代笔作者会影响临床试验结果的可靠性吗?

博客介绍了代笔作者,指不参与研究只写论文者,在大型临床研究常见。还指出临床试验存在有效性问题,如结果难再现、有时被恶意掩盖。代笔作者撰写的论文缺乏透明度和责任性,使临床试验可靠性存疑,真实贡献作者缺位属不当行为。

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什么是代笔作者

代笔作者是指专门从事科学论文写作,但不参与研究过程的论文撰写者,这类作者在大型临床研究项目中十分常见。研究者最后以团队的形式发表他们的研究结果,并根据贡献大小进行排名,最后一位作者一般是项目领导者。论文的署名者可能执行了具体的项目研究,但并没有参与论文写作。而作为论文的署名作者必须要为论文的完整性和准确性负责。

临床试验有效性

医学专家和管理机构需要依靠发表的数据来制定公共健康政策,但许多发表的临床试验案例都很难再现,或者即使最后形成了研究报告,也很难做到时效性。这背后原因往往是资源短缺,而非刻意所为,毕竟撰写一篇研究报告费时费力,而研究人员很难从繁重的研究任务中抽身来专门撰写这类报告。但是,还有一些特殊情况,临床实验结果被人为的恶意掩盖了,这就需要科学界提升透明度以避免此类现象。当再现性危机发生时,将所有作者的名字都列在论文之中就显得非常重要了。

代笔作者带来的问题

在正式期刊发表的论文会要求作者申明利益冲突,并要求署名作者必须对该论文有实质性贡献,且能为论文负责。但大型医药公司往往雇佣代笔作者,专门从事原始数据的整理和研究论文撰写与发表。这些论文的作者往往缺少两个基本因素:透明度和责任性。在正式期刊发表这类论文并不合适,它是一种不申明利益冲突的表现形式,进而导致临床试验的可靠性存疑——尽管这种怀疑不一定真的存在。

最后总结一下:真实贡献作者的缺位是论文发表中的不当行为,且往往被认为是隐瞒利益冲突。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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