让撤稿成为新的起点
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原文作者：Gemma Conroy
无论是实验问题还是编码错误，事实总是犯错容易改错难，尤其是当错误出现在已发表的论文中的时候。
因为某个差错而需要撤回论文，可能是谁都不想要面对的事，但是在科研共同体中建立信任、严守学术纪律很重要。
2017年的一项研究发现，那些因为错误而撤回自己论文的作者，他们的诚信赢得了同行评审和其他研究者的赞赏。
下面来听听四位作者撤回问题论文的经历。
01
Frances Arnold
Mario Tama/Getty
今年1月，诺贝尔化学奖得主Frances Arnold突然宣布要撤回她的一篇论文，引起了轩然大波。
“虽然承认现实很痛苦，但应该这么做。我向大家道歉。这篇论文提交时我太忙了，没有很好地履行我的职责。”
— Frances Arnold (@francesarnold) 2020年1月2日
这篇论文于2019年5月发表在《科学》上，描述了合成β-内酰胺环的一种新方法，β-内酰胺环对于抗生素具有重要意义。
然而，由于Arnold一位学生的实验室记录中缺少数据，导致她在加州理工学院的团队无法重复实验，她便决定让《科学》撤回这篇论文。
Arnold说：“我不希望任何人为了重复我们的结果而浪费时间。”
她的诚恳道歉收获了广泛好评，但事实上是另一位研究者给了Arnold启发，让她决心直面自己的错误。
Arnold说：“当我还是一名青年研究者的时候，我很敬佩的一个人撤回了一篇非常重要的文章，我希望把这种教训传下去。”
02
果断行动
Diego Forni
就在Diego Forni的一篇关于两类疱疹病毒演化的论文发表一个月后，他收到了一封提醒邮件。
美国的一名研究人员向Forni指出，他团队使用的病毒基因序列是不正确的。团队的基因组数据来自GenBank，这个数据库包含30多万个生物的序列。他们的研究结果于2019年7月发表在《病毒演化》（Virus Evolution）上。
当Forni意识到自己的结果不可靠时，他明白自己必须立即撤回论文。Forni是意大利科学与医疗保健研究所（IRCCS）的演化生物学家，他说：“当时已经有了好几次引用了，我认为越快行动越好。”
虽然出问题的序列是因为数据库的一个差错导致的，但Forni认为这次经历提醒他要更加仔细地检查公开数据，“尤其是结果超出你预期的时候。”
03
实事求是
Kate Laskowski
David Slipher at University of California, Davis
Kate Laskowski在年初从《美国博物学家》（The American Naturalist）上撤回了她2016年发表的一篇关于蜘蛛社交行为的论文。
Laskowski是加州大学戴维斯分校的一名行为生态学家。当她的同事指出她论文的共同作者——加拿大麦克马斯特大学的Jonathan Pruitt提供的数据存在重复时，她一时之间不知如何是好。
“今年一开年我就做了一件我从没有想过会做的事：撤稿。我最近发现这篇论文相关的原始数据存在严重问题，因此结果不应被采信。”
— Kate Laskowski (@KateLaskowski) 2020年1月17日
2019年11月，当Laskowski仔细查看资料时，她发现重复的地方不能用Pruitt的实验设计来解释。
“那是黑暗的一天。”Laskowski说，“如果我们无法解释，我们就不能相信这个结果。”
同样的问题也出现在她和Pruitt在2014年共同发表的其他论文中，并导致另外两篇论文从《英国皇家学会学报B》（Proceedings of the Royal Society B ）和《生物学快报》（Biology Letters）撤稿。目前，Pruitt的学校正在调查他至少在17篇合著论文中涉嫌伪造数据一事。
虽然Laskowski在博客文章中写道，那次的经历让她“痛苦不堪”，但她认为撤稿是唯一正确的选择。这也凸显出在研究项目每个阶段都保持透明度的重要性，她补充说。
“撤稿的目的是纠正科学记录，”Laskowski说，“实事求是是不会给你带来麻烦的。”
04
接纳错误
Leonhard Schilbach
2016年，Leonhard Schilbach和他的团队在实验中发现，孤独症的特质会影响个体决策，但不会妨碍他们捕捉社交线索。
然而，Schilbach的一名学生在为另一项研究重复这个实验时发现了一个代码错误，这让本来的实验结果无法成立。2019年10月，这篇论文从《生物精神病学》（Biological Psychiatry）上撤稿。
“显然，这是正确的决定。”马克斯·普朗克精神病研究所的神经科学家Schilbach说。
Schilbach认为撤稿对于研究者来说无疑是一个艰难的决定，尤其是对那些发表作品不多的青年合著者来说，但他认为应将科研严谨置于个人声誉之上。
“做科研的目的是为了学习新事物，理解世界的运作方式。”Schilbach说，“如果我们的分析有瑕疵，这个目的就无法实现了。”
同样重要的是将错误看作完善工作实践的机会，判断是否要在实验室开展质量控制，或是让外部研究者在发表前复核数据，Schilbach说。
“你要思考如何解决问题，而不要去想它会毁了你的事业。”Schilbach说，“想办法接纳你的错误，它们可以让你的科研工作更出色。”
@Nature
原文以Scientists reveal what they learnt from their biggest mistakes为标题发表在2020年3月3日的Nature Index上
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