数据库文章要黄？已被多本国际期刊抵制！

主要观点总结

本文报道了利用美国国家健康与营养调查（NHANES）等其他生物医学数据库的数据的公式化论文大量涌入科学期刊的现象。这些低质量论文可能由“论文工厂”主导并通过AI生成文本。为应对这一问题，一些期刊已经采取更严格的审核标准。文章还指出，来自中国的论文在这类研究中的比例增长迅速，但这种增长并非普遍研究生产力的提高，而是反映出发展中国家的研究人员面临的学术压力。

关键观点总结

关键观点1: 公式化论文涌入科学期刊

大量利用生物医学数据库的公式化论文被发表在科学期刊上，这些论文可能由“论文工厂”主导并通过AI生成文本。

关键观点2: 期刊采取更严格的审核标准

面对这一问题，一些期刊已经采取更严格的审核标准，要求作者声明使用类似数据集的情况，并解释如何排除结果中的假阳性。

关键观点3: 中国论文比例增长迅速

来自中国的论文在这些利用生物医学数据库的研究中的比例增长迅速，但这种增长并非普遍研究生产力的提高，而是反映出发展中国家的研究人员面临的学术压力。

关键观点4: 期刊采取措施应对大量同类稿件

一些期刊采取措施应对大量同类稿件的冲击，例如全面停止接收使用特定数据库的投稿，或要求独立验证研究。