致谢在学术研究中具有关键作用，它是对帮助研究或项目顺利完成的各种支持与贡献的正式感谢。这种支持可能来自机构提供的资金资助，也可能是来自同侪与导师的精神鼓励。一份用心撰写的致谢不仅体现了职业操守，还能加强学术群体之间的协作关系。本文将探讨如何构建有影响力的致谢部分，并分享撰写研究致谢的最佳实践。 致谢在学术研究中的重要性 致谢为研究者提供了一个宝贵的机会，感谢在整个研究过程中发挥重要作用的个人、机构与组织。它的意义不仅仅在于表达感激，还在于提升研究的透明度与可信度。一份结构良好的致谢部分可以： 验证学术诚信： 公开感谢贡献者，表明遵守学术伦理，避免遗漏或抄袭的质疑。 强化合作网络： 恰当地致谢他人有助于拓展专业人脉，促进未来研究中的互惠合作。 确保资金透明： 感谢资助与机构支持，有助于满足资助方的披露要求，维护研究公信力。 致谢部分的核心组成 致谢可涵盖多种类型的支持，从精神鼓励到资金资助。根据文献计量学研究者 Cronin 等人的分类，致谢通常包含六个基本类别： 精神支持（Moral Support）：…
同行评审过程是人工智能（AI）整合的独特试验场。AI可以在保持严格人工监督的前提下，帮助完成投稿分流、检测操纵行为，并在语言和结构方面为评审者提供支持。然而，它也带来了严重风险——从助长论文工厂和抄袭，到放大偏见、生成虚假参考文献、泄露保密信息，以及导致过度依赖、削弱批判性判断。尽管存在这些挑战，负责任地利用AI的优势、同时维护科研诚信，对于重新思考同行评审的未来至关重要。 下方的交互式决策树为期刊提供了一份路线图，帮助其在采用AI时，从政策、透明度、安全防护、基础设施以及培训等多方面评估自身的准备度。
在当今复杂的研究生态中，关于学术影响力的讨论需要新视角。期刊影响因子等传统指标曾被视为衡量研究水平的黄金标准，但其局限性日益明显。因此，我们需要接受领域加权引用影响因子（FWCI）这一前瞻性工具，它既能反映现代学术的细微差异，又能满足不同利益相关者的需求。 传统指标的局限性 几十年来，影响因子被当作研究质量的代表。但这种“一刀切”的方法可能产生误导：高影响因子期刊发表的研究实际影响力差异巨大，且不同学科的引用习惯截然不同（Garfield, 2006）。例如，某个冷门领域的突破性研究可能不如生物医学领域的论文被引用频繁，但其推动知识进步的作用同样深远。 领域加权引用影响因子的登场 FWCI通过将引用数与领域、出版物类型和发表年份标准化，重新定义了研究评估方式。根据爱思唯尔的说明，FWCI将某篇论文的实际引用数与同类论文的预期引用数对比。1.00分表示引用数符合预期，高于或低于1.00则分别代表表现优于或逊于该学科全球基准(Elsevier Help Center, n.d.)。这种情境化方法既平衡了竞争环境，也承认学科间的本质差异（Waltman & van Eck, 2013）。 谁在使用FWCI？它如何改变研究评估 FWCI已迅速成为研究界多方利益相关者的关键指标。谁使用FWCI?…
学术出版和同行评审过程本质上具有全球性。然而，以英语为主的国际出版环境既带来机遇，也带来挑战。尽管这能让研究获得更广泛的传播和更大影响力，但非英语母语或英语为第二语言（ESL）的作者，在有效传达研究成果时困难重重。 最近，Henry Arenas-Castro博士团队指出，生物科学出版领域存在严重的语言障碍。在他们分析的736本期刊中，仅有8%提供非英语的作者指南，发表非英语文章的期刊不足7%，允许引用非英语文献的期刊仅占10%。此外，只有两本期刊（0.3%）明确表示，不会仅因语言质量问题拒稿。这凸显了在出版领域实现语言包容性的艰巨性。 一项研究表明，非英语母语作者因语言问题被拒稿的概率，是英语母语作者的 2.6倍。《美国伦琴射线杂志》的内部分析也证实了这一点，该分析发现，来自中国的稿件因语言问题被拒率更高，而这一挑战在其他多数地区并不如此普遍。 尽管存在严重语言问题的稿件通常会被拒，但有时，一些有价值的论文即便存在小的语言瑕疵也能被接受。不过在同行评审时，审稿人总会指出稿件需要改进的地方。一项基于调查的研究显示，非英语母语作者收到与语言相关修改要求的频率，是英语母语作者的12.5倍。 回应这些反馈，可能需要补充实验、重新分析，甚至重写论文部分内容。因此，准确理解并清晰回应审稿人意见至关重要，这能减少误解，避免不必要的反复修改、评审周期延长以及出版推迟。认真处理审稿人意见，体现了作者对学术质量和严谨性的追求，有助于获得积极的审稿结果。 回应审稿人意见时面临的挑战 全面回应审稿人反馈对作者至关重要，每次修改都让论文更接近发表要求。误解或回应不到位，可能影响论文的最终评审结果。非英语母语作者常遇到以下挑战： 1. 理解审稿人反馈 无法理解审稿人意见，容易造成误解，导致修改不到位。当审稿人使用专业术语或行业行话时，这种情况尤为常见。非英语母语作者很难解读复杂反馈，进而误解审稿人意图。 2. 处理批评性反馈 有时，审稿人会质疑研究的核心内容。语言障碍让作者更难理解这些批评的真正目的，容易产生抵触情绪或丧失信心，难以以建设性态度回应。最终可能因不当回复，导致稿件被拒。 3.…
清晰、透明且可重复的研究不仅是理想，更是必须。但如果没有规范的指导，关键细节就可能被忽略，影响研究的可信度，也不利于同行评审取得好结果。这时候就需要报告指南了——它能规范研究论文的撰写，确保研究内容完整透明，达到发表标准。 EQUATOR Network（提升健康研究质量与透明度网络）是推广这些标准的核心平台，为研究者提供重要资源。其中PRISMA、CONSORT、ACCORD与STROBE是广受认可的指南，分别针对不同研究设计。以下逐一解析。 高效研究报告的四大核心指南 PRISMA：系统综述与Meta分析优先报告条目 用途：PRISMA旨在提升系统综述与证据整合研究的报告质量，其扩展版PRISMA-ScR专为范围综述设计。 PRISMA 2020版本包含： 27项检查清单，确保全面报告 扩展版清单提供补充指导 流程图展示文献筛选过程 《解释与说明》文件逐项解读清单内容 CONSORT：临床试验报告统一标准 用途：CONSORT为随机对照试验（RCT）提供清晰完整的报告框架。 CONSORT…
人工智能正在改变科研成果的评审与传播方式，尤其在稿件筛选、重复率检测、辅助内容评估等环节展现出日益增长的潜力。但编辑、审稿人和作者，真的准备好接受AI了吗？ 我们正在开展一项全球问卷调查：“科研人如何看待AI辅助的同行评审？”，希望通过真实、具体的情境，深入了解AI在同行评审中的实际应用、科研人员的使用体验与核心顾虑。这份调查并非停留在抽象讨论，而是将您日常工作中可能遇到的实际场景呈现出来，从中探索支持科学、负责任应用AI的最佳路径。 为什么您的参与至关重要？ 无论您是审稿人、期刊编辑、科研作者、出版从业者，还是关注AI伦理与政策制定的专家，您的专业洞察将为制定更合理的AI使用规范提供重要依据，助力构建更加透明、可信、高效的科研评审机制。 调查目标 通过此次问卷，我们希望达成以下目标： 了解AI在实际审稿流程中的应用现状 揭示AI工具目前如何被使用在同行评审中，哪些功能真正有助于提升效率与质量。 识别AI使用中的顾虑与挑战 听取审稿人和编辑在使用过程中遇到的实际问题和潜在风险。 为伦理与政策制定提供基础数据 收集学界对于AI应用的道德边界、使用原则及行为预期，协助出版方与开发者制定规范。 发现AI知识普及与培训的盲区 明确在哪些方面，科研人员需要更清晰的解释、系统的培训，或机构层面的支持，从而提升AI工具的接受度与使用信心。 研究成果将以开放获取形式发布，并可能在国际学术平台分享。…
在学术出版中，推动DEIA——即多样性（diversity）、公平性（equity）、包容性（inclusion）和可及性（accessibility）的一个关键方式，是确保同行评审过程公正、不带偏见。一个更公平的环境能让有影响力的研究来自任何人、任何地方。 《科学》杂志的一项研究分析了145多个期刊的数据，发现性别偏见并没有渗透到编辑流程中。实际上，女性科学家的论文反而更受编辑青睐。但在同行评审过程中，来自欠发达地区和少数群体的代表性仍然不足。与年龄、职业阶段、国籍、种族、族裔和残障相关的偏见，在编辑流程的各个环节仍然存在。 虽然目前已有一些努力在减少这些偏见、推动DEIA，但这些努力往往伴随着一个副作用，叫做“多样性负担”。这个现象是指，推动DEIA工作的重任经常落在少数群体中的同一批人身上。他们因此承受了不成比例的压力，也可能让其他群体的声音被忽视。要真正实现同行评审中的DEIA，需要整个学术界共同参与，合理分担责任，不能让任何一个群体独自承担代表任务。 为了构建一个更公平的出版体系，我们需要从根本上解决这些问题，并避免在过程中出现新的问题。 推进同行评审中 DEIA 的策略与挑战 1. 跟踪同行评审中的代表性 了解当前群体中的多样性有助于制定未来的 DEIA 倡议。从编辑、作者和评审人员那里收集有关学术职位、种族、民族、性别认同和地理位置的数据，并及时发布关于期刊编辑和同行评审人员多样性的透明报告，这是在同行评审界推进 DEIA 的首要步骤之一。 挑战：…
博士生艾玛正准备邀请好友艾米一同出游，却突然停下脚步："不行，我还得校对论文！"艾米见状好奇询问缘由。艾玛解释道："这篇论文我打磨了数月，提交前必须确保万无一失。"艾米会意地点点头——她深知严谨校对的重要性，当即主动提出帮艾玛检查稿件的常见错误。 校对时需留意的常见语法错误 一致性、连贯性、冗余问题 单引号使用、标点符号 格式问题 拼写错误、句法问题 艾米仔细检查并修正了稿件中的语法错误后，开始思考该如何处理图表。她决定仔细核对图表中的文字和标签。艾米再次翻阅稿件时，艾玛补充道：“校对不只是检查语法和拼写，更要确保整篇文章行文流畅、表述清晰准确、逻辑连贯一致。发表研究成果时，哪怕是细微的表述不一致或用词不当，都会让人质疑研究的可信度，还可能让读者和评审感到困惑。” 艾米点点头，这才明白校对远不止查找语法错误这么简单。 理解校对的概念 校对学术文章，除了关注语法，还有许多要点，而且不同类型的文章，校对重点也大不相同。学术论文（包括研究论文和综述）需要仔细打磨，确保内容清晰、逻辑连贯，同时严格遵循目标期刊的格式和引用规范。科研基金申请的校对，要确保目标阐述、预算规划和研究方法准确无误，同时还要保持有说服力的行文风格，以提高获批几率。 技术文档或手册的校对，需确保操作指南准确、术语统一，并且要考虑不同读者的阅读需求，保证内容通俗易懂。无论何种类型的文档，有一点至关重要且始终不变 —— 准确标注文献来源。这对于杜绝抄袭、维护学术诚信而言，尤为关键。 艾米靠在椅背上，用笔轻敲桌面，打趣地问道：“校对研究论文时，具体要注意哪些地方啊？” 艾玛笑着拿出一张海报，上面列出了校对时的检查要点。…
具体的格式根据所使用的引用风格（如APA、MLA、Chicago等）而有所不同。这里提供一个示例： 作者/政府机构/部门. (发布年份). 政策或方针文件名称. 出版地点（如果适用）: 出版者. 如果按照APA风格，就是下面这个样子的： 国务院. (2020). 关于加强人工智能发展的意见. 北京: . 要是无法找到具体的作者或发布者，可以使用政府机构或部门的名称作为作者。如果政策或方针文件没有明确的发布年份，可以使用该文件最后一次修订或更新的年份。
人工智能（AI）正深刻改变学术出版的运作方式——但我们的伦理规范、政策机制和实践操作，真的跟得上这场变革了吗？ 为了了解当前AI在学术出版中的使用现状，识别制度盲点和政策空白，我们发起了一项全球性研究，作为第九期“科研风险评估”项目的一部分。本次研究以《人工智能在学术出版中的规范应用：全球使用现状、风险与政策缺口调查》为题，重点关注AI工具，尤其是大语言模型（LLMs）在出版流程中的使用方式，及其对学术诚信、出版透明度与科研信任体系所带来的影响。 无论您是科研人员、编辑、审稿人，还是科学传播者，我们都诚挚邀请您分享独特的见解与经验！ 本研究的主要目标包括： 调查AI在学术写作与出版中的实际应用方式 识别政策与实践中的空白，尤其是关于学术诚信的薄弱环节 推动负责任的技术创新，探索学界如何合理、合规地使用AI 为制定更加清晰、公正且统一的AI使用准则提供数据支持 强化学术出版中的人类主导地位，保护研究的原创性与透明性 您的参与，将为制定更科学、伦理、包容的AI使用标准提供重要参考。 此外，我们还将为25位提供特别有价值见解的受访者赠送价值150元人民币的京东购物卡以及英论阁润色服务专属折扣券。 本次问卷预计用时仅需10–15分钟，全程匿名，填写截止时间为2025年7月5日。 谁适合参与？ 初级科研人员 高校教师与资深学者…