डेटा का मिथ्याकरण क्या है?

2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37

वैज्ञानिक जांच और अकादमिक अनुसंधान में, डेटा निर्माण अनुसंधान परिणामों की जानबूझकर गलत बयानी है। वैज्ञानिक कदाचार के अन्य रूपों के साथ, यह धोखा देने का इरादा है जो निर्माण को अनैतिक के रूप में चिह्नित करता है, और इस प्रकार वैज्ञानिकों से खुद को धोखा देने से अलग है।

यदि आप डेटा को गलत साबित करते हैं तो क्या होगा?

कई वैज्ञानिक क्षेत्रों में, परिणामों को सटीक रूप से पुन: पेश करना अक्सर मुश्किल होता है, शोर, कलाकृतियों और अन्य बाहरी डेटा द्वारा अस्पष्ट किया जाता है। इसका मतलब यह है कि अगर कोई वैज्ञानिक डेटा को गलत साबित करता है, तो भी वे इससे दूर होने की उम्मीद कर सकते हैं - या कम से कम निर्दोषता का दावा कर सकते हैं यदि उनके परिणाम उसी क्षेत्र में दूसरों के साथ संघर्ष करते हैं।

क्या डेटा को गलत ठहराया जा सकता है?

डेटा मिथ्याकरण: गलत धारणा देने के इरादे से शोध डेटा में हेर-फेर करना। इसमें छवियों में हेर-फेर करना (जैसे माइक्रोग्राफ, जैल, रेडियोलॉजिकल इमेज), आउटलेयर या "असुविधाजनक" परिणामों को हटाना, डेटा बिंदुओं को बदलना, जोड़ना या छोड़ना आदि शामिल हैं।

मिथ्याकरण का उदाहरण क्या है?

मिथ्याकरण के उदाहरणों में शामिल हैं: किसी कार्यक्रम के लिए आवेदन में झूठे प्रतिलेख या संदर्भ प्रस्तुत करना। वह काम सबमिट करना जो आपका अपना नहीं है या किसी और के द्वारा लिखा गया है। समय सीमा बढ़ाने के लिए किसी व्यक्तिगत मुद्दे या बीमारी के बारे में झूठ बोलना।

डेटा मिथ्याकरण गलत क्यों है?

डेटा को गढ़ना/गलत साबित करना एक गंभीर रूप से हानिकारक और विषाक्त अभ्यास है जो एक शोधकर्ता द्वारा लिया जा सकता है। यह पूरी दुनिया को प्रभावित करता है, संसाधनों को बर्बाद करता है, और शोधकर्ता के करियर में कलंक बन जाता है। हम सभी को अनुसंधान डेटा पकाने के बजाय वास्तविक और सही परिणाम प्राप्त करने के लिए अधिक समय बिताने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।