# 图表诚实性规范

图表最伤公信力的不是丑，而是**误导**——把没那么大的差异画得很大、把不确定的结果画得很确定。审稿人和读者最容易抓的就是这几类。规范对应 `scripts/figure_integrity_lint.py` 的检查项。

## 硬规范（违反需有明确理由）

### 1. 误差与样本量
- 任何带误差棒/误差带的图，**caption 必须注明误差代表什么**：标准差 SD、标准误 SEM、还是 95% 置信区间 CI。三者宽度差很多，不说等于没说。
- **写明 n=**（每组样本量）。n=3 和 n=300 的同样误差棒含义天差地别。
- 小样本（每组 < ~10）**优先散点叠加 / 箱线 / 小提琴**展示原始分布，不要只画 bar——bar+误差棒会掩盖双峰、离群等真实结构（"bar bar plot" 反模式）。

### 2. 坐标轴
- **y 轴截断必须显式标注断点**（波浪线/断轴符号），不允许偷偷从非零起点开始来放大组间差异。展示比例/计数类数据时，y 轴一般应从 0 起；确有理由不从 0 起，要在 caption 说明。
- 坐标轴范围不为夸大或淡化效果而人为收紧/放大。同一组对比图的同类轴应用一致范围。
- 对数轴要明确标注（log scale），别让读者误读为线性。

### 3. 双 y 轴
- **慎用双 y 轴**：两条不同量纲的曲线叠在一张图上，交点和"看起来相关"往往是坐标轴缩放的人为产物，不是真相关。
- 能拆成两个 panel 就拆分；确需双轴，两轴零点和比例要让对比公平，caption 说明。

### 3b. 三维与装饰
- 不用 3D 饼图/3D 柱状图——透视会扭曲面积和高度的视觉比例。
- 删冗余装饰（chart junk），最大化数据墨水比（Tufte 原则）：每一点墨水都该承载数据。

### 4. 图像完整性（image integrity）
- 显微图/凝胶/影像类：不允许选择性删除、拼接、过度调整对比度/亮度造成误导。任何裁剪/拼接要在 caption 标明，并保留原图。
- 调整亮度对比度必须**全图均匀**，不针对局部。

## AI 生成图像政策（2026 投稿硬红线）

生成式 AI（DALL·E/Midjourney/Stable Diffusion/GPT Image/Nanobanana/Seedream 等）**直接生成或篡改论文图像，主流出版商一律禁止**。这是投稿即被拒/撤稿级别的红线，与上文「图像完整性」同属诚信底线。

### 三家头部出版商红线（执行时逐家官网复查最新版本，政策持续更新）

| 出版商 | 对 AI 生成图像/图表 | 例外 | 一手来源 |
|---|---|---|---|
| **Elsevier** | 不允许用生成式 AI 创建或修改投稿图像（含增强/遮盖/移动/移除/引入特征）；亮度对比度色彩调整仅限不消除原图信息 | AI 成像本身是研究设计/方法时，须在 methods 可复现描述（工具名/版本/厂商），并可能被要求交调整前原图 | [完整原文实查](https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/the-use-of-generative-ai-and-ai-assisted-technologies-in-writing-for-elsevier) ✓ |
| **Nature / Springer Nature** | 不发表生成式 AI 制作的图像、视频、插图（general rule，理由：integrity/consent/隐私/IP） | 论文以 AI 为研究对象时另议 | [2023-06-07 社论](https://www.nature.com/articles/d41586-023-01546-4) · [编辑政策页](https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai) ⚠️ |
| **Science / AAAS** | 2023-01 全面禁止；2023-11 修订后放松 AI 辅助文本（须披露），但图像/图表限制仍更严，AI 生成图形一般仍禁止除非编辑明确许可 | 获编辑明确许可，或 AI 是研究主题 | [AAAS 2023-11 政策更新](https://www.science.org/content/blog-post/change-policy-use-generative-ai-and-large-language-models) ⚠️ |

> ✓=逐字原文实查；⚠️=政策立场经官方社论标题+多源（Ars Technica/THE 等）一致核实，但原文页登录墙/403 未取得逐字引文，引用前请登录复查。三家共性：**AI 生成图像禁止**，唯一普遍例外是「AI 本身是研究对象/方法」（须 methods 可复现披露）；AI 辅助**文本**则普遍可在披露前提下使用。

### 例外的口径差异（别一刀切）
- **数据图 vs 示意图**：实验数据图（显微/凝胶/影像/统计图）绝对禁止 AI 生成或篡改。纯示意图（schematic/流程图）各家口径不一，但即便允许也须披露且不得含虚构数据——保守做法是用 m11 自有 mplstyle/矢量工具手绘。
- **AI 辅助排版 vs AI 生成内容**：用 AI 工具做布局/配色建议（不产生最终像素）与 AI 直接生成图像是两回事；前者一般可接受，后者禁止。

### 与 AI 使用声明对接（m07）
凡论文用过任何 AI（含本规范允许的方法学例外），须在 m07（light-paper-drafting）`light-paper-drafting/references/mandatory_inclusions.md` 第 3 节「AI 使用声明模板」按 venue 取用对应声明，scope 与实际一致——别声明没做的，也别瞒做了的。图像若属方法学例外，声明须落到 methods 节可复现描述。

### 与 PPT 链路的边界（严格隔离）
PPT/路演/前端可借外部 AI 生图工具做**装饰/灵感图**，但**严禁任何 AI 生成产物进入论文图链路**——这是诚信底线。论文图一律走 m11（light-figure-drawing）的数据驱动绘制，不碰生成式模型；PPT(m16) 里要放实验数据图，从 m11 成品重画适配投影，不让生成式模型造数据图。


- 显著性星标（*/**/***）要在 caption 给出对应的 p 阈值和检验方法。
- 不"only show the comparison that worked"——该展示的对比组别要完整，不挑能出显著性的那几对。

## 不是死规矩
这些是默认规范，不是绝对禁令。确有正当理由偏离（如领域惯例、空间限制），在 caption 或正文说明理由即可。lint 脚本只是提示风险点，最终判断仍需作者与审稿标准。
