SCI发表新规：数据声明与图像审查

2026-06-21 08:09:54   来源：checkbloc   栏目：查重检测

近期，国际学术出版界有个重要流程变革，这主要是科研诚信的两个基本要素：数据要透明，图像要原创。广大科研工作者都明白，要理解并适应这一变化，这是研究成果顺利发表的必修课。

一、数据声明：从可选项到硬门槛

       以前，原始数据或许会被当作补充材料或者可选材料，这或许是个可能的情况。不过，当下的情况已经发生了根本性的改变。越来越多的国际顶级期刊都把数据可用性声明（Data Availability Statement, DAS）当作稿件提交的强制要求了。

       这就显示，投稿时得明确指出支撑论文结论的原始数据存储位置，还有获取方式。这份声明是稿件进入正式审稿流程的必要条件，要是没这个，稿件就直接会被编辑部退回。这一举措，就是想从长远上提升科学研究的可复现性和透明度，这是国际出版伦理委员会（COPE）等权威机构一直推崇的方向。

二、给作者的建议：

       在论文写作刚开始的时候，得有意识地把所有原始数据都整理好归档。

       选择合适的、被期刊认可的公共数据存储库，像把基因序列存入GenBank，蛋白质结构存入PDB之类的。

       投稿之前，得按照目标期刊的“作者指南”（Instructions for Authors）来写规范的数据可用性声明。

三、图像审查：顶级出版商的共同选择

       对论文里的图像予以严格筛查，这和数据审查同步强化，这可是个关键部分。出版社很看重那些不端的学术造假、不当处理等现象，这已经成了出版社关注的重点。

       ImageTwin 这个专业的图像查重工具，在全球好多顶级出版商都用到了，而且被集成进其稿件处理系统里，这是应对这一挑战的一种办法。这表明，图像审查不再只是审稿人“肉眼”就能识别的了，有了专业算法，能大规模、高精度地筛查，这是自动化时代了。

       这一变化，是出版界对学术记录完整性的维护。任何图像上的重复使用、拼接或者篡改，这些工具都能精准识别，稿件会被拒，甚至会对已发表的文章进行调查并撤稿。

四、投稿前自查：三步规避潜在风险

       在审查环境越来越严格的时候，作者投稿前进行自我审查，这是保护自身研究成果、避免不必要的麻烦最有效的方法。

       读懂审查报告

           掌握ImageTwin这类专业工具的报告逻辑相当重要。报告里“相似”和“造假”这两部分，它们的相似程度不完全相同，所以“相似”部分被高亮，而“造假”部分不完全相同。作者得学会区分那些真的存在学术不端风险的，还有那些因实验方法、对照组设置等原因而产生的合理相似，也就是所谓的“伪阳性”（False Positive）。

       规避误判风险

           掌握几种常见的“伪阳性”情况。比如，不同实验组都用到了同一张Western Blot的内参（Loading Control）图像，这在科学上是合理的，不过可能被系统标记。在此，图注得清晰地呈现，或者在投稿信里主动向编辑解释。

       主动声明与解释

           投稿时，除了提交强制性数据可用性声明之外，论文里任何可能造成误解的图像，都得遵循诚实、透明的原则，在投稿信（Cover Letter）里预先说明。这种主动沟通的状况，是科研诚信的最优呈现方式，而且能很好地减少审稿时的质疑。

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