本篇内容原发布于埃米编辑公众号，更多精彩内容，请关注公众号“埃米编辑SCI论文润色”。在2020年，诺贝尔化学奖得主Frances H. Arnold教授的一篇《Science》论文因部分关键实验数据缺失而被撤稿。对此，Arnold教授在推特上直言不讳地承认了问题，并表示这是她科研生涯中的一次深刻教训。
事实上，由于数据处理失误导致的撤稿案例并不少见。这类撤稿通知通常缺乏具体细节说明，这让许多作者在懊恼之余感到困惑……
2025年1月，《Nature》发布了一篇名为《由于诚实错误导致的撤稿对研究人员来说极其有压力》的文章。研究团队通过对6680份调查问卷的分析，概括出五种常见的数据处理失误。让我们来看看这些常见的失误及其避免方法。
研究人员利用Retraction Watch数据库，找到了5041篇因数据处理错误而被撤回的论文，并向6680名作者调查了撤稿原因的理解和分析。在97份有效回复中，总结出了五种最常见的数据处理错误：
其他错误还包括数据传输错误（7%）、错误的报告（6%）、编程错误（4%）、文件不足或不正确（4%）、数据选择/合并错误（4%）、项目管理错误（2%）、数据点之间的连接问题（2%）、偏离协议（2%）和数据或文件组织错误（2%）。
造成这些失误的常见原因有：不专心（14%）、技术性问题（13%）、沟通失误（12%）、粗心大意（11%）、缺乏经验（9%）等。
为了减少数据处理失误，以下是一些有效的建议：
此外，作者们希望期刊能够提供更明确的说明或指引，具体哪些失误会导致撤稿，哪些可以通过修改来解决，这对作者和编辑 alike都至关重要。
与其因撤稿而懊恼，不如提前做好防范。科研工作者要用心对待数据细节，谨慎处理每个环节，始终保持对“数据”的高度重视！
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