35 Aussagen, 22 Fußnoten, alle von mir gesetzt und mehrfach geprüft. Eine stimmte nicht.
Es ging um einen eigenen Fachbeitrag darüber, was passiert, wenn eine zitierte Studie zurückgezogen wird. Der Beitrag mahnt selbst, keine Zahl an einen Beleg zu hängen, der von etwas anderem handelt.
Genau dieser Fehler steckte darin.
Dort hieß es: Die Datenbank von Retraction Watch führt über 61.000 Einträge, Stand März 2025. Die Fußnote führte zu einem Artikel über Rücknahmen bei einem einzelnen Verlag im Vorjahr, rund 2.900 von 482.000 Aufsätzen.
- Die Zahl 61.000 taucht dort nicht auf.
- Der Stichtag März 2025 ebenso wenig.
- Die Datenbank wird nur am Rand erwähnt.
Die Zahl an sich war nicht falsch, 61.000 passte in jenem Jahr zur Größenordnung. Sie hing nur an einer Quelle, die etwas anderes sagt.
Wer den Satz schreibt, hat im Kopf, was die Fußnote belegen soll. Beim Kontrollieren liest er, was er erwartet. Was wirklich dort steht, rückt aus dem Blick.
Entdeckt wurde der Fehler in einem Prüflauf, den ich zum ersten Mal auf einen eigenen Text angewendet hatte. Ein Skript öffnet jede der 22 Quellen, ein Sprachmodell vergleicht den Volltext mit dem Satz, der sich darauf stützt, und jede Meldung prüfe ich von Hand nach.
Keine der drei Instanzen kannte meine Erwartung an diese Stelle. Sie haben gelesen, was tatsächlich dort stand.
Fünf Befunde, zwei davon kritisch, mit dem Ergebnis, den Text so nicht zu veröffentlichen. In der korrigierten Fassung steht dort eine Zahl, die in ihrer Quelle steht, mit zwei Fußnoten statt einer.
Ich halte es für ausgeschlossen, dass ein Autor diese Fehlerart im eigenen Manuskript entdeckt.
Wer prüft Ihr Literaturverzeichnis, bevor es an den Verlag geht, ohne schon zu wissen, was dort stehen soll?
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Ich entwickle mit Fachautoren fachlich belastbare Sachbücher in einer KI-gestützten, durchgehend kuratierten Buchproduktion; bis zum quellengeprüften, lektoratsreifen Manuskript.
