Вы когда‑нибудь тратили часы на чтение статьи, чтобы потом понять: это полная ерунда, которая не стоит внимания? Чтобы сэкономить время и нервы, делюсь чек‑листом из 5 признаков фальшивой научной статьи. Он пригодится аспирантам, врачам‑исследователям и всем, кто работает с биостатистикой, анализом медицинских данных и научными публикациями. В высокорейтинговых журналах почти всегда есть коллаборации специалистов, а не «соло‑публикации». В серьёзной науке эти аспекты обязательны. Если их нет, вероятно, статья «мусорная». При работе с биостатистикой и анализом данных в медицине сразу отсеивайте такие статьи, чтобы не тратить время на невалидные результаты. Чтобы не тратить часы на чтение сомнительных публикаций: Подробно показываю, как упорядочить библиотеку и проверить валидность статей, в моём в видео. Обязательно помотрите, если еще нет. Автор статьи: Екатерина Тао, к.м.н., научный редактор Scopus-журнала, аналитик данных Больше полезных материалов для успешной публикации в моем Tel
Вы когда‑нибудь тратили часы на чтение статьи, чтобы потом понять: это полная ерунда, которая не стоит внимания?
Чтобы сэкономить время и нервы, делюсь чек‑листом из 5 признаков фальшивой научной статьи.
Он пригодится аспирантам, врачам‑исследователям и всем, кто работает с биостатистикой, анализом медицинских данных и научными публикациями.
1. Странный состав авторов
- Единоличный автор (особенно аспирант или студент без научной группы).
- Несоответствие специальности: например, стоматолог публикует статью о хирургическом лечении геморроя.
- “Универсальные” авторы, пишущие на все возможные темы, от нейрохирургии до фитотерапии.
В высокорейтинговых журналах почти всегда есть коллаборации специалистов, а не «соло‑публикации».
2. Отсутствие этики
- Нет упоминания об этическом одобрении исследования.
- Не указано, что получено информированное согласие от участников.
- Исследование не зарегистрировано на специализированных ресурсах (например, для клинических исследований – clinicaltrial.gov, для систематических обзоров и мета-анализов – PROSPERO).
В серьёзной науке эти аспекты обязательны. Если их нет, вероятно, статья «мусорная».
3. Слабая методология
- Не описан дизайн исследования.
- Не обоснован размер выборки.
- Отсутствуют критерии включения, невключения и исключения.
- Статистика применена некорректно, что часто видно даже по результатам.
При работе с биостатистикой и анализом данных в медицине сразу отсеивайте такие статьи, чтобы не тратить время на невалидные результаты.
4. Научпоп вместо науки
- Много общих фраз и мало сути.
- Смешение англицизмов, просторечий и неуместных заумных слов.
- Ошибки в профессиональной терминологии.
- Текст без структуры – набор несвязанных фактов, а не IMRAD‑формат (введение, методы, результаты, обсуждение).
5. Мусор в библиографии
- Несуществующие или недоступные источники.
- Ссылки на мусорные журналы (predatory journals).
- Чрезмерное цитирование одной научной школы.
- Устаревшие исследования вместо свежих публикаций из PubMed или Scopus.
Как быстро проверять статьи на фейковость
Чтобы не тратить часы на чтение сомнительных публикаций:
- Используйте AI‑инструменты и узкоспециализированные нейросети для поиска DOI
- Автоматизируйте проверку библиографии через Zotero или Mendeley
- Ускоряйте анализ с помощью машинного обучения для отбора статей
Подробно показываю, как упорядочить библиотеку и проверить валидность статей, в моём в видео. Обязательно помотрите, если еще нет.
Автор статьи: Екатерина Тао, к.м.н., научный редактор Scopus-журнала, аналитик данных
Больше полезных материалов для успешной публикации в моем Telegram-канале