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作为X射线光电学光谱学（XPS）和其他材料 - 特征技术的一组主题专家，我们撰写了本文件，以提高文献中对贫困和错误材料数据分析的认识。这个问题是一个日益严重的问题，其原因是许多原因和非常不良的后果。它有助于所谓的“可重复性危机”，这是美国国家科学学院的最新关注点。1-3在过去十年中，材料分析技术已经成熟到专门的专家运营商通常不认为是收集和分析数据的必要条件，尤其是当样本被认为是简单或常规的时。现在在包括XP的包括XP的武器库中的工具现在在学术界，工业和政府实验室中使用，以提供构图信息和对各种材料的机械理解。这种情况，再加上设备的可及性，提高仪器的可靠性以及有用数据的承诺，使用这些表征工具和报告材料 - 分析数据导致研究人员数量的显着增长。尽管许多由此产生的论文都具有高质量，尤其是在专注于材料表征的期刊中，但其他论文并不令人满意。在强调下一代材料的期刊中XPS数据的持续分析中，我们发现大约30％的分析是完全不正确的。”4,5这个问题的后果明显大于仅在其他好的论文中执行的数字不佳。因此，对于某些应用，不适当的数据分析已经达到了关键阶段，这使得缺乏相关专业知识的研究人员很难找到并容易地确定可靠的示例，即被认为是优质数据分析的示例。我们在文献中观察到的错误不仅限于可能被认为具有较低影响的期刊 - 它们经常出现在被确定为上层/高影响力的因子期刊中。类似地发现，来自其他材料特征技术的数据分析的20％至30％也不罕见。在一项研究中取决于收集和分析的数据中的结果和结论。如果材料的表征不正确，则整个工作可能存在缺陷。在某些领域，先进的分析工具的扩散似乎超出了世界上所需的专业知识，以收集，解释和审查从中获得的结果。科学中的某些子学科只需要一个单个分析/测量工具，或者仅需要一些用于对其系统进行完整分析的工具。相比之下，材料分析通常取决于多种先进的特征技术，以获得对新薄膜或材料的适当理解。6这些技术通常需要了解其背后的物理和化学，可以以多种模式进行，并且通常需要详细的第一个原理和/或已建立的经验/半经验模型来减少其数据。此外，每种技术都得到专家撰写的广泛文献的支持。除了要求由于需要从这些方法中获得信息，因此对材料的负担很大。
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