四十一度灰
研究生论文数据造假会被发现如下:
造假被查出来的大都是生物,材料之类的领域,然而计算机(特指深度学习)才是重灾区,造假容易复现困难随机性强,别说二流论文,顶会论文都没有参考价值。所以除了廉价劳动力够多的大研究室,其他人论文的数量基本取决于不要脸的程度。这也是我再也不想碰ML领域会议的原因。
比如组合优化的性能曲线,所有人都知道是个指数曲线,你搞个新的剪枝条件,水一点咱不求正确解,毕竟大部分应用下并不需要正确解,切掉1%的解换来50%的速度是很合理的思想。什么性能改进不够大?5次实验最好的跟最坏的比啊,还不行用C+SIMD写的跟Java的比啊,再不行说实话你随便编个数也没人看得出来,毕竟理论上行得通,行不通那是他程序写的不好。
要说上面想法毕竟真的,顶多偷懒不想做实验,到了ML领域之后那就是明明白白的造假了。数据集精选到位,想法再烂几百个实验里只要能挑出一个能看的,那就是顶会苗子——normalization + adaptive learning rate + manifold constraint审稿人怎么知道哪个项work?
再进一步,古典ML还要你写程序做实验,到了DL里这些全都可以省了,完全可以画图编数据发顶会一步到位。毕竟就是个人肉Architecture Search,随便找个domain画个图,编个比SOTA高一点的精度,一篇论文就诞生了。需要公开数据集和代码?某国际大厂研究院实习生发的顶会论文也带代码,
最近有些研究都开始明目张胆的把validation dataset的distribution当制约条件,甚至直接sample数据进train loop,好家伙演都不演骑头上侮辱人智商呢是不?人家都把造假上升为novel approach了,就别提被发现了,那是伟大的研究懂不懂。
洛林小叮当
做错了还是造假?错了的话向论文审核负责人申请改正就可以了。
要是作假的话。2013年1月1日出台了最新《学位论文作假行为处理办法》,数据造假会被判定为论文造假。
《学位论文作假行为处理办法》:在职人员的学位论文出现购买、由他人代写、剽窃或者伪造数据等作假情形的。学位授予单位可以取消其学位申请资格;已经获得学位的,学位授予单位可以依法撤销其学位,并注销学位证书。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内,各学位授予单位不得再接受其学位申请。除给予纪律处分外,还应当通报其所在单位。
学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为,国际上一般用来指捏造数据、窜改数据、剽窃、一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行。
扩展资料:
学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为,国际上一般用来指捏造数据(fabrication)、篡改数据(falsification)和剽窃(plagiarism)三种行为。但是一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行为也可包括进去。学术不端行为在世界各国、各个历史时期都曾经发生过,但是像中国当前这样如此泛滥,严重到被称为学术腐败的地步,却是罕见的。这不仅表现在违反者众多、发生频繁,各个科研机构都时有发现,而且表现在涉及了从院士、教授、副教授、讲师到研究生、本科生的各个层面。由于中国高校缺乏学术规范、学术道德方面的教育,学生在学习、研究过程中发生不端行为,经常是由于对学术规范、学术道德缺乏了解,认识不足造成的。因此,对学生——特别是研究生——进行学术规范、学术道德教育,防患于未然,是遏制学术腐败、保证中国学术研究能够健康发展的一个重要措施。
学术不端 百度百科
拎拎同学
算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定,在科学研究及相关活动中有下列行为之一的,应当认定为构成学术不端行为:
(一)剽窃、抄袭、侵占他人学术成果;
(二)篡改他人研究成果;
(三)伪造科研数据、资料、文献、注释,或者捏造事实、编造虚假研究成果;
(四)未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名,未经他人许可而不当使用他人署名,虚构合作者共同署名,或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献;
(五)在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息;
(六)买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文;
(七)其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则,属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨,不要心存侥幸,认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定,给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的,由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气,或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果,败坏学术风气,阻碍学术进步,违背科学精神和道德,抛弃科学实验数据的真实诚信原则,给科学和教育事业带来严重的负面影响,极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面,研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上,因此论文中的数据必须是真实可靠的,不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据,不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因,而无法全面展示原始数据,但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问,或希望做进一步了解,论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此,在论文发表之后,有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间,一般至少要保存5年,而如果论文结果受到了质疑,就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查,却谎称做过,无中生有地编造数据,这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查,也获得了一些数据,但是对数据进行了窜改或故意误报,这虽然不像捏造数据那么严重,但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括:去掉不利的数据,只保留有利的数据;添加有利的数据;夸大实验重复次数(例如只做过一次实验,却声称是3次重复实验的结果);夸大实验动物或试验患者的数量;对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
研究生论文数据造假会被发现如下: 造假被查出来的大都是生物,材料之类的领域,然而计算机(特指深度学习)才是重灾区,造假容易复现困难随机性强,别说二流论文,顶会论
当然大而且是很大的。毕竟现在的论文基本上都要查重核查你的引用数据来源的
近日教育部、国家发展改革委、财政部联合发布《关于深化研究生教育改革的意见》(以下简称《意见》)提出,加大研究生考核与淘汰力度,对学位论文作假者取消学位申请资格或
合理,因为教育部明文要求不得抄袭,所以是大家论文不能抄袭,要自己动手去写,不要冒险。
在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。 当然,这种级别的学术不端是非常难以察觉的,就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混