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World File Search System科学实践
6年级科学实践测试答案键
•带有四个答案选项的多项选择（MC）问题，只有一个正确的答案。所有MC项目都值得一分。多序列（MS）问题，具有五到七个答案选项和一个以上正确的答案。对于MS项目，该问题确定了正确答案的数量，除非它是两部分依赖（TPD）的一部分。在TPD中，B部分中的问题将被措辞“选择所有适用的内容”。所有MS项目都值得一分。•技术增强项目（TEI）：使用技术以真实的方式捕获学生理解，以前很难通过机器进行大规模评估。te项目最多值得两点，并且可能包括项目类型，例如但不限于拖放，下拉菜单和热点。•分为两部分：要求学生回答两个相关问题，总计两个点。两部分的项目可以结合MC，MS和/或TE项目类型。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l 塞尔沃研究所 - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l Institut du Cerveau - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
生命科学实践加速临床试验以提高生物制药的生产力
多个因素是R＆D生产率较低的多个因素，包括始终如一的成功率；进入第一阶段试验阶段的资产中，只有约13％继续推出。7此外，开发成本仍然很高（占总成本的60％至70％）8，开发周期很长（平均需要12年才能开发新的医学）。9此外，开发时间表已延长。在2011年至2015年至2016年至2021年之间，第3阶段试验的平均临床试验从41个月延长到44个月，第2阶段试验的平均临床试验从37个月延长到41个月。今天，据估计，多达80％的临床试验未能按时完成。 11同时，临床发展的速度对于生物制药公司和患者至关重要。 对于公司而言，“放牧”的上升，其中多个公司今天，据估计，多达80％的临床试验未能按时完成。11同时，临床发展的速度对于生物制药公司和患者至关重要。对于公司而言，“放牧”的上升，其中多个公司
BraTS 工具包：将 BraTS 脑肿瘤分割算法转化为临床和科学实践
尽管脑肿瘤分割取得了巨大进步，临床需求也十分明确，但将最先进的计算方法转化为临床常规和科学实践仍然是一项重大挑战。有几个因素阻碍了成功实施，包括数据标准化和预处理。然而，这些步骤对于部署最先进的图像分割算法至关重要。为了克服这些问题，我们提出了 BraTS 工具包。BraTS 工具包是一种整体的脑肿瘤分割方法，由三个部分组成：首先，BraTS 预处理器为研究人员和临床医生提供数据标准化和预处理。它涵盖了肿瘤分割之前的整个图像分析工作流程，从图像转换和配准到脑提取。其次，BraTS Segmentor 支持对 BraTS 脑肿瘤分割算法进行编排，以生成全自动分割。最后，Brats Fusionator 可以使用多数投票和迭代 SIMPLE 融合等融合方法将生成的候选分割组合成共识分割。我们通过实际示例说明了工具的功能，以便轻松转化为临床和科学实践。
人工智能对科学实践的影响
摘要 人工智能 (AI) 现在是社会加速发展的主要驱动力，对科学和科学教育产生了重大影响。科学家使用人工智能来生成假设、设计实验、收集和解释数据，而这些方式以前仅靠传统方法无法实现。科学教育研究越来越关注人工智能在教学和学习中的作用。然而，新兴的科学教育文献中关于人工智能的一个重大空白涉及人工智能对科学实践本身的影响，以及这种影响对科学教育的影响。本文使用 NRC (2012.K-12 科学教育框架：实践、跨学科概念和核心思想。美国国家科学院出版社。）“科学实践”框架来追踪 AI 在科学实践中的示例用途，并提出科学教育问题。这些问题涉及 AI 知情科学实践与中学科学课程、教学和教师教育的相关性。本文的最终目的是强调，越早研究 AI 在科学实践中的作用并将其应用于科学教育政策和实践，教育在帮助学生在快速变化的科学研究领域中茁壮成长方面过时的可能性就越小。