科技论文的写作规范,如何避免学术不端

华明老师在我的博文"高山教授和结晶学报E没有错"下留言，其中有一句，“至少论文的署名者对文章内容的真实性都是有责任的”，我想有必要单独发文回应一下。我对国内关于学术不端的制度不太了解，就我了解的美国的情况而言，的确是论文的署名作者对文章的真实性有责任，但是，每位作者只对自己分工的文章的那一部分的真实性有责任。对学术不端的调查，通常是首先分清楚每个人的分工，然后研究哪一步出现了不端行为。一个典型的例子，就是当年著名的肖恩造假。贝尔实验室的肖恩，当年曾经在十几篇Science Nature文章上造假，后来被人发现，所有文章全都撤稿，肖恩自己名誉扫地。但是肖恩的主要合作者，在十几篇撤稿文章上也有署名的鲍哲楠，在查明她无造假责任之后，则没有受到影响，反而在两年后被斯坦福大学挖走。这才是对待学术不端行为的正确态度。现在某些期刊的编辑部，要求投稿时写明每个作者的贡献，不知道是否有这方面的考量。相反，去年国内有一个造假行为。清华大学化学系的陈教授和医学院的程教授合作的一篇文章被发现造假。这个文章里头，陈教授负责其中的化学部分，程教授负责其中的生物医学部分。是化学部分有造假，但是大约是因为程教授名气大一些吧，几乎所有的媒体和网络舆论都把矛头指向程教授。这，就是对待学术不端行为的错误态度。

一篇科技论文应包括下列主要内容:1•1　题名;1•2　作者署名;1•3　摘要;1•4　关键词;1•5　正文;1•6　参考文献;1•7　作者简介;1•8　基金项目。还要包括上面前四项的英文译文。1•1　题名(或称题目、标题、文题)　要求用最简洁、恰当的、以名词或名词性词组为中心的偏正词组反映文章的特定内容,把论文的主题明白无误地告诉给读者。中文题名一般不宜超过20个汉字,必要时可加副题名。外文题名不超过10个实词。题名中一般不含有标点符号。1•2　作者署名　置于题名下方,并在题名下方注明作者的工作单位、所在城市和邮编。1•3　摘要　摘要着重反映论文的研究目的、研究方法、主要论点与结论等。摘要须用第三人称写作,不用“我”、“我们”以及“本文”做主语;不得有评价性、解释性文字;一般不超过200个字。摘要按功能不同分为:指示性摘要、报道性摘要和报道指示性摘要。对于一般的科技论文,特别是对初学者来说,写成指示性摘要即可。故这里只给出指示性摘要的一种基本样式,仅供参考:摘要　提出(叙述、阐述、讨论、研究)了

这些错误大体上可以分为三类：一类是限于客观条件而发生的错误。这类错误难以避免，也难以觉察，随着科学的进步才被揭示出来的，犯错误的科研人员没有责任，不该受到谴责。一类是由于马虎、疏忽而发生的失误。这类错误本来可以避免，是不应该发生的，但是犯错者并无恶意，是无心造成的，属于“诚实的失误”。犯错者应该为其失误受到批评、承担责任，但是是属于工作态度问题，并没有违背学术道德。还有一类是学术不端行为。这类错误本来也可以避免，但是肇事者有意让它发生了，存在主观恶意，违背了学术道德，应该受到舆论谴责和行政处罚，乃至被追究法律责任。 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）、窜改数据（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。 不同研究领域的学术规范、学术道德有共同的特点，但是在某些细节上也存在差异。本文主要针对的是理工科领域，特别是生物医学领域的学术规范和学术道德问题。 数据的处理 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。 近年来人们已习惯用图像软件对图像数据进行处理绘制论文插图，因此又出现了窜改数据的新形式。例如，由于原图的阳性结果不清晰，就用图像软件添加结果。