《同行评审评估报告中新出现的抄袭行为:冰山一角?》

  • 来源专题:数智化图书情报
  • 编译者: 徐宏帅
  • 发布时间:2024-03-19
  • 同行评审评估报告中新出现的抄袭行为:冰山一角?

    发现同行评审抄袭案例

    为了更好地了解新近注意到的同行评审抄袭现象,我们进行了两种类型的分析。首先,我们研究了我们最初分析标记为抄袭的五份同行评审报告之一(估计相似度指数为 59%)的整个长度,将其分成更小的部分(每部分一到三个句子)并搜索谷歌搜索引擎的完整引用(也尝试过其他搜索引擎,但结果较差)。在第二次尝试中,我们对单个引用进行了深入分析,包括谷歌搜索该引用的不同变体、提取搜索数据和进一步分析。对于这两种类型的分析,Google 搜索引擎默认忽略了一些与前几个显示的条目非常相似的条目。不过,这是可能的。

    审稿人为什么要审稿,为什么要抄袭?

    从审稿人的角度来看,自愿撰写审稿可能是一件耗时且不受欢迎的事情。许多潜在的审稿人可能会觉得效益成本比很低,即写审稿是一种牺牲。

    那么,为什么有些人不简单地拒绝审稿邀请,而是着手准备抄袭审稿呢?一些期刊试图通过提供文章处理费 (APC) 折扣券或其他福利来吸引审稿人。对于一些国家的一些研究人员来说,这可能是一个重要因素。另一种可能性是希望通过报告 Publons 网络平台(现已由 Clarivate 并入Web of Science 的“我的同行评审记录”选项卡下)中的注册评论数量来提升个人简历,该平台跟踪学术期刊的评论和编辑贡献。另一种可能的情况是,一些掠夺性出版商和期刊可能会实行同行评审抄袭,这种抄袭不是由审稿人而是由编辑产生的,目的是掩盖严格同行评审过程的实际缺失。

    无论动机如何,抄袭评论都是一种严重的不当行为,正如我们的分析所证明的那样,这种行为近年来可能迅速增长,因此需要所有受影响方(编辑、出版商和作者)紧急关注并采取行动。自我剽窃可能是可以容忍的一个可能的例外是使用陈词滥调,这些短语可能是由有组织的个人编写的,供个人在评论有问题的论文时使用。很可能在某些稿件提交门户上,审稿人可以从期刊编辑汇编的常见批评陈词滥调中进行选择。这类似于陈词滥调的编辑信,他们对不同类别的提交稿件使用特定的模板,例如宣布直接拒绝。

    同行评审剽窃的后果

    除了本身是一种科学不端行为之外,作为一种抄袭,此类抄袭评论的一个关键问题是它们肯定会毫无意义、含糊不清且与实际手稿无关。因此,它们将对同行评审过程和审稿稿件的质量产生负面影响,从而也损害已发表科学的质量。它们还可能导致公众对同行评审过程的信任度下降。出版商、编辑和其他相关方应紧急评估同行评审剽窃行为的存在和普遍性,以了解此类案件的发生频率。我们呼吁采取紧急措施,监测、控制和防止此类事件发生。

    如何防止同行评审抄袭?

    防止评论抄袭的最有意义的解决方案是使用抄袭检测软件对所有提交的评论进行常规处理。事实上,令人惊讶的是,据我们所知,这一点尚未完成。当然,抄袭检测软件不应该盲目使用,因为有一些陷阱应该被忽略。审稿出版物有一些共同的方面(例如格式、语言规范、文章结构),审稿人可能会因为他们的写作习惯而提供类似的修改建议。编辑的职责是仔细考虑这种“重复”是否构成潜在的抄袭情况,以避免对审稿人造成伤害。此外,如果审稿人发现某期刊对其审稿报告进行抄袭检查,他们可能会采取改写句子、颠倒句序或用同义词替换单词等措施,从而可能导致报告中的陈述出现尴尬或不清楚的情况。另一个值得考虑的解决方案是在期刊之间建立一个共享数据库,将收到的所有同行评审报告提交到该数据库,以便与过去的评审进行比较,并保留以供将来比较。

    AI聊天机器人介入

    为了减少材料与源的相似性而手动引入对字符串的改变(例如通过重新措辞)可能是作者的常见做法,例如由意识到与源文本的高度相似性而触发。这样做的目的是使反剽窃软件更难以检测到剽窃行为。这种活动可以称为“剽窃洗钱”或“白领剽窃”。然而,即将出现并且可能很难补救的一类新的评论抄袭问题与人工智能聊天机器人的输出有关。


  • 原文来源:https://link.springer.com/article/10.1007/s11192-024-04960-1
相关报告
  • 《研究称可见的海洋塑料垃圾只是冰山一角》

    • 来源专题:中国科学院文献情报系统—海洋科技情报网
    • 编译者:liguiju
    • 发布时间:2022-03-29
    • 虽然过去半个世纪的“塑料时代”生产的数十亿吨塑料产品极大地改变了我们的生活方式,但进入环境的塑料垃圾正在为自然带来新的挑战。为了模拟塑料进入海洋的命运,日本九州大学开展的一项研究估计,有2530万吨塑料垃圾进入了我们的海洋,其中近三分之二无法监测。更令人震惊的是,分析表明,这可能只是塑料垃圾的冰山一角,另外5.4亿吨的塑料垃圾因管理不善仍被困在陆地上,占迄今为止生产的所有塑料的近10%。虽然科学家们一直在调查海洋表面和海滩,以确定有多少塑料垃圾进入海洋,但人们认为,大量的海洋塑料都在海表以下或位于海底,使用普通的采样设备根本无法进行科学观察。 研究人员表示,为了评估地球海洋中塑料垃圾的数量和下沉,必须考虑从它们诞生到被埋葬的整个过程,从河流排放到海洋,再到运输和碎裂成碎片。研究团队试图通过创建可以模拟这些过程的模型来估计这些隐藏的海洋塑料的数量。他们借鉴现有的研究,推导出描述塑料如何分解和老化的参数,并使用卫星衍生的风数据来整合颗粒的运动。 作为模拟的塑料垃圾来源,他们通过追溯1961年的国内生产总值或对2010年后因管理不善产生的塑料垃圾的预测,来调整最近对河流中塑料垃圾排放的估计。他们还增加了一种来自全球渔业的海洋部分,据说该部分产生了20%的河流塑料排放。 他们的研究结果估计,大型塑料和漂浮在海洋表面的较小块的微塑料仅占所有海洋塑料的3%左右。虽然估计在海滩上有类似数量的微塑料(尺寸小于五毫米的塑料碎片),但23%的海洋塑料垃圾是世界海岸上较大的塑料垃圾。 然而模拟表明,剩余三分之二的海洋塑料可能位于无法监测的位置。其中有一半多是沉降在海底的重型塑料,因为它们的密度比海水大。如今有一半的塑料产品都是由这些重塑料制成的,其中包括聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)和聚氯乙烯(PVC)。其余的是数年或数十年前排放的微塑料,后来从海洋表面和海滩上被移走,储存在海底和世界海洋的其他地方。 但与海洋塑料相比,陆地上管理不善的塑料垃圾在未来可能进入生态系统和海洋的数量可能会要大20倍。研究人员通过对每年排放到海洋中的塑料垃圾的估计与最近对未回收、焚烧或以其他方式适当控制的塑料垃圾总量估计相结合,得出了他们对管理不善的塑料垃圾总量的估计——这是迄今为止生产的57亿吨塑料的十分之一。由于在自然界中不可分解,这5亿吨管理不善的塑料很可能会比人类在这个星球上的寿命更长。研究人员能够估计海洋塑料的预算,但它们只是地球上塑料垃圾冰山的一角。下一个任务是评估被困在陆地上的近5亿公吨管理不善的塑料的去向。这将是一项艰巨的任务。由于缺乏观测方法,迄今为止在“陆地塑料”领域几乎没有取得什么进展。研究团队最近启动了一项公民科学计划,使用众包照片和人工智能来评估倾倒在城市和海滩上的塑料垃圾量。同时,他们正在继续监测进入海洋的塑料和加强对其变化过程更加深入的理解。(於维樱  编译)
  • 《新冠病毒或只是“冰山一角”,科学家新发现5500种RNA病毒》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2022-05-09
    • 近日,来自美国、法国和瑞士等国家的国际研究团队,借助人工智能机器学习,从世界各地收集的海水样本中确定了5500种新的RNA病毒,创建了一个关于RNA病毒的数据库。相关研究成果以“Cryptic and abundant marine viruses at the evolutionary origins of Earth’s RNA virome”为题,发表在Science上。这项研究增加了生态学研究的可能性,重塑了人们对这些小但重要的亚微观粒子如何进化的理解。另外,此项发现也有助于科学家更好地了解地球上的早期生命是如何进化的,进而追溯生命的起源。 目前科学界对于RNA病毒在疾病之外的研究和认识并不充分,其进化速度比DNA病毒快得多。虽然科学家们已经对自然生态系统中数十万种DNA病毒进行分类,但对RNA病毒的研究却相对较少。 在这项研究中,为了识别含有RNA遗传物质的新病毒,研究人员通过运用机器学习和系统发育树两种方法,对全球约35000个水样进行分析,最终发现了5500种新病毒。在此前,国际病毒分类委员会(ICTV)确认了RNA病毒界的五个门类,而此次新发现的RNA病毒并不能完全被归入已知的病毒门类当中,至少需要5个新的RNA病毒门类才能囊括它们。研究人员将这些病毒分别归入五个新提出的病毒门类,包括Taravircota、Pomiviricota、Paraxenviricota、Wamoviricota和Arctivicota。 论文主要作者Matthew Sullivan表示,在整个海洋中发现了一个完整的RNA病毒门类Taravircota,这表明它们在生态上非常重要。这一新的RNA病毒门类可能是数十亿年前早期RNA病毒进化中“缺失的一环”,将RNA病毒两个不同的已知分支连接起来,这两个分支据称在复制方式上存在分歧。这些努力为将RNA病毒整合到生态和流行病学模型中提供了关键基础知识。 研究人员从海上浮游生物体中提取基因序列,并将分析范围缩小到含有RdRp这一基因的RNA序列,这种基因在RNA病毒中已经进化了数十亿年,而在其他病毒或细胞中并不存在。RdRp的存在可以追溯到地球上首次发现生命时,到如今,它的序列位置已经发生多次变化,因而传统的系统发育树关系不能仅用序列来描述。研究人员使用机器学习来分析44000个新序列,以总结数十亿年的序列变化,并通过展示该技术已准确分类已识别的RNA病毒序列来验证该方法。 对此,Sullivan表示:“我们创造了一种计算可复制的方式来校准RNA病毒序列,我们有信心可以更准确地反映RNA病毒的进化”。Zayed表示:“RdRp是最古老的基因之一,弄清楚RdRp是如何随时间进化的,可能有助于更好地理解地球上早期生命是如何进化的。这不仅是在追溯病毒的起源,也是在追溯生命的起源”。