据造假会被以其他相关罪名(例如骗取科研经费)起诉而获刑。有关部门还在考虑设立科研人员学术诚信档案制度，使得造假成为一个永久记录的污点，让造假者职业发展受阻。不少期刊在增加数据编辑审核制度，并考虑改革同行评审过程，使得论文及其数据能够在网上公开接受全球任何人的评议，对被举报涉嫌造假的论文数据进行专门审查等。

　　科研数据造假的动机通常是为了骗取科研经费或发表论文。造假手段包括捏造和篡改数据。这种造假属于具有主观恶意的学术不端行为，在违反学术道德的十恶排行榜上高居第三，其恶劣性质和危害仅次于代写和剽窃抄袭。需要注意的是，由于水平或疏忽等非恶意原因导致的数据错误和观点分歧不属于数据造假。诚实性出错是允许的，但是不允许造假。

　　故意错误选择试验样本或错误设置试验条件，故意用错模型或公式。这种造假具有欺骗性，与诚实性错误经常难以区分，即分不清到底是尝试新做法或技术性选错方法，还是明知故犯。甄别这种造假的办法是看所用方法的假设、理由和输入条件是否有完整的介绍。如果有完整介绍，则基本可以排除恶意造假。如果没有完整介绍，那么这种数据可能是为了制造某种效应而骗人的。一般来讲，严肃认真地使用一个错误的方法做出的数据都不是造假，只是诚实性错误。造假的最大特征就是隐瞒掩盖信息，让读者无法了解方法的全貌，或者无法复制验证结果，以便瞒天过海。

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