科技期刊中介稿件的特征识别与应对策略

总结编辑工作中发现的疑似代写代投稿件的信息特征,从作者、编辑、审稿专家、专业知识平台与搜索引擎等多方面进行甄别,探讨科技期刊中介稿件的识别方法并提出防范策略。为此提出通过升级投稿系统有效拦截代投稿件、初审前核实作者的基本信息、编辑过程请作者提供原始病例资料、充分利用网络资源和学术不端检测系统进行深度排查、根据专家评审意见识别代写稿件、建立更规范的工作流程、掌握证据投诉中介公司等方式,采取有力措施识别和防范中介稿件,从而降低刊文风险,不断净化学术环境。

《中国微侵袭神经外科杂志》中介稿件的特征识别与应对策略

目的总结编辑工作中发现的疑似论文代写稿件的信息特征,探讨应对策略。方法回顾性分析《中国微侵袭神经外科杂志》2016年~2019年的投稿情况。调取与汇总稿件处理系统后台数据,主要观察指标:注册账户邮箱、登录IP地址所在地、单位所在地、查重数据、署名作者数、投稿内容、论文数据问题等,进行多方面甄别。结果注册账户IP所在地与单位所在地不符是最明显的可疑学术不端行为,2016年~2019年占比分别为39.5%、34.3%、43.3%和45.7%。投稿内容与本刊内容不相符是另一个常见可疑学术不端行为,2016年~2019年占比分别为18.4%、19.2%、25.1%和16.3%。结论学术不端行为的表现形式具有多样性、隐蔽性,但又具有可识别性。医学科技期刊编辑通过识别具有学术不端特征的注册账户与投稿,可在投稿阶段主动拦截学术不端行为。

科技期刊“中介稿件”的识别及防范

分析中介稿件的信息特征,且与作者稿件的信息特征进行比较,进而提出中介稿件的识别与防范策略,即:根据稿件信息特征识别中介稿件;根据注册信息与稿件对应信息不一致识别中介稿件;通过签署协议警醒和监管作者;掌握证据投诉中介网站。