學術不端文獻檢測系統檢測醫學學術論文存在的問題及對策

程 翠 王 靜 胡 敏 藍 安 胡世蓮

學術不端文獻檢測系統檢測醫學學術論文存在的問題及對策

程 翠 王 靜 胡 敏 藍 安 胡世蓮

［摘 要］學術不端文獻檢測系統目前已被醫學期刊編輯部廣泛應用，在甄別抄襲、剽竊文章方面非常有效。但系統在檢測醫學學術論文時存在收錄論文的統計源不全、檢測技術需要改進方面的問題。同時，醫學學術論文的格式和內容也容易引起檢測缺失。作為編輯，對檢測的結果不能簡單、機械地以重復率作為稿件取舍的標準，還需要擴大篩查的統計源、發揮編輯的主觀能動性、發揮審稿專家的作用等，多方面綜合判斷文章的價值。

［關鍵詞］學術不端；檢測系統；缺陷；主觀能動性

［作 者］ 程 翠，碩士，副編審，中國臨床保健雜志社編輯部副主任；王 靜，中國臨床保健雜志社編輯部副主任；胡 敏，中國臨床保健雜志社責任編輯；藍 安，中國臨床保健雜志社編輯部主任；胡世蓮，中國臨床保健雜志社總編輯、社長。

為凈化學術環境，防止學術論文抄襲、剽竊、一稿多投、重復發表等不端行為的發生，很多編輯部都運用了學術不端文獻檢測系統對來稿進行篩選、甄別。目前，國內編輯部運用的多為中國知網、萬方數據、重慶維普三家大型數據庫推出的檢測系統。筆者從2014年開始在對來稿初審時應用學術不端文獻檢測系統。在實際應用中發現，利用系統檢測學術不端，確實便捷高效，甄別出不少抄襲、剽竊的文章。但仔細分析系統檢測的結果，發現存在一些不合理的地方需要編輯修正。對檢測的結果不能簡單、機械地以重復率作為稿件取舍的標準，還需要發揮編輯的主觀能動性，應用自己的專業知識和職業敏感性對檢測結果進行分析，正確判斷。

一、學術不端文獻檢測系統存在的問題

（一）收錄論文的統計源不全

中國知網、萬方數據、重慶維普是國內比較大型且廣泛應用的文獻數據庫。這三家分別與國內眾多期刊有合作，但三家數據庫所收錄的期刊并不完全重合，這就造成了各家收錄論文存在差異性，而學術不端檢測的技術數據就來源于每篇論文，這就會導致學術不端檢測的結果差異。

中國知網、萬方數據和部分科技期刊編輯部簽訂了獨家合作協議，一旦某一編輯部簽訂了獨家合作協議，就意味著該編輯部刊出的所有文章只能在這一數據庫檢索到，勢必造成其他數據庫的統計源文獻缺失。這樣，當其他編輯部檢測文章的學術不端時，論文統計源勢必又縮小，導致查重準確率降低。目前，醫學期刊中此類現象尤為突出。中國醫學會是中國醫學科學技術工作者的群眾性學術團體，其2015年主辦的期刊達133本，是國內外醫藥衛生界數量最大的期刊群。這133本期刊多數居國內專業學科期刊前列。這樣即使有作者抄襲了中華醫學會主辦的期刊文章，某一編輯部如果只在中國知網查重，就無法篩查出該文章的學術不端行為。

隨著社會信息化進程的加快，人們對信息服務的要求越來越高。各大數據庫陸續建成了優先出版渠道。通過優先出版渠道，編輯部可以將定稿的單篇或整期論文上傳到數據庫，這比常規的上傳形式快2個月左右［1］。這在一定程度上解決了紙樣出版的滯后問題，讓新的技術和方法能更快地傳播出去。但優先出版容易出現時間差，造成某一時間點各數據庫的論文統計源出現差異。

（二）檢測技術需要改進

學術不端檢測需要計算機數據與漢語言分析相結合，段落有段落級的算法，句子有句子級的算法。而每家數據庫對于同一篇文章的處理采用技術存在差異。如對文章的字段識別、語義識別，每個數據庫有自己的算法和分析手段，這就造成對同一篇文章在相同數據源內檢測的結果也會存在差異。同時，漢語言分析的工作量太大，需要不斷地積累和更新，這就從技術層面上影響了學術不端檢測的正確性。

有的作者與檢測系統玩起了文字游戲，通過對語句順序的調整、同義詞替換、語句表達方式的變動躲避系統的檢測。

如：高水平的血漿PAI-1是血管事件的重要危險因素，被認為是加速發生冠狀動脈硬化的標志物。

系統檢測為重復句。

改為：血漿PAI-1的高水平現象是引起血管事件發生非常危險的因素，對于冠狀動脈硬化，它是加速催化的標志物。

系統檢測不為重復句。

二、文章內容引起的檢測問題

（一）投稿文章與學位論文相似度過高

有些作者將自己已提交的學位論文進行整理，以論文的形式在期刊中發表。而學術不端檢測系統的統計源往往包括學位論文數據庫。如中國知網的學術不端檢測系統就包括中國學術期刊網絡出版總庫，中國博士學位論文全文數據庫/中國優秀碩士學位論文全文數據庫，中國重要會議論文全文數據庫，中國重要報紙全文數據庫。學術不端檢測系統進行機械化的檢測就會提供高重復率的結果。

（二）圖表和公式等非文字類不端檢測較弱

現在的數據庫學術不端檢測技術往往針對的是文字上的重復檢測。對文章中的圖表和公式等非文字類檢測效果不佳，這在一定上存在了技術漏洞。有的作者利用這一技術缺陷，大量抄襲他人的圖表和公式，已降低文章的整體重復率。

（三）醫學論文的結構和表達易存在重復

醫學論文采用的是格式化的書寫形式，前言、資料與方法、結果、討論都是統一的格式，筆者對研究的描述往往詞句相似。

醫學研究的數據分析都需要介紹統計學處理方法，而大多數研究的統計學處理方法都是一樣的。系統機械地認為這是重復，文章的重復率自然就提高了。作為編輯，就需要根據具體內容鑒別重復率的合理性。如：采用SPSS統計軟件分析數據，計量資料以±s表示，組間比較采用t檢驗；計數資料組間比較采用χ2檢驗。P ＜0.05為差異有統計學意義。

醫學研究的結果許多都是為了臨床上應用，文章討論中經常會出現諸如“此藥物治療效果較好，值得臨床上推廣”的語句。這一含義是很多作者都需要表達的，但語言的表達方式有限，系統根據文字表達判定為重復，無疑提高了全文的重復率。

醫學研究需要依據統一的標準和研究方法，這些內容往往被很多研究者參考和引用。這就容易被檢測系統機械化判斷為重復文字，造成重復率高。

如：高血壓的診斷標準依據2010年《中國高血壓防治指南》，心力衰竭的診斷標準依據2014年《中國心力衰竭診斷和治療指南》［2］。

（四）綜述類文章重復率易高

綜述是指就某一時間內，作者針對某一專題，對大量原始研究論文中的數據、資料和主要觀點進行歸納整理、分析提煉而寫成的論文［3］。綜述類文章往往要大量應用原文章的語句。雖文章內已標注為引用文字，但很多時候，學術不端檢測系統無法識別、準確劃分，仍將其歸入重復率計算內容，造成綜述類文章重復率普遍較高。

（五）同一研究方向的文章重復率較高

同一方向的研究往往查詢的文獻相同、采用的技術和方法一致，就連在術語的應用和語言的表達上也容易造成重復。若幾篇文章的作者同為一個課題組，那么基礎的研究方法、實驗儀器、實驗材料都相同，而以上內容都需要在醫學論文中用文字說明，這就難免發生出版時間居后的論文重復率較高，而論文不存在抄襲、剽竊的現象。還有，在醫學研究中，經常出現同一作者在前期研究的基礎上繼續深入，后期文章中前言文字、研究方法、研究儀器、所用材料、統計學分析等很多文字說明與前期文章一致，甚至會引用前期文章中的數據，如果按照系統的機械化檢測，文章的重復率肯定過高。

三、建議

（一）整合論文的統計源

目前國內尚沒有一家數據庫囊括所有的出版期刊內容。這就形成每家數據庫的統計源都存在檢索漏洞。只有整合論文的統計源，使得統計源數據越龐大、越全面，抄襲的文章被發現的概率才越高。

（二）多個數據庫篩查

在沒有一個囊括所有期刊的統計源供篩查的情況下，為了提高抄襲文章被發現的概率，只有手工擴大統計源。在中國知網、萬方數據、維普資訊等大型數據庫一一篩查。同時還可以通過百度等搜索引擎進行篩查。

（三）收稿時和發表前均需檢測

論文的出版存在滯后性。有的作者急于拿到出版的期刊，同時將論文向多家期刊編輯部投稿，并按照各家編輯部的要求進行修改、交費。反復地利用學術不端檢測系統進行篩查，可以幫助編輯部發現這類問題，避免文章重復出版的發生。

在編輯工作中也容易出現這樣的情況。有的論文初審時重復率合格，但經過修改、編輯，文章內容有了較大幅度的改動，導致修改、編輯后的文章重復率過高。只有再次進行學術不端檢測，才能發現此類問題，保證期刊的出版質量。

（四）發揮審稿專家的作用

編輯需要了解期刊所涉及的專業知識，但并不深入。尤其對專業學科內的新技術、新發展，很少有編輯能做到及時掌握。這就需要發揮審稿專家的優勢，利用他們在專業領域的信息量對文章進行判斷，通過審稿專家的主觀分析判斷文章的核心內容是否存在抄襲［4］。

（五）正確對待學術不端文獻檢測系統檢測醫學學術論文

學術不端文獻檢測系統的檢測結果只能是編輯部篩查文章的一個參考，絕對不能僅憑系統

的重復比高低直接判斷文章是否通過初審。需要根據每一篇文章的具體檢測情況，結合醫學論文內容的具體情況，得出檢測系統能有效幫助初審但不能取代初審結果的結論［5］。

編輯要發揮主觀能動性，仔細閱讀文章內容，參考學術不端文獻檢測數據，綜合判斷文章質量。對于選題新穎、創新性強、有研究價值的文章，只要研究數據真實、觀點鮮明，即使文字重復比較高，也不要退稿。可以跟作者溝通，引導作者圍繞自己的研究結果進行闡述，改善文字表達能力，降低文字重復比。

這樣，既獲得了一篇好文章，也尊重了作者的勞動成果，和作者建立了良好的合作關系。同時，也提高了作者的寫作能力，有利于培養優秀固定的作者群，為日后的優秀稿源打下基礎［6］。

學術不端文獻檢測系統可以快捷、有效地甄別稿件的重復內容，但系統在檢測醫學學術論文時存在收錄論文的統計源不全、檢測技術需要改進方面的問題。作為一名醫學期刊的編輯，對檢測的結果不能簡單、機械地以重復率作為稿件取舍的標準，要結合醫學論文的特點、發揮審稿專家的優勢、分析論文的內容，綜合評價、判斷文章的價值。

【參考文獻】

［1］羅瑞，唐璞，舒安琴，等.兩種學術不端檢測系統對醫學論文檢測結果的差異性研究［J］.天津科技，2014（12）：71-73.

［2］郭一潔，王海軍，陳宇翔，等.非瓣膜性心房顫動患者并發缺血性腦卒中的多因素分析［J］.中國臨床保健雜志，2016（1）：4-7.

［3］王春秀.服務于高校科研的圖書館競爭情報研究［J］.科技情報開發與經濟，2011（9）：71-72.

［4］楊晨晨.運用學術不端文獻檢測系統檢測醫學論文存在的問題及對策［J］.編輯學報，20146（1）：42-44.

［5］學術不端檢測系統在醫學科技核心期刊初審稿件中應用價值研究［J］.傳播與版權，2014（3）：48-49.

［6］阮愛萍，馬艷霞，王沁萍，等.學術不端文獻檢測系統在《山西醫科大學學報》應用中存在的問題及應對措施［J］.山西醫科大學學報，2012（12）：970-972.