重复使用数据发表论文

重复使用数据发表论文

SCI论文的写作几乎是离不开实验的开展的，很多研究结果和实验数据都是SCI论文的构成部分，也让SCI论文更具说服力，更具可读性，但是实际中作者可能会遇到这样一种情况，所开展的两个实验有交叉部分，这也就说明两篇SCI论文中会出现一部分同样的实验数据，有的作者不免担心。SCI论文数据能重复使用吗?这种情况绝不罕见，SCI论文数据重复并没有明令禁止，但重复使用需要作者特别谨慎处理，如果处理的不好可能会给作者带来麻烦。一般来说，在多篇文章中使用一样的数据是不符合学术道德规范的，这种重复发表的行为是不被鼓励的，但如果作者认为之前的数据对这篇后续论文非常必要，请先告知期刊编辑。作者应该要尽最大努力维持投稿的清晰度和透明度，在这种情况下，将以编辑的决策为依归，还有，后续的论文中也要明白指出哪些数据已经发表在别的地方，引用先前的论文在参考文献中。如果作者而一定要使用一部分相同的实验数据，可以做个简单的修改或是转换，也就是不要原封不动的搬过来用，再就是一定要做好标注，不然就很容易被认定为自我抄袭，因为之前的相关数据版权已经属于之前发表的杂志社了，如果再用相同的内容发表新的论文而不做任何标注，就很容易被认定为抄袭了，因此需要作者特别注意。

如果数据很长，很多，即使你注明了引用，仍然会有危险的。给人印象不好是肯定的了，所以尽量避免为好。个人意见，供您参考。您这样想，说明你是一个负责的人，有的人根本就不想。

尽量不要用，一般来说，在多篇文章中使用一样的数据是不符合道德规范的，这种重复发表的行为是不被鼓励的。论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2%

你这种情况在国内发表基本没有问题 不会被认为是学术不端但是如果这两篇文章可以合成1篇来写 而你又拆成2篇 顶多会被大家认为你是为了高产而拆文章这样的情况在国外基本不会出现 国外不求文章多 基本上能合成1篇尽量写在1篇里

重复使用数据发表sci论文

你这种情况在国内发表基本没有问题 不会被认为是学术不端但是如果这两篇文章可以合成1篇来写 而你又拆成2篇 顶多会被大家认为你是为了高产而拆文章这样的情况在国外基本不会出现 国外不求文章多 基本上能合成1篇尽量写在1篇里

如果数据很长，很多，即使你注明了引用，仍然会有危险的。给人印象不好是肯定的了，所以尽量避免为好。个人意见，供您参考。您这样想，说明你是一个负责的人，有的人根本就不想。

一般是不可以的，因为你已经发表了文章,再写一篇文章要用重复数据表达观点的时候会影响论文的质量。

已发表sci论文重复使用数据

如果数据很长，很多，即使你注明了引用，仍然会有危险的。给人印象不好是肯定的了，所以尽量避免为好。个人意见，供您参考。您这样想，说明你是一个负责的人，有的人根本就不想。

如果发表sci，版权协议里面写的很清楚，你用过的数据，图表，版权都已经交给出版方了这个时候你用相同的数据去写新的论文，必然算学术不端。不过你可以引用之前的论文数据，把新的作为主体，原来的数据作为辅助去分析，这样是没有问题的。 没看到你的论文，具体情况也不好说，一般来说处理好是可以的，但是直接复制图很危险，容易出事。

问下他们能不能换稿，换一个字数大体一致，质量差不多的文章过去。前几天我投个杂志，被录用了，后来不想发了，就换另外个稿件给顶替了。主要是跟编辑搞好沟通，说明这个文章跟你的职称评定有很大关系，取得他们的理解和支持。实在换不了的话，只能辛苦点了，再写一篇，把这个稿件转让了。（不知道这个杂志是否允许这么做）你非得投其他期刊的话，理论上来讲，对方告你学术不端，你会输的。

使用cfps数据发表论文

针对这一课题，可以进行以下分析：

1.老年人健康状况与子女劳动供给的关系：通过CFPS的数据，可以分析老年人的健康状况与子女的劳动供给之间是否存在显著的相关性，如老年人健康状况恶化时子女的劳动供给是否增加等。

首先，涉及到的是“老龄父母的健康冲击对子女劳动供给的影响”，因此需要设计一项研究来探究这种影响之间的关系。为了进行因果推断，我们需要采用一些分析方法来控制其他变量的影响，并且需要确保能够测量和判断因果关系。1. 建立研究假设首先，需要建立研究假设，根据题目中的信息可知，研究假设应为：老龄父母健康状况的变化对子女的劳动供给水平有影响。2. 设计研究方案其次，需要设计研究方案。在这种研究中，实验组包括老龄父母健康状况可能发生变化的家庭，对照组则为相似的家庭但老龄父母健康状况无明显变化。然后我们需要比较实验组和对照组的子女劳动供给水平，判断是否发生了因果关系。3. 收集数据收集的数据应涵盖老年人健康状况、子女劳动供给、家庭信息、父母和子女的个人信息等，这些信息可以从CFPS数据库中获取。4. 对数据进行预处理在对数据进行统计分析之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据去重，剔除具有缺失数据或异常数据的样本等。5. 进行因果分析最后，进行因果分析，使用建模方法控制其他变量的影响，如多元回归模型，分析老年人健康状况变化和子女劳动供给之间的因果关系。在统计分析中，需要考虑因果方向、混淆变量和相关性等因素。综上所述，基于CFPS数据库进行研究，需要建立研究假设，设计研究方案，收集数据，对数据进行预处理，最后进行因果分析，从而得出二者的因果推断。

根据提供的 CFPS 数据，若要得出二者的因果推断，我们需要进行以下步骤和设计研究：1.明确研究主题和研究问题本文中的研究主题是婚姻状态和收入之间的关系。具体问题是婚姻状态对收入的影响。我们想要得出是否存在因果关系的结论。2.确定研究假设我们可以提出几种假设来进行分析：H0：婚姻状态对收入没有影响。H1：婚姻状态会对收入产生影响。3.样本设计和数据收集我们可以从 CFPS 数据中选择适当的变量来进行研究。在这里，我们需要选择“婚姻状态”和“个人收入”这两个变量。其中，“婚姻状态”是名义变量，而“个人收入”则是连续变量。另外，我们还需要控制一些可能的混淆变量，例如年龄、教育程度等。4.分析方法我们想要得出因果推断，需要使用随机实验或自然实验。由于本文无法进行随机实验，我们可以采用自然实验。自然实验中常用的方法有“配对”和“差分”两种方法。在这里，我们可以使用“差分法”来进行分析。具体步骤为：Step 1：按照婚姻状态（“有配偶”和“无配偶”）将个人收入分组，得到两组数据。对于每组数据，我们可以计算出平均值和标准差。Step 2：计算两组数据的差异并进行假设检验。假设检验可以采用 t 检验、方差分析等方法。如果得到的 p 值小于显著性水平（一般设定为 0.05），则可以拒绝零假设，证明婚姻状态对收入有影响。5.解释和讨论如果得出了婚姻状态对收入的影响，我们还需要进行进一步解释和讨论。例如，我们可以探讨为什么有配偶的人收入更高，是因为家庭责任更压力更大，还是因为有伴侣的支持能带动工作效率等。这些因素也可能会对我们的研究结果造成混淆，需要加以注意。总的来说，在进行因果推断的研究中，需要注意变量的选择和控制混淆因素，使用适当的分析方法来得出结论，并进行解释和讨论。

使用uci数据集发表论文

uci 数据集 的说明 告诉了读者 数据的属性和类别，用户可以用自己的数据挖掘方法去将 uci数据集的分类，将结果与数据说明的结果对比。说明自己算法的正确性

下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集： ucidata\iris中有三个文件：Indexiris.datairis.namesindex为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：Index of iris18 Mar 1996 105 Index08 Mar 1993 4551 iris.data30 May 1989 2604 iris.namesiris.data为iris数据文件，内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa……7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor……6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica……如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa。iris.names介绍了irir数据的一些相关信息，如数据标题、数据来源、以前使用情况、最近信息、实例数目、实例的属性等，如下所示部分：……7. Attribute Information:1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal width in cm5. class:-- Iris Setosa-- Iris Versicolour-- Iris Virginica……9. Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.本数据的使用实例请参考其他论文，或本站后面的内容。下面以wine数据为例导入matlab并利用前面提到的libsvm做测试>> uiimport('wine.data')导入数据，workspace处出现wine数组178*14将标签和数据属性提取，并保存到matlab平台下的数据>> wine_label = wine(:,1);>> wine_data = wine(:,2:end);>> save winedat.mat（下次使用的时候可以直接>> load winedat）svm训练模型得到wine模型>> modelw = svmtrain(wine_data,wine_label);.*optimization finished, #iter = 239nu = 0.892184obj = -61.125695, rho = 0.131965nSV = 130, nBSV = 53.*optimization finished, #iter = 193nu = 0.882853obj = -50.421538, rho = -0.166754nSV = 107, nBSV = 42.*optimization finished, #iter = 214nu = 0.800233obj = -53.411663, rho = -0.286931nSV = 119, nBSV = 44Total nSV = 178分类结果>> [plabelw, accuracyw] = svmpredict(wine_label,wine_data,modelw);Accuracy = 100% (178/178) (classification)