正文

三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎（三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎知乎）

發(fā)布時間：2023-05-23 15:32:33 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 110

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，有小程序、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端和批量生成器

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

本文目錄:

研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)嗎
sci三區(qū)的論文有沒有數(shù)據(jù)造假的情況
sci論文數(shù)據(jù)造假都是怎么被發(fā)現(xiàn)的

三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎（三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎知乎）

研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)嗎

研究生論文數(shù)據(jù)造假會被發(fā)現(xiàn)如下：

造假被查出來的大都是生物，材料之類的領域，然而計算機（特指深度學習）才是重災區(qū)，造假容易復現(xiàn)困難隨機性強，別說二流論文，頂會論文都沒有參考價值。所以除了廉價勞動力夠多的大研究室，其他人論文的數(shù)量基本取決于不要臉的程度。這也是我再也不想碰ML領域會議的原因。

比如組合優(yōu)化的性能曲線，所有人都知道是個指數(shù)曲線，你搞個新的剪枝條件，水一點咱不求正確解，畢竟大部分應用下并不需要正確解，切掉1%的解換來50%的速度是很合理的思想。什么性能改進不夠大？5次實驗最好的跟最壞的比啊，還不行用C+SIMD寫的跟Java的比啊，再不行說實話你隨便編個數(shù)也沒人看得出來，畢竟理論上行得通，行不通那是他程序?qū)懙牟缓谩?br/>

要說上面想法畢竟真的，頂多偷懶不想做實驗，到了ML領域之后那就是明明白白的造假了。數(shù)據(jù)集精選到位，想法再爛幾百個實驗里只要能挑出一個能看的，那就是頂會苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint審稿人怎么知道哪個項work？

再進一步，古典ML還要你寫程序做實驗，到了DL里這些全都可以省了，完全可以畫圖編數(shù)據(jù)發(fā)頂會一步到位。畢竟就是個人肉Architecture Search，隨便找個domain畫個圖，編個比SOTA高一點的精度，一篇論文就誕生了。需要公開數(shù)據(jù)集和代碼？某國際大廠研究院實習生發(fā)的頂會論文也帶代碼，

最近有些研究都開始明目張膽的把validation dataset的distribution當制約條件，甚至直接sample數(shù)據(jù)進train loop，好家伙演都不演騎頭上侮辱人智商呢是不？人家都把造假上升為novel approach了，就別提被發(fā)現(xiàn)了，那是偉大的研究懂不懂。

sci三區(qū)的論文有沒有數(shù)據(jù)造假的情況

如果只需要進行較少或較小的修改，就應該馬上認真修改后再投寄出去。如果建議進行較大的修改，就應該靜下心來對文章和所提建議進行全面認真的考慮.一般可能有以下幾種情況：第一，審稿人發(fā)現(xiàn)稿件中存在有嚴重的問題，并且審稿人的意見是正確的，就應該遵循審稿人的意見，并對稿件做出相應的修改。第二，審稿人或編輯也有可能對稿件產(chǎn)生嚴重的誤解。如果作者認為審稿人的批評意見是完全錯誤的，可以有兩種處理方案。SCI論文其一是把稿件投向另一刊物，以期望能得到公正合理的評審；其二是再次投稿給該刊，并運用自己所掌握的材料或論據(jù)，對審稿人的意見進行逐項詳盡的申辯（一定不要使用帶有敵對情緒的詞語），以期望稿件能送交給其他審稿人進行再次評審。如果有兩位審稿人同時誤解作者的表述，作者就需要細心地找出問題或誤解產(chǎn)生的原因并進行修改，然后再寄給該刊或其他刊物。一定要認真對待審稿人或編輯提出的修改意見，在返回修改稿的同時附寄一份修改信，修改信中要對審稿人或編輯提出的所有問題逐條回答；對于審稿人推薦的文獻一定要引用（這些文獻的作者很有可能就是審稿人），并且要討論透徹；作者如果認為審稿人或編輯的修改建議不合理，就一定要可堅持己見，不必妥協(xié)，但一定要有充足的理由。如果作者收到的是一封退稿信，應該仔細閱讀退稿信并決定采取何種處理措施。第一，完全性退稿(即編輯不會再對稿件予以考慮)。在這種情況下再次投稿給同一家刊物或進行申辯都是毫無意義的。如果稿件中的確存在嚴重問題，最好不要把它改投給其他的刊物，以免影響作者本人的聲譽。如果稿件中還有值得保留的內(nèi)容，可以將其改寫成一篇全新的文章，然后再嘗試重新投稿。第二，稿件包含一些有用的信息，但有些資料有誤。首先要仔細閱讀稿件和審稿意見，以確認數(shù)據(jù)是否有嚴重的錯誤。若的確是有很大的缺陷，應該認真彌補這個缺陷（如修正錯誤，補充廣泛而有力的證據(jù)以及清晰的結(jié)論），然后再重新投稿。如果認為是審稿有誤，那么，除非能對編輯進行有說服力的證明，否則最好不要將稿件再投給同一家刊物，最好考慮另投其他類似的刊物。第三，除了所做的實驗有一些缺陷外，稿件基本上是可以被接受的。作者可以按照審稿人的意見進行必要的修正，SCI論文然后再次投稿給這家刊物。如果按照審稿人的意見作了重要修改（或重寫了某一部分），該修改稿是有可能被重新送審甚至接受的。

sci論文數(shù)據(jù)造假都是怎么被發(fā)現(xiàn)的

　　數(shù)據(jù)造假者通常被抓住的流程只需兩個步驟。首先是數(shù)據(jù)被質(zhì)疑是造假者被發(fā)現(xiàn)，同時還需要第二步，即文中描述的獲取數(shù)據(jù)的方法并不能實現(xiàn)。

三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎（三區(qū)sci造假會被發(fā)現(xiàn)嗎知乎）