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环亚集团·AG88揭秘生物医疗领域撤稿常见的5大数据处理失误

发布时间:2025-02-06   信息来源:终彦霭

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环亚集团·AG88揭秘生物医疗领域撤稿常见的5大数据处理失误

在2020年,诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授发表在《Science》上的一篇论文被撤稿,原因在于部分关键实验数据的缺失。对此,Arnold教授在推特上坦诚地承认了这一问题,并表示这是她科研生涯中一次深刻的教训。

实际上,由于数据处理失误导致撤稿的案例屡见不鲜,而这类撤稿通知通常缺乏具体细节的说明,令作者在懊恼的同时又感到困惑。那么,这些数据处理失误都有哪些类型呢?

一、数据处理失误的主要类型

2025年1月,《Nature》发布了一篇名为《因诚实错误导致的撤稿对研究人员压力极大》的文章。研究人员通过6680份调查问卷,总结出5个常见的数据处理失误。根据Retraction Watch数据库的研究,5041篇论文因数据处理错误被撤回。在对6680名作者的调查中,得到了97份有效回复,归纳出以下5种常见的错误:

其他常见错误还包括数据传输错误(7%)、错误报告(6%)、编程错误(4%)、文件不充分或不正确(4%)等。

造成这些失误的原因通常包括:不专心(14%)、技术性问题(13%)、沟通失误(12%)、粗心大意(11%)及缺乏经验(9%)等。

二、如何避免数据处理失误?

为了减少数据处理失误的发生,可以采取以下措施:

  1. 明确数据管理责任:项目中设立专人负责数据管理,确保责任到位。
  2. 定期培训和学习:进行数据管理和工具使用的相关培训,以提升技能水平。
  3. 引入双重核查机制:数据提交前进行二次审核,减少粗心或遗漏导致的错误。
  4. 加强技术支持:投资可靠的存储设备,并使用自动化备份工具。

此外,作者们也希望期刊能提供更明确的指导,例如哪些失误会导致撤稿,哪些可以通过修改进行补救。这对作者和编辑同样重要。

与其因撤稿而感到懊恼,不如主动做好防范:用心关注数据细节,谨慎处理每个环节。每位科研工作者都应绷紧“数据”这根弦,做好准备。

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