陈大文

（江苏金盾检测技术股份有限公司，江苏 南京 210000）

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随着互联网迅速发展与学术竞争的加剧,学术期刊投稿过程中产生的学术不端行为日益严峻。 这种现象侵害他人知识产权,扰乱学界秩序,阻碍了科学的生产和进步。 中国科协早在2007 年就发布《科技工作者科学道德规范》进行规约,美国科学技术政策办公室则在2000 年就对学术不端行为进行了定义。 学术不端是一个较为宏观的概念,根据2019 年5 月所发表的《学术出版规范——期刊学术不端行为的定义》中的新界定,可初步将学术不端行为分为剽窃、伪造、篡改、一稿多投等类型。 当前所面临的不端行为现象日益复杂,需要通过更有针对性的技术方法进行有效检测和识别。

面对严峻的学术不端境况,国内外都积极展开了一系列的预防与监管措施。 国内的CNKI 科技期刊学术不端文献检测系统(AMLC)［1］从2006 开始正式立项到目前已经规模化使用,具备相当的成熟度。 AMLC 可以进行快速的文献对比,以CNKI 的文献数据库为依托,在几秒内完成文献复制比率的检测,其核心为内容重复比,系统中连续13 个字重复就算抄袭并被标红。但是此抄袭检测方法具有很大弊端,如一旦查重规律被摸透,抄袭者就可以轻易绕开系统监测。 国外的CrossCheck［2］是由CrossRef 组织推出的一项服务,主要用于检测论文是否存在抄袭和剽窃行为,自然出版集团(NPG)、爱思唯尔、施普林格等都是CrossCheck 的使用成员。 同AMLC 类似,其也是将上传论文与数据库中的海量文献进行分析比对,从而检测文字抄袭或剽窃。……