学科: 管理科学与工程

论文工厂通过创建虚假作者和评审人渗透学术期刊，发表伪造论文，如斯普林格·自然旗下期刊曾被26个虚假身份发表55篇文章。由于科研出版依赖信任，身份验证困难，且可能排除非机构学者等群体。业内正探索ORCID信任标记、多指标框架等措施应对这一问题。

标签: ORCID 同行评审欺诈 虚假论文 论文工厂 身份验证

OpenAI发布博客提及多款定制AI工具后，DocuSign等软件公司股价下跌，部分市场人士视其为对企业软件商的“宣战”。相关企业回应称基本面强劲、与OpenAI是合作关系，分析师认为此类市场叙事多为暂时现象。

标签: AI工具 OpenAI 企业软件 市场叙事 股市反应

尽管多国偏离气候行动，国际社会仍需坚持能源转型。美、欧、印等进展缓慢，中国却成清洁能源转型全球领导者，承诺2035年减排7%-10%、风电太阳能装机3600吉瓦、电动汽车主流化等，正以投资和市场重塑绿色技术格局。

标签: 中国清洁能源转型 全球气候治理 可再生能源 电动汽车 碳排放 reduction

一款人工智能工具扫描论文标题和摘要后，标记出超25万篇癌症研究论文与论文工厂生成的伪造/低质文章（出售署名）存在文本相似性，显示其活动近二十年急剧增加，但结果需人工验证。

标签: BERT模型 人工智能工具 癌症研究 研究诚信 论文工厂

2025年诺贝尔经济学奖授予三位研究者，其成果揭示了科技创新如何驱动经济增长。乔尔·莫克尔发现技术创新需结合科学认知才能实现持续增长，菲利普·阿吉翁和彼得·豪伊特则阐明“创造性破坏”（新技术取代旧产业）对经济繁荣的关键作用。这一研究有助于理解现代经济持续增长的原因，并为政策制定提供启示。

标签: 创造性破坏 科技创新 经济增长 诺贝尔经济学奖

本文提出一种简洁的网络模型，通过结合一阶和二阶马尔可夫模型分析路径数据中的记忆效应。该方法利用非负矩阵分解识别关键行为模式，并引入正则化防止过拟合，在保持模型简单的同时揭示真实系统中的大规模记忆规律。

标签: 网络科学 记忆效应 路径数据 非负矩阵分解 马尔可夫模型

一项新工具“资助前沿”整合了科研论文、专利、政策文件和临床试验数据，以直观方式展示科学研究对社会的广泛影响，如政策制定、药物开发等，并利用机器学习预测未来最具社会效益的研究方向。

标签: 机器学习预测 社会影响力 科学研究影响 科研评估 资助前沿

一项新研究发现，使用人工智能生成的“参与者”进行社会科学研究可能导致结果偏差。研究显示，不同模型、提示和设置的选择会显著影响数据，且没有一种组合能准确匹配人类反应。

标签: 人工智能 大语言模型 实验偏差 社会科学研究 虚拟参与者

《自然》的模型显示，美国国立卫生研究院（NIH）近年取消或冻结了约5000项、价值45亿美元的研究资助，其中包括曾推动肺癌早期筛查的重要项目。分析表明，许多具有重大社会效益的研究可能因缺乏透明标准而被误砍。

标签: NIH资助 同行评审 机器学习模型 科学独立性 科研削减

英国新成立的工程技术新模型学院（NMITE）采用实践导向、团队合作的教学模式，致力于解决工程人才短缺问题，提升地区教育公平，并重塑工程教育方式。

标签: 产教融合 实践教学 工程教育 技能短缺 模块化学习