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会的。
数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
打算公开发表的sci文章必然需要经过严格审稿和查重检测环节，数据一旦造假，在这两个环节中会暴露无余，既然是造假，必然属于学术不端行为的一种，一旦作者被认定为学术不端，对作者的学术生涯将会产生非常不利的影响，所以数据造假这种行为是风险极大的，在论文发表中应当杜绝出现这种行为才行。
特别是发表sci一区二区的期刊论文，想浑水摸鱼造假不被人发现是很难的，因为这类刊物影响力大，你的文章可能是他人学习参考、做深入研究的对象，因此一经发表可能就是备受瞩目的，这种情况下的数据造假必定无处可藏，所以不要有侥幸心理，无论发表sci哪个区的论文，都要有一个端正的学术态度，况且数据造假这个事情就是要想人不知除非己莫为。
sci论文代表着国际最先进的科研成果，sci刊物对文章的审核也是非常严格的，更容不得作者出现学术不端的行为，所以，要想发表sci论文还是扎扎实实做好自己的科研工作才行。
楼主是怎么处理的？
既然已经发表了，就不要说了，当做不知道。数据这种东西很难查证的，就算发表了，也无所谓。国内有很多文章数据都是错的，更有的是狗屁不通。不过，我建议你今后要有严谨的态度。这件事情影响很小的，没必要焦虑。毕业一般没问题。经验之谈，真没你。请采纳，谢谢
你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。
答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。
答：主要是根据查重率。也就是看抄袭的内容在整篇论文中所占的比例，超过30%就判定为抄袭，也就是判定为论文不合格。一般高校要求都是重复率必须低于30%，超过30%即为不合格。知网的论文查重系统在检测时，基本标准是，一句话内存在8个字或以上的字重复，或一个自然段内存在13个连续字符重复，即判定重复。问：学位论文怎么判定作假答：学术不端行为包括以下7点，剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投、重复发表和拆分发表。学位论文最常见的首先是抄袭，一般通过论文重复率来判定，检测通过后，答辩专家进行进一步审查。其次是造假，改数据改结论等等。硕士学位论文每年都会进行抽检，博士学位论文现在是百分之百检查。所以一定要对自己负责，对导师负责。问：如何发现论文造假答：论文造假有很多征兆，比如有别人的论断，用别人的数据，抄袭别人的事例，都是可以发现的。答：有专门的论文查重率的软件，你可以看看，希望能帮助到你答：要想发现论文造假的话，那我们就需要多特地来看书读报，来学习这些知识，如果我们读的多了的话，才可能发现他是不是照抄别人的。问：什么是经济学论文数据造假答：经济学论文数据造假是指经济学科所书写的论文中的数据是假的。在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。物理史及科学史上最大造假事件之一——舍恩事件，便是最好的证明。问：医学论文造假如何识别答：可以说应该无法识别，可以算算他论文中T值P值与数据结果是否可以对上，这种低级错误如果有出入肯定假了
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。
你好，想和你探讨这个问题，可以和你认识吗？
在论文投稿和发表过程中，常见的学术不端行为有以下几种：
1、抄袭：抄袭是指未经授权或引用他人成果的情况下，将其作为自己的研究结果、方法、数据等进行呈现。抄袭行为严重侵犯了他人的知识产权和学术声誉，同时也违反了学术道德。
2、数据造假：数据造假是指人为篡改或伪造实验数据、结果、图片等，以获得所需的研究结论或论文发表资格。
3、不当引用：不当引用包括对文献的误读或故意曲解，或使用来源不可靠或无法核实的资料来支持自己的观点。
4、潜规则：潜规则是指不公开的、隐性的规定或原则，通常存在于某些专业领域、机构或群体中，并可以影响学术的评价、发表、奖励等方面。
为避免这些学术不端行为，应该采取以下措施：
1、注重学术诚信：要坚守学术诚信，树立自己的学术道德意识，避免各种不端行为。
2、加强引用管理：严格按照引用规范和标准进行引用，确保所引用的来源真实、可靠、有据可查。
3、提高自我素质：提高自己的学术素质和水平，增强独立思考和创新能力，使自己更具有学术竞争力。
4、熟悉相关规定：了解并遵守学术期刊和出版社的发表规定，避免违反相关规定而被退稿或影响自身的学术声誉。
5、加强交流讨论：加强与同行的交流和讨论，共同探讨问题，互相监督和提醒，有效地防止学术不端行为的发生。
总之，要保持学术诚信，在学术研究和论文发表过程中，要注重严格遵守引用规范和标准，提高自己的学术素质和水平，了解相关规定，加强交流讨论，从而避免学术不端行为的出现。
本文来源 “撤稿快讯” 官微
2019年6月，中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院在 Molecular Therapy - Nucleic Acids （IF 8.886/Q2） 发表题为 “Long Non-coding RNA PVT1 Competitively Binds MicroRNA-424-5p to Regulate CARM1 in Radiosensitivity of Non-Small-Cell Lung Cancer” （长链非编码RNA PVT1竞争性结合MicroRNA-424-5p调控CARM1对非小细胞肺癌的放射敏感性）的论文。
论文作者：第一作者：中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院肿瘤科Dong Wang（音译 王东）；通讯作者：中国人民解放军总医院肿瘤内科Yi Hu（音译 胡毅）。
本文自2019年正式发表后，有读者质疑本文S9A/C的细胞周期图疑似为手绘；S8A/B中的细胞图与多篇文章存在重叠。针对以上质疑，作者尚未做出回复。
本文于2022 年 5 月 19 日被撤回 。撤稿说明显示：
应 Molecular Therapy – Nucleic Acids 编辑的要求，本文已撤稿。
在与读者提出的造纸厂一起调查数据制造问题时，发现本文图 S8A 和 S8B 中以相同或更改方式复制图像的证据。 这种在没有适当归属的情况下重复使用（部分是歪曲）数据代表了对科学出版系统的严重滥用。 就撤稿事宜联系作者时，作者没有回应。
参考信息：
本文来源 “撤稿快讯” 官微
会的。
数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。
打算公开发表的sci文章必然需要经过严格审稿和查重检测环节，数据一旦造假，在这两个环节中会暴露无余，既然是造假，必然属于学术不端行为的一种，一旦作者被认定为学术不端，对作者的学术生涯将会产生非常不利的影响，所以数据造假这种行为是风险极大的，在论文发表中应当杜绝出现这种行为才行。
特别是发表sci一区二区的期刊论文，想浑水摸鱼造假不被人发现是很难的，因为这类刊物影响力大，你的文章可能是他人学习参考、做深入研究的对象，因此一经发表可能就是备受瞩目的，这种情况下的数据造假必定无处可藏，所以不要有侥幸心理，无论发表sci哪个区的论文，都要有一个端正的学术态度，况且数据造假这个事情就是要想人不知除非己莫为。
sci论文代表着国际最先进的科研成果，sci刊物对文章的审核也是非常严格的，更容不得作者出现学术不端的行为，所以，要想发表sci论文还是扎扎实实做好自己的科研工作才行。
不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
不可以。
问：本科毕业论文数据假造会不会被老师发现？
答：不会的吧，写出点主要的东西老师都会让你过的。我也是本科毕业的，那时候我的指导老师让我自己做设计，我是全靠自己做的，做的质量当然不好。到快答辩前一个星期我才给老师看，老师说大概的样子做出来了就可以了，通过是可以的。
答：一般不会，但是最好还是自己做数据。没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
实验数据造假:
为了预防实验数据造假，一种做法是将全部实验工作“化整为零”进行“流水线”作业，确保每个实验环节不出错、不造假:另一种做法是每人阶段性实验都安排不同的人进行操作，确保实验结果能够重复。
实验室应建立严格的原始记录管理规章，任何实验数据均应当场纪录，不允许事后补记，而且所记录的数据不能随意更改，确属笔误者应由记录者与合作者共同签名确认，预防源头数据造假。
第一作者通常是实验的主要操作者，同时也可能是论文初稿%的唯一起草者。为了预防初稿的数据造假，应该让所有实验参与者共同参加初稿的撰写，而不能由第一作者包办。同时，开放原始实验%记录供全部共同作者随时核对和质疑。
第一作者不能将任何不知情者列为共同作者，也不能夫经“老板”同意就将其列为通讯作者。如果“老板”作为名副其实的通讯作者，在审核稿件时应认真负责，仔细校对和勘误，必要时应调阅原始记录，严防第一作者故意造假。
不可以。
教育部关于印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》的通知中，第一章第四条规定：本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。
教育部《学位论文作假行为处理办法》第3条明确规定，购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的；由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的；剽窃他人作品和学术成果的；伪造数据的；均为论文作假行为的。
并在第七条规定，学位申请人员的学位论文出现作假情形的，学位授予单位可以取消其学位申请资格；已经获得学位的，学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书。并且处理决定应当向社会公布。从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。
若为在读学生的，其所在学校或者学位授予单位可以给予开除学籍处分；为在职人员的，学位授予单位除给予纪律处分外，还应当通报其所在单位。
总结：不要存在侥幸心理，认真对待毕业设计、毕业论文。做毕业设计、写毕业论文是一场较为持久，克服懒惰拖延的实践斗争，我们要尽我们的才能，用心对待，努力让我们的大学生涯完美落幕。
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。
本科论文数据造假有人查。
本科论文数据造假有人查，本科论文的数据造假是严重的学术不端行为，不仅会影响个人的学术声誉，还有可能违反学校的学术规定。在学术界查重论文是非常普遍的做法，包括本科毕业论文，学校和出版社等机构都可以通过各种工具来检测论文的相似度和抄袭情况，如果发现相似度过高或者抄袭行为，可能会进行进一步调查。
论文查重：
在浏览器中输入查重系统网址(http://scj.021hy.net/)，进入论文查重首页后，在首页下方选择合适的论文查重系统。在查重界面输入论文题目和论文作者，并将待检测论文上传至查重系统中，点击提交检测按钮。等待30分钟-60分钟左右的查重时间，查重完成后，在查重界面点击下载检测报告按钮，输入查重订单编号，点击查询结果，最后下载论文查重报告单。
学位论文作假行为：
近年来，文凭造假、论文抄袭事件在国内时有发生。有调查显示，在每一届大学生的毕业论文中，涉嫌抄袭者过半：全文剽窃的论文大约占20.4%；段落剽窃的占33.2%。而自认为“经常”剽窃的学生占32.84%，“较多”剽窃的学生占46.15%。
案例：
2004年，四川大学2001级宗教学专业博士研究生沈某因为在博士论文中抄袭别人研究成果达5000字，被学校给予退学处分；2005年，暨南大学一名女研究生甘某，先后两次向老师递交的课程论文都被认定为抄袭，被学校开除学籍；2008年10月，华中师范大学硕士研究生贾某因其在本科期间发表的两篇论文系全文剽窃，被学校取消硕士研究生资格。