创刊3年的Nature大子刊刚完成撤稿首秀！

一、导读

2018年，Nature出版集团的新刊Nature Catalysis 正式发行，这是知名出版集团在热门的催化领域布局的重要旗舰刊。作为自然系列的研究期刊，其出道就注定不凡，2020年收获的首个2019年度的影响因子就达到30.471，可谓一名惊人。

这不，最近，这本年仅3岁的实力期刊，刚刚完成了首次撤稿：

2021年5月5日，Nature Catalysis宣布撤回首次发表于2018年12月17日的一篇论文，该篇论文曾于2020年6月25日被编辑部关切，整个发表到撤稿耗时近两年半。目前，这篇论文已经被引用164次，在线浏览次数达1.2万次。

那么，这又双叒叕的知名期刊撤稿事件又源自什么呢？

二、Nature Catalysis撤稿时间线

 2019年7月8日，PubPeer上首次被质疑

2019年7月10日，CNRS的研究人员在PubPeer上继续质疑，并发布在社交媒体

2020年6月25日，Nature Catalysis发布编辑部关切

要点：图4f计时电流曲线的噪声重复，作者告知编辑部其原始数据不可得，作者提供了新的实验数据来支持这一发现，期刊目前正在与独立的专家协商，进一步调查这一问题。一旦得出结论，期刊将提供文章的后续更新。所有作者都同意此次关切的发布。

 2021年5月5日，撤稿

要点：因为不能完全解释计时电流法中的伪周期噪声模式，因此决定撤稿。该图的原始数据丢失，无法在原来相同的条件下再现噪声模式。这些问题降低了我们对所报道的催化剂性能的完全信心，因此我们希望撤回该文章。

三、Nature Catalysis撤稿观察

如上所述，撤稿原因可谓言简意赅，即：

1）图4f的噪声模式近乎周期性出现，原文的这种噪声模式无法重现；

2）催化剂性能的可靠性降低； 

从文字上看，这一撤稿须知的内容“合乎情理”，但将其中的部分内容展开，一些有趣的信息就浮现了：

作者试图复现“原始论文出现的噪声模式”，但是，仪器测试的噪声模式怎么会完全一致的“复现”？因为噪声源自测试系统受到的来自仪器模块、电路、线缆等多重因素导致的随机波动的叠加或耦合。这就好比，你拿同样的样品去测XRD，想重现上一次数据的基线展现的背景噪声；或者测试了电学性能，想完全重现数据整体抖动的趋势，这似乎是一项不可能完成的任务。

此外，即使原图中的周期性噪声存疑，那么如果催化剂的性能数值和原始报道结果偏差不大，论文的核心结果应当不会受到太大影响（如果论文中的材料结构等其他表征无误的情况下）。

因此，从简短的撤稿须知里面，读者可能得到的真正信息是：

催化剂性能无法同原始论文报道值相比，或者催化剂性能并不稳定，衰减很快；至于周期性噪声究竟是仪器连接和测试问题，还是人为伪造数据问题，无从查证，因为原始数据丢失了。

本着求证的态度，我们一起来看看原文中的图4f：

其中，第一条粗线是原始论文的数据，第二、三条是提出质疑者的进一步数据处理。我们将原始数据按照5h为一个周期用绿色方框标注，并用垂直线进一步标识，从中可见，两个红色方框内的数据各自高度周期性复现，而25h以后的第二个红色框内的最后几个区间有轻微偏移，但整体波动规律一致。唯一例外的是20-25h的数据，成为了两段重复区域的分割线。这与减弱线条粗细和采用数据叠加的分析得出的结论一致。

从科学数据测试的角度而言，如果某台设备某一瞬间受到干扰，短时间内的噪声基线会保持近乎周期的现象，这也是有可能的。但是，连续50h的持续测试（论文图4f的描述：during 50 h of continuous reaction），还能连续保持约20h的周期性噪声，从科学角度而言，这一现象本身就值得探究。

当然，自然现象是复杂的，我们不能仅仅以自己的已知见识来否定其合理性，所以，关于“噪声复现”这一点，在基于数据丢失的情况下，应该是永无破解之日了，因为原始数据里的详细参数永远离世了。

再来看第二点，如果性能尚可，电流密度比原始报道值波动不大，那么文章的整体科学性不能完全否定，因此，从2020年中直至撤稿，重复测试的效果可能不尽如人意。

这就是从撤稿通告里可能得到的有价值的推测，当然，其他可能性犹存。

四、还有一篇

在PubPeer网站上，撤稿论文第一作者还有一篇发表于2017年的论文也受到质疑：

 2019年7月11日，同样来自CNRS的Coudert提出质疑：

论文图S20的噪声涉嫌“重复”出现噪声

 2020年7月8日，通讯作者Edward H. Sargent做出回应：

We (the authors of the Joule paper) appreciate Dr. Coudert's drawing this to our attention. We reviewed our archived original raw data. To check whether the curves (delayed by 1 hour, 2 hours, etc.) of Figure S20 were identical, we overlaid the current density vs. time curve with itself, using a 1 hour delay, 2 hour delay, etc. (see figure posted below). The data do show a similar pattern (Figure 1A).

We zoomed in to look in more detail (Figure 1B). There is a similar pattern to the fluctuations, but not complete overlap. We discussed with BioLogic, the maker of the potentiostat we used in the study. The company mentioned that these pseudo-periodic patterns are frequently seen. BioLogic recommends avoiding using extension cables to reduce the excess noise seen in our and others’ data sets.

要点：

1) 原始数据中发现，数据确实存在周期性重现的现象；

2) 放大后发现，波动模式相似，但并非完全重叠，咨询测试所用仪器公司BioLogic后，被告知“伪周期性会频繁出现”，建议避免使用延长电缆，以减少数据中出现的过量噪声。

本着科学的态度，我们先来确定发表在Joule上的论文的仪器信息，而这篇论文恰好是第一作者博士论文的最后一章节所研究的内容，通过比对，我们发现如下信息：

第一作者博士论文相应章节所用仪器

Joule论文所用仪器

查证后得知，实际所用仪器为Autolab公司生产，而非BioLogic，不过，一个有趣的现象值得注意：作者博士论文中并没有Joule论文中的S20数据，

那么，原因可能有两个：

1）S20数据是论文修改稿补充，采用的是另一台来自BioLogic的设备测试，但没有在论文中标注；

2）S20数据是人为制作的；

但，究竟是哪一个，可能只有作者自己最清楚吧。

那么，问题来了，刚刚撤稿的发表在Nature Catalysis上的论文使用的是什么仪器？

没错，是它，就是它，只不过为何此处选择了撤稿，而并非发布一则关于噪声重复的解释呢？究竟是仪器公司说了谎，还是？

五、女神 VS 血案

以上两篇论文的第一作者，博士毕业于国内某著名高校，当年的毕业典礼上，校长还特意表扬了这位同学，原话节选如下“即将赴斯坦福大学做博士后，她在颁奖典礼上说，立志学成归国，为国家可再生能源的发展做出贡献。”

另一篇介绍其获奖的报道这样写道“她认为，尽管自己在学习和科研的思想上取得了长足的进步，但学术道路上更是学无止境，自己要更加努力，提高能力，在相关领域做出更大贡献，为社会，为国家贡献自己的一份力量，不忘初心，继续前进。”

此刻，我们回想起，上个月坠亡的某高校研究生，因为感觉自己刚刚发表在国际知名期刊Scripta Materialia上的一篇论文可能存在学术错误，担心自己学术之路到此结束，担心。。。。。。而选择离开这个世界。

此刻屏幕前的你，会有何等感想？

六、前路何方？

目前的研究生教育体制，缺乏对学生系统的学术态度的培养，缺失了学术规范的全链条培养，很多人分不清造假和错误，伪造和美化的区别。但是，制度缺失真的是导致学术荒唐事件频发的根源吗？

其实，学术荒唐的全流程不是一个简单的单点就能触发的事件，可能的原因很多。

我们发现，众多顶刊时不时会爆出匪夷所思的学术荒唐事件：有最基本的科学原理的误用（学术错误），频繁的以图片处理失误进行的撤稿解释（学术不端），各种不可抗力导致的原始数据丢失，等等。

很多人会好奇，顶级期刊的审稿人和编辑应该很专业的呀。其实，不然，对于涉及研究领域比较广的期刊，即现在流行的general的期刊，能找到论文研究领域小同行的概率不一定很大；此外，大部分期刊的审稿人数据库相对固定，编辑一般习惯邀请的审稿人数量可能相对固定，偶有扩充。实际上，现在全世界的审稿人是稀缺资源，因为这个费力不讨好，而无晋升或毕业“收益”的公益行为，本身就是靠奉献维系的。

因此，“顶刊=高水平”不是一条定理。

简单的根据发在什么因子的期刊来判定论文高水平与否的这套逻辑，只是按照概率论的推定而已，是一个统计学意义上的标准。具体到每一篇论文，其实经历了不同的过往，不同的作者，而作者的学术修为是关键因素。

因此简单的以刊评文就像买彩票，概率是50%中奖，可能你买了十次，一次也没中。

如果一位作者尝过了学术不端带来的利益，诸如毕业、晋升、人才称号等，并在一段时间没有没发现，那么会造成连环性不端，而不自知。用鲁迅的话来讲，就是：“希望是本无所谓有,无所谓无的。这正如地上的路，其实地上本没有路,走的人多了,也便成了路。”

本文由mat供稿。

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