भारत ने हाल के वर्षों में शोध पत्र में वृद्धि देखी है। नव जारी 2025 नेशनल इंस्टीट्यूशनल रैंकिंग फ्रेमवर्क (NIRF) रैंकिंग में, फ्रेमवर्क अब पिछले तीन वर्षों में शोध पत्रों के लिए अंक में कटौती करता है, जो अखंडता पर एक मजबूत रुख का संकेत देता है, समय के साथ दंड के साथ दंड के साथ।
पहली नज़र में, यह समझदार लगता है। संस्थानों को ऐसे काम से क्यों लाभ उठाना चाहिए जो गलत हो जाता है और प्रकाशित साहित्य से पीछे हट जाता है? प्रतिष्ठित दबाव व्यवहार में सुधार कर सकता है, इसलिए एक संकेत भेजना कि अखंडता मायने रखता है।
हालांकि, व्यवहार में, इस विचार के अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं। एक कुंद दंड मामलों को छाया में धकेल सकता है। संस्थान अपने लेखकों के शोध को प्रकाशित करने वाली पत्रिकाओं के साथ कम सहयोग कर सकते हैं। दूसरा, सभी वापसी धोखाधड़ी के कारण नहीं हैं, और कारणों के बीच अंतर करने में विफल रहने से ईमानदार त्रुटियों के प्रकटीकरण को रोका जा सकता है।
एक पत्रिका साहित्यिक चोरी के लिए एक पांडुलिपि की स्क्रीनिंग कर सकती है। यह बुनियादी छवि चेक चला सकता है। संपादक सांख्यिकीय लाल झंडे देख सकते हैं। एक पत्रिका क्या नहीं कर सकती है, एक प्रयोगशाला में चलती है और नोटबुक को एक शेल्फ से खींचती है। यह एक संरक्षित सर्वर या साक्षात्कार लैब सदस्यों पर कच्चे उपकरण फ़ाइलों की जांच नहीं कर सकता है। वह संस्था का काम है।
अधिकांश गंभीर नैतिक मामले एक समीक्षक, एक पाठक, एक व्हिसलब्लोअर या पोस्ट-पब्लिकेशन फोरम से एक चिंता के साथ शुरू होते हैं। पत्रिका लेखकों और विश्वविद्यालय को लिखती है। एक अखंडता अधिकारी लैब रिकॉर्ड, अभिकर्मक लॉग, मूल फ़ाइलों और विश्लेषण के इतिहास के लिए पूछता है। कभी-कभी यह मुद्दा स्पष्ट होता है: डुप्लिकेट की गई छवियां, गढ़े हुए डेटा, या नकली सहकर्मी समीक्षा के साथ एक घोस्टराइटेड पेपर। कभी -कभी यह नहीं होता है: एक गन्दा विश्लेषण, एक अभिकर्मक खराब हो गया, या एक बोल्ड दावा जो तब नहीं पकड़ता है जब अन्य लोग इसे दोहराने की कोशिश करते हैं। केवल संस्था ही इन मामलों में सबसे नीचे तक पहुंच सकती है। पत्रिकाओं में वह शक्ति नहीं है और उन्हें सहयोग पर भरोसा करना चाहिए।
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यही कारण है कि एक कुंद दंड बैकफायर कर सकता है। यदि प्रत्येक वापसी स्वचालित रूप से विश्वविद्यालय के रैंक को नुकसान पहुंचाती है, तो प्रशासक यह तय कर सकते हैं कि सहयोग जोखिम भरा है। वे डेटा के लिए अनुरोधों को रोक सकते हैं। वे महीनों तक नोटिस के लिए लड़ सकते हैं।
एक और बुनियादी बिंदु है जिसे नीति को स्वीकार करना चाहिए: वापसी समान धोखाधड़ी नहीं है। दो व्यापक कारणों से वापसी होती है। पहला कदाचार है, जिसमें साहित्यिक चोरी, छवि हेरफेर, आविष्कार किया गया डेटा और नकली सहकर्मी समीक्षा शामिल हैं। इन मामलों को भारी पेनल करें। दूसरा ईमानदार त्रुटि या गैर-प्रोप्रॉड्यूबिलिटी है, जहां लेखकों ने एक गलती की या बाद में काम से पता चला कि दावा खड़ा नहीं है। यह विज्ञान अपना काम कर रहा है।
विज्ञान में 2010 के “आर्सेनिक लाइफ” पेपर के हालिया वापसी पर विचार करें। इसने एक जीवाणु के बारे में एक उत्तेजक दावा किया जो फास्फोरस के स्थान पर आर्सेनिक का उपयोग कर सकता है। कई वैज्ञानिकों को संदेह था, और वर्षों से, दावे के खिलाफ सबूत बढ़े। विज्ञान ने कदाचार का आरोप लगाए बिना इस जुलाई में कागज को वापस ले लिया। हम समय से असहमत हो सकते हैं, लेकिन संदेश स्पष्ट है: कभी -कभी एक वापसी एक पाठ्यक्रम सुधार होता है, न कि गलत काम का स्वीकारोक्ति। यदि NIRF दोनों श्रेणियों के साथ समान व्यवहार करता है, तो यह पारदर्शिता को दंडित करेगा और आत्म-सुधार को हतोत्साहित करेगा।
इस मामले पर रिकॉर्ड स्पष्ट होना चाहिए। रिट्रेक्शन नोटिस को कारणों के एक मानक सेट का उपयोग करना चाहिए ताकि रैंकिंग उन्हें सटीक रूप से वर्गीकृत कर सके। अस्पष्ट भाषा किसी की मदद नहीं करती है। अधिकांश प्रतिष्ठित पत्रिकाएं मार्गदर्शन का पालन करती हैं जो नैतिक उल्लंघनों और गैर-नैतिक कारणों जैसे कि ईमानदार त्रुटि या गैर-प्रोप्रोड्यूसिबिलिटी के लिए वापसी के बीच अंतर करती हैं।
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हेरफेर छवियों और पाठ का पता लगाने के लिए पत्रिकाओं को बेहतर उपकरणों की आवश्यकता होती है। संस्थानों को प्रशिक्षित अनुसंधान अखंडता अधिकारियों, स्पष्ट खोजी प्रक्रियाओं और व्हिसलब्लोअर सुरक्षा की आवश्यकता है। इन सुरक्षा उपायों को जगह में डालने की लागत त्रुटिपूर्ण विज्ञान को जमा करने की लागत से कहीं अधिक है।
अंत में, प्रक्रिया पारदर्शी होनी चाहिए। NIRF को ठीक से प्रकाशित करना चाहिए कि यह कैसे वर्गीकृत करता है और रिट्रैक्शन को लंबा करता है और संस्थानों को अपील करने का एक तरीका देता है। चाहे डेटा जर्नल नोटिस या अन्य स्रोतों से आता है, कार्यप्रणाली सार्वजनिक होनी चाहिए। सूरज की रोशनी सभी की रक्षा करती है, विशेष रूप से ईमानदार शोधकर्ताओं।
मैं धोखाधड़ी के लिए डॉकिंग पॉइंट का समर्थन करता हूं। यह दर्शाता है कि अखंडता मायने रखती है। लेकिन ईमानदार सुधार से धोखाधड़ी को अलग किए बिना और अनुसंधान की गुणवत्ता के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र को संबोधित करते हुए, नीतिगत समस्याओं को भूमिगत बनाती है।
(अनिरान महापत्रा एक वैज्ञानिक और लेखक हैं, जो हाल ही में लोकप्रिय विज्ञान पुस्तक के सबसे हाल ही में हैं, जब द ड्रग्स डोन्ट वर्क: द हिडन पैंडेमिक जो दवा को समाप्त कर सकता है। व्यक्त किए गए विचार व्यक्तिगत हैं।)
