代笔作者的隐患

代笔作者
一、代笔作者的定义
大型研究项目中常常会有不参与实验专门从是论文写作的作者,称之为代笔作者。在论文的署名者中可能有未参与论文写作但参与实验项目的科研人员,但吊诡的是若论文的完整性与精确性有问题未参与写作的署名作者也需要负责。
二、临床试验是否有效
公共健康政策的制定立基于公开发表的数据来制定,然而再现性的危机以及时效性会影响到数据的可信度,因为所形成的研究报告很难被再现由于资源短缺等等,研究人员无法抽身撰写报告。然而也有可能是人为客意操纵实验结果造成的数据错误。这种情况就需要提升透明性避免这种情形发生。是故包括代笔作者也需包含于署名作者中。
三、代笔作者带来的问题
正式发表期刊论文以前都要求作者必须申明利益冲突,署名作者也必须对论文有实质贡献能为论文负责。但大型医药公司常雇佣代笔作者,以处理原始数据整理以及研究论文撰文、发表等相关事宜。代笔作者最大的问题就是缺少透明性与责任性导致临床实验结果存疑──即便其实没有这些问题。
最后总结一下:真实贡献作者不被列名是为学术不端,这是隐瞒利益冲突的。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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