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非故意的错误结果是否需要撤稿?
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非故意的错误结果是否需要撤稿?# Biology - 生物学
m*t
1
非故意的,举个例子,
比如某人做了个machine learning的classifier,用个cross validation检测,效果很
好发了一篇paper。由于对数据来源有一些不了解,过了几年之后,发现原来用的数据
,里边有duplication(这是很正常了,现在很多高通量数据一个样品都测两三次,而
对ML来说,尽可能多的搜集数据也是很重要的,如果不是特别小心,的确很有可能出现
这种情况),比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
现根本没原文那么好?这种情况算不算造假?需要撤稿吗?随着发文章带来的一系列
benefit,比如PhD degree和绿卡等,是否要被取消?
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s*y
2
看影不影响文章的结论了。一般这种情况,给杂志写个邮件说明情况,然后登个勘误就
解决了
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g*r
3
等到有人说这不算造假,接下来就趁势宣布2.14亿经费和副部待遇的合理性是不是?
如果这么打算,下面这段需要修正:
“比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
现根本没原文那么好?”
为:
“比如共有十几个样品,每一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,每一个样品都可能2次分到了training里边一次分到了testing里边
,这样testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,
classifier的表
现根本没原文那么好?”
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w*9
4
即使是故意的,也不算造假。因为故意还是不故意,是主观上的东西,不好用证据证明
。科学需要宽容,不能区别,就都不算造假。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 非故意的,举个例子,
: 比如某人做了个machine learning的classifier,用个cross validation检测,效果很
: 好发了一篇paper。由于对数据来源有一些不了解,过了几年之后,发现原来用的数据
: ,里边有duplication(这是很正常了,现在很多高通量数据一个样品都测两三次,而
: 对ML来说,尽可能多的搜集数据也是很重要的,如果不是特别小心,的确很有可能出现
: 这种情况),比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
: validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
: testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
: 现根本没原文那么好?这种情况算不算造假?需要撤稿吗?随着发文章带来的一系列
: benefit,比如PhD degree和绿卡等,是否要被取消?

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m*t
5
非故意的,举个例子,
比如某人做了个machine learning的classifier,用个cross validation检测,效果很
好发了一篇paper。由于对数据来源有一些不了解,过了几年之后,发现原来用的数据
,里边有duplication(这是很正常了,现在很多高通量数据一个样品都测两三次,而
对ML来说,尽可能多的搜集数据也是很重要的,如果不是特别小心,的确很有可能出现
这种情况),比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
现根本没原文那么好?这种情况算不算造假?需要撤稿吗?随着发文章带来的一系列
benefit,比如PhD degree和绿卡等,是否要被取消?
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s*y
6
看影不影响文章的结论了。一般这种情况,给杂志写个邮件说明情况,然后登个勘误就
解决了
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g*r
7
等到有人说这不算造假,接下来就趁势宣布2.14亿经费和副部待遇的合理性是不是?
如果这么打算,下面这段需要修正:
“比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
现根本没原文那么好?”
为:
“比如共有十几个样品,每一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
validation的时候,每一个样品都可能2次分到了training里边一次分到了testing里边
,这样testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,
classifier的表
现根本没原文那么好?”
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w*9
8
即使是故意的,也不算造假。因为故意还是不故意,是主观上的东西,不好用证据证明
。科学需要宽容,不能区别,就都不算造假。

【在 m*********t 的大作中提到】
: 非故意的,举个例子,
: 比如某人做了个machine learning的classifier,用个cross validation检测,效果很
: 好发了一篇paper。由于对数据来源有一些不了解,过了几年之后,发现原来用的数据
: ,里边有duplication(这是很正常了,现在很多高通量数据一个样品都测两三次,而
: 对ML来说,尽可能多的搜集数据也是很重要的,如果不是特别小心,的确很有可能出现
: 这种情况),比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
: validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
: testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
: 现根本没原文那么好?这种情况算不算造假?需要撤稿吗?随着发文章带来的一系列
: benefit,比如PhD degree和绿卡等,是否要被取消?

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C*t
9
我也清楚楼主这篇文章的用意,不过还是要出来说一声。
撤稿并不是宣布一篇文章造假。一个杂志发一篇文章,是对它结论的认可。如果这篇文
章的结论不应当被认可,那就不应当继续出现在杂志上。如果主要结论还hold,只是不
太精确,可以加个声明(例如阿狗work但是效率稍微低了些)。主要结论都不再成立的
话(阿狗不work或者即使work但太低以至于没啥实际用途),就应该撤稿。
撤稿不是在作者的脸上盖上“造假”的章。但是,某些人也不要怀着侥幸心理,认为不
盖这个章,这件事就没有定论了。是非公道自有人心,如果公众和同行都认为是A,权
威和领导都说是B,呵呵,这年头认同后者的有几个?掩耳盗铃罢了。

【在 g******r 的大作中提到】
: 等到有人说这不算造假,接下来就趁势宣布2.14亿经费和副部待遇的合理性是不是?
: 如果这么打算,下面这段需要修正:
: “比如一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
: validation的时候,可能2次分到了training里边一次分到了testing里边,这样
: testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,classifier的表
: 现根本没原文那么好?”
: 为:
: “比如共有十几个样品,每一个样品被测了3次,三次基本信号都差不多,但在cross
: validation的时候,每一个样品都可能2次分到了training里边一次分到了testing里边
: ,这样testing的准确度当然很高,但实际来说这是个overfitting的model,

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P*R
10
杂志不是用来发布错误的东西的。
是错误的东西,就应该撤稿,至于说故意或不故意,不是杂志考虑的范围。

【在 C***t 的大作中提到】
: 我也清楚楼主这篇文章的用意,不过还是要出来说一声。
: 撤稿并不是宣布一篇文章造假。一个杂志发一篇文章,是对它结论的认可。如果这篇文
: 章的结论不应当被认可,那就不应当继续出现在杂志上。如果主要结论还hold,只是不
: 太精确,可以加个声明(例如阿狗work但是效率稍微低了些)。主要结论都不再成立的
: 话(阿狗不work或者即使work但太低以至于没啥实际用途),就应该撤稿。
: 撤稿不是在作者的脸上盖上“造假”的章。但是,某些人也不要怀着侥幸心理,认为不
: 盖这个章,这件事就没有定论了。是非公道自有人心,如果公众和同行都认为是A,权
: 威和领导都说是B,呵呵,这年头认同后者的有几个?掩耳盗铃罢了。

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j*u
11
主要结论错误不retract的就没有见过。
一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌情写一
个editoral concern。
但从头错到尾的一般都会retract。
技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有见过。
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P*R
12
韩春雨这个问题拖得越久,这个假技术死得越彻底。

【在 j*******u 的大作中提到】
: 主要结论错误不retract的就没有见过。
: 一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌情写一
: 个editoral concern。
: 但从头错到尾的一般都会retract。
: 技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有见过。

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F*Q
13
CNS上主意结论错误的文章不要太多了。我知道的没有一篇被撤稿,而且文章一样被引
用。


: 主要结论错误不retract的就没有见过。

: 一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌
情写一

: 个editoral concern。

: 但从头错到尾的一般都会retract。

: 技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有
见过。



【在 j*******u 的大作中提到】
: 主要结论错误不retract的就没有见过。
: 一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌情写一
: 个editoral concern。
: 但从头错到尾的一般都会retract。
: 技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有见过。

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m*t
14
当年金催化的一系列文章,后来都被证明是残留的微量银(一般方法测不到的或者被当
成了噪音的)才是真正起作用的,但是原作都没有被撤,请问怎么解释?

【在 P****R 的大作中提到】
: 杂志不是用来发布错误的东西的。
: 是错误的东西,就应该撤稿,至于说故意或不故意,不是杂志考虑的范围。

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m*t
15
那按照道理,大部分文章都要被撤。应该是没有故意造假或者特别低级错误的被撤还没
见过,你可以举个例子?

【在 j*******u 的大作中提到】
: 主要结论错误不retract的就没有见过。
: 一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌情写一
: 个editoral concern。
: 但从头错到尾的一般都会retract。
: 技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有见过。

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m*t
16
就算被撤,那很多随之而来的个人利益,比如PhD学位,相关的工作,怎么办?
比如一个学生,毕业就去了工业界,是要让人重新写毕业论文?还是撤了学位?还是后
来人写comment就行?

【在 j*******u 的大作中提到】
: 主要结论错误不retract的就没有见过。
: 一般作者自己发现错误会写个信correct,比如某一部分结论有误。 editor 酌情写一
: 个editoral concern。
: 但从头错到尾的一般都会retract。
: 技术类的文章主要结论站不住还发到nature biotech这个level的更是从来没有见过。

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