学术道德与科研诚信声明

1. 适用范围与定义

明确声明适用对象与关键术语，便于对齐交付口径与责任边界。

• “我们/本公司”：提供技术服务与交付的服务方主体及其授权成员。
• “客户”：购买或使用我们服务的法人/非法人组织或自然人。
• “交付物”：报告、数据、模型、脚本、源代码、输入文件、图表及其组合。
• “原始数据/原始记录”：计算输入、版本信息、日志、轨迹、源数据与关键中间产物。

2. 基本原则

以科研诚信为底线，以透明与复现为方法，以合规与安全为边界。

1. 真实性：不伪造、不篡改、不选择性隐瞒关键结果；如实呈现不确定性与局限性。
2. 透明度：标注模型假设、参数来源、近似处理与人工干预。
3. 可复现性：提供关键输入、参数、脚本与版本信息；重要结论给出复现路径。
4. 合规与安全：遵守适用法律法规与合同要求，尊重第三方知识产权与数据合规约束。
5. 谨慎表述：区分“预测/推断/解释/建议”，避免将计算结果等同实验事实。

3. 可复现与可审计要求

通过版本、参数、日志与最小复现路径，确保第三方可按相同口径复核结论。

• 记录并可提供：软件名称与版本、运行环境、随机种子（如适用）、关键输入文件、参数与收敛标准。
• 重要结论包含：数据来源、处理流程、统计口径、误差估计/不确定性来源与可复核图表。
• 客户要求第三方复核时，我们在合同/保密边界内提供必要材料与说明。

4. 知识产权与署名规范

尊重第三方许可与引用规范，署名遵循实质贡献原则，避免不当宣传。

• 引用论文/数据库/开源/商业软件遵守许可协议；交付中尽力列明关键引用来源。
• 署名遵循 实质贡献 原则：对方案设计、关键计算、分析与写作作出贡献者方可署名。
• 未经许可，不擅自使用客户名称、Logo、数据或结果公开宣传或案例展示（合同另有约定除外）。

5. 利益冲突与独立性

通过披露与隔离措施，确保结论独立性与交付可信度。

• 如存在可能影响独立性的情形，将进行披露并采取合理隔离措施。
• 我们不以“保证特定结论/保证可发表/保证评审通过/保证实验成功”等方式承诺科研结果。

6. 数据合规与保密边界

以 最小必要 为原则处理客户数据，按合同与法律要求设定访问控制与披露边界。

1. 客户数据的收集、使用、存储与共享遵循最小必要原则，并受合同与隐私条款约束。
2. 客户应确保其对数据拥有合法授权并告知限制；我们按约采取访问控制与日志审计。
3. 未经客户书面授权，我们不向第三方披露客户保密信息；法定披露除外（并在法律允许范围内提前通知）。

7. 负责任的 AI/自动化使用

AI/自动化用于提效，但关键结论需人工复核并保证来源可追溯。

• AI/自动化工具用于辅助整理、草拟、排错与检索，不替代关键结论的人工复核与专业判断。
• 重要事实与数据来源应可定位至原始出处或权威文档。
• 如交付包含自动生成内容，将尽力标注生成方式与人工校核范围。

8. 禁止行为清单

明确“红线行为”，任何形式的误导、篡改与侵权均不可接受。

• 伪造、篡改、选择性删除原始数据/日志，或以任何方式误导结论。
• 隐瞒会显著影响结论的关键失败、异常收敛、参数偏置或手工干预。
• 侵犯第三方知识产权（含未授权使用商业软件、数据库或代码）。
• 将计算预测包装为实验事实，或进行缺乏依据的夸大宣传。

9. 纠错、复核与异议处理

以可复核流程处理差异：定位、复现、修正与变更说明。

1. 按“问题定位 → 复现 → 修正 → 变更说明”流程处理，并提供可核验的修订记录。
2. 客户可在合理期限内发起复核；范围、成本与周期按合同或书面确认执行。
3. 如因输入不完整/不准确、第三方依赖不可用或需求变更导致，将说明原因并提供替代方案。

10. 联系方式

如对本声明或交付合规有任何疑问，请通过“联系我们”页面与我们联系，我们将指派专人对接处理。