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2003 财年绩效评审和同行评估报告
下表列出了审查中讨论的项目以及即将到来的财政年度将采取的主要行动。这些项目已根据它们支持 HFCIT 多年研究、开发和示范计划中的哪个活动领域进行分组。平均分数采用 4 分制。为了向所有首席研究员 (PI) 提供直接反馈，我们向每位演讲者提供了原始评估和评论。但是，个人评论的作者将保持匿名。指示每个项目的 PI 充分考虑这些总结评估意见，并酌情将其纳入 2004 财年计划。
2014 年风力发电计划同行评审
下一代先进涡轮机控制研发 —Alan D. Wright，国家可再生能源实验室 通过先进的控制策略提高能量产出、减轻负荷和稳定海上张力腿平台 (TLP) 风力涡轮机系统的能源成本 —Albert Fisas，阿尔斯通电力公司 叶片设计工具和系统分析 —Jonathan Berg，桑迪亚国家实验室 WE 5.1.2 海上风电研发与技术：创新概念 —D.Todd Griffith，桑迪亚国家实验室 计算机辅助工程 (CAE) 工具 —Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 浮动平台动态模型 —Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 在公共领域开发系泊锚定程序以与 FAST 耦合 —Joseph M.H.Todd Griffith，桑迪亚国家实验室 枢轴海上风力涡轮机 —Geoff Sharples，Clear Path Energy 先进浮动涡轮机 —Larry Viterna，Nautica Windpower OSWind FOA #2 海上技术开发 —Josh Paquette，桑迪亚国家实验室Kim，德克萨斯 A&M 大学 海上风电结构建模与分析 —Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 创建用于通用模拟代码的底部固定风力涡轮机与表面冰相互作用模型 —Tim McCoy，DNV KEMA Renewables，Inc. 底部固定平台动力学模型评估五大湖过渡深度结构的表面冰相互作用 —Dale G. Karr，密歇根大学 五大湖浅水海上风电优化 —Stanley M. White，海洋与海岸顾问公司 改进海上风能系统设计基础的先进技术 —Ralph L. Nichols，萨凡纳河国家实验室 针对威尔明顿峡谷附近大型涡轮机风电场优化的系统设计 —Willett Kempton，特拉华大学 海上风电研发与技术：泥沙输送 —Daniel Laird，桑迪亚国家实验室 飓风抗拒风工厂概念研究 (FOA) —Scott Schreck，NREL 国家风能技术中心 风力发电厂优化和系统工程 —Paul Veers，国家可再生能源实验室 航空声学 - 先进转子系统 —Patrick Moriarty，国家可再生能源实验室 风力涡轮机原位粒子图像测速 (PIV) —Rodman Linn，洛斯阿拉莫斯国家实验室 尾流测量系统 —Brian Naughton，桑迪亚国家实验室 创新传动系统概念 (FOA) —Jonathan Keller，国家可再生能源实验室 用于大型风力涡轮机的轻型、直驱、全超导发电机 —Rainer B. Meinke，高级磁铁实验室公司 先进转子系统西门子 CRADA 空气动力学 —Scott Schreck，国家可再生能源实验室 国家转子试验台 —Brian Resor，桑迪亚国家实验室 SMART 转子测试与数据分析 —Jonathan Berg，桑迪亚国家实验室 高效结构流通带主动襟翼控制的转子 —Mike Zuteck，Zimitar 公司 采用先进材料和被动设计概念的海上 12 兆瓦涡轮机转子 —Kevin Standish，西门子能源公司 WE 5.1.3 海上风电研发与技术：大型海上转子开发 —D。
人工智能支持出版和同行评审
Wang, P., & Su, J. (2021). 出版后专家在教师意见中的推荐 (F1000Prime)：推荐文章和引用。信息计量学杂志，15 (3)，101174。https://doi.org/10. 1016/j.joi.2021.101174 Wardle, DA (2010)。生态出版物的教师评分 1000 0 (F1000) 是否可以合理预测其未来影响？生态学和进化中的思想，3，11-15。https://doi.org/10.4033/iee.2010.3.3.c
同行评审手稿中的人机协作
探索将人工智能 (AI) 纳入学术同行评审过程是文献综述的重点，它研究了人类审稿人和人工智能之间的协作。综述指出，人工智能有潜力提高稿件评估的效率，并解决诸如投稿量增加和审稿人短缺等挑战。当前的人工智能工具支持抄袭检测、格式检查和初始质量控制等任务，而需要人类同理心和稳健判断力的更复杂任务对人工智能来说仍然具有挑战性。综述概述了人工智能在同行评审中的优点和缺点。人工智能可以潜在地提高评审过程的速度和准确性，但它也带来了道德和法律问题，包括偏见、数据隐私和版权问题。这些问题需要彻底审查并制定全面的道德准则。
同行评审文件——快速扩展和视觉……
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2025 年研究者资助项目同行评审指南
• 申请人不再需要分别回答 3 个研究影响子要素。申请人将在申请表的单个字段中提供对 3 个子要素的回答。申请人在提供其研究影响声明的证据时可以使用第二个字段。这是根据反馈得出的，即分别回答 3 个研究影响子要素对申请人来说可能更具挑战性/限制性，并且可能导致信息在申请表的 3 个独立字段中重复（请参阅《2025 年研究者资助指南》附录 G 的第 6.9.1 节）。 • 已更新申请人对知识增益标准的回答建议，以帮助改善研究提案中提供的信息的结构、清晰度和一致性，从而进行更可靠的评估。有关更多详细信息，请参阅《2025 年研究者资助指南》附录 G。 • 不再鼓励申请人在申请中使用性别中立语言。 NHMRC 实施这一改变是因为申请人和同行评审员反馈大量，认为遵守这一要求需要付出更多努力，而且很少有证据表明这一改变能有效减轻同行评审中无意识的性别偏见。NHMRC 仍建议同行评审员采取第 4.3.6.2 节中概述的措施，尽量减少偏见。• 分数描述附录（附录 C）已更新，将关键评估信息整合到一个附录中，为申请人和同行评审员创建“一站式服务”。
2014 年风力发电计划同行评审
下一代先进涡轮机控制系统研发——Alan D. Wright，国家可再生能源实验室 通过先进的控制策略提高能量产量、减轻负荷和稳定风力涡轮机系统，降低海上张力腿平台 (TLP) 风力涡轮机系统的能源成本——Albert Fisas，阿尔斯通电力公司 叶片设计工具和系统分析——Jonathan Berg，桑迪亚国家实验室 WE 5.1.2 海上风电研发与技术：创新概念——D. Todd Griffith，桑迪亚国家实验室 计算机辅助工程 (CAE) 工具——Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 浮动平台动态模型——Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 开发公共领域的系泊锚程序以与 FAST 耦合——Joseph M.H. Kim，德克萨斯 A&M 大学 海上风电结构建模与分析 —Jason Jonkman，国家可再生能源实验室 创建用于通用模拟代码的底部固定风力涡轮机与表面冰相互作用的模型 —Tim McCoy，DNV KEMA Renewables，Inc. 底部固定平台动力学模型评估五大湖过渡深度结构的表面冰相互作用 —Dale G. Karr，密歇根大学 五大湖浅水海上风电优化 —Stanley M. White，海洋与海岸顾问公司 改进海上风能系统设计基础的先进技术 —Ralph L. Nichols，萨凡纳河国家实验室 优化的系统设计
有害税收实践 - 同行评审结果
1。在2024年进行的年度监测反映了2023年。2。在下一个年度监测中需要大大改善的领域是管辖权在实践中有效性的重要问题的领域。在下一次年度监测期间进行重点监控的区域是已经确定了进一步改进的小区域的区域。
内幕交易限制和同行知情交易......
1 我们非常感谢亚利桑那大学、南加州大学、印度商学院、公司治理和高管薪酬研究系列、NSE-NYU 印度金融市场斯特恩会议和 AAA 年会研讨会参与者提出的有益建议和评论。我们感谢 NSE-NYU 斯特恩印度金融市场研究计划提供的资金支持。利益声明：无。a 通讯作者。电子邮件：Prachi_Deuskar@isb.edu。地址：AC 8，1 楼，8125 室，印度商学院，Gachibowli，海得拉巴 500032，印度；电话：+91 40 23187425。b 电子邮件：aditikhatri@arizona.edu。地址：McClelland Hall，1130 E Helen St，图森，AZ 85721，美国。c 电子邮件：jayanthisunder@arizona.edu。地址：McClelland Hall, 1130 E Helen St, Tucson, AZ 85721, USA。
药物通过同伴网络扩散：...
在本节中，我们制定了一种替代性的经验策略来识别处方中的社会互动效果。遵循De Giorgi等人。（2010），我们使用同龄人的特征作为直接同龄人内源性行为的工具。由于共享患者的关系是非交往的，因此医生通常有同龄人也不是她的直接同龄人。存在这种“排除同龄人”的存在克服了曼斯基（Manski，1993）高点的反射问题，因为这一集合在连接的医师之间甚至有所不同。此外，在一定程度上，向医生的排除同伴支付的付款影响了直接同行的处方，此类付款可以提供一种工具，以识别直接PER处方对医生自身处方的影响。我们使用与第2节相同的符号。也就是说，医师的同龄人表示g i。我们进一步用E i表示，被排除在外的医师I的同龄人，被定义为所有与I共享同龄人但与I直接相关的医生。也就是说，e i = {k |∃j∈Gi g k和k̸∈Gi}。我们估计以下两阶段最小二乘模型：