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学术XX汪诚信现在怎么样了

我不太清楚学术XX汪诚信现在的情况。我只知道他曾经因为涉嫌学术不端而被撤销了教授职称，并被发表文章的期刊拉入黑名单。他的行为受到了学术界的批评和谴责。但他是否已经改过自新，我无法确定。

XX学术不端行为有哪些

XX学术不端行为包括抄袭、剽窃、捏造数据、篡改实验结果等。其中，抄袭是最常见的学术不端行为之一，指的是在没有合理引用的情况下直接XX他人的研究成果或XX内容。剽窃则是指将他人的研究成果、观点或者学术成果当成自己的，未经授权就使用他人的研究成果或者在没有了解他人研究背景及结果的情况下进行推广。捏造数据是指故意编造、篡改研究数据；而篡改实验结果则是对实验结果进行操纵，以达到预期的结论。这些学术不端行为会破坏学术领域的诚信，损害研究的公正性，影响研究成果的真实性和权威性。

学术圈查重真的吗

是真的，学术造假跟学术不端都是不允许的，如被发现，很可能会被撤销XXX书。

学术不端的界定标准

一般在国际学术界，对于学术不端的容X度很低。但是同时，对于学术不端的界定也比较困难。下面结合我自己的学术研究经验，简单说一下常见的学术不端行为（仅限于通信领域）：

一稿多投。这种事情的后果通常没那么严重。一稿多投的判断标准通常是多个稿件之间的重复成都，可以分为几种情况：

在短篇（3-5页）会议XX的基础上，扩成长篇（10页以上）的期刊XX。这种情况属于学术界的常规默认操作，不属于一稿多投。因为在会议XX中，通常不能将所作出的成果完整展现，所以需要增加更多原理描述，实验结果等等。不过如果是比较长的会议XX，比如Globecom（6页），扩成8页期刊的话，就要比较谨慎。如果碰到比较严格的审稿人，直接看篇幅长短就能给你拒掉。

一个稿件同时投多个期刊或会议。这种行为是严格禁止的！！！一旦发现，虽然名义上只会撤稿，但是你在学术圈的名声也就臭了，以后再想和别人合作就难了。

一个稿件先后投多个期刊或会议。名义上说，除非XX明确被第一个投的审稿人拒掉，否则不能在XX审稿期间再另投其他期刊或会议。但是这里有一些可以操作的空间，比如Springer旗下和IEEE旗下的期刊同时投，只要注意把XX的各种描述更改一下，Figures重画一下，一般来说，不是有深仇大恨的人是不会专门扒你的。

抢夺成果。这个情况在国内学术界算是比较常见的。一旦被曝光出来，也是会臭名声的。XX是个硬性指标，在各种评价体系里都有用。所以，小老板，大老板，博士，硕士等人都会围绕XX的一作二作和通讯作者展开协（zheng）商（duo）。我之前有个师妹投XX，她做的东西是我全程指导的，但是最终作者列表里根本没有我，而是小老板带上了一群合作项目里的人。一般来讲，只要不是你直接亲手提出来的idea，并且主要是自己动手做出来的东西，并且自己完成了XX主体的话，一作的位置就不很稳。少了其中哪一项，都有可能被老板踢掉一作，甚至从作者列表中剔除。但是，抢夺成果的界定也比较困难，人情社会，呵呵。

XX成果存疑。注意，我这里的用词是存疑，不是XX造假。因为即便业内同行普遍认为某一篇XX的结果有问题，这也并不意味着作者就在主观造假。现在发表在通信领域的XX相当大一部分都是不能被复现出来的。在XX描述里稍微隐藏一些参数，就可能得到完全不一样的结果。这点是非常非常难以界定的，也是现在很多博士和导师浑水摸鱼狂发XXXXX的底气所在。XX成果存疑的可能性有：

主观造假。这个通常只有作者自己知道。水平低劣的造假在所要研究的主题，所提出的方法的原理，进行试验的细节等等方面可能存在严重的漏洞。因为作者对于要写的东西并不是很懂，很容易就会被同行看出来。即便XX最终发表，这些XX也只能被归为垃圾一列。任何一个认真读过XX的人都能判断出来。而水平高超的造假则会让人看不出端倪。举个例子，针对某个我很懂的topic，我想出一种算法，我预估了这种算法的预期结果，我手里还有一些关于这个topic的其他算法结果，那么我就可以根据我的知识，编造看似合理的实验数据，并且完成该XX。这样写出来的XX，即便结果不能被人复现成功，也没人敢说我在造假。因为我提出算法之后根本没尝试过，我也不知道这个算法是否具备像我我预期一样的性能。一般二区主流期刊的XX大部分都是这类的小创新性质的XX。只要我愿意，半周攒一篇都没问题。

XX造假。这个被我单独划归一类，是因为有时候研究人员的生存环境实在是太恶劣，有些心知肚明的东西不得不做。比如说国家项目不能结项怎么办？临近毕业被延期怎么办？被高校或者地方XX政绩宣传绑定怎么办等等。没有人想要做这种事情，但是形势比人强，要么滚蛋要么造假。如果是你，你怎么选？

客观造假。这个就有的说了。客观造假的可能性很多，不过归根结底就是科学素养的缺失。比如，做网络仿真就怼一种网络拓扑，或者一类网络拓扑，然后得出结论这种算法对于所有网络结构都适用；还有，实验或仿真都要反复做多次，去除异常数据以后，对剩下的数据做分析，确认可靠以后再拿来用。但是很多，很多研究生甚至导师都只跑有限几次实验，得到的结果样本非常少。有时候，还会为了符合自己预期的结果，直接去掉他们认为不合理的数据。这些做法都是有问题的。

李立恒被开除原因

1李立恒被开除2据报道，李立恒被开除是因为他涉嫌学术不端，包括剽窃和篡改实验数据。此外，他还被指责公共场合发表不当言论。3学术界对于李立恒被开除的争议一直存在。一些人认为这只是一个例子，证明了学术诚信的重要性，而另一些人则认为李立恒只是一个被牺牲的人，因为学术不端在学术界中非常普遍。同时，一些人也呼吁更多的机构和个人加强对学术不端行为的监管，以保持学术界的诚信。

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