PubShield：稿件质量 保证的一站式中心
PubShield 是一个机构投稿中心，会让您的稿件依次接受优质的诚信检查，然后将结果汇总到同一个仪表盘中。告别分散的登录、割裂的工作流程和遗漏的检查。
分散的诚信检查带来的后果
稿件质量保证往往是一个多步骤、多工具的过程：一个平台检查文本相似度和抄袭风险，另一个检查 AI 生成文本，还有的分别检查参考文献完整性、图像完整性，等等。实际上，大多数研究人员缺乏在多个系统中逐一完成所有检查的时间、意识或工作流程，因此问题往往发现得太晚：在同行评议期间、录用之后，甚至发表之后。当检查分散进行时，结果可想而知：
拒稿与返修
本可避免的问题导致编辑拒稿和反复返修。
更正与撤稿
未被发现的诚信问题会增加发表后更正或撤稿的风险。
声誉受损
诚信方面的疏失会损害研究人员的信誉和机构声誉。
机构负担
调查和撤稿会给机构带来沉重的运营和财务压力。
PubShield 内置的诚信检查
文本相似度与抄袭风险
稿件提交后，系统会将其文本与一个广泛的学术内容数据库进行比对，筛查相似内容和潜在抄袭。重叠段落及匹配来源会被及早识别，使研究人员和机构能够在稿件送达期刊之前审查可疑的复用内容并化解风险。
图像完整性
系统会自动筛查稿件中的所有图表，查找难以通过人工发现的图像完整性问题，包括重复或复用的区域、篡改迹象、相对于已发表文献的图像抄袭以及 AI 生成图像，帮助团队在投稿或发表前识别高风险图像。
参考文献完整性
系统会分析稿件的参考文献，找出在撰写准备阶段常被忽视的完整性和可靠性风险。RefGuard 帮助识别有问题的引用，包括指向已撤稿文献的引用，使参考文献相关问题能够在同行评议或编辑审查之前得到解决。
AI 生成文本检测
系统会筛查稿件文本中的 AI 生成内容，包括由 ChatGPT、Claude、Gemini 等工具生成的内容。在 AI 辅助写作日益普遍的今天，这有助于机构和研究人员评估作者身份的真实性，并确保符合期刊和机构的相关政策。
数据报告与合规准备
系统会评估稿件的数据报告是否完整，以及是否符合当下数据共享和开放科学的期望。DataSeer 帮助及早识别缺失、不明确或不完整的数据相关要素，使研究人员能够在投稿前提升合规性，减少本可避免的返修。
机构为何采用 PubShield
PubShield 将分散的诚信检查整合为统一的机构工作流程，集成多款优质工具，并将所有结果汇总到同一个仪表盘中。这使全面筛查能够在各院系和实验室中规模化推行，以集中统一的审查流程取代人工协调多种工具的做法。
全机构
规模化应用
统一的访问方式推动各院系和实验室广泛采用。
优质全面的检查覆盖
集成覆盖文本、图像、参考文献、AI 和数据的检查。
集中
审查
一个仪表盘，审查更快，决策更轻松。
让全面质量保证切实可行
一个工作流程取代多种工具和人工协调。
常见问题
研究人员需要分别使用多种工具吗？
不需要。PubShield 将工作流程和审查集中在一处。
我们得到的是一份报告还是多份结果？
PubShield 将所有检查结果集中到同一个仪表盘中，便于审查。
机构能否控制运行哪些检查？
可以。机构可以配置工作流程中启用哪些检查。
PubShield 适合哪些用户？
希望为所有研究人员提供统一的投稿前质量保证的机构。
你们会增加更多集成吗？
会的。PubShield 的设计方向是逐步扩展为完整的稿件质量保证。
PubShield 的实际工作方式
一次提交 通过 PubShield 上传您的稿件。
检查在后台运行 PubShield 自动对稿件运行相关的诚信检查。
结果返回同一仪表盘 所有结果汇总到一个集中视图中，审查人员和研究人员无需在多个平台之间来回查找报告。
投稿前解决问题 研究人员可以在稿件发送给出版商之前，及早处理诚信风险。
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