¿Cuál es la responsabilidad del investigador principal con respecto a la autenticidad de los datos?

El PI es responsable de la producción de los empleados científicos a su cargo, mientras realizan el trabajo para el PI . (Creo que sería injusto responsabilizar a un IP, por ejemplo, por el control de calidad del trabajo realizado por un posdoctorado en un documento presentado con su grupo anterior).

Sin embargo, desde el punto de vista de la ética, el IP es responsable de fomentar una atmósfera en la que los errores se detecten y corrijan, en lugar de tolerarlos. Si los errores son "inocentes" por naturaleza, entonces ninguna culpa o castigo debería resultar de detectar y corregir esos errores. Sin embargo, un IP es responsable de no sancionar las faltas deliberadas. Si el PI establece una cultura en la que dicho comportamiento se considera como esperado o necesario, tales fallas yacen en el PI.

Yo diría que las responsabilidades del IP se extienden a garantizar que se haya realizado el trabajo reclamado y que los datos se hayan analizado correctamente. Algunos lugares en los que he trabajado han instituido procedimientos de control de calidad para hacerlo, con diversos grados de formalidad. Si bien no creo que a menudo se requiera una revisión completa de todos los datos en entornos académicos, creo que la mayoría de los grupos se beneficiarían de alguna implementación de tales medidas. Como sugiere Ana, si haces un muestreo "aleatorio" del trabajo producido, entonces es mucho más difícil falsificar algo , ya que no sabes si ese será el trabajo que se verificará.

No se debe esperar que una IP caiga sobre su espada por un solo incidente que involucre a un subordinado. El IP tal vez podría ser castigado por tomar una mala decisión de personal, pero no debería ser un final de carrera a menos que el IP sea consciente y apruebe el comportamiento poco ético. Casos como el caso de manipulación de Bhrigu en Michigan , en el que un posdoctorado manipuló el trabajo de un estudiante graduado en el mismo grupo, y que llevó al PI a mudarse a otra universidad, son desafortunados y solo sirven para hacer las cosas más difíciles. todos. Pero la aversión no debería haber recaído sobre el IP, lo que parece haber sucedido aquí.

Hablamos de esto en el instituto donde estoy haciendo mi doctorado, y la mejor solución me pareció la siguiente:

Primero, cree una base de datos central para todos los datos sin procesar, a la que se pueda acceder por solicitud. Cargue o copie datos tan pronto como se recopilen, incluidos los datos ruidosos que podrían no entrar en el análisis final. Esto garantiza que cualquier dato excluido tenga que estar debidamente justificado.

En segundo lugar, informe a todos que de vez en cuando se extraerá un conjunto de datos aleatorio y se ejecutarán algunas comprobaciones básicas.

En tercer lugar, ejecute esas comprobaciones básicas. Para ello necesitas a alguien con conocimientos de estadística que te pueda decir cuál es el adecuado para tu tipo de dato. Muchos aspectos básicos de los datos normales son difíciles de simular sin un gran conocimiento de las estadísticas. Para dar un ejemplo, si toma datos que tienen una distribución normal, los divide en quintiles y luego grafica la media contra la varianza en cada quintil, deberían caer aproximadamente en una curva en forma de U invertida. Conozco un caso en el que esta relación era perfectamente lineal, lo que hizo saltar las alarmas. En cualquier caso, estas comprobaciones deben ser sencillas y fáciles de ejecutar.

Cuarto, decida quién hará estos controles, porque requiere tiempo y esfuerzo.

Quinto, asegúrese de tener una idea de qué tipos de errores son errores honestos y qué constituye un fraude real. Asegúrese de discutir los mecanismos para lidiar con estos errores (y fraudes) de antemano, es decir, no deje esta decisión en manos del supervisor en el momento en que suceda.

Editar: supongo que la pregunta principal era cuál es la responsabilidad del IP. Mi respuesta refleja mi opinión de que la responsabilidad debe estar más institucionalizada y no dejarse solo en manos del IP. Por otro lado, el PI podría ejecutar algunos de estos pasos internamente si es necesario/si no hay otra ayuda disponible. Pero entonces podría ser demasiado elaborado, por lo que tal vez obtenga mejores respuestas de otras personas.

Es una triste realidad. Es por eso que los líderes de los grupos de investigación deben estar tan profundamente involucrados en la investigación de sus estudiantes de posgrado que puedan detectar fácilmente la fabricación de datos. Es desafortunado cuando los líderes de los grupos de investigación solo se sientan en su habitación y esperan que el estudiante haga todo por ellos y ponga su nombre en el artículo. Es deber del líder escudriñar y cuestionar los resultados y pedir repeticiones cuando sea necesario e ir a realizar algunos experimentos también para autenticar los resultados antes de aceptarlos.