上个月有一项研究，把一个大家都知道但没人当回事的问题摆到了台面上。
401 项已授权的美国专利，引用了已被撤稿的科学论文。其中 195 项，在专利申请之前那篇论文就已经被撤了。
接近一半。这说明的不是有人故意引假货，而是"引用前查一下这篇文献撤没撤"这个动作，在学术界和产业界都普遍不存在。
它不存在的原因也很简单：过去二十年，这确实不是个常规动作，而且大家默认"查起来很麻烦"。
但现在不麻烦了。 撤稿数据库已经开放，网页能查、API 能调、整个数据集能下载，最快十秒钟出结果。
这篇讲清楚：这个库是什么、覆盖到什么程度、三种查法分别怎么用、字段怎么读、什么时候该查、以及它的边界在哪。
一、先搞清楚这个库是什么
Retraction Watch 撤稿数据库，由学术打假机构 Retraction Watch 建立和维护。
关键的一件事发生在 2023 年 9 月：Crossref 从 Center for Scientific Integrity 手里收购了这个数据库，并把它公开了。 从那之后，它从一个需要申请权限的资源，变成了任何人都能免费用的公共基础设施。
几个必须知道的事实：
更新频率：每个工作日更新一次。 由 Retraction Watch 团队维护。
数据从哪来： 从出版商网站收集，同时用多种方式发现撤稿，包括检索学术数据库、核查出版商网站、网页搜索，以及来自学术共同体的举报。
规模：目前收录超过 66,000 条（上个月还是 65,000，一个月增长约 1,000 条）。
它还收录别的更新类型，但要注意覆盖度不同。 Crossref 的文档写得很老实：数据里也包含关注声明（expressions of concern）和更正（corrections）等其他更新类型，但这些不像撤稿那样全面。
这句话请记住。 它意味着：查到"没有记录"不等于"这篇论文完全没问题"，只能说明它没有被记录为撤稿。关注声明和更正可能存在但没被收进来。这是这个工具最重要的边界，第六节还会展开。
二、最简单的三种查法，适合日常用
2.1 直接查 DOI（推荐，也最快）
如果你已经在做逐条核验参考文献这件事，这一步是顺带的，不额外花时间。
在浏览器输入 https://doi.org/ 加上 DOI 号，打开的就是这篇论文在出版商网站上的页面。如果它被撤稿了，页面顶部会有一个明显的撤稿标记或撤稿声明链接。
按 COPE 的指南要求，撤稿声明应该链接到被撤论文、清楚标出标题与作者、及时发布，并且对所有读者免费开放。而 Elsevier 的做法是：在线文章前面会加一个显示撤稿说明的页面，链接会先解析到这个页面。
所以正常情况下，你点开 DOI 就一定会看到。 这也是为什么我们一直强调"核验参考文献时要真的点开，而不是只看有没有 DOI"。
2.2 PubMed（生物医学领域最方便）
搜到论文之后，被撤稿的会有明显的 Retracted 标记，检索结果列表里就能看到，详情页会关联到撤稿声明。
PubMed 的一个额外好处是：它同时会显示 Expression of Concern 和 Erratum 的关联，比只查撤稿库更全面一些。
2.3 Retraction Watch 数据库网页
适合的场景：你只有标题或作者，没有 DOI；或者你想查某个作者名下有没有撤稿记录。
可以按标题、作者、期刊、DOI 检索。
这三种查法覆盖了 95% 的日常需求。 下面两节是给需要批量处理的人准备的。
三、进阶：用 Crossref REST API 查
如果你要处理几十上百条文献，或者想把这一步接进自己的流程，用 API 更合适。不需要注册，不需要 API key。
数据结构是这样的： 撤稿信息放在返回的 JSON 里的 update-to 字段中。来自 Retraction Watch 的更新和来自出版商的更新，用一个 source 字段区分，值可能是 publisher 或 retraction-watch。
查一篇具体的论文：
https://api.crossref.org/works/[这里填 DOI]
浏览器直接打开就能看到返回的 JSON。在里面找 update-to 字段：有内容，说明这篇论文有撤稿或其他更新；字段不存在，说明库里没有相关记录。
列出撤稿记录（官方文档给的示例）：
https://api.crossref.org/v1/works?filter=update-type:retraction
这条会返回 100 条撤稿记录。可以配合其他 filter 参数做更精确的筛选，完整的 filter 列表在 Crossref 的 REST API 文档里。
实际用法建议： 如果你会一点 Python，把参考文献列表里的 DOI 循环丢进上面第一个接口，检查每个返回里有没有 update-to，几十条文献几秒钟就跑完了。这是把"引文核验"真正自动化的那一半（另一半"这条文献支不支持你的论述"，永远只能人来做）。
四、批量：下载整个数据集
如果你要做文献计量研究、要给整个课题组建一个本地检查工具，或者干脆想离线用，可以把整个库下载下来。
数据以 CSV 格式发布在一个 Git 仓库里，每个工作日更新一次：
git clone https://gitlab.com/crossref/retraction-watch-data
这会生成一个叫 retraction-watch-data 的文件夹。之后想更新到最新版，在该文件夹里运行：
git pull
不会用 git 也没关系，GitLab 页面上可以直接下载 CSV 文件，只是更新时要重新下。
4.1 字段清单：知道每一列是什么
这份 CSV 的字段设计得相当细，值得逐个了解，因为它决定了你能做什么样的判断。
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| Record ID | Retraction Watch 内部标识 |
| Title | 被撤稿或被更新内容的标题 |
| Subject | 学科领域 |
| Institution | 作者单位（按文中所载） |
| Journal | 发表的来源（期刊、书等） |
| Publisher | 出版机构 |
| Country | 作者单位所涉国家 |
| Author | 作者名单 |
| URLS | Retraction Watch 网站上的相关页面链接，包括关于该撤稿的博文 |
| ArticleType | 内容类型（用 Retraction Watch 自己维护的类型表，与 Crossref 的作品类型不是一回事） |
| RetractionDate | 撤稿声明发布的日期 |
| RetractionDOI | 撤稿声明的 DOI（没有的话是空、unavailable 或 Unavailable） |
| RetractionPubMedID | 撤稿声明的 PubMed ID（没有的话是空或 0） |
| OriginalPaperDate | 被撤内容的发表日期 |
| OriginalPaperDOI | 被撤论文的 DOI（缺失值规则同上） |
| OriginalPaperPubMedID | 原论文的 PubMed ID |
| RetractionNature | 更新通知的类型 |
| Reason | 撤稿原因（用受控词表） |
| Paywalled | 查看该撤稿声明是否需要付费或订阅 |
| Notes | 关于该撤稿的补充说明 |
注意：同一条记录里的列表（比如作者名、撤稿原因）用分号分隔，不是逗号，因为 CSV 本身用逗号分列。
4.2 三个字段值得单独说
第一，RetractionNature 里有一个几乎没人知道的值：Reinstatement（恢复）。
这个字段的可能取值是：Retraction（撤稿）、Correction（更正）、Expression of concern（关注声明）、Reinstatement（恢复）。
Reinstatement 意味着：一篇曾被撤稿的论文，后来又被恢复了。
这种情况确实存在，通常发生在撤稿后调查证明原来的指控不成立、或者撤稿程序本身有问题的时候。数量很少，但它的存在提醒了一件事：撤稿不等于终审判决。
这也呼应了 COPE 指南里的那句定调：撤稿的目的是纠正文献、保证其完整性，不是惩罚作者。
第二，Reason 用的是受控词表。
不是自由填写的，Retraction Watch 维护着一套标准化的撤稿原因分类。这一点非常有用：它让你能区分"诚实错误导致的撤稿"和"数据造假导致的撤稿"。
这两者在同行眼里完全不是一回事。所以当你查到一篇文献被撤时，别只看到"被撤了"三个字就停下，去看 Reason 那一栏。 因重复发表被撤、因计算错误被撤、因图像操纵被撤、因同行评审被操纵被撤，对你判断"这篇论文的数据还能不能用"影响完全不同。
第三，Paywalled 这个字段本身就是一个提醒。
它记录的是：查看这份撤稿声明，是否需要付费或订阅。
这和 COPE 的要求形成了对照。 COPE 的指南明确写着撤稿通知应当"对所有读者免费开放"，理由很直白：如果读者看不到撤稿声明，撤稿就起不到警示作用。而这个字段的存在，说明现实中确实有一部分撤稿声明是收费的。
Crossref 的文档还补了一句：这个状态可能在声明发布一段时间之后发生变化。 所以查到 Paywalled 为真也别放弃，过段时间可能就开放了，或者去 Retraction Watch 网站上找对应的博文。
五、什么时候该查：四个时机
不用每篇文献都查，按这四个时机做就够了。
时机一：定稿投稿前，核参考文献的时候顺带查。
这是最主要的时机。如果你已经在逐条点开 DOI 核对标题（我们上一篇写过完整流程），撤稿标记就在那个页面上，不额外花时间。
优先查这几类： - 支撑你核心结论的那几条（"已有研究证明 X 导致 Y〔12〕"这种句子里的）； - 高被引的"权威"文献（反直觉但重要：被引越多，一旦有问题影响面越大，也越容易成为打假目标）； - 年代久远的关键依据（我们写过的案例：2005 年的 PTEN 论文二十年后才被撤，一篇乳腺癌论文在举报十年后才被撤）； - 从二手来源拿到的（你没读过原文，是从别人的综述里顺下来的）。
时机二：写综述或荟萃分析时，全部查。
这不是"建议"，这是硬要求。 Elsevier 的撤稿理由清单里明确列着一条：
该文是一篇综述或荟萃分析，而其结果与结论所依赖的文献此后已被撤稿。
也就是说，你的综述本身没造假，但引的文献被撤了、而你的结论依赖它们，你的综述可能一起被撤。
再加上《柳叶刀》那份审计发现的综述类文章的编造率比其他类型高 57%，做综述的风险浓度是最高的。
时机三：修回稿件时，把新加的引用查一遍。
审稿意见常常要求你补充引用。这些临时加进去的文献，是你最不熟悉的，风险最高。 尤其如果你用 AI 帮忙找过。
时机四：论文已发表，定期回看一次核心引用。
不用频繁，但如果你的某篇论文是你的代表作、会被反复引用，每年查一次它依赖的那几条核心文献是值得的。发现问题主动联系期刊，和被别人查出来，处理结果差别很大。
六、边界和坑：这个工具做不到什么
这一节必须讲清楚，因为把工具能力吹大对谁都没好处。
6.1 查不到不等于没问题
上面说过，这个库对关注声明和更正的覆盖不如撤稿全面（Crossref 官方文档的原话）。
而且撤稿本身也存在时间差：从问题被发现，到期刊调查，到撤稿声明发布，中间可能隔几年甚至十几年。我们写过的五个案例，跨度分别是 20 年、14 年、十余年、10 年、25 年，没有一个短于十年。
所以"今天没查到"只意味着"今天还没被撤"，不意味着"这篇论文没问题"。
6.2 撤稿数增长，不等于造假在增长
一个月涨 1000 条，这个曲线看着吓人，但它至少有两种解释：造假变多了，以及发现能力变强了（图像比对工具普及、PubPeer 让质疑有公开渠道、大规模机器筛查可行、出版方开始设专职研究诚信岗位）。
两件事同时为真，很难分离。 正确的读法是"过去被漏掉的，现在正在被翻出来"。
6.3 被撤稿不等于作者造假
再强调一次：撤稿的原因可能是诚实的错误、天真的失误，也可能是研究或出版不端。COPE 明确说撤稿这个机制"不是为了惩罚作者"。
所以看到一篇文献被撤，正确的动作是去看 Reason 那一栏，而不是直接给作者下结论。 这既是对别人的公平，也直接影响你的判断（因排版错误撤稿和因数据造假撤稿，对你能不能用这个结论的影响完全不同）。
6.4 撤稿论文不是完全不能引
有正当场景：你的研究就是在讨论学术不端、或者你要说明某个曾被广泛接受的结论后来被推翻。
关键是你得知道它被撤了，并且在文中说清楚。 问题从来不是引用本身，是不知情地把它当成有效证据。
6.5 它和查重、AI 检测是完全不同的东西
这个混淆很常见，最后再理一遍：
| 关卡 | 查什么 | 谁来做 |
|---|---|---|
| 文本重复率 | 你的文字和已发表文献的重合度 | 工具 |
| AI 写作率 | 文风的统计特征 | 工具 |
| 图片检测 | 图像重复、拼接、克隆、AI 生成特征 | 工具 |
| 引文存在性 | 这篇论文存不存在 | DOI 解析可自动，人来确认 |
| 引文撤稿状态 | 这篇论文有没有被撤 | 撤稿库可自动，人来判断影响 |
| 引文是否成立 | 这篇论文支不支持你的论述 | 只能人做 |
查重系统不会告诉你引文有没有被撤，撤稿库也不会告诉你重复率是多少。 它们是并列的关口，不能互相替代。
七、常见问题
问：查一篇文献要多久？ 如果有 DOI 且你正在核参考文献，十秒钟，就是点开链接看一眼有没有撤稿标记。二三十条文献，五到十分钟。
问：中文文献怎么查？ Retraction Watch 数据库以国际期刊为主，中文期刊的覆盖有限。中文文献建议在 CNKI、万方等平台查看该文的状态，以及关注期刊自己发布的撤稿公告。国内的撤稿信息目前没有一个像 Retraction Watch 这样统一开放的库，这是个客观短板。
问：EndNote 或 Zotero 能自动提示吗？ 它们不会主动告诉你哪一篇被撤了。你可以用第三节的 API 方式自己批量跑一遍，或者用一些第三方插件（自行评估其数据源和更新频率）。最稳的还是核参考文献时顺手看一眼。
问：我的论文引了一篇后来被撤的文献，会怎样？ 先判断它撑什么。背景性引用（"某某也研究过这个问题"）影响有限；结论性引用（你的论证依赖它）需要处理：换掉、补新证据、或者主动联系期刊说明。综述和荟萃分析尤其要认真对待，因为这是明列的撤稿情形。
问：为什么专利那边没人查？ 研究者的判断是这属于"一个可以修复的基础设施问题"：专利局和信息平台需要有能力方便地识别撤稿论文，解法是把专利系统接上 Retraction Watch 撤稿数据库与 Crossref 的元数据。技术上做得到，只是还没做。 在系统建起来之前，只能靠人。
问：Reinstatement 真的会发生吗？ 会，但很少。它的存在主要提醒一件事：撤稿是一个可纠正的记录，不是终审判决。 如果你认为自己的论文被错误撤稿，这条路径是存在的。
问：撤稿声明要付费才能看，是不是不合理？ 按 COPE 的指南，撤稿通知应当"对所有读者免费开放"，理由是读者看不到就起不到警示作用。所以收费的撤稿声明是不符合最佳实践的。 数据库里专门有个 Paywalled 字段记录这件事，某种意义上也是一种监督。
最后
这件事最有意思的地方是：它的技术难度是零，成本也是零，缺的只是习惯。
数据库是免费开放的，更新是每个工作日的，查一篇文献十秒钟。但 401 项专利里有 195 项在申请时那篇论文已经撤了，说明这个习惯在专业人士当中都还没建立起来。
原因大概是：过去二十年，一篇论文发出来就默认是有效的，没人想过要回头确认。而现在，撤稿库一个月增长一千条，这个默认前提已经不成立了。
好消息是，把它加进流程几乎不增加负担。你在核参考文献、逐条点开 DOI 的时候，撤稿标记就在那个页面上。 一个动作，两件事一起做完。
顺带把整套自查说完整：重复率、AI 率、图片这三关有工具帮你测；引文的存在性、撤稿状态、以及"它到底支不支持你那句话"，前两项半自动，最后一项永远只能你自己。
四关都过一遍，那句"我对全文内容负全责"才是真的敢签。
查个重 · chagechong.com
重复率检测 · AI 率检测 · 图片检测
24 小时自助提交，报告在线可查。
查个重，查得准。想你所想，帮你阻挡。
报告仅为文字匹配与特征分析结果，是否构成抄袭需结合引用规范判断。引文的存在性与撤稿状态需作者自行核验，检测系统不提供该项服务，本文给出了自查方法。
参考来源
- Crossref, Retraction Watch 文档（含数据来源、更新频率、REST API 与 CSV 两种访问方式、全部字段定义）：https://www.crossref.org/documentation/retrieve-metadata/retraction-watch/
- Retraction Watch 撤稿数据库（CSV，Crossref 托管，每个工作日更新）：https://gitlab.com/crossref/retraction-watch-data
- Retraction Watch, Retraction Watch Database User Guide（含字段附录 A、撤稿原因受控词表附录 B、文章类型附录 C、变更记录附录 D）：https://retractionwatch.com/retraction-watch-database-user-guide/
- Retraction Watch, Building The Database（数据库建设方法说明）：https://retractionwatch.com/wp-content/uploads/2023/12/Building-The-Database.pdf
- Crossref REST API 文档与 filter 参数列表：https://www.crossref.org/documentation/retrieve-metadata/rest-api/
- COPE Council, Retraction Guidelines（第三版，2025 年 9 月；撤稿的目的、通知应免费开放、批量撤稿）：https://publicationethics.org/guidance/guideline/retraction-guidelines
- Elsevier, Article Correction, Retraction and Removal Policy（含"综述或荟萃分析所依赖文献被撤"这一撤稿情形）：https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/article-withdrawal
- Retraction Watch, Just over 400 U.S. patents contain citations to retracted scientific papers（2026-07-30）：https://retractionwatch.com/2026/07/30/us-patents-contain-citations-to-retracted-scientific-papers/
- Retraction Watch, One in 277 PubMed-indexed papers in 2026 shows fabricated references（2026-05-07，含综述类编造率高 57%）：https://retractionwatch.com/2026/05/07/one-in-277-pubmed-indexed-papers-in-2026-shows-fabricated-references-says-analysis/
- PTEN 论文（Cancer Research, 2005）二十年后撤稿等案例，详见本号《AI 扒出 25 万篇疑似造假论文》与《2026 年 7 月学术诚信白皮书》。
