英国研究生毕业论文数据造假

轻重有别

点数低代表抄袭情况比较轻微，惩罚也比较轻，包括口头警告，论文重写等。

但随着抄袭情况越严重，点数也越高，惩罚也相应提高，包括论文成绩零分，不准重写，严重者甚至开除。

各大学的评分人员可以按照这套准则计算出学生抄袭的轻重程度，并给予相应适合的惩罚。

英国学术界希望这套标准能成为全英国高教机构惩罚学生抄袭论文的统一准则，甚至可以推广到其他国家的高教产业。

举例说明

举例一

大学一年级学生的论文内有一段话来源出处不明，这是该名学生首次涉嫌抄袭，这个情况为280点，相应的惩罚包括：

1、登记在案的正式警告；

2、该篇论文零分，重写论文。

举例二

大学二年级学生2000字的论文里有两段文字从网络上抄袭而来，没有注明出处，该学生已经有一次登记在案的正式警告，这个情况为400点，惩罚措施包括：

1、该篇论文零分，论文重写，重写的论文必须扣分；

2、该篇论文零分，不准重写。

举例三

大学三年级学生毕业论文请他人执笔代写，该名学生已经有两次抄袭的记录，这个情况为635点，惩罚措施：

1、该门科目零分，不得重修也拿不到该科目学分；

2、毕业成绩降级；

3、开除。

扩展资料

我国相关法律规定

《刑法》第217条规定，个人犯侵犯著作权罪，处3年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；违法所得数额巨大或者有其他特别严重情节的，处3年以上7年以下有期徒刑，并处罚金。“违法所得数额巨大”和“有其他特别严重情节，见《关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》第5条第2款的规定。

《刑法》第220条规定，单位犯侵犯著作权罪，对单位判处罚金，并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员，依照个人犯该罪的规定处罚。按《关于办理侵犯知识产权刑事案件具体应用法律若干问题的解释》第15条之规定，单位犯本罪的按相应个人犯罪的定罪量刑标准的3倍定罪量刑。

算的。

根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：

（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；

（二）篡改他人研究成果；

（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；

（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；

（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；

（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；

（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。

因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。

拓展资料

学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。

这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。

在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。

如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。

资料来源 百度百科  学术不端  高等学校预防与处理学术不端行为办法

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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。