随着2015年那场大规模的撤稿事件的全程发酵，论文造假的这个事件也越来越受到相关人员的重视，对于基层一线的医生而言，可能部分医生并不具备识别真假论文的能力，如果有部分医务人员读到了假论文，而又按照假论文里面的东西进行操作，极有可能造成不可挽回的损失，那么如何初步的判定一篇论文是否涉嫌造假呢，笔者根据多年写作的经验，假设你第一眼的直觉就觉得某篇文章有问题，你该如何去辨别真伪，需要进行评价的步骤具体如下（所有这些步骤都是基于相应的论文不主动公布原始数据而得出的）：第一、看期刊杂志的整体水准如何： 大家身为医务工作者也都知道，要评上高级职称，基本都需要发表一定数量的论文在相应等级的期刊等级上。而这些杂志里面往往水平相差很大，一般而言，编辑水平越差的杂志，出现问题文章的概率越大，我以辽宁省2015年公布的西医高级职称晋级论文杂志目录为例，里面目录里某个国家级杂志的编辑的一些问题很能说明一些问题。某次，这位杂志的编辑问了两个问题，第一个问题为：WHONET 是什么，我都没见过？第二个问题为：生存率拿某年存活的人数除以第一年的人数，这种算法不是错的么，应该是拿当年存活的人数除以剩下存活的人数。这两个问题反映出了一个很危险的现实问题，电脑对面那个人根本不具备审稿件的能力（这种编辑还是在这个国家级杂志社干了有些年头的老员工了），第一个假设你不知道，你可以百度，这个软件就是用来监测医院感染与细菌耐药监测的软件，身为编辑对于常用软件不熟悉，那你怎么审稿；对于第二个问题，这个属于常识性的问题了，按照这位编辑的思路，每一年的生存率都是100%。那么我们国内的期刊的总体水平是呈现出一个什么样的趋势呢，基本上可以概括为：大学和研究结构主办的核心期刊水准＞地方性的核心期刊＞正规机构办的国家级期刊（普刊）＞一些乱七八糟的盈利性的机构办的国家级杂志＞省级期刊（普刊）。这里面我要特别说明下，什么叫一些乱七八糟的盈利性的机构（比如某省的XX研究机构，可能有个备案，但是不是政府组织，也非学术机构分支，就是某个私人机构）如果很不幸，你觉得有问题的文章，恰好掉落在那些笔者举例的那些低水平的杂志期刊里面，这个时候你就需要进行第二步了。 第二数据、结构及其逻辑是否合理： 真论文和假论文最大的区别在于，真的研究其结果具有不确定性，而假的论文，都是先设定好一个结果再去写，这样就会造成一种现象，假论文中的整体结构往往会很完美。比如，笔者见过的某篇文章，里面特意强调了，在整个临床研究的过程中，全程都有医学伦理协会的人跟踪，从而确保患者本人的权利不受侵害，这个实际，在我们国内，很少有哪个医院能够调到如此多的人去进行伦理学的监督，大部分作者都是随意写写（看到上述文章里如此完美的伦理学监督过程，我们要求其出示相应的伦理学批件及医院病案科的相关证明材料，对方无法提供，因而认定该篇文章高度涉嫌造假，而被退稿）：通过了本院医学伦理协会的审核通过，实际上以我们国家的目前的状况，很少有人这么做。其次，假的论文在临床方面可能存在明显的不足，比如在常规用药上，使用的剂量疗程和用法完全不是一般临床医生的用法，而且在相应的细节里面也可能完全背离了临床的相关准则。另外一点是在统计学上面，假论文因为没有原始数据，相应的数据需要编，很多作者统计学基础并不过关，对于一些简单的四格表的卡方检验，往往X2和P值都不对，部分简单的结果，甚至可以手算得出，可以验证，来进行相应文章的证伪。还有部分文章，整个逻辑都不清晰，这点也可以进行辅助相应的判定。 第三仔细观察文章中的细节和充分利用查重网站验证假论文： 因为对于假论文而言，因为是假的所以在某些细节上必然跟真的存在较大差异，所以必然在细节上面存在着一定程度的问题，而细节可以暴露很多问题，这里的问题主要是指随访、问卷和图片这一类的小细节问题。比如，对于未分化甲状腺癌的患者的随访中，没有丢失病例，而且死亡率明显低于常规，在1,3，5年的生存率还能奇高的（本身未分化甲状腺癌的患者一般发现都是晚期，很少有生存时间超过1年的）。图片的话，对于相同专业的医生而言，鉴别起来，可能相对容易，有些作者会讲图片旋转过来用几次，或者P别人的图片（从图片上来看，需要医生科研素养和见识较高）对于杂志社而言，国内即便再烂的杂志社，也会控制抄袭率的，但是一般假论文都是“天下文章一大抄”的产物，根据笔者多年的经验，大部分代笔的“枪手”会以某几篇文章为核心来进行原版的抄袭，此时咱们对于有问题的文章，可以直接利用查重网站进行查，重点看单篇相似度过高的文章，然后将单篇相似度高的文章，与原文进行比对，看看是否存在“抄袭和造假”。 上述步骤仅仅适用于临床医生初步筛选来排除那些假论文，使得自己在阅读文献的时候不至于被假文章误导从而在工作中产生重大失误，但是如何尽量减少假论文的发表，监测的重点仍然在相关科研机构和杂志出版集团。
我觉得现在的学术论文里面是存在数据造假的情况的，因为他需要能够给你自己的学术论文有一些要求的话就会造假。
在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理、多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。
当然，这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
运用图形来分析处置效应是否存在是断点回归分析的基础。图形分析在断点回归的实施中扮演着重要的角色，通过将样本点和决定处置的关键变量在坐标系中描述出来，便可以清楚的看到临界值附近的样本点是否存在跳跃。如果样本点存在跳跃，那么说明确实存在处置效应，相反，如果样本点没有出现相应的跳跃，那么说明断点回归的模型识别可能存在问题。当我们从图形分析中发现了临界值处存在处置效应，那么就应当做进一步更加细致的计量实证分析。为了使图形更为直观，需要根据决定处置的关键变量来划分箱体（Bin）和箱体的范围[转载]断点回归及其在经济学中的应用，并在该范围内计算变量的均值。一般而言，箱体的范围需要大到包含足够多的样本使其样本点在临界值两边都比较平滑，但又要小到一定程度使得样本点在临界值处的跳跃能够明显的显现出来。
断点回归首先是由美国西北大学的心理学家Campbell于1958年首先发展设计出来的，从那时开始直到二十世纪80年代，Campbell和西北大学心理学系和统计学系的同事一直从事断点回归的设计和研究工作。Thistlethwaite和Campbell（1960）正式发表了第一篇关于断点回归的论文，他们提出断点回归是在非实验的情况下处理处置效应（Treatment Effects）的一种有效的方法，主要应用于心理学和教育学领域。随后，Campbell和Stanley（1963）为断点回归提供了更加清晰化的概念，但是由于他们并没有给出断点回归统计上的证明。这是08年JoE的paper，但是题主的问题问的不好，因为这篇文章讲的不是用断点回归来检测数据造假，而是要检验断点回归的running variable是不是被操纵（造假）。比如我现在规定，全校学生某次考试超过90分的就可以上实验班。因为这个90分对于学生来说是common knowledge，所以有些学生，可能本来可以考90分以上，但是为了避免上实验班给自己太大压力，会故意考到89分。那么问题来了，RD的识别虽然需要的假设很少，但是关键假设就是，你的running variable（分数）应该是连续的。这种自己选择的行为会导致成绩在90分左右的地方分布不连续，RD就不能用了。那么怎么检验呢？其实最简单的就是，你可以画个直方图，看看在90分前后，直方图的高度是不是差别很大。
1、先画直方图，注意不要把90分分在一个区间里面。对于直方图的每一个区间，计算出区间中心的数字以及区间内的数据个数。2、拿区间内的数据个数对区间中心做nonparametric的回归，为了避免边界估计很差，使用local polynomial（而非local constant）的估计，检验在90分处是不是有断点。
一般不会，但是最好还是自己做数据。
没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。
有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。
假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
以上内容参考：百度百科-毕业论文
“高分论文必须是原创的。当然，这还不够。这一观点清晰而批判。整个结构顺畅，防止了抄袭格式标准。这些是构成高分论文的主要因素。”各种研究方法的应用。这代表着当原始论文研究没必要研究方法，可以使用多种研究方法使论文更具深度和说服力。普遍用的研究方法有：问卷调查、访谈、案例研究、实证研究、SWOT分析等。
近年来，中国许多学术领域都出现了假论文，但数学研究曾被视为一门不可能是假的学科，因为它很容易被同行测试。有很多问题，例如重复剽窃，仿造同行评议，虚构作者等等。“有人说数学界是纯洁的，但事实上，剽窃现象不仅在今天，而且在国内外都一直存在。穷人按照顺序接受一切，抄袭整段，很容易被抓住。他们用很高的手段把别人的想法带到自己的文章中，但是专家们一眼就知道这是剽窃。
它们从浅到深。论文写作主要是获取论文写作经验，初步掌握论文写作方法，为将来撰写毕业论文打下坚实的基础。在大学的头两年，我基本上听讲座、看书，并接受以前的知识；写论文不是听讲座、读书、记笔记和总结前人的知识，而是要求自己用前人的知识解决一些悬而未决的问题。
学生问老师的主要应该是指导科研和写论文的方法，而不是要求老师讲述所有关于这个问题的材料、知识和论点。一方面，教师不可能对他们的同学所学的所有课题都进行研究，他们都得出完美解决问题的结论；另一方面，更重要的是，不可能培养和训练学生进行科学研究的能力。我们这样说，并不意味着可以免除教师的责任，教师可以让他们走。毫无疑问，教师应该在学生写论文的整个过程中给予具体的方法指导。
大型人群队列研究是解决目前医学和健康重大问题的有效方法之一，是医学逐步走向精准提高效果的必经之路。国外已经累积了几十年的经验，近年来我国也掀起了大型人群队列研究的热潮。以中英合作的CKB前瞻性队列研究为代表的中国大型队列研究已在国际上崭露头角。如何契合我国的需要，进一步开展独特的队列研究，充分利用队列研究的成果，为我国卫生和临床决策提供关键依据，仍然是摆在我们面前的巨大任务。 4月13日，在春意盎然、生机勃勃的季节，在美丽的东莞松山湖畔，值此广东医科大学六十周年校庆之际，为了紧跟当前人群队列研究的学术前沿，提升我校在人群队列研究领域的科研能力，由我校主办、科技处和公共卫生学院承办的“大数据时代人群队列研究：现状及展望”学术研讨会在东莞校区行政报告厅召开。会议邀请了国内外公共卫生领域著名的专家学者前来，围绕大型人群队列建设的时代背景、必要性、建设现状、建设成果及面临的机遇和挑战等议题与我校师生共同讨论、分享和交流。 开幕式由学校丁元林副校长主持，学校党委副书记、副校长余学清教授和教育部国家督学、北京大学博雅讲席教授李立明教授分别致辞。 余学清副书记、副校长在致辞中代表学校欢迎各位知名专家学者、同仁朋友的到来，感谢各位专家对此次研讨会的鼎力支持。余校长在致辞中指出在精准医学和大数据时代的今天，复杂疾病的病因学研究迎来了前所未有的机遇与挑战，构建反映国人多样性的国家级人群大型健康队列，将各组学、大数据科学、分子影像等新技术有机整合，建立多层次精准医疗知识体系和生物医学大数据平台,对于精细解析复杂疾病的病因结构，进而提供重大疾病风险评估和预测、早筛分类、个体化治疗及疗效监测的整套解决方案具有重大战略意义。目前，大型人群队列研究已经是流行病学领域乃至公共卫生领域的主旋律之一。本次大会群贤毕至，人才荟萃，相信定能开启新的视角、激荡起新的思维、碰撞出新的火花，为广东医科大学人群队列研究的发展助力加油。 李立明教授在致辞中强调广东医科大学拥有特殊的区位优势具有巨大的发展潜力和前景；十九大以后健康中国的建设是每一位医药卫生从业者应担负起历史使命；大数据在医学领域有广阔的应用前景，此次研讨会恰逢其时，并将推动广东医科大学的科研工作以及全国类似研究的进步。随后，李立明教授带来了“中国慢性病前瞻性队列研究”的主题讲座，从人群健康角度以及国家战略高度，介绍了大型队列研究的必要性、国内外大规模队列研究的概况，指出队列研究在研究设计上具有独特的优势，队列研究尤其适用于发病率低的疾病以及尚待发掘的弱效应因素的病因研究，特别阐述了超大型人群队列（MegaCohort）的产生、发展及特点，随后介绍了中国50万队列研究的进展情况，强调了大型队列研究的随访流程，而且还分享了中国50万队列研究取得的一些重要研究成果。并将中国50万队列研究项目下的成果《大型人群队列随访标准》和《大型人群队列调查问卷标准》两部著作赠与我校。 华中科技大学潘安教授分享了“东风-同济队列”研究，该队列基于职业人群，具有研究对象稳定，随访率高，良好的职业环境监测资料，医疗记录和医疗保险系统基础好以及集团公司大力支持等特点，潘教授详细介绍了“东风-同济队列”的设计、进展、取得的研究成果以及后期设想，特别阐述了队列研究中样本代表性问题的思考和判别方法。 中山大学凌文华教授做了“广东冠心病人群队列研究”的主题报告，阐述了营养膳食与心血管疾病，膳食模式与代谢性疾病的关联，介绍了广东冠心病（CAD）队列的基本概况，CAD队列的相关标志物（体内）研究，如血糖与死亡风险、血清HDL-C与冠心病风险，分析了营养素、食物以及膳食模式与主要慢性病的关联，为营养流行病学在队列研究中的应用提供了借鉴依据。 余学清校长做了题为“肾脏病基因组学与队列研究”的主题报告，充分肯定了在大数据时代下开展队列研究的价值和意义，介绍了其课题组建立肾脏病患者队列的情况，并分享了其基于队列进行研究的进展和所取得的结果。 新加坡大学刘建军教授做了“Genetic Variation inGenomic Medicine: from susceptibility to treatment”的主题报告，介绍了生物标志物特别是遗传生物标志在麻风、系统性红斑狼疮等疾病中临床诊断意义及应用，指出遗传生物标志在流行病学病因分析中具有重要意义。 公共卫生学院院长倪进东教授向与会专家介绍了公共卫生学院的基本概况、发展历程及取得的教学科研成果。公共卫生学院的部分教授、博士就相关研究领域作了主题汇报，共同分享了各自研究领域的科研设计及科研发现。唐焕文教授汇报的题目是“PARP-1通路在氢醌诱导TK6细胞DNA损伤修复与转归中的作用”，倪进东教授报告的题目是“Tfh细胞在乙肝疫苗弱应答中的作用及其表观调控机制”，杨铮教授汇报的题目是“癌症患者报告结局研究”；黄志刚博士汇报了“胃癌相关分子标志物的发现及功能验证”，邹堂斌博士汇报了“虾青素经miR-29b/Bcl-2通路抑制LX-2细胞增殖和促进其凋亡”，刘小山博士汇报了“有机磷阻燃剂的内分泌干扰效应和机制研究”，他们报告的内容吸引了与会人员的浓厚兴趣。 中山大学余新炳教授、安徽医科大学叶冬青教授、香港中文大学唐金陵教授和中山大学郝元涛教授应邀担任了本次研讨会学术报告的主持。 此外，北京大学任涛教授、南方医科大学毛琛教授以及《中华流行病学杂志》编辑部王岚主任等应邀出席了本次会议。 本次研讨会公共卫生领域知名专家学者人才荟萃，学校将以此为契机，广纳队列研究中的真知灼见，广聚学术研究资源，广交学术人才，为我校即将开展的新生儿队列研究带来新思路，新途径。通过研讨会增进了与兄弟院校、同行专家学者的密切合作，为“健康中国”事业的发展贡献智慧和力量。（文/徐秀娟 图/廖莹 骆诗凌 张清青 梁蓉 陈桂兰 洪丹凤 王江瑶 王丽君 编/王丽君 审/蔡定彬）
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
在大数据时代，护士如何顺应时代发展，抓住机遇，提升护理学科水平，也是值得国内护理同仁思考的问题。大数据时代已经到来，随着大数据技术及应用蓬勃发展，大数据数量和价值快速攀升。除了数据资源自身蕴含的丰富价值外，元数据资源经挖掘分析可创造出更为巨大的经济和社会价值。大数据将加速新技术从互联网向更广泛的领域渗透，全面辐射到各行各业，护理也不例外！为患者提供更好的护理服务，首先需要护理管理者更好地理解大数据。医院的多个临床科室、财务部门以及投诉系统拥有复杂的信息技术系统，将他们集成整合并分析利用是大数据面临的挑战，在正确的时间获得正确的信息以支持临床决策，为患者提供及时准确的护理是非常必要的。大数据技术的应用可帮助护士和其他医务工作者提高服务质量，改善患者结局，减少医疗成本。那么，护士该如何利用大数据呢？不管在什么样的医疗场所，护士做出最佳的临床决策有赖于正确、实时的数据信息，而且这些数据必须是以标准结构化的方式呈现，可以共享和比较。目前，不一致的数据标准化方法和不同的护理术语依然是阻碍护理信息和数字共享的关键。跨系统的交互性受到限制，致使护理大数据缺乏兼容性和可比性。为了指导护理学科更好地获取和利用大数据，医疗卫生信息与管理系统大数据原则工作组推荐如下。1. 在所有医疗场所，护士应该在护理记录中促进标准化护理术语的使用。医疗服务提供者应该制订计划逐步过渡到使用美国护士协会推荐的全国性的标准护理术语（Systematized Nomenclature of Medicine—Clinical Terms）。2. 护士应该推荐并坚持使用基于研究的、已经达成国际共识的评估量表和工具。3． 美国护士协会意识到，护理术语应该持续更新，并保持与国际机构标准术语间的兼容性。4. 医疗机构应该重视和培养护理信息专家，使其在健康信息科技的概念、设计、实现和优化方面提供有价值的想法，支持护理循证实践、教育和研究。5. 为了达到想要的效果，护理信息专家应该得到正规的护理信息学培训、教育和资格认证。理解大数据的原则及其面临的阻碍、机遇和挑战可以帮助我们获得可分享和可比较的护理大数据，可以帮助各专业领域的护理专家的护理实践、教育和科研。护理人必须树立大数据意识，以此为契机共同努力推动护理学科发展。
不能。SSCI期刊发表公告介绍，“以刊论文”的理论依据是“以刊评文”，即以学术论文所发表的期刊档次来认定学术论文的质量，数据造假影响客观评价，SSCI文章，是不能造假的。SSCI，由美国科学信息研究所创建，是可以用来对不同国家和地区的社会科学论文的数量进行统计分析的大型检索工具。
本文来源 “撤稿快讯” 官微
2019年6月，中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院在 Molecular Therapy - Nucleic Acids （IF ） 发表题为 “Long Non-coding RNA PVT1 Competitively Binds MicroRNA-424-5p to Regulate CARM1 in Radiosensitivity of Non-Small-Cell Lung Cancer” （长链非编码RNA PVT1竞争性结合MicroRNA-424-5p调控CARM1对非小细胞肺癌的放射敏感性）的论文。
论文作者：第一作者：中国人民解放军总医院、内蒙古民族大学附属医院肿瘤科Dong Wang（音译 王东）；通讯作者：中国人民解放军总医院肿瘤内科Yi Hu（音译 胡毅）。
本文自2019年正式发表后，有读者质疑本文S9A/C的细胞周期图疑似为手绘；S8A/B中的细胞图与多篇文章存在重叠。针对以上质疑，作者尚未做出回复。
本文于2022 年 5 月 19 日被撤回 。撤稿说明显示：
应 Molecular Therapy – Nucleic Acids 编辑的要求，本文已撤稿。
在与读者提出的造纸厂一起调查数据制造问题时，发现本文图 S8A 和 S8B 中以相同或更改方式复制图像的证据。 这种在没有适当归属的情况下重复使用（部分是歪曲）数据代表了对科学出版系统的严重滥用。 就撤稿事宜联系作者时，作者没有回应。
参考信息：
本文来源 “撤稿快讯” 官微
学术造假包括杜撰、篡改和剽窃形式。
1、杜撰
杜撰，也就是所谓的捏造，这种造假主要是根据自己的主观想象得到一种结果，而不通过试验、调查。另外也表知则现为对科学和实验结果不尊重，按照个人想法无中生有、捏造论据以支持某种理论的正确性。如引言案例中，韩春雨团队因科研界无法重复其实验结果主动撤稿。
2、篡改
篡改的主要形式察猛是不尊重实验结果，而根据自己的期望随便的修改原始的实验数据。如在物理实验中，大家根据理论值随意修改得到的实验结果，而不尊重实验真实的结果。
3、剽窃
剽窃主要是指抄袭别人的科研成果，并且以自己的名义进行发表的行为。通常表现为引用别人败猛桥的学术思想、学术观点但是又不注明出处。当然，在对剽窃的认定上，很难将剽窃部分和合理引用区分开来，并且存在抄袭者常常以“合理引用”作为自己剽窃行为的开脱借口。
学术造假的危害：
1、学术造假造成教育科研资源流失
为了获得国家和地方的科研经费，有的学者会想尽办法伪造自己的科研项目，没什么突破，他们的目的是成功申请一个成功的科研奖，但是这样会导致教育和资源的严重浪费。
2、学术造假人员道德品质低下
学术造假就是抄袭别人的成果，不劳而获。说明抄袭者的素质比较低，不仅在学术圈带来了负面影响，也造成了以学术造假为基础的社会道德的诚信问题。随着欺诈的广泛发展，会产生大量不道德的行为。
3、不利于学术界的健康发展
论文造假会造成不良的社会风气，影响很多人对论文写作的严肃态度，也会造成学术的不稳定，并可能造成各种造假现象，严重影响学术界的健康发展。所以写论文一定要认真，提高原创性，杜绝虚假的学术不端行为。
首先，如果是为他人代写学位论文或者其组织者，如果属于在读学生的，可以给予开除学籍处分;属于学位授予单位的教师或其他工作人员的，可以开除或解除聘任合同。
对于弄虚作假购买论文的学生，一经发现，取消其学位申请资格;已获得学位的，撤销其学位，并注销学位证书。
除了买卖论文，还有对论文数据作假或者剽窃他人作品和学术成果也是不允许的。对于违反国家的有关规定或弄虚作假行为，在申请所示学位过程中，被发现者，取消本次申请资格，三年内不再接受申请。获得硕士学位证书后被发现者，将撤销其授予硕士学位的决定，吊销其硕士学位证书。
而且，学生指导老师也有可能受到处分，情节严重的，可以降低岗位等级，直至开除或解除聘任合同。如果学校多次出现学位论文作假或者学位论文作假行为影响恶劣的学位授予单位，国务院学位委员会或者省、自治区、直辖市人民政府学位委员会可以暂停或者撤销其相应学科、专业授予学位的资格;国务院教育行政部门或者省、自治区、直辖市人民政府教育行政部门可以核减其招生计划，并对负有直接管理责任的学位授予单位负责人进行问责。
学位论文造假处罚结果：
对于学位申请人员论文作假的，《学位论文作假行为处理办法》明确规定，未获得学位者，“学位授予单位可以取消其学位申请资格”。已获得学位者，“学位授予单位可以依法撤销其学位，并注销学位证书”。取消学位申请资格或者撤销学位的处理决定应当向社会公布。并从做出处理决定之日起至少3年内，各学位授予单位不得再接受其学位申请。不仅如此，学位申请人员为在读的学生，还将面临开除学籍的处分，如果是在职人员，学位授予单位除给予纪律处分外，还将通报其所在单位。
除了学位申请人员学位论文作假将受到惩治外，对帮忙作假者，《办法》也做出了严厉处罚规定。在校学生为他人代写、出售学位论文或组织学位论文买卖、代写，同样会受到开除学籍的处分。学校或学位授予单位的教师及其他工作人员参与作假，则面临开除处分或解除聘任合同的处理。对于社会中介组织、互联网站和个人，组织或参与学位论文买卖、代写的，将由有关主管机关依法查处，并依照有关法律法规的规定追究法律责任。
学术造假被查出来，学校会收回该生的学位或者职称，学生本人也会受到社会道德上的严重谴责。若是情节严重或构成犯罪的，会有相应的行政以及刑事处罚。其次，学术造假对社会也会造成一定的影响。学术造假一方面会浪费教育科研资源，另一方面会损害社会的公平系统。学术造假是指剽窃、抄袭、占有他人研究成果，或者伪造、修改研究数据等的学术腐败行为。学术造假首先是一种违背学术道德和科学精神的表现，是学术领域中学风浮躁和急功近利的产物。学术造假相关案例：武汉理工大学64岁的武汉理工大学校长、中国科学院2009年院士候选人周祖德及其学生谢鸣一篇抄袭论文收录在“第二届全国智能制造学术会议”第一版论文集中，后被查出抄袭后，会议又推出“正式版”，删除了该文。专家学者认为，学术造假现象产生的主要原因是评价体系不合理和学风道德出现了问题，必须用道德、体制和法律建设三种手段，防范和惩治学术造假。