Inhaltsverzeichnis:
- Was passiert, wenn Sie Daten verfälschen?
- Können Daten gefälscht werden?
- Was ist ein Fälschungsbeispiel?
- Warum ist Datenfälschung falsch?
Video: Was ist Datenfälschung?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-10 06:33
In der wissenschaftlichen Forschung und akademischen Forschung ist Datenfabrikation die absichtliche Falschdarstellung von Forschungsergebnissen. Wie bei anderen Formen wissenschaftlichen Fehlverh altens ist es die Absicht zu täuschen, die eine Fälschung als unethisch kennzeichnet und sich somit von Wissenschaftlern unterscheidet, die sich selbst betrügen.
Was passiert, wenn Sie Daten verfälschen?
In vielen wissenschaftlichen Bereichen ist es oft schwierig, Ergebnisse genau zu reproduzieren, da sie durch Rauschen, Artefakte und andere irrelevante Daten verdeckt werden. Das heißt, selbst wenn ein Wissenschaftler Daten fälscht, kann er davon ausgehen, dass er damit durchkommt – oder zumindest Unschuld behaupten kann, wenn seine Ergebnisse mit denen anderer auf dem gleichen Gebiet in Konflikt stehen.
Können Daten gefälscht werden?
Datenfälschung: Manipulation von Forschungsdaten mit der Absicht, einen falschen Eindruck zu erwecken. Dazu gehören das Manipulieren von Bildern (z. B. Mikroaufnahmen, Gele, radiologische Bilder), das Entfernen von Ausreißern oder „unbequemen“Ergebnissen, das Ändern, Hinzufügen oder Weglassen von Datenpunkten usw.
Was ist ein Fälschungsbeispiel?
Beispiele für Fälschungen sind: Vorlegen falscher Zeugnisse oder Referenzen bei der Bewerbung für ein Programm. Einreichen von Arbeiten, die nicht Ihre eigenen sind oder von jemand anderem verfasst wurden. Über ein persönliches Problem oder eine Krankheit lügen, um eine Frist zu verlängern.
Warum ist Datenfälschung falsch?
Das Erfinden/Fälschen von Daten ist eine ernsthaft schädliche und toxische Praxis, die von einem Forscher angewendet werden kann. Es wirkt sich auf die ganze Welt aus, verschwendet Ressourcen und wird zu einem Stigma in der Karriere des Forschers. Wir ermutigen alle, mehr Zeit damit zu verbringen, aktuelle und korrekte Ergebnisse zu erh alten, anstatt Forschungsdaten zu kochen.
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