三区sci造假会被发现吗(三区sci造假会被发现吗知乎)
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研究生论文数据造假会被发现吗
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。
sci三区的论文有没有数据造假的情况
如果只需要进行较少或较小的修改,就应该马上认真修改后再投寄出去。如果建议进行较大的修改,就应该静下心来对文章和所提建议进行全面认真的考虑.一般可能有以下几种情况:第一,审稿人发现稿件中存在有严重的问题,并且审稿人的意见是正确的,就应该遵循审稿人的意见,并对稿件做出相应的修改。第二,审稿人或编辑也有可能对稿件产生严重的误解。如果作者认为审稿人的批评意见是完全错误的,可以有两种处理方案。SCI论文其一是把稿件投向另一刊物,以期望能得到公正合理的评审;其二是再次投稿给该刊,并运用自己所掌握的材料或论据,对审稿人的意见进行逐项详尽的申辩(一定不要使用带有敌对情绪的词语),以期望稿件能送交给其他审稿人进行再次评审。如果有两位审稿人同时误解作者的表述,作者就需要细心地找出问题或误解产生的原因并进行修改,然后再寄给该刊或其他刊物。一定要认真对待审稿人或编辑提出的修改意见,在返回修改稿的同时附寄一份修改信,修改信中要对审稿人或编辑提出的所有问题逐条回答;对于审稿人推荐的文献一定要引用(这些文献的作者很有可能就是审稿人),并且要讨论透彻;作者如果认为审稿人或编辑的修改建议不合理,就一定要可坚持己见,不必妥协,但一定要有充足的理由。如果作者收到的是一封退稿信,应该仔细阅读退稿信并决定采取何种处理措施。第一,完全性退稿(即编辑不会再对稿件予以考虑)。在这种情况下再次投稿给同一家刊物或进行申辩都是毫无意义的。如果稿件中的确存在严重问题,最好不要把它改投给其他的刊物,以免影响作者本人的声誉。如果稿件中还有值得保留的内容,可以将其改写成一篇全新的文章,然后再尝试重新投稿。第二,稿件包含一些有用的信息,但有些资料有误。首先要仔细阅读稿件和审稿意见,以确认数据是否有严重的错误。若的确是有很大的缺陷,应该认真弥补这个缺陷(如修正错误,补充广泛而有力的证据以及清晰的结论),然后再重新投稿。如果认为是审稿有误,那么,除非能对编辑进行有说服力的证明,否则最好不要将稿件再投给同一家刊物,最好考虑另投其他类似的刊物。第三,除了所做的实验有一些缺陷外,稿件基本上是可以被接受的。作者可以按照审稿人的意见进行必要的修正,SCI论文然后再次投稿给这家刊物。如果按照审稿人的意见作了重要修改(或重写了某一部分),该修改稿是有可能被重新送审甚至接受的。sci论文数据造假都是怎么被发现的
数据造假者通常被抓住的流程只需两个步骤。首先是数据被质疑是造假者被发现,同时还需要第二步,即文中描述的获取数据的方法并不能实现。
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