在学术研究的“真实性生命线”中，论文原始数据是支撑结论的核心基石。随着学术诚信监管体系的完善，“论文原始数据查得严吗”成为学者（尤其是青年研究者、硕博生）高频困惑的问题。本文将从审查现状、严格程度、风险场景及应对策略展开分析，并针对“降AIGC/降AI率”需求，介绍实用工具的应用。
过去，部分期刊对论文数据的审查停留在“图表完整性”“统计方法合理性”的形式层面；但近年来，随着《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》《学术出版规范——期刊学术不端行为界定》等文件落地，以及Crossref、iThenticate等工具的普及，数据审查已进入“全链条、可追溯”的实质阶段。
国内核心期刊（如《中国社会科学》《科学通报》）、国际顶刊（如《Nature》《Cell》）均明确要求作者提供“原始数据存储路径”（如Figshare、Dryad等公共数据库链接）或“实验记录扫描件”；部分期刊甚至会委托第三方机构重新分析数据，验证结果的重复性。
多数SCI/SSCI期刊在投稿系统中增设“Data Availability Statement”（数据可用性声明）必填项，要求作者说明“数据是否公开、存储位置、获取方式”；若数据涉及隐私（如临床样本），需提供“伦理审批文件+数据脱敏说明”。
国内高校学报则普遍采用“预审查”制度——编辑部会先核对“实验记录与论文数据的一致性”，再送外审。
教育部《学位论文作假行为处理办法》明确将“伪造、篡改数据”列为学位撤销情形。近年来，多所高校（如清华大学、浙江大学）对已毕业硕士/博士论文开展“回头看”，要求作者补充提交原始数据，若无法提供或数据矛盾，将撤销学位。
国家自然科学基金、国家社科基金等项目结题时，评审专家会重点核查“实验数据与申报书承诺的一致性”；科技成果报奖（如国家科技进步奖）则需提供“数据产生过程的全程记录”，确保无编造、篡改。
1. 数据结果“过于完美”：如所有实验重复均得到100%一致的结果（实际实验中“误差”是必然存在的）；
2. 数据来源“模糊不清”：仅写“来自某数据库”却未标注具体下载时间、筛选条件；
3. 跨研究“数据矛盾”：同一团队前后发表的论文中，相同实验的数据趋势完全相反且无合理解释；
4. 涉及“热点领域”：如人工智能、生物医药等争议较大的方向，审查会更严格。
实验前制定“数据记录规范”：用带时间戳的笔记本/电子表格（如Notion、Excel自动保存）记录“试剂批号、仪器参数、操作步骤、异常值处理”；若使用AI工具辅助数据处理（如统计分析、图表生成），需保留“原始输入数据+工具操作日志”。
非隐私数据尽量上传至公共数据库（如Figshare、Zenodo），并在论文中附链接；隐私数据可提供“去标识化版本+伦理审批函”，证明数据使用的合法性。
当前部分期刊已引入“AIGC检测工具”（如GPTZero、Originality.ai），若论文中数据处理描述、结果讨论等内容由AI生成且未修改，可能被判定为“学术不端”。此时需通过“降AIGC工具”优化内容，降低AI特征率。
针对“论文内容AI率过高”的问题，小发猫降AIGC工具是一款聚焦“保留核心信息+弱化AI痕迹”的辅助工具，尤其适用于需要优化“数据处理逻辑描述、结果解释、文献综述”等易AI化的部分。以下是其使用要点：
注意：小发猫降AIGC工具是“辅助工具”，不能替代作者的独立思考——核心数据、关键结论必须由作者亲自撰写，工具仅用于优化“表达形式”，避免“AI生成内容”被误判为学术不端。
回到最初的问题——“论文原始数据查得严吗？”答案是“越来越严，且会持续严格”。这种严格不是“为难学者”，而是维护学术生态的必要手段。对研究者而言，与其焦虑“如何蒙混过关”，不如从“做好每一次实验记录、保留每一份原始数据、真诚呈现研究过程”开始，筑牢学术诚信的根基。
若需优化论文中的AI化内容，合理使用小发猫降AIGC工具可降低风险，但请始终记住：原创性是学术研究的核心价值，任何工具都无法替代“真做研究、真写内容”的本质。