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不久前，Advances in Materials Science and Engineering上一篇关于运动健康指标监测的文章中，竟然将柱状图上的误差棒用字母T代替，引起了学者们的群嘲，调侃这是一种“很新的t-检验”：
有学者表示，这比今年BMJ的圣诞特刊更有趣！
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不久前，Advances in Materials Science and Engineering上一篇关于运动健康指标监测的文章中，竟然将柱状图上的误差棒用字母T代替，引起了学者们的群嘲，调侃这是一种“很新的t-检验”：
有学者表示，这比今年BMJ的圣诞特刊更有趣！
2021年，爱思唯尔、威立、斯普格林·自然等8家国际大型学术期刊联合起来，共同制定如何发现和处理可疑图像或数据的指导方案，将图片不当处理划为三个级别，从第一级——论文中的一些图像被修改，或以不影响研究结论的方式美化——到第三级，包括严重的图像操纵，有模糊或捏造的明确证据，并有误导的意图。
上文中的 “t-检验“图片明显属于严重的图像操纵问题，编辑应该在初审阶段就及时拒掉这么奇葩的稿件，也幸好目前及时撤稿，没有误导更多作者（这么明显的问题应该也很难误导别人了）。
那么，作者们在论文图片处理和优化时应该注意什么？怎么做才不会有学术不端风险呢？
处理论文图片需要注意一些基本原则：
图片的更改不能模糊或消除原始图像中存在的信息。
任何更改（亮度，对比度，色彩平衡等）必须应用于所有图片，并在图注中表明这种改动。
必须保留该原始图像文件，以满足编辑或审稿人查看原图的要求。
不要删除或移动图像中的任何东西。
美国生物化学和分子生物学学会（The American Society for Biochemistry and Molecular Biology，ASBMB）给作者在编辑Western Blot图时提出5点建议，比如不要调整图片局部的亮度/对比度，不要隐藏图像的任何部分，包括擦除背景等。
感兴趣的作者可阅读往期推文：别把自己坑了：处理图片时，哪些能做，哪些不能做？
另外，Jambor和同事2020年在F1000上发表了一篇预印本，讨论了生物医学领域有效出版物图像的可视化工作流程：
原文：https://f1000research.com/articles/9-1373/v1
作者表示：“该工作流程可以让缺乏图像处理经验的新手作者获益……它可用于学习创建科学图形背后的原理，以及如何使用常见的免费图像处理软件(如FIJI/ImageJ)来实现它们。“
为论文制作清晰美观的图片，是一件很正常的事情，但千万要把握好优化的度，避免好心办坏事，把自己给“坑”了哦
编译/婷婷
参考资料：
[1] https://retractionwatch.com/2022/12/22/that-paper-with-the-t-error-bars-was-just-retracted/
[2] https://retractionwatch.com/2022/12/05/a-paper-used-capital-ts-instead-of-error-bars-but-wait-theres-more/
[3] https://www.nature.com/nature-index/news-blog/three-ways-to-make-your-scientific-images-accurate-informative-accessible
[4] https://www.nature.com/articles/d41586-021-02610-7
[5] Schmied C and Jambor HK. Effective image visualization for publications – a workflow using open access tools and concepts [version 1; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]. F1000Research 2020, 9:1373 (https://doi.org/10.12688/f1000research.27140.1)
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