1. 研究选题应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；
2. 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。
1. 应严格执行数据采集操作规范；
2. 及时准确记录研究过程和实验数据，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。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. 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；
6. 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；
7. 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；
8. 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。
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；
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；
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；
5. 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；
6. 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。
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；
3. 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；
4. 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。
1. 未经科学验证或同行评议的研究成果，不得向公众传播；
2. 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；
3. 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。
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；
2. 尊重他人知识产权，不侵犯知识产权权利人的合法权益。
1. 学生和研究团队成员应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. 学生和研究团队成员应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. 学生和研究团队成员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。
