学术出版道德的核心在于维护研究记录的完整性和学术话语的诚实性。Explorer Press Ltd （EP） 致力于在出版过程的所有阶段满足和维护道德行为标准。我们要求所有参与出版的作者、编辑、审稿人和参与者遵守出版道德委员会 （COPE） 制定的指南和核心实践。

• 出版不端行为

学术不端行为严重违反了学术诚信原则，不仅损害了特定研究的可靠性，还侵蚀了整个学术系统的可信度。《未来教育研究》 对所有形式的学术不端行为保持零容忍政策，并建立了严格的识别和解决机制。

学术不端行为的类型包括但不限于：

• 剽窃：盗用他人的想法、文本或作品，从根本上侵犯学术原创性。

• 数据捏造/伪造：纵、发明或选择性地省略/更改数据以支持错误的结论。

• 冗余出版：提交/发表与作者先前作品基本重叠的文章，而没有适当的引用，浪费同行评审资源并扭曲学术记录。

• 不适当的作者身份：将没有实质性贡献的个人列为作者（客座作者）或排除贡献者（幽灵作者），从而破坏准确的署名。

其他违规行为包括故意虚假陈述、隐瞒关键信息和研究中的道德违规行为。虽然严重程度各不相同，但都威胁到学术诚信并导致严重后果。

《未来教育研究》采用多层保障措施：

1. 所有手稿都经过 iThenticate 的筛选，以检测抄袭/冗余。

2. 编辑/审稿人评估方法有效性和数据真实性。

3. 公共举报渠道 （contact@explorerpress.com） 允许举报可疑的不当行为。

在发现潜在的不当行为后：

• 正式调查开始，包括要求提供原始数据、咨询专家和作者回复。

• 确认违规会触发相应的行动：
  ◦ 稿件拒绝或撤回文章
  ◦ 期刊平台上的公开通知◦ 向作者的单位发出机构通知
  ◦ 严重情况下禁止投稿（至少 3 年）

所有调查都遵循 COPE 核心实践，确保：
正当程序：基于证据的决定，有权上诉
举报人保护：匿名和反报复保障措施
透明度：撤回通知指定不当行为类型（例如，“因数据伪造而被撤回”）

这些措施维护了研究的完整性，保护了诚实的学者，并培养了一个自我纠正的学术生态系统。

• 编辑道德

编辑在学术出版中发挥着关键作用，他们是学术质量的守护者、同行评估的协调者和道德标准的监督者。《未来教育研究》 高度重视编辑道德规范，要求所有编辑在履行职责时坚持最专业和最道德的行为。

1. 公平公正

编辑必须客观地评估手稿，无论作者的背景、种族、性别或机构隶属关系如何。决定应完全基于学术成绩，不得优惠或歧视。在同行评审期间，编辑确保：

• 对所有提交的内容进行公平评估

• 消除稿件分配中的偏见

2. 同行评议的诚信

编辑通过以下方式维护同行评议的合法性：

2.1 审阅者选择：

1. • 将专业知识与手稿主题相匹配

   • 避免审稿人冲突（例如，3 年内的合作者）

   2.2 流程监督：

   • 实施及时、建设性的反馈

   • 必要时寻求其他评论

   2.3 匿名保护：

   • 保持作者匿名（双盲）

3. 保密义务

编辑者必须保护：

• 未发表的手稿内容

• Reviewer 身份和报告

• 作者专有信息

4. 利益冲突 （COI） 管理

编辑应：

• 披露潜在的 COI（例如，与作者的机构联系、竞争研究）

• 当客观性可能受到影响时回避决策

• 稿件记录中的文件披露 期刊办公室评估披露并可能实施保护措施（例如，分配候补编辑）。

5. 维护学术诚信

编辑需要：

• 拒绝存在不当行为（剽窃、数据伪造、作者身份不当）的稿件

• 在怀疑违规行为时启动调查

• 根据 COPE 指南实施处罚（撤回、机构通知、禁止提交）

6. 透明的沟通

编辑者必须维护：

• 及时与作者/审稿人通信（72 小时回复标准）

• 清晰的决策信和可作的反馈

• 可公开访问的期刊政策（审核时间表、申诉程序）

机构支持机制

为了增强编辑的能力，该期刊提供：

• 强制性年度道德培训（COPE/WAME 模块）

• 具有升级路径的结构化决策方案

• 出版伦理委员会的咨询

• 防止报复的法律保护（根据 WHO-研究伦理框架）

•作者

根据 ICMJE 的建议，必须明确定义作者角色，以确保研究的透明度和问责制。以下是作者身份贡献的简要定义：

作者角色的定义

1. 概念化和设计
   负责研究概念、设计或协议开发。

2. 数据收集与分析
   对数据的获取、分析或解释做出了重大贡献。

3. 手稿起草
   起草作品或对重要的知识内容进行批判性修改。

4. 最终批准
   审核并批准要发布的最终版本。

5. 问责制
   对工作的各个方面负责，确保完整性和准确性。

提交合规性

      1.投稿前授权

所有作者和附属机构必须在提交手稿前提供明确同意。

      2. 策略确认

作者必须完全理解并遵守：

• 期刊的版权政策（CC BY 4.0 默认）

• 开放获取要求（如适用）

• 数据共享要求

      3. 原创性和数据完整性

作者必须：
✓ 证明手稿是他们的原创作品
✓ 验证所有数据的
真实性 ✓ 在出版
后将原始数据记录保留 5+ 年 ✓ 将数据存入符合 FAIR 的存储库（例如 Figshare、GenBank）并获得机构/资助者的批准

       4. 排他性声明

手稿必须：

• 之前未发布过

• 不在其他地方同时接受审查

      5. 资金披露

必须提交：

• 资金来源声明（需要授权编号）

     6. 版权合规

保护以下各项的权限：

• 第三方受版权保护的材料（图像、数据集）

• 重复使用的作者拥有的内容

      7. 出版后问责制

作者应：

• 及时通知编辑者重大错误

• 配合根据 COPE 指南发布更正/撤回

      8. 最终批准

所有作者都必须正式批准：

• 最终的发布前版本

• 作者列表序列

      9. 通讯作者责任

指定的通讯作者确保：

• 提交时获得作者的一致同意

• 向所有合著者分发编辑通讯

• 验证所有数据、代码和材料的可重复性

• 填写期刊特定的证明表格

其他要求

• 所有作者必须证明排除了有实质性参与的未署名贡献者。

• 根据 ICMJE 表格，必须披露所有潜在的利益冲突。

• 修改政策

有时，在文章发布后，可能需要对发布的版本进行更改。这将在编辑仔细考虑后完成，编辑还得到编辑人员的支持，以确保在出版道德委员会 （COPE） 的指导下进行任何必要的更改。

任何必要的更改都将附有出版后通知，该通知将永久链接到原始文章，以便读者充分了解任何必要的更改。这可以是更正通知、撤回，在极少数情况下还可以采取删除的形式。这种永久和透明的更改机制的目的是确保学术记录的完整性。

• 撤回

如果存在重大错误（例如，在分析、方法或数据解释方面）破坏了文章结论的有效性，或者有证据表明存在研究不端行为或出版不端行为，我们将发出撤稿通知。此类不当行为的示例包括但不限于缺乏所需的道德批准、伪造或伪造数据、图像纵、剽窃、重复出版或其他违反学术诚信的行为。

撤回文章的决定将根据出版道德委员会 （COPE） 提供的指导方针做出。它将涉及编辑部或出版商的编辑人员与主编或相关编辑委员会成员合作进行的彻底调查。作者或其附属机构也可以要求撤回他们的文章，前提是所述原因符合既定的撤回标准。

为确保学术记录的透明度和完整性，将采取以下措施：

1. 文章的已发布版本将添加“已撤回”水印，以明确表示其已撤回状态。
2. 将发布标题为“Retraction： [Article Title]”（撤回：[文章标题]）的单独撤回通知，并永久链接到已撤回的文章。此通知将清晰详细地解释编辑调查确定的撤回原因。

这些措施旨在维护已发表学术记录的准确性、可信度和长期可靠性。

• 更正通知

如果文章中的错误或遗漏需要澄清或修改，以确保所提供信息的准确性，将发出更正通知。此类错误可能会影响对研究结果的解释、理解或应用。可能需要更正的错误示例包括但不限于：

• 不准确或不完整的数据表示
• 不正确的引用或参考文献
• 作者身份或贡献的错误归属
• 方法或数据分析中的错误不会使总体结论无效

在线文章的更正：本文将进行更新以纠正错误或遗漏。这可确保读者在查看文章时获得最准确和完整的信息。

• 使用人类或动物受试者的伦理

涉及人类或动物受试者的研究必须严格遵守伦理指南，并在提交时提交相关的伦理审查批准文件。对于涉及人类受试者的研究，应遵循《赫尔辛基宣言》及其后续修正案，以确保所有参与者自愿和完全同意他们的参与，保护他们的隐私、安全和权利，并避免任何不必要的身体或心理伤害。对于动物实验，需要遵守 NIH 动物福利法和“3R 原则”（替换、减少、改进），以确保合理的实验设计，并尽可能减少使用的动物数量及其痛苦。所有研究必须获得相应伦理委员会或机构审查委员会 （IRB） 的批准，并且必须在手稿中明确说明批准号和机构名称。

学术作者身份中的 AI 政策

人工智能在论文创作中的作用的标准化表达，包括使用边界、道德要求和责任归属，符合最新的 COPE 生成式人工智能指南（2024 年 6 月版）

《未来教育研究》承认人工智能工具在提高研究效率方面的潜力，同时要求人类对学术诚信负责。允许和禁止的用途定义如下：

1. 允许的应用

✓ 信息合成

• 文献发现和趋势映射（例如，使用Elicit进行系统评价）

• 多语言参考文献标准化（例如 Endnote AI 引文格式）
  ✓ 写作辅助

• 语法/风格优化（例如，Grammarly Premium）

• 术语一致性检查（例如 Acrolinx）
  ✓ 结构优化

• IMRAD 截面对齐验证

• 辅助功能合规性（通过 TextLint 的 WCAG 2.1）

2. 明确禁止

✗ 核心智力贡献

• 假设生成和实验设计

• 数据解释和结论制定
  ✗ 真实性绕过做法

• 合成数据制造（例如，ChatGPT 生成的数据集）

• 结果的算法作✗ 不透明自动化

• 超越句子级编辑的无人值守 AI 写作

• AI 输出的未公开释义

3. 强制披露协议

3.1 方法论声明

• 在 Methods 部分中使用版本号声明 AI 工具

示例：“GPT-4-turbo（OpenAI，2024 年 5 月发布）用于初始文献筛选”

3.2 验证鉴证

• 对所有 AI 处理的内容进行人工验证认证：

“作者确认根据期刊指南对所有 AI 辅助输出进行手动验证”

3.3 版权合规

• 承担 AI 生成内容版权状态的责任（CC BY 4.0 与大多数 AI ToS 不兼容）