期刊简介
《武汉植物学研究》为科学出版社出版的植物学综合性学术期刊（学报级），1983年创刊，国内外公开发行。主编由植物学家黄宏文研究员担任；编委会由国内植物学及各分支学科的专家、学者共47人（其中5位院士）组成。本刊以促进学术交流，推动学科发展，为国民经济建设服务为宗旨，主要报道植物学及各分支学科的基础研究和应用研究方面具创新性、有重要意义的原始研究论文和最新研究成果，植物学研究的新技术、新方法等。栏目设置有：研究论文、技术与方法、综合评述、研究简报、学术讨论、重要书刊评介、学术动态等。主要读者对象为从事植物学研究的科技人员、大专院校师生，以及相关学科的科技工作者。 《武汉植物学研究》是中国科技核心期刊、中国中文核心期刊，已被美国《化学文摘》（CA）、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、美国《生物学文摘》（BA）、日本《科学技术文献速报》（JST）、英国《国际农业与生物科学研究中心》文摘（CABI）、美国《剑桥科学文摘：自然科学》（CSA：NS）、波兰《哥白尼索引》（IC）、中国科学引文数据库（CSCD）核心库、中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)、中国知识资源总库《中国科技期刊精品数据库》、中国生物学文献数据库、中国核心期刊（遴选）数据库、中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）、中文科技期刊数据库（SWIC）、中国期刊全文数据库（CJFD）、《中国生物学文摘》、《中国农业文摘》、《中国林业文摘》、《中国药学文摘》等20余种数据库或检索期刊收录。现已与美、英、日、瑞士等国家的十多个单位建立了期刊交换关系。本刊曾四次荣获湖北省优秀科技期刊奖，并曾获全国优秀科技期刊奖、中国科学院优秀期刊奖。 《武汉植物学研究》为双月刊，大16开本，全铜版纸印刷。国际标准刊号：ISSN 1000-470X，国内统一刊号：CN 42-1149 / Q。国外由中国国际图书贸易总公司发行，发行代号：BM872；国内邮发代号：38-103，定价15.00元，全年90.00元。 编辑部地址：武汉市武昌磨山中科院武汉植物园内 邮政编码：430074 电话：027-87510755
科技期刊论文图像学术不端行为的识别与防范
时间：2024-07-03 15:36:33
在学术研究领域，相较于文字学术不端行为，图像学术不端行为因其隐蔽性和难以检测的特性，逐渐成为不容忽视的问题。通过相关网站的统计数据显示，近年来图像学术不端行为已成为导致论文撤稿的主要原因之一。针对这一现象，本文将图像学术不端行为细分为图像剽窃、图像伪造和图像篡改三大类型，并深入探讨国内外学术出版机构在识别与防范这些行为上的策略与工具应用。
在科研诚信日益受到重视的今天，学术不端行为依然屡见不鲜，严重侵蚀了科研的纯洁性。为应对这一挑战，我国政府部门已出台多项政策强化科研诚信建设，但仅靠科研人员的自律和常规规章制度难以根治。科技期刊作为科研成果传播的重要平台，需承担更为前置和关键的预防角色。尽管现有的文献检测系统在文字重合度检测上表现优异，但对图像学术不端行为的识别仍显不足。
随着图像处理技术的飞速发展，图像作为科研表达的重要手段，其获取与处理的便捷性也催生了更多的隐性学术不端行为。尤其是以GPT-4为代表的自然语言生成模型能够生成图像，进一步模糊了图像原创的界限，增加了识别和防范的难度。
一、图像学术不端行为的现状与界定
尽管我国已有如SelfCheck等学术诚信系统，但尚未建立权威的学术不端信息发布平台。相比之下，国际上的PubPeer和Retraction Watch等平台提供了丰富的学术不端案例分析，尤其是图像学术不端行为。通过统计发现，图像重复、伪造、篡改等行为在撤稿论文中占有相当比例，凸显了图像学术不端问题的严重性。
参考国内外相关标准，本文将图像学术不端行为归纳为图像剽窃、图像伪造和图像篡改三类。图像剽窃涉及未经授权使用他人图像；图像伪造则是编造实验数据生成图像；图像篡改则是对真实图像进行不当修改，破坏其真实性和完整性。
二、不同类型图像学术不端行为的应对
图像剽窃的识别与检测：主要依赖编辑和审稿人的专业判断，同时辅助以图像检测工具。建立广泛的学术图像数据库是识别图像剽窃的关键。
图像伪造的识别与检测：由于图像伪造基于虚假数据，检测时需重点审查驱动图像生成的数据。期刊编辑需具备深厚的学科知识和实验平台了解，以便查证图像的真实性。
图像篡改的识别与检测：通过图像源文件分析或检测图像拼接、复制等痕迹来识别。现有工具如JPEGsnoop、MagicEXIF等能有效辅助识别篡改行为。
三、图像学术不端行为的防范策略
明确并引导作者处理图像的方式：制定图像处理规范，明确哪些处理是合理的，哪些是不合适的。作者应确保图像的真实性和完整性，避免无意中的学术不端行为。
科技期刊在论文刊前和刊后的制度建设：建立严格的图像审查制度，利用图像检测工具辅助初审。同时，对刊后发现的图像问题及时启动应对程序，减少负面影响。
防范图像学术不端行为的基础设施建设：构建科研数据存储平台，要求作者在投稿时提交原始图像数据，为图像比对提供基础。同时，加强与国际平台的合作与数据交换，提升检测效率。
主管机构的服务延伸：科技期刊主管部门应制定图像学术不端行为的审读规范，整合优势资源为期刊提供技术支持和业务指导。同时，科研单位应加强对科研人员论文产出的全流程管理，从源头上遏制学术不端行为。
综上所述，科技期刊在防范图像学术不端行为中扮演着重要角色。通过明确规范、制度建设、基础设施建设和主管机构的服务延伸，我们可以有效降低图像学术不端行为的发生率，维护科研诚信的底线。