发现“数学类论文”中学术不端行为的主要方法是什么？

为了有效防范抄袭、剽窃、过度引用等学术不端行为，各大数据库在10 余年前就纷纷推出了各自的论文查重检测系统。

例如：中国知网研发的学术不端文献检测系统( AMLC) ; 万方数据公司也开发了万方论文相似性检测系统; 维普公司继后也推出了维普通达论文引用检测系统; Tuurnitin公司开发的针对高校的Turnitin查重国际版和UK版，还有服务出版商的CossCheck/iThenticate原创性检测系统。

这些论文查重检测系统在实际操作中为期刊编辑、论文作者等相关人员带来很大便利，使用者只需要上传待测稿件后，就可以得到一份详细的检测报告，内容包括总重复率、疑似重复部分、具体的重合文献、是否提前检测等。

论文查重检测系统的使用在一定程度上对学术不端行为起到了震慑作用，但由于人工智能技术的局限性，这些查重检测软件对数学论文中的公式却一筹莫展。

打开数学论文的学术不端检测报告，不难发现有公式的地自动跳过了；偶尔也会有未使用专业软件编辑而直接在Word文档中录入的公式、字母被检测到，但是，如果有疑似重复的内容，一定是以文字居多。

因数学学科特点，定理、公式等的证明往往是论文的核心内容。也就是说，查重检测系统有可能无法对数学类论文的核心内容进行检测。因而，发现数学类论文中学术不端行为的主要方法还是要靠编辑人工审查。

2020 年 6 月 15 日，德国独立科学记者Schneider在“For Better Science ” 上发布了65篇数学领域论文涉嫌造假的消息，涉及国内44所高校，署名作者多达77名。与前几年披露的生物学、医学等领域的学术不端行为不同，数学领域极少被报道存在学术不端行为。

此次曝光也为国内学术出版再次敲响警钟，重视数学稿件学术不端问题，对数学稿件采取检测系统查重与人工查重相结合的方法进行甄别，且人工审查需要更加用心。返回搜狐，查看更多

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