首先，要检验数据的真实性并非一项简单的任务。在科学研究中，数据的收集、整理和分析是一个复杂且繁琐的过程，容易出现错误和失误。审稿人通常只能依靠论文作者提供的原始数据和描述来进行评估，而它们的完整性和准确性并不能完全保证。此外，审稿人也没有足够的时间和资源来重新收集和分析原始数据，从而对其真实性进行确认。

其次，同行评审注重于确保论文的科学性和逻辑性，而并非致力于验证数据的真实性。审稿人通常关注研究的方法和分析过程是否合理、数据是否能够支撑结论等方面。如果论文在这些方面存在问题，审稿人会提出质疑并要求作者进行进一步的修正和改善。然而，对数据真实性的完全验证可能超出了审稿人的职责范围。

另外，科学界普遍认为诚信和道德是科研工作的核心价值观。科学家和研究者应该遵循诚实、透明和开放的原则，提供真实和可信的数据和结果。然而，这并不能保证所有的科研人员都按照这些原则行事。有时，出于某种动机或利益，一些研究者可能故意或无意地篡改、伪造或省略数据。在这种情况下，即使审稿人尽力检查数据的真实性，也有可能被蒙骗。

综上所述，虽然sci审稿人在同行评审过程中会对论文的数据进行评估，但并不能确保他们能够完全检验数据的真实性。数据真实性的核查依赖于论文作者的诚信和道德，以及科学界对透明和开放研究的倡导。尽管如此，审稿人仍然扮演着举足轻重的角色，他们通过对方法和分析的评估来提高论文的科学性和可靠性，从而为科学研究的进展做出了重要贡献。