精选
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2026 年 3月 26 日,Frontiers 科研诚信(Research Integrity)系列公开课第二讲圆满结束。
本系列公开课以线上直播形式向中国学者开放,结合基础原则与期刊编辑视角,帮助研究者提升规范发表能力、减少可避免的诚信风险,共同建设更高质量、更可信的学术出版生态。
以下为本期公开课精华内容总结回顾。
课程目录
揭秘 Frontiers 科研诚信审计团队以及同行评审违规调查
主讲人:
Frontiers 科研诚信审计专员 - 周翠萍
别让一张图毁掉一篇论文:图像与数据诚信的避坑指南
主讲人:
Frontiers 科研诚信专员 - 蔡天宇
Part 1
评审权必须服务科学,而非个人利益
常见的同行评审违规类型
评审人的不当行为
伪造姓名、邮箱、单位
隐瞒与作者存在合作、师生、亲友等利益冲突。
审稿人违反科研诚信
敷衍审稿流程,让AI 假审,形成不基于专业判断的模板式“代评”
收受好处,基于不实意见输送利益
强制引用以操纵指标

Frontiers 科研诚信审计团队是如何工作的
科研审计“四步法”:
发现规律:对成批次稿件、作者群体、审稿网络做数据分析,识别可疑模式;
集成调查:发现信号后,由专案组集中、深入调查复杂隐蔽的不端;
策略升级:把调查结论沉淀为新的检查策略与政策;
预防前置:将新策略嵌入出版全流程,把风险扼杀在源头。
技术-人工-制度闭环
AIRA 先行:每篇稿件先做 AI 风险扫描;
人工复核:高风险稿件由科研诚信专员专业评估;
审计迭代:调查经验反哺模型与政策,系统越用越“聪明”
不同角色的“合规行动清单”
投稿人
树立正确发表观:质量与诚信先于速度
如实推荐评审人:确保独立性与胜任度,披露一切潜在利益冲突
优先提供机构邮箱:便于身份核验
发现异常主动举报:共同守护研究生态。
审稿人
主动回避:有合作/竞争/师生等冲突即向编辑声明
披露 AI 使用:最终意见由本人负责,不可“AI 代审”
拒绝强制引用:以学术相关性为唯一标准
可疑即上报:数据完美、图表重复、作者私联等及时反馈
编辑
精准与多样化选审:机构/地区/背景多元,避免“外行评内行”
披露自身利益冲突
识别操纵信号:异常投稿模式、可疑意见等,及时联动科研诚信团队。
Part 2
图像不是“装饰”,是证据
图像与数据诚信的“FAIR”原则
图像与数据,其实贯穿整个科研过程
图像:成像得到原始条带
数据:软件量化转为数值
图表:数据再被可视化为图表
结论:最终支撑或否定假设
合理美化 vs. 学术不端:边界在哪里?
合理美化
提升可读性和一致性
不新增、不删除、不选择性增强
不改变原始数据含义
所有处理可披露、可复现
注:图片只用于案例展示





学术不端
裁剪拼接
调换 WB 条带位置,直接伪造趋势
完全重复
同一张图代表不同实验组却不声明
位移重复
从同一张大图裁剪不同区域伪装成不同样本
变换重复
旋转、拉伸、调色后“再用一次”
直接造假
添加不存在内容、抹掉不利信号、过度增强

Frontiers 为什么鼓励原始数据的开放获取?
对研究者
倒逼形成规范的数据管理习惯
帮助编辑和审稿人更准确理解研究全貌
提升透明度与可信度,真实扩大论文影响力
对学术界
促进重复验证,建立更深层次信任
减少重复试错,让后来者走得更远
打破信息壁垒,让资源有限的团队也能参与竞争
您可订阅 【Frontiers开放科学】视频号观看此次直播回放。
关于科研诚信系列公开课
本系列课程完全公开,尤其适合
- 高校/科研院所的研究人员、博士后、研究生;
- 需要指导团队发表规范的 PI、课题组负责人;
- 参与论文写作与投稿的通讯作者/第一作者/共同作者;
- 关注学术规范建设的科研管理人员、图书馆/科研办公室同事;
- 希望了解期刊编辑视角与出版流程的研究者。
主题一览
本系列课程将由 Frontiers 科研诚信团队与期刊一线编辑/管理同事 共同呈现,覆盖科研诚信培训与期刊工作流实践等多项主题:
- 作者署名与作者贡献
- 同行评审造假与图片数据操纵
- 研究伦理与合规要点
- 抄袭与重复发表
- 选刊技巧与论文类型介绍
- 如何与编辑部高效的沟通
- 数据可获取性与数据共享
Frontiers 总部位于瑞士,是全球领先的开放获取(Open Access)出版商,致力于使科学在全球范围内更加开放,其发布的研究文章已被浏览和下载超过 40 亿次,总引用超 1200 万次。欲了解更多详情,欢迎访问 Frontiers 官方网站:www.frontiersin.org.
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