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World File Search System同行评议
CIVIS 开放科学战略
● 开放科学政策（机构/国家 OA 政策、研究诚信行为准则、FAIR 原则、机构和欧盟 OS 政策）； ● 数据管理计划； ● 权利和许可（版权、GDPR、知识共享和数据收集的许可限制）； ● 搜索和收集数据（现有数据库、档案和存储库中的搜索技术、功能和选项；数据收集、数据提取方法和工具、TDM（文本和数据挖掘）、新数据集合的创建）； ● 数据存储（数据安全、共享平台、访问条件、个人数据保护、匿名化、假名化和元数据）； ● 数据处理（可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 开放可重复研究（开放方法论：可视化、编程、建模和结构化的方法和工具）； ● 归档数据和长期存储（FAIR 原则、FAIR 与开放数据、数据类型、元数据和文档、数据访问、PID、许可证、数据管理、存储库和档案、数据归档和保存（短期和长期保存））； ● 发布数据（数据发布平台、FAIR 原则、FAIR 与开放数据、PID、许可证、开放链接数据、RDM）； ● 科学出版/学术交流（出版物类型、OA 和非 OA、同行评议期刊和其他媒体）； ● 开放获取出版和传播（开放获取期刊和出版平台；开放存储库、相关法律要求、版权问题和成本（例如 APC））。
安东尼·德西蒙
数学与科学博士学位 (1998-2002) - Ricercatore (助理教授)，罗马第二大学 (1990-1998) - 博士后研究员，卡内基梅隆大学数学系 (1993-1994) - 力学博士学位，明尼苏达大学，1992 年 - 民事工程学士学位，那不勒斯费德里科二世大学，1987 年 研究与出版 他的研究兴趣涉及生物系统的数学建模（例如，生物有机体和生物启发机器人的运动能力）、由粗糙能量景观驱动的模式形成、由数学驱动的新材料特性发现。这项研究主要基于理论和计算力学以及变分法。他是 170 多篇同行评议论文的作者，这些论文发表在多学科期刊（《美国国家科学院院刊》、《皇家学会学报》、《Advanced Science》等）和专业期刊上，涵盖了从数学（Archive Rat Mech Analysis、Calc Var and PDEs、SIAM J Math Analysis 等）、物理学（Phys Rev Letters、Nature Physics、Phys Rev Fluids 等）到工程学（J Mech Phys Solids、Macromolecules、Comp Methods in Applied Mechanics and Engineering、Advanced Materials、J Neural Engineering、Int J Nonlinear Mech、Int J Solids and Structures、IEEEE Trans Biomedical Eng 等）等广泛学科领域。根据 Scopus 数据库，他的 H 指数为 41，根据 Google Scholar 数据库，他的 H 指数为 50。
热门 AI 基准测试背后的研究社区动态
实验基准是近年来人工智能 (AI) 惊人进步的核心。在机器学习等领域，科学贡献的相关性通常与流行数据集或竞赛所取得的性能水平相关。与此相关，人工智能的技术贡献不仅限于同行评议期刊或会议上的单篇科学论文，而是一个更复杂的团队和社区项目生态系统，这些团队和社区项目开发架构或系统，并不断更新报告（通常在 arXiv.org 和其他开放存储库上）、源代码、预训练模型和结果（通常在 github.com 上）。这项活动通常由基准驱动。传统的科学计量研究很少捕捉到基准对影响人工智能研究的重要性，因为它们主要关注已发表的论文及其之间的引用。在本文中，我们分析了基准如何影响人工智能的研究动态以及从学术界到科技巨头等不同参与者的行为方式。我们对 25 个流行的 AI 基准进行了分析，总共有 1,943 个结果条目。我们从书目存储库中提取了合著者社区，并绘制了它们随时间变化的性能结果。对于每个基准，“成功”与它们对 SOTA 前沿的贡献有关，SOTA 前沿是一条由二维图上的性能跳跃定义的最先进曲线，以时间和性能为维度。我们探索了一系列假设，这些假设涉及在基准上进行重复尝试的社区与进行更多孤立尝试的社区的行为、成功社区的组成（单一机构与多个机构）、它们的多样性（行业、学术界或混合）以及每个社区活跃成员数量的时间动态。最近的研究 1、2 表明“小团队会破坏，而大团队会发展”，但这一发现在
圣安东尼奥军事健康系统 (samhs)
Larry S. Schlesinger 医学博士是国际公认的传染病权威。2017 年，他成为德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯生物医学研究所的教授、总裁兼首席执行官，并领导着一项转型过程，重点关注科学发展和文化变革、新的校园总体规划以及新的研究和教育计划。自他上任以来，德克萨斯生物医学研究所增加了 13 名新教职员工，并通过慈善活动筹集了 3000 多万美元，用于招募科学家、新项目和基础设施需求。他还监督了领导层和业务实践的重组，在 2019 年至 2020 年期间将德克萨斯生物医学研究所的拨款和合同增加了一倍。Schlesinger 博士是一位领先的医师科学家，他的研究项目重点关注肺部环境如何在结核病的发病机制和由破坏肺部免疫机制的其他细胞内病原体引起的疾病的背景下塑造肺泡巨噬细胞生物学。他是一位多产的学者，撰写了 200 多篇同行评议文章和评论，担任过两本书的编辑，并在主要教科书中撰写了多个章节（H 指数 69）。30 多年来，他一直受到 NIH 和其他联邦机构以及比尔和梅琳达盖茨基金会等私人基金会的资助。他培训了大约 170 人，并领导了 NIH 资助的培训项目。他最近被任命为 NIH NIAID 理事会成员，以及美国科学促进会、美国传染病学会、美国医师协会和美国微生物学会的研究员。
评估人工智能对医学的影响...
背景：人工智能 (AI) 可以协助医疗专业人员处理患者护理和医疗保健系统的各个方面。本系统评价旨在评估 AI 在当今医疗保健中的作用，强调它如何影响医学诊断和物理治疗。方法：搜索的电子数据库包括 PubMed、Scopus、Embase 和 Web of Science。对同行评议期刊上发表的相关文献进行彻底搜索是评价的一部分，重点关注研究 AI 在临床试验、医学成像、药物开发、物理治疗和疾病管理中的应用。搜索最初确定了 255 项研究。经过筛选，30 项研究符合纳入标准。结果：本评价提供的证据表明，AI 系统可以帮助医学诊断和治疗的这些方面，特别是在医学成像方面，它们可以精确地检测图像中的异常和病变。然而，该评价也强调了在医疗保健中使用 AI 的可能缺点和限制。其中包括人工智能算法可能加剧现有健康差距的风险，以及确保对每位患者公平、安全、有效地实施人工智能的必要性。结论：人工智能系统可以协助疾病管理、药物开发、医学成像、临床试验、医学诊断和物理治疗。评估发现，在应用人工智能时必须谨慎行事，以确保最大限度地发挥潜在优势，同时最大限度地减少可能的危险和缺点。关键词：人工智能 (AI)、医学诊断、医学治疗、医学成像、物理治疗、药物发现、临床试验、疾病管理。
经济监管对增长的影响：调查与综合
2020 年 8 月摘要本研究调查了使用跨国比较来研究经济监管如何影响增长的研究。同行评议文献中的研究往往依赖世界银行或经济合作与发展组织的监管措施。这些研究似乎反映了一种共识，即进入监管和反竞争产品和劳动力市场监管通常不利于增长。这项跨国研究的结果结合经济理论以及其他国家特定的经济监管研究，支持了经济监管往往会降低竞争市场福利的假设。鉴于某些类型的经济监管仍在继续使用，研究结果可能为政策制定者提供重要的经验教训。 JEL 代码：K23、O38、O47 关键词：监管、经济增长、生产力、世界银行、营商环境指数、经合组织、产品市场监管、就业保护立法 作者隶属关系和联系信息 James Broughel Robert Hahn 高级研究员 乔治梅森大学梅卡图斯中心客座教授 牛津大学史密斯学院兼职教授 杰出高级研究员 乔治梅森大学安东宁斯卡利亚法学院技术政策研究所 jbroughel@mercatus.gmu.edu robert.hahn@smithschool.ox.ac.uk 致谢 作者要感谢 Scott Wallsten 和 Cliff Winston 的有益评论，以及 Jack Salmon 和 Blake Hoarty 的出色研究协助。© 2020 James Broughel、Robert Hahn 和乔治梅森大学梅卡图斯中心 本文可在 https://www.mercatus.org/regulations/impact-economic-regulation -growth-survey-synthesis 上访问
确定溃疡性结肠炎患者的最佳治疗目标：随机对照 VERDICT 试验的原理、设计、方案和中期分析
摘要 引言 症状、内镜检查和组织学已被提议作为溃疡性结肠炎 (UC) 的治疗目标。观察性研究表明，与单独实现内镜检查缓解相比，实现组织学缓解可能与并发症风险降低相关。活动性溃疡性结肠炎随机对照试验 (VERDICT) 旨在确定 UC 患者的最佳治疗目标。方法与分析在这项多中心、前瞻性随机研究中，660 名中度至重度 UC 患者 (Mayo 直肠出血子评分 [RBS] ≥1；Mayo 内镜评分 [MES] ≥2) 被随机分配到三个治疗目标：无皮质类固醇症状缓解 (Mayo RBS=0) (第 1 组)；无皮质类固醇内镜缓解 (MES ≤1) 和症状缓解 (第 2 组)；或无皮质类固醇组织学缓解（Geboes 评分 <2B.0）、内镜缓解和症状缓解（第 3 组）。根据取决于患者基线 UC 治疗的治疗算法，使用维多珠单抗升级治疗，直至在第 16、32 或 48 周达到目标。将使用 Cox 比例风险模型在第 1 组和第 3 组之间比较主要结果，即从实现目标到出现 UC 相关并发症的时间。伦理与传播本研究已根据各国要求在国家一级或各个地点获得伦理委员会批准。完整的伦理委员会名单可应要求提供。研究结果将在同行评议期刊和科学会议上发表。试验注册号 EudraCT：2019-002485-12；NCT04259138。
小脑蚓部间歇性θ波的有效性
摘要 引言 中风后经常出现平衡障碍。实现有效的核心躯干稳定性是提高平衡能力的关键。然而，对于中风患者的平衡改善，仍然缺乏先进而明确的康复方案。间歇性 θ 爆发刺激 (iTBS) 是一种非侵入性脑活动调节策略，可以产生长期增强作用。小脑蚓部是参与平衡和运动控制的基本结构。然而，还没有研究证明小脑蚓部 iTBS 对中风后平衡的治疗效果和潜在机制。 方法与分析 本研究将是一项前瞻性单中心双盲随机对照临床试验，干预时间为 3 周，随访时间为 3 周。符合条件的参与者将以 1:1 的比例随机分配到实验组或对照组。在常规常规物理治疗后，实验组患者将接受小脑蚓部 iTBS，而对照组患者将接受假刺激。总体干预期为每周5天，连续3周。在基线（T0）、干预后3周（T1）和3周随访（T2）测量结果。主要结果是Berg平衡量表和躯干障碍量表评分。次要结果是通过Balance Master系统获得的平衡测试分数、通过表面肌电图记录获得的躯干和下肢肌肉激活度、通过静息态功能性近红外光谱测量的大脑皮层氧浓度、Fugl-Meyer下肢评估和Barthel指数评分。伦理与传播 本研究经四川大学华西医院临床试验和生物医学伦理委员会批准。所有参与者自愿签署知情同意书。本研究结果将发表在同行评议期刊上并在学术会议上传播。试验注册号为ChiCTR2200065369。
在肿瘤药物研发过程中测量生殖器官的毒性
Suparna Wedam 医学博士（研讨会联合主席） 美国食品药品管理局肿瘤疾病办公室肿瘤内科医生 Suparna Wedam 博士是美国食品药品管理局肿瘤药物办公室药物评估与研究中心的临床审查员。Wedam 博士以优异的成绩毕业于西北大学，获得经济学学士学位，随后在乔治城大学获得医学学位，并当选为 Alpha Omega Alpha 荣誉协会会员。她在乔治城大学医学中心完成了内科住院医师实习，并担任该校首席住院医师。随后，她在马里兰州贝塞斯达的国家癌症研究所 (NCI) 完成了肿瘤内科和血液学研究员培训。Wedam 博士担任乳腺癌科学联络员，经常与患者权益倡导者和科学界接触。 Wedam 博士曾担任 ASCO 科学委员会症状/支持性治疗委员，最近还担任 ASCO 工作组成员，该工作组发表了关于在临床试验中测量卵巢毒性的声明。作为乳腺/妇科恶性肿瘤团队的审阅者，Wedam 博士参与了多种药物申请的审阅和肿瘤药物咨询委员会的报告。此外，Wedam 博士还参与了多项 FDA 指南的发布，并在同行评议期刊上发表过文章。自 2014 年 FDA/ASCO 研究员日研讨会成立以来，她一直担任该研讨会的策划委员会成员，并定期为 NIH 和 Walter Reed 的研究员授课。Wedam 博士仍然活跃于临床工作，在马里兰州贝塞斯达的 Walter Reed 国家军事医疗中心治疗乳腺癌患者。
人工智能在提升外国学习者英语写作能力方面的系统评价
摘要：本系统综述考察了人工智能 (AI) 对提高英语外国学习者写作技能的影响。它强调了 ChatGPT 等人工智能技术如何对语法、标点和风格提供即时反馈，促进高效修订并通过头脑风暴和词汇建议培养创造力。该综述通过分析个人写作模式强调个性化学习体验，从而提供量身定制的资源，提高学生的参与度和积极性。该研究使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 2020 清单，评估了 2024 年发表的 22 篇同行评议文章，发现人工智能工具通过同行反馈和共享项目促进学生之间的协作，增强批判性思维和沟通技巧。此外，人工智能通过文本转语音和语音识别等功能提高了残障学习者的可访问性。研究结果表明，随着人工智能技术的发展，将其融入语言教育将显著增强教学方法和学习成果。本研究强调了调整教学实践以充分利用人工智能在促进有效语言习得（特别是在写作方面）的潜力的重要性，从而为未来探索人工智能在教育环境中的作用提供宝贵的见解。关键词：人工智能、英语外国学习者、写作技巧A.简介这篇系统评价论文研究了有关人工智能在提高英语外国学习者写作技巧方面的教育应用的问题。换句话说，这篇论文概述了人工智能如何支持学生的写作技巧过程。这将从人工智能的定义开始，特别是在提高英语语言技能方面的应用。它还讨论了如何利用人工智能来支持学生写作技巧的提高。在实践中，人工智能