The Innovation | 应对论文工厂：多方联合的风险分级智能治理
开放数据推动了科学公平，但也带来了论文工厂泛滥的问题，NHANES等公共健康数据库被大规模利用于批量生产低质量论文，传统同行评议在工业化的造假面前也力不从心。本文提出一套基于风险筛查的集成式治理框架，借助AI模型在数据库访问和期刊投稿两个层面实时预警，联合各方力量共同遏制论文工厂浪潮。
在开放科学与学术诚信日益受到挑战的背景下，论文工厂对公共健康数据库的系统性滥用，已从单一的出版伦理失范，演变为侵蚀科研生态与数据治理根基的系统性风险。本提案并非意图关闭开放数据的大门，而是希望为其安装一套智能防伪的“过滤器”。
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