近日，国家科学技术部监督司发布了《负责任研究行为规范指引（2023）》。

其中对如何依规合理使用生成式人工智能作出了具体指引，同时提出不得使用生成式人工智能直接生成申报材料，不得将生成式人工智能 列为成果共同完成人，不得直接使用未经核实的由生成式人工智能生成的参考文献等，明确划出了具体边界。

以下为《负责任研究行为规范指引（2023）》原文：

负责任研究行为规范指引（2023）

负责任的科学研究是推动科技事业健康发展的重要保障，是实现高水平科技自立自强的必然要求。为引导科研人员和科研机构、高等学校、医疗卫生机构、企业等（以下统称 “科研单位”） 开展负责任的科学研究，科技部监督司组织编写了《负责任研究  行为规范指引》，提出了科学研究实践中应普遍遵循的科学道德准则和学术研究规范。

一、研究选题与实施

研究选题应坚持“四个面向”，突出问题导向，符合科技伦理 要求与科技安全规定，避免简单重复或低水平研究，避免脱离实 际或盲目追求热点，不得开展法律法规禁止的研究。研究项目的 申报、实施和结题验收应遵守相关规定，研究过程中应投入必要资源。

（ 一）科研人员

1. 研究选题应考虑研究的科学性、创新性、应用性、可行性， 经过充分的文献回顾、调查研究和科学论证，结合完成研究所必 需的资源条件，寻求研究领域中的难点、疑点、空白点。不以验证为目的的，应避免简单重复他人已经开展过的研究。

2. 研究项目的申报材料应真实、准确、客观。不得使用相同 或相似研究内容重复申报，未经同意不得将他人列为研究团队成 员。不得抄袭、买卖、代写申报材料，不得使用生成式人工智能直接生成申报材料。

3. 应按照有关规定和实际需要编制研究经费预算，合理、审 慎使用研究经费，不得将已完成研究的费用或与申报项目无关的费用列入预算。

4. 不得以直接或间接、明示或暗示等方式，向评审组织者及其工作人员和评审专家等寻求关照，谋取不正当利益。

5. 应确保投入研究所需的时间和精力，同期主持和主要参与的项目数量应符合相关资助方的限项规定。研究实施应严谨科学，方法和技术手段得当，严格履行任务书或合同义务，不得随意降 低目标任务和约定要求，不得违规将研究任务转包、分包给他人，不得以不相关研究成果充抵交差。

6. 在研究选题、项目申报、研究实施、结题验收以及作为专 家参与项目评审等活动中，应及时识别并主动声明可能存在的利益冲突，以免影响研究或评审的客观公正性，有损他人或社会公众利益。

7. 应严格遵守相关安全保密、经费使用、资源和数据共享、知识产权归属等规定。依规合理使用生成式人工智能参与研究实施。

（二）科研单位

1. 对项目申请人的科研诚信状况和申报材料的真实性、完整性等进行审核把关，将具备良好的科研诚信状况作为申报必备条件。

2. 落实主体责任，提供必要的支撑条件，及时跟踪研究进展，加强研究活动全流程管理。

二、数据管理

研究数据的采集、记录应完整、准确、可追溯，保存和使用应符合专业规范和管理规定，确保数据质量和数据安全。

（ 一）科研人员

1. 应严格执行数据采集操作规范，选择适当的数据采集方法，客观、完整、准确地采集研究数据。

2. 及时准确记录研究过程和实验数据，保证研究记录与数据的完整性、客观性和可溯源性。不得有选择地记录、使用数据以获得特定结果。

3. 采用书面记录的，应选择页码连续、符合保管要求的实验 记录本；实验产生的原始数据、图表、照片等，应有序粘贴在实 验记录本的相应位置并详细标注。更正记录应由原始记录者进行，不得遮盖原内容，说明更正理由并签字。不得涂改数据或毁损记 录本中的任何部分。不得编造、篡改原始数据，或将经过人为处理后的数据作为原始数据保存。采用电子记录的，应与实验记录关联并确保数据及产生时间等未被人为更改。

4. 使用他人未正式发表的数据，必须事先征得数据所有者同意，并说明数据来源。

5. 数据的使用、传播、复制、保存、删除等应符合《数据安 全法》《个人信息保护法》《科学数据管理办法》等的要求。采集 人体试验数据或涉及隐私、保密的敏感数据，应严格遵守相关法 律法规和伦理规范，在获得相关人员知情同意或有审批权限机构 审批同意后才能进行。未经同意不得将数据用于约定用途之外的目的，或将数据转交、透露给其他机构或人员。

6. 在数据分析、加工时，应采用适当的分析方法和处理手段， 以全面、清晰、准确地反映研究过程和研究结果，并在研究报告中详细说明。

7. 在处理学术图像时应遵照相应学科或学术出版单位的规 范，并在发表时指明对学术图像进行处理的部分。不得变更、模 糊、消除或歪曲原始学术图像所包含的关键信息，不得对学术图 像进行不恰当或欺骗性处理，包括添加、移除或移动对象，去除 或虚化背景等。拼接的组合图片应添加明显的各组图分界线，或 明确说明图片拼接情况。不得使用非本实验条件下获得的其他图 片替代真实实验图片，不得不注明来源或出处直接使用他人研究成果中的图片。

8. 研究成果发表后，提倡在不违反保密和知识产权规定的前提下，以适当方式提交或开放共享所涉及的原始数据以及方法、试剂、软件、源代码等材料，提高数据应用价值。

9. 及时整理、保存、备份研究数据，采取有效措施防止数据丢失、泄露、损毁或被篡改。

10. 按照学科领域或所在科研单位规定妥善保存所有实验记 录、实验数据（包括未发表数据、阴性数据等）和实验记录本， 遵照相关技术规范保存实验样本。论文等研究成果发表后 1 个月 内，应将所涉及的实验记录、实验数据等原始资料提交所在科研单位集中归档，或按照科研单位相关管理规定执行。

11. 项目负责人应对数据采集、保存和利用情况进行监督，对采集到的数据开展必要的检查或验证，确保数据可靠，在规定期限内恰当保存所有的记录和原始数据。

12. 从研究数据中发现可能存在对公众健康、生态环境、公 共安全或社会秩序造成严重影响或威胁的情况时，应及时、主动向相关部门报告。发布数据应遵守相关规定，保持透明客观，避免有意突出、强调或隐瞒、忽略特定内容。

13. 应遵循相关法律法规及学术规范，依规合理使用生成式人工智能处理文字、数据或学术图像，防范伪造、篡改数据等风险。

14. 不得在未真实开展研究的情况下，通过向第三方机构或他人付费等方式获取实验研究数据。 因不具备条件委托第三方机构进行实验或数据采集时，应由科研人员提出实验设计方案，并根据第三方机构提供的原始实验记录和数据进行分析研究，在发 表时应说明数据来源。使用第三方调查统计数据或相关公共数据库数据应通过合法渠道获取，并注明来源或出处。

（二）科研单位

1. 建立研究数据的管理制度和质量控制体系，对数据的采 集、汇交、保存、归属、使用、共享、保密、安全等作出明确规 定并严格执行。定期开展检查，确保研究活动的原始记录及时、准确、完整，保存得当，做到可查询、可追溯。

2. 提供研究数据存储、管理、服务和安全等所需软硬件设施、 资金和人员等方面的保障。根据研究活动特点制作统一制式、连续编号、方便使用的原始记录介质并妥善保存、归档。

三、文献引用

科研人员应在项目申请书、结题报告及论文或其他研究成果 中明确区分自己与他人的研究成果，参考借鉴他人观点或研究成果时应实事求是、力求准确，并以恰当方式标明来源。

1. 在研究中参考或借鉴他人学术观点、研究思路、已发表作 品的，应按照本学科通用标准或规范，以引用、注释、致谢等方式注明。

2. 尽可能引用原始文献，由于无法获取原始文献等原因确需 引用其他作者所引用或归纳的原始文献内容的，应标注为转引，并力求准确。

3. 引用他人文献时确保客观、准确，避免错误引用或断章 取义。不应对不熟悉的研究领域成果进行引用，不应在不了解 研究内容或进展的情况下进行引用，不应有意歪曲、抬高或贬 低他人学术观点或研究发现。 除批判性用途外，原则上不引用已撤稿文章。

4. 使用生成式人工智能生成的内容，特别是涉及事实和观点 等关键内容的，应明确标注并说明其生成过程，确保真实准确和尊重他人知识产权。对其他作者已标注为人工智能生成内容的，一般不应作为原始文献引用，确需引用的应加以说明。

5. 使用他人已发表图表或图片的，应事先取得版权所有者许可并在许可的范围内使用，同时注明来源或出处。

6. 不应故意忽略、隐匿他人已发表的相关重要文献或对自己研究不利的文献。

7. 不应在参考文献中列入未参考过或与研究内容无关的文 献，包括不恰当地自我引用、与他人约定相互引用，或根据审稿人、编辑要求引用不相关文献等。不得直接使用未经核实的由生成式人工智能生成的参考文献。

四、成果署名

署名者应有实质性学术贡献，即对研究思路、设计、实施、数据获取、数据分析和解释等有重要贡献，或对重要知识性内容作出关键性修改等。对成果无实质学术贡献的不得署名。

1. 所有署名者均应事先审阅并同意发表有其署名的成果，并对自己完成或参与部分的内容负责。第一完成人、第一作者和通讯作者对成果真实性、可靠性负主要责任。

2. 所有署名者均应对成果有实质性学术贡献，不得挂名或冒名。发现自己被挂名或被冒名的，应主动提出质疑并要求更正。

3. 署名顺序通常按照对成果所作贡献大小排列，一般应由所有成果完成人共同决定，或遵循相关学科的署名惯例。

4. 对于不具有署名资格但对研究工作有贡献或帮助的个人和组织，可通过致谢、注释等方式说明其贡献。

5. 对于受资助的研究成果，应按要求如实标注资助机构、项 目名称和批准号。对于受多个机构资助产生的项目成果，原则上 按对成果贡献的大小排序。不得标注与研究工作无关或虚假的项 目。不得为了掩饰利益冲突而不披露资助来源、隐瞒真实作者信息或虚构署名。

6. 不得因成果完成人工作单位变化而随意变更成果主要完成单位。不得虚构、伪造工作单位以及职务职称等个人信息。

7. 生成式人工智能不得列为成果共同完成人。应在研究方法或附录等相关位置披露使用生成式人工智能的主要方式和细节。

五、成果发表

发表或发布论文、专著及其他成果应完整陈述研究过程、清晰介绍研究方法、准确描述研究结论，按要求提交或共享相关数据，便于他人重复验证和判断研究结果可靠性。

（ 一）科研人员

1. 研究成果应首先经过同行评议的程序发表，或通过学术报 告、学术研讨、预印本等形式在科学共同体内进行交流。公布突 破性研究成果和重大研究进展应经所在科研单位同意。未经科学验证或同行评议的研究成果，不得向公众传播。

2. 应核实拟发表成果的出版单位、收录成果的数据库等情况，规避缺乏质量保证或虚假的出版单位。

3. 不得将报告研究成果的同一篇手稿或基于同样数据资料 而只有微小差别的手稿同时寄投两个及以上的出版单位进行发 表。只有在收到拒稿通知，或超过规定审稿期限，或申请撤回投 稿并得到出版单位确认后，才可以转投其他出版单位。 由多个作者共同完成的，在决定转投前须经所有作者同意。

4. 不得将已发表的论文或其中的数据、图片等再次发表，不 得将多篇已发表论文各取一部分拼凑出 “新成果”后发表。对确 有必要再次发表的，须事先获得已发表和待发表出版单位许可，再次发表时应在显著位置作出说明，并注明原刊载处。

5. 不得将一项完整的研究成果拆分为若干成果发表，以维护 相关成果的完整性、系统性、科学性和逻辑性，不得基于同一研究内容撰写不同作者署名的成果。

6. 第一完成人、第一作者和通讯作者有责任保证所有署名者均同意发表并认可最终成果。

7. 发表成果时应按要求声明利益冲突并注明研究成果资助来源。

（二）科研单位

1. 加强对科研人员发表研究成果的管理，建立研究成果发表 的诚信承诺、原始数据资料汇交与核查、研究过程可追溯、研究 成果检查和报告等制度。对于财政性资金支持的项目，应督促科 研人员按规定提交相关科技报告。对短期内发表多篇论文、取得 多项专利等成果的，应依规加强核实核查。对科研人员拟发表涉及保密或敏感信息的成果，按照相关规定进行审查把关。

2. 对在被列入预警名单的学术期刊上发表研究成果的，应及 时进行警示提醒；对发表在被列入 “黑名单”学术期刊上的研究成果，在各类评审评价中不予认可，且不予报销相关发表费用。

3. 对本单位科研人员发表的学术论文等研究成果存在违背 科研诚信要求情形的，应对相关责任人严肃处理并要求其采取撤回论文等措施。

（三）学术出版单位

1. 建立和完善同行评议、伦理监督、版权管理、学术规范承 诺、撤稿退稿异议处理和利益冲突管理等制度，建立对编辑、编辑委员会成员、审稿人的管理和监督制度。

2. 通过“征稿启事”“作者须知”等明确研究成果发表规范，可要求在发表成果时说明每位署名者的贡献。

3. 应要求作者披露是否使用生成式人工智能，说明具体的软 件名称、版本和使用时间，并对涉及事实和观点引证的辅助生成内容作出具体标注。

4.  已发表研究成果的原始投稿、审稿意见、修改稿、往来通信以及编辑部拒稿或录用决定等记录应保存至少 3 年，以备核查。

5. 应检测和甄别作者投稿中的科研失信行为，受理有关科研 失信行为的投诉举报。对存在科研失信行为或严重错误的稿件， 应采取评论、关注、更正、撤稿等处理措施，并及时告知收录该研究成果的相关数据库和作者所在单位。

6. 合理选择审稿人，督促审稿人认真、公正评审，并对其遵 守科研诚信要求的情况进行相应监督与评估。提醒审稿人在审稿 过程中使用生成式人工智能应依规谨慎。不得对审稿人的合规评审施加不当影响，或无理由地否定、歪曲审稿人的审稿意见。

7. 编辑和审稿人不得擅自透露、公开讨论、剽窃或占用作者 未发表的研究成果，不得故意拖延审稿或发表进度，不得利用出 版程序、稿件内容谋取不当利益，不得为了提高期刊影响力要求作者非必要地引用特定文献。

8. 遵守利益冲突相关规范要求，应要求编辑不得隐瞒与投稿 人的利益关系，或有意选择有潜在或实际利益关联、利益冲突的审稿人评审稿件。

六、同行评议

同行评议是研究资源配置、研究成果验收、研究成果发表、 人才评价、科技奖励、职称晋升等工作的重要参考。评议活动组 织者、评议人应保障同行评议过程的科学性、权威性、客观性和 公正性，营造良好同行评议生态。科研人员应积极参与同行评议活动。

（ 一）评议人

1. 客观、公正、严谨地开展评议工作，尊重被评议人的尊严 和学术自主性，尊重不同的学术观点，建设性地提出评议意见和 建议。评议意见中不得包含侮辱性、故意贬低或有失公允的文字或评论。评议意见不应受非学术因素的影响。

2. 应基于自身专业知识和能力参加同行评议，不参加对被 评议事项或相关研究方向不熟悉或无法在规定时间内完成的评议工作。

3. 提供具体、翔实的评议意见，必要时说明理由或证据。不得请他人代评或代为撰写评议意见。

4. 与被评议人之间存在利益冲突的，应主动向评议活动组织 者说明情况，按要求主动回避或由评议活动组织者决定是否参加相关评议。

5. 严格遵守评议工作纪律，不得接受 “打招呼”“走关系”等请托，不得索取、收受利益相关方的礼物或其他馈赠。

6. 按要求对评议内容和过程保密。不擅自复制或扩散被评议 材料，不得泄露需保密的评议对象、专家意见、评议结论等信息。 不得在同行评议程序之外使用或与他人分享、讨论被评议对象的 观点、数据和方法等，未经允许不得采用被评议对象的观点或数据，评议人不得要求被评议人引用本人文献。

7. 在评议活动中使用生成式人工智能的，应事先征得评议活 动组织者同意，操作中应防止泄漏评议内容，如发生信息泄漏应及时采取必要补救措施。

8. 评议过程中发现或有正当理由怀疑存在违反科研诚信、科技伦理、科技安全与保密等规定的，应及时向评议活动组织者反映。

（二）被评议人

1. 确保所提供材料真实、可靠、准确，并明确所有研究成果 的来源或归属，不得不加说明地列入其他项目或其他人员的研究成果。

2. 认为评议人与自己存在利益冲突的，应按程序向评议活动组织者提出，要求该评议人回避，并提供充分和可靠的理由。

3. 不干扰评议过程，不私下接触或贿赂、威胁评议人、评议活动组织者。

4. 对评议结果有异议的，应依照相关程序提出复审申请。不得威胁、攻击、报复评议人或评议活动组织者。

（三）评议活动组织者

1. 制定科学、公正、透明的评议规则与程序，建立评议人遴选、回避、工作监督和信用评价等制度。

2.  严格履职，及时发现、管控可能存在的利益冲突。维护 评议独立性，不以组织者或个人的意志或权威干扰评议人的正当评议。

3. 遵守保密要求，不得违规泄露评议对象或评议人名单、评议意见、评议结果等信息。

4. 对在评议中发现的科研失信行为，依照相关规定处理。

七、伦理审查

科技伦理是开展科学研究和技术开发等科技活动应当遵循  的价值理念和行为规范。开展科技活动应遵循 “增进人类福祉、 尊重生命权利、坚持公平公正、合理控制风险、保持公开透明” 的原则，依规进行科技伦理风险评估或科技伦理审查。对违背科技伦理要求的行为，应主动报告、坚决抵制、严肃查处。

（ 一）科研人员

1. 应学习科技伦理知识和相关管理规定，提高科技伦理意识，严守科技伦理规范，主动参与科技伦理治理。

2. 开展涉及以人为研究参与者、涉及实验动物，以及不直接 涉及人或动物，但可能在生命健康、生态环境、公共秩序、可持 续发展等方面带来伦理风险挑战的科技活动的，应按规定进行科技伦理审查。获得批准后方可开展研究，且不得超出批准的科技

活动实施方案规定的范围。

3. 应公平、合理地选择研究参与者，确保其纳入和排除标准 的科学性、合理性、恰当性、公平性。不得以诱导、胁迫、欺骗 和其他不正当方式招募研究参与者。对涉及儿童、孕产妇、老年 人、智力障碍者、精神障碍者等特定群体的研究参与者，应予以 特别保护；对涉及受精卵、胚胎、胎儿或可能受辅助生殖技术影响的研究，应主动详细说明。

4. 应明确告知研究参与者或其监护人所有相关事项及应享 有的权利，获得知情同意书，确保知情同意过程规范，并严格履行与研究参与者或其监护人达成的协议或约定。

5. 涉及生物样本的收集、储存、使用及处置要遵循相关法律 法规，对个人隐私数据、生物特征信息等处理应符合个人信息保护等有关规定。

6. 应确保研究由具备相关资质的人员实施，确保研究风险 最小化，避免对研究参与者造成不必要的伤害。在试验开始前 有理由确信会导致死亡或伤残等伤害的，不得进行试验；在试 验过程中有迹象表明可能会导致死亡或伤残等伤害的，必须立即中止试验。

7. 开展涉及实验动物的科技活动，使用实验动物应符合替 代、减少、优化原则，保证实验动物的来源合法合理，饲养、使用、处置等技术操作要求符合动物福利标准。

8. 开展涉及突发重大公共事件等紧急状态的科技活动，应遵 守科技伦理应急审查程序及相关要求，不得以紧急情况为由，回避科技伦理审查或降低科技伦理审查标准。

9. 开展纳入伦理审查复核清单管理的科技活动，通过科技伦 理（审查）委员会的初步审查后，应按规定通过所在科研单位报请所在地方或相关行业主管部门组织开展专家复核。

10. 需要进行科技伦理审查的国际合作科技活动，应通过合作各方所在国家规定的科技伦理审查后方可开展。

（二）科研单位

1. 履行科技伦理管理主体责任，强化科技活动全过程的科技 伦理监管和风险监测，主动研判、及时化解科技伦理风险。开展 纳入伦理审查复核清单管理的科技活动的，应加强动态跟踪和伦理风险防控。

2. 根据本单位实际情况依规建立科技伦理（审查）委员会， 为其履职配备必要的工作人员、提供办公场所和经费等条件，并采取有效措施保障其独立开展科技伦理审查工作。

3. 健全本单位科技伦理审查监管机制和审查质量控制、监督 评价机制，指导科技伦理（审查）委员会制定章程，建立审查、 监督、保密管理、档案管理等制度规范、工作规程和利益冲突管理机制，保障科技伦理审查合规、透明、可追溯。

4. 经常性开展科技伦理教育培训，提高科研人员的伦理意识和风险防控能力。

八、学术交流与合作

鼓励科研人员充分交流学术观点、研究思路和研究发现，并 按相关要求开放共享研究数据和研究成果。合作开展研究，应加 强了解、互相尊重、促进互信，认真履行己方责任、兑现承诺义务。通过充分协商，明确合作目的、项目指标、预期产出、各方权责、数据和知识产权的归属与使用、成果贡献度的衡量依据等。

1. 开展学术交流，应发扬学术民主，尊重首创，坚持公开透明。不得利用自身权威、地位或掌控的资源压制他人学术观点。

2. 开展学术批评或应对他人批评与质疑时，应本着科学精神 和专业态度，开展理性质疑和批评，排除个人恩怨、利益冲突等 非学术因素的影响，不宜公开发表过激言论，不轻易将科学分歧 诉诸舆论或利用网络舆论裹挟学术讨论，不得进行人身攻击、打击报复。

3. 合作研究各方应事先通过协议等形式约定权利义务、责任 与分工、经费分配、成果发表与署名、研究数据及成果的归属、 知识产权安排和争端解决机制等事项。研究的成本与收益应在合作各方之间合理分配。

4. 参与多学科或跨学科合作研究的各方应了解相关学科的 研究规范和惯例。对不同学科之间存在的差异，应事先磋商并达成协议，确保合规性。

5. 在合作研究中应确保数据来源合规，保证数据质量，必要 时应验证来自合作方的数据。在不违反相关法律法规和保密规定的原则下，相关研究数据、研究结果都应按约定对合作者公开。

6. 在国际合作研究中应严格遵守我国和合作方所在国家或 地区的科研管理与监督相关规定。发现或有正当理由怀疑合作方 存在科研失信行为或违反科技伦理规范的，应立即告知合作方，必要时暂停或终止合作。

7. 在对外科技交流与合作中需要提供相关数据的，须按相关 要求履行报批程序，严格遵守科技保密和特定研究成果发表的相关法律法规要求。

九、知识产权保护

开展科技活动，应尊重他人知识产权，遵守我国知识产权法 律法规和相关国际公约，加强研究成果的知识产权保护、管理与运用。

（ 一）科研人员

1. 研究成果发表前，应充分考虑研究成果的知识产权保护方 案，采用合理恰当的知识产权保护手段。采用专利保护的，专利 申请应按照相关规定如实提供材料，不得编造、伪造、变造拟申 请内容、实验数据或夸大技术效果，不得抄袭、简单替换、拼凑现有技术或现有设计。

2. 遵守国家和所在科研单位关于研究成果知识产权归属及利益分配的法律法规和制度规范，及时、主动向所在科研单位披露职务研究成果。

3. 尊重他人知识产权，不侵犯知识产权权利人的合法权益。 提高知识产权保护能力，对重要研究成果知识产权采取有效保护措施，妥善应对知识产权纠纷，依法维护自身合法权益。

（二）科研单位

1. 健全知识产权管理体系，探索建立专业化知识产权转移转化内设机构。

2. 完善知识产权管理制度，明确研究成果知识产权归属及利 益分配机制，激励知识产权创造。积极促进研究成果转化运用，维护科研人员合法权益。

3. 强化知识产权风险管理，提高科研人员知识产权风险防范意识，常态化开展知识产权风险预警和侵权风险排查工作。

4. 经常性开展知识产权培训，提升知识产权管理服务能力，营造尊重创造、尊重知识产权的良好氛围。

十、培养与指导

导师、项目负责人应加强对学生和研究团队成员的指导和监 督。科研单位应注重培养科研人员严谨认真的治学态度和求真务实的科学精神，促进其恪守科学道德和科技伦理准则。

（ 一）研究生导师和项目负责人

1. 践行学高为师、身正为范要求，发挥言传身教作用，对学生和研究团队成员经常性开展科研诚信、科技伦理等教育和指导。

2. 应确保有足够的时间和精力对学生和研究团队进行指导，并提供必要的研究资源支持。

3.  了解并监督学生和研究团队成员的日常科研活动，跟进指 导实验进展、复核实验记录和数据、阅核研究手稿，对重要论文 等研究成果的署名、研究数据真实性、实验可重复性等进行诚信 审核和学术把关。不得以任何方式要求或默许学生和研究团队成员实施科研失信行为或其他科学技术活动违规行为。

4. 坚持学术民主，尊重学生和研究团队成员的学术见解、有 关研究工作的合理要求。不得在成果署名、知识产权归属等方面侵占学生和研究团队成员的合法权益。

（二）学生和研究团队成员

1. 投入充足时间与精力完成导师或项目负责人安排的研究任务，尊重所在科研单位、导师、项目负责人的培养与付出。

2. 遵守科研管理规定和相关要求，及时向导师、项目负责人 报告研究进展，按规定收集、保存实验记录、数据等，确保研究过程真实、透明和可追溯。

3. 使用所在科研单位或团队项目的研究经费、实验设备、数据资料等所取得的研究成果，公布、发表或转让应遵守有关规定。

4. 毕业离校或离开所在科研单位、研究团队之前，应按规定交还全部原始数据、图片资料、实验记录、样品等科研资料，未经许可不得私自带离。对于在原单位所获得或接触的数据使用权限，应当遵守原单位相关规定或事先约定。

（三）科研单位

1. 具备条件的科研单位应将科研诚信、科技伦理等纳入课程体系，并配置相应师资。

2. 建立健全科研诚信、科技伦理等的教育培训制度，在入学 入职、职称晋升、参与项目等重要节点开展科研诚信、科技伦理 培训，加强日常教育引导，为有需要的学生和科研人员提供科研 诚信和科技伦理等方面的咨询指导，对存在倾向性、苗头性问题的人员及时进行提醒谈话。

3. 鼓励开展面向公众的科研诚信、科技伦理等科普宣传，引导公众理性看待科技发展中的科研诚信与科技伦理问题。

十一、监督管理

坚持预防与惩治并举、 自律与监督并重，防范和惩处科研失 信、违反科技伦理规范等违规失范行为。科研单位应切实履行主 体责任，科研资助机构应对所资助项目加强监管，科学共同体应发挥自律自净作用，科研人员应坚守底线、 自觉践行优良学风。

（ 一）科研单位

1. 建立健全内部管理制度和工作机制，将科研诚信、科技伦 理等纳入常态化管理。对违反项目申报实施、经费使用、评审评价等规定，违背科研诚信、科技伦理要求的，要敢于揭短亮丑，不迁就、不包庇，严肃查处，公开曝光。

2. 组织开展或委托第三方机构对本单位科研人员的重要学 术论文等研究成果进行全覆盖核查，核查工作应以 3-5 年为周期持续开展。

3. 配备相应专兼职人员，常态化开展涉及本单位科研人员的论文撤稿监测、实验原始数据核查、科研诚信审核等工作。

（二）科研资助机构

1. 将科研诚信、科技伦理等相关要求嵌入项目指南编制、评 审立项、过程管理、结题验收、监督评估等管理全过程，建立完善预防、监督和查处机制，依规开展查处惩戒工作。

2. 资助项目批复前应对项目申报单位、项目负责人及相关人 员开展科研诚信状况审核，对列入科研诚信严重失信行为数据库且在处理期限内的，实行 “一票否决”。

3. 指定内设机构或委托第三方机构对资助项目的实施情况 进行监督评估，并依规采取终止项目、停拨或追回研究经费等相应处理措施。

（三）科研人员

1. 发现或有合理理由怀疑他人有违反科研诚信规范、违背科技伦理要求等行为的，应按照相关规定向有关机构如实反映。

2. 应自觉接受学术监督，主动配合科研失信行为调查、项目管理检查等工作。

3. 作为专家参与科研失信行为调查等监督管理活动时，应主动披露可能存在的利益冲突并按规定回避。

（四）科技类社会团体

学会、协会、研究会等科技类社会团体要主动发挥作用，在 各自领域积极开展科研活动行为规范制定、诚信教育引导、科研 失信行为调查认定等工作，促进科研人员开展负责任研究，实现自我规范、 自我管理、 自我净化。

1. 应结合实际制定完善本领域科研活动自律公约和职业道德准则，经常性开展职业道德和学风教育，发挥自律自净作用。

2. 积极参与科研活动行为规范、科研失信行为认定标准等相 关制度规范制定工作，将遵守科研诚信、科技伦理规范等作为发 展会员、奖项评选、人才举荐、院士推选、委托项目评价、青年 支持工程等科技评价活动的重要条件。对违反科研诚信规范、违背科技伦理要求等的会员给予相应惩戒。

3. 主动接受主管部门或相关单位的委托，组织开展有关科研失信行为的学术调查活动。

4. 在所主办会议和期刊中设置学术批评议题、专版等，倡导 严肃认真的学术讨论和评论，鼓励青年科研人员大胆提出自己的 学术观点，积极与学术权威交流对话，营造自由、开放、平等的学术生态。