"英文标题：Global Higher Education Academic Misconduct Risk Monitoring Database
数据集概述
聚焦国际范围内高等教育领域的学术不端检测实例与风险预警相关指数，涵盖论文抄袭、数据造假、署名违规等主要学术不端类型的已核实案例，以及基于院校管理机制、学术环境、科研压力等维度构建的风险预警指数。
数据按国家或地区的高等教育机构层级组织，覆盖全球主要国家和地区，跨越多个学术周期。案例信息包含不端类型、检测方法、处理结果等核心要素，风险指数采用多维度加权评分体系，颗粒度精确至院校或学科领域层级，支持跨区域、跨学科的学术不端风险特征分析。数据结构遵循高等教育学术诚信研究领域的标准框架，字段定义清晰，可直接用于模型构建与趋势研判。
该数据集是研究国际高等教育学术诚信治理机制的基础资源，可支撑学术环境健康度评估、风险预警模型开发等应用。学术不端行为直接影响学术声誉、科研质量与人才培养体系可信度，掌握风险特征对于高校完善学术诚信管理、教育部门制定监管政策、科研机构优化评价机制均具有关键作用。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
case_type_code：学术不端类型代码，标识具体不端行为类别，如PL代表论文抄袭、DA代表数据造假detection_method：检测方法，指识别学术不端行为的技术或流程，如文本相似度检测、数据可重复性验证institution_risk_index：院校风险预警指数，无量纲，范围0-100，综合院校科研压力、诚信教育覆盖度等指标计算disciplinary_result：处理结果，指院校或学术机构对不端行为的处置措施，如论文撤稿、学术处分subject_field：学科领域，标识不端行为发生的具体学科，如自然科学、社会科学case_verification_date：案例核实日期，格式YYYY-MM-DD，指不端行为被正式核实的时间
适用场景
- 高等教育研究机构分析不同学科领域的学术不端风险分布特征
- 高校学术诚信管理部门优化本校的不端检测流程与风险防控机制
- 教育监管部门制定国际学术诚信治理的政策框架与评价标准
- 科研评价机构构建学术诚信相关的科研质量评估补充指标
- 学术期刊完善论文审查环节的风险预警机制"
