法医学杂志

期刊简介

  《法医学杂志》(CN 31-1472/R,ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月,由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办,是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊,1996年改为每期64页,2005年改为每期80页,2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸,采用了图文混排方式。

  《法医学杂志》的办刊宗旨为:提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息,为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务,促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。

  《法医学杂志》刊登的主要内容包括:法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果,也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章,全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。

  开设的栏目有:研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。

  主要作者和读者群为:公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者,各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人,高校法医院系、法律系的师生,卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。

  本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针,在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高,实用性强,栏目内容丰富,版面设计合理,图表制作精确,印刷装帧精良,深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。

  本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录,是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中,被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月,获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。

  根据期刊引证报告最新统计,《法医学杂志》影响因子逐年上升,目前在法医学类期刊中,其影响因子名列榜首。

               

科技期刊论文图像学术不端行为的识别与防范

时间:2024-07-03 15:36:33

在学术研究领域,相较于文字学术不端行为,图像学术不端行为因其隐蔽性和难以检测的特性,逐渐成为不容忽视的问题。通过相关网站的统计数据显示,近年来图像学术不端行为已成为导致论文撤稿的主要原因之一。针对这一现象,本文将图像学术不端行为细分为图像剽窃、图像伪造和图像篡改三大类型,并深入探讨国内外学术出版机构在识别与防范这些行为上的策略与工具应用。


在科研诚信日益受到重视的今天,学术不端行为依然屡见不鲜,严重侵蚀了科研的纯洁性。为应对这一挑战,我国政府部门已出台多项政策强化科研诚信建设,但仅靠科研人员的自律和常规规章制度难以根治。科技期刊作为科研成果传播的重要平台,需承担更为前置和关键的预防角色。尽管现有的文献检测系统在文字重合度检测上表现优异,但对图像学术不端行为的识别仍显不足。


随着图像处理技术的飞速发展,图像作为科研表达的重要手段,其获取与处理的便捷性也催生了更多的隐性学术不端行为。尤其是以GPT-4为代表的自然语言生成模型能够生成图像,进一步模糊了图像原创的界限,增加了识别和防范的难度。


一、图像学术不端行为的现状与界定


尽管我国已有如SelfCheck等学术诚信系统,但尚未建立权威的学术不端信息发布平台。相比之下,国际上的PubPeer和Retraction Watch等平台提供了丰富的学术不端案例分析,尤其是图像学术不端行为。通过统计发现,图像重复、伪造、篡改等行为在撤稿论文中占有相当比例,凸显了图像学术不端问题的严重性。


参考国内外相关标准,本文将图像学术不端行为归纳为图像剽窃、图像伪造和图像篡改三类。图像剽窃涉及未经授权使用他人图像;图像伪造则是编造实验数据生成图像;图像篡改则是对真实图像进行不当修改,破坏其真实性和完整性。


二、不同类型图像学术不端行为的应对


图像剽窃的识别与检测:主要依赖编辑和审稿人的专业判断,同时辅助以图像检测工具。建立广泛的学术图像数据库是识别图像剽窃的关键。

图像伪造的识别与检测:由于图像伪造基于虚假数据,检测时需重点审查驱动图像生成的数据。期刊编辑需具备深厚的学科知识和实验平台了解,以便查证图像的真实性。

图像篡改的识别与检测:通过图像源文件分析或检测图像拼接、复制等痕迹来识别。现有工具如JPEGsnoop、MagicEXIF等能有效辅助识别篡改行为。

三、图像学术不端行为的防范策略


明确并引导作者处理图像的方式:制定图像处理规范,明确哪些处理是合理的,哪些是不合适的。作者应确保图像的真实性和完整性,避免无意中的学术不端行为。

科技期刊在论文刊前和刊后的制度建设:建立严格的图像审查制度,利用图像检测工具辅助初审。同时,对刊后发现的图像问题及时启动应对程序,减少负面影响。

防范图像学术不端行为的基础设施建设:构建科研数据存储平台,要求作者在投稿时提交原始图像数据,为图像比对提供基础。同时,加强与国际平台的合作与数据交换,提升检测效率。

主管机构的服务延伸:科技期刊主管部门应制定图像学术不端行为的审读规范,整合优势资源为期刊提供技术支持和业务指导。同时,科研单位应加强对科研人员论文产出的全流程管理,从源头上遏制学术不端行为。

综上所述,科技期刊在防范图像学术不端行为中扮演着重要角色。通过明确规范、制度建设、基础设施建设和主管机构的服务延伸,我们可以有效降低图像学术不端行为的发生率,维护科研诚信的底线。