Sholto David, 34‑godišnji biolog iz Oksforda, dobio je poravnanje od £2M nakon što je otkrio nepravilnosti u radovima Dana‑Farber instituta, što je dovelo do povlačenja šest i ispravke 31 rada. Od 2019. poslao je oko 6.000 komentara koji su rezultirali ~300 retrakcija i preko 100 ispravki. Kombinuje pažljivo čitanje i AI alat Imagetwin za otkrivanje dupliciranih i manipulisanih slika, ističući slabosti procesa vršnjačke recenzije i rizike za klinička istraživanja.
Kako je Sholto David Zaradio £2M Razotkrivajući Naučne Manipulacije
‘I never had it in my mind that I’d ever get this amount of money,’ says Sholto David - Matt Writtle
Sholto David ne voli da ga zovu „naučnim detektivom“, ali ta etiketa dobro opisuje njegov javni rad: razotkrivanje grešaka i potencijalnih manipulacija u objavljenim naučnim radovima. Pre samo nekoliko godina ovaj 34‑godišnji biolog iz Oksforda postao je poznat po nizu otkrića koja su dovela do povlačenja i ispravki radova, a krajem prethodne godine dobio je i poravnanje od 2 miliona funti u slučaju protiv Dana‑Farber Cancer Institute (DFCI).
Poravnanje i posledice
U decembru je dogovoreno poravnanje u kojem je DFCI najavio povlačenje šest rukopisa i ispravku još 31. Poravnanje ne predstavlja priznanje prevare od strane instituta, ali je US Department of Justice utvrdio da su u postupku postojale materijalno netačne izjave prema False Claims Act, a veći deo ukupne isplate (oko 15 miliona dolara) vraćen je Nacionalnim institutima za zdravlje (NIH).
Kako David radi
David radi puno radno vreme u biomedicinskoj firmi koja proizvodi viralne vektore, dok u slobodno vreme posvećuje dve do tri sata dnevno pretraživanju i kritičkom pregledu naučne literature. Od 2019. godine procenjuje da je poslao oko 6.000 komentara na objavljene radove, a rezultat tog rada beleži približno 300 retrakcija i preko 100 ispravki.
Njegov pristup kombinuje pedantno čitanje, prosti logički pregledi podataka (npr. provera da li se zbir muških i ženskih učesnika slaže sa ukupnim brojem) i specijalizovane alate zasnovane na veštačkoj inteligenciji — najčešće softver Imagetwin — koji otkriva duplicirane ili manipulirane slike u figurama radova.
David finds that a ‘strongly worded email’ can often get results from a researcher or journal editor - Matt Writtle
Tipične greške i opseg problema
David ističe da greške variraju od očiglednih lapsusa (kopiraj‑zalepi greške, pogrešan broj učesnika, decimalne greške) do potencijalno ozbiljnijih manipualcija slika. Na osnovu sopstvenih nalaza procenjuje da 5–30% radova sadrži bar jednu uočljivu grešku u slikama, iako je teško dati preciznu stopu za celu naučnu literaturu.
Reakcije i izazovi
Najčešći odgovor sa suprotne strane je ćutanje — istraživači i urednici često ne odgovaraju. David priznaje da ponekad šalje oštre i dugačke mejlove kako bi izazvao reakciju. Kada uredno reaguje, to može dovesti do istraga, ispravki ili retrakcija, kao u slučaju rada iz Oksforda i Queen Mary koji je tvrdio da nazalni sprej sprečava širenje Covid‑19 i čija su polja bila problematična.
„Nije sve što je peer‑reviewed istinito,“
komentariše David, naglašavajući da sistem recenzije nije garant apsolutne ispravnosti i da loši ili lažni podaci mogu imati stvarne posledice, posebno kada istraživanja vode ka kliničkim ispitivanjima ili razvoju lekova.
Zašto je to važno
Greške i manipulacije u naučnim radovima mogu voditi pogrešnim pretpostavkama u daljim istraživanjima i trošenju sredstava. U oblasti raka, gdje su posledice direktno vezane za razvoj tretmana i kliničke studije, pouzdanost podataka je posebno kritična. Davidov rad podseća na potrebu strožih standarda i boljeg nadzora u sistemu naučnog objavljivanja.
Biografski podaci: David ima doktorat iz ćelijske i molekularne biologije (Newcastle University), živi u zajedničkom stanu u Oksfordu i planira da deo dobijene sume iskoristi kao finansijski jastuk kako bi, eventualno, ovaj posao radio puno radno vreme.
Pomozite nam da budemo bolji.
