生成式人工智慧（Generative AI）現在已嵌入學術工作流程：Turnitin 報告其檢測器審查了超過兩億份學生論文，發現 11% 的文件在至少 20% 的文本中包含 AI 生成的語言，而 3% 的提交被標示為主要由 AI 生成。這種快速採用既代表機會，也帶來風險，因為研究者使用 AI 撰寫、摘要或起草參考文獻時可能產生問題。 對於學術作者與導師而言，核心問題不是 AI 是否能寫作，而是人類能否可靠地分辨有用的協助與誤導性輸出（包括虛構事實、不正確的引用、以及表面上合理的錯誤論證）。本文主張研究者必須發展兩項互補能力：識別力（對 AI 輸出進行批判性驗證）與概念清晰度（對研究構想的精確框架），並提出實用框架以在保留…
A recent large-scale analysis found that only about 3.9% of Web of Science indexed publications (2010–2019) have been cited at…
病例報告是學術文獻中不可或缺的一部分，它詳細描述了罕見事件、不尋常的臨床場景或新穎的治療方法。儘管它們在循證研究的證據等級中可能不總是排名靠前，但它們對醫學知識的貢獻是不可否認的。一份引人入勝的病例報告為臨床醫生和研究人員提供了一個獨特的機會來記錄和傳播罕見發現，為未來的研究甚至臨床突破奠定基礎。無論您是經驗豐富的研究人員還是剛接觸學術出版的學生，要撰寫一份有影響力的病例報告，都需要理解其目的、結構和細節上的微妙之處。本指南提供了撰寫全面病例報告的逐步方法，同時解決了常見的挑戰。 什麼是病例報告？ 病例報告本質上是對單個病例的詳細敘述。它描述了臨床表現、診斷、治療、隨訪，以及最重要的，能為當前醫學文獻增添價值的經驗教訓。其主要目的是呈現從獨特或非典型病例中產生的新知識，鼓勵進一步的討論或研究。病例報告的示例包括記錄罕見疾病、報告對治療的意外反應或強調不尋常的藥物相互作用。 病例報告的類型 根據其目的，病例報告通常屬於以下類別之一： 罕見疾病或綜合征： 介紹鮮為人知的病症，以教育醫學界。 獨特的臨床表現： 強調常見疾病的非典型表現。 創新療法： 分享關於開創性或非常規治療策略的發現。 藥物不良反應： 記錄意外或罕見的副作用。 診斷挑戰： 闡述需要創新診斷方法的複雜病例。 解剖學變異： 揭示罕見的結構異常及其在實踐中的意義。 建議儘早對您的病例進行分類，可以調整敘述內容以強調其獨特性。 病例報告的重要性 儘管與大規模研究相比，病例報告被認為確定性較低，但它們服務於以下關鍵目的： 假設生成： 它們常常能啟發進一步的研究和臨床研究以驗證發現。 醫學教育： 病例報告是教學和培訓的絕佳資源，有助於學生和年輕專業人士理解醫學的多樣性。 個性化見解： 透過強調臨床結果的多樣性，它們有助於推動個體化醫療的進步。 早期預警： 記錄罕見副作用或新發疾病可以影響公共衛生應對措施，歷史上愛滋病（HIV/AIDS）就是如此。 經過深思熟慮的整理，病例報告可以成為未來科學進步的跳板。 構建病例報告的結構…
為學術界做出貢獻始于理解適合發表的各種文章類型。對於研究人員、學術專業人士和學生來說，這些知識對於有效地傳播研究發現或參與持續的學術討論至關重要。 每種文章類型都有其獨特的目的、結構和受眾，因此您的選擇對於稿件在學術出版中的成功和影響力至關重要。 為什麼確定正確的文章類型很重要？ 在學術期刊上發表文章並非一個"一體適用"的過程。有影響力的研究與影響力較小的出版物之間的區別，往往在於選擇合適的文章類型。例如，報告臨床發現可能需要病例研究，而宣導一個新假設則可以透過觀點文章來探討。選擇正確的格式有以下好處： 1. 意圖清晰：期刊和審稿人能更好地理解您稿件的目的。 2. 提高接受率：期刊的編輯重點與特定的文章類型相一致。提交錯誤的類型可能導致拒稿。 3. 精准觸達目標受眾：使您的文章格式與目標讀者群保持一致，以實現最大影響力。 下文我們將闡述主要的文章類型、它們的目的、結構以及有效撰寫每種類型的實用技巧。 學術文章類型 1. 原創研究 (Original Research) 原創研究文章是學術出版的基石。這類文章詳細呈現了新資料、實證發現或實驗結果，直接為特定領域做出貢獻。 結構：遵循標準化的IMRAD格式（引言、方法、結果、討論）。 目的：報告能夠推動特定學科知識進步的原創性發現。 示例：一項探索碳納米管對化學吸收率影響的實驗室研究。 實用技巧：…
同行評審過程是人工智慧（AI）整合的獨特試驗場。AI可以在保持嚴格人工監督的前提下，幫助完成投稿分流、檢測操縱行為，並在語言和結構方面為評審者提供支援。然而，它也帶來了嚴重風險——從助長論文工廠和抄襲，到放大偏見、生成虛假參考文獻、洩露保密資訊，以及導致過度依賴、削弱批判性判斷。儘管存在這些挑戰，負責任地利用AI的優勢、同時維護科研誠信，對於重新思考同行評審的未來至關重要。 下方的互動式決策樹為期刊提供了一份路線圖，幫助其在採用AI時，從政策、透明度、安全防護、基礎設施以及培訓等多方面評估自身的準備度。
致謝在學術研究中具有關鍵作用，它是對幫助研究計劃順利完成的各種支持與貢獻的正式感謝。這種支援可能來自機構提供的資金資助，也可能是來自同儕與導師的精神鼓勵。一份用心撰寫的致謝不僅體現了職業操守，還能加強學術群體之間的協作關係。本文將探討如何構建有影響力的致謝部分，並分享撰寫研究致謝的最佳實踐。 致謝在學術研究中的重要性 致謝為研究者提供了一個寶貴的機會，感謝在整個研究過程中發揮重要作用的個人、機構與組織。它的意義不僅僅在於表達感激，還在於提升研究的透明度與可信度。一份結構良好的致謝部分可以： 驗證學術誠信：公開感謝貢獻者，表明遵守學術倫理，避免遺漏或抄襲的質疑。 強化合作網路：恰當地致謝他人有助於拓展專業人脈，促進未來研究中的互惠合作。 確保資金透明：感謝資助與機構支持，有助於滿足資助方的披露要求，維護研究公信力。 致謝部分的核心組成 致謝可涵蓋多種類型的支援，從精神鼓勵到資金資助。根據文獻計量學研究者 Cronin等人的分類，致謝通常包含六個基本類別： 精神支持（Moral Support）：來自朋友、同事或家人的情感鼓勵。 資金支持（Financial Support）：來自機構或基金會的資助、獎學金、研究經費等。 編輯支援（Editorial Support）：在校對、修改或潤色稿件方面提供的幫助。 展示支持（Presentational Support）：在圖表製作、排版或呈現方面提供的協助。 技術支援（Technical or Instrumental…
在當今複雜的研究生態中，關於學術影響力的討論需要新視角。期刊影響因子等傳統指標曾被視為衡量研究水準的黃金標準，但其局限性日益明顯。因此，我們需要接受領域加權引用影響因子（Field-Weighted Citation Impact，FWCI）這一前瞻性工具，它既能反映現代學術的細微差異，又能滿足不同利益相關者的需求。 傳統指標的局限性 幾十年來，影響因子被當作研究品質的代表。但這種“一刀切”的方法可能產生誤導：高影響因子期刊發表的研究實際影響力差異巨大，且不同學科的引用習慣截然不同（Garfield, 2006）。例如，冷門領域的突破性研究可能不如生物醫學領域的論文被引用頻繁，但其推動知識進步的作用同樣深遠。 領域加權引用影響因子的登場 FWCI透過將引用數與領域、出版物類型和發表年份標準化，重新定義了研究評估方式。根據愛思唯爾的說明，FWCI將某篇論文的實際引用數與同類論文的預期引用數對比。1.00分表示引用數符合預期，高於或低於1.00則分別代表表現優於或遜於該學科全球基準(Elsevier Help Center, n.d.)。這種情境化方法既平衡了競爭環境，也承認學科間的本質差異（Waltman & van Eck, 2013）。 誰在使用FWCI？它如何改變研究評估 FWCI已迅速成為研究界多方利益相關者的關鍵指標。誰使用FWCI? 1. 研究人員： 研究人員透過FWCI衡量其研究在全球標準下的影響力，從而發現優勢、對標進展並調整未來研究方向。…
學術出版和同行評審過程本質上具有全球性。然而，以英語為主的國際出版環境既帶來機遇，也帶來挑戰。儘管這能讓研究獲得更廣泛的傳播和更大影響力，但非英語母語或英語為第二語言（ESL）的作者，在有效傳達研究成果時困難重重。 最近，Henry Arenas-Castro博士團隊指出，生物科學出版領域存在嚴重的語言障礙。在他們分析的736本期刊中，僅有8%提供非英語的作者指南，發表非英語文章的期刊不足7%，允許引用非英語文獻的期刊僅占10%。此外，只有兩本期刊（0.3%）明確表示，不會僅因語言品質問題拒稿。這突顯了在出版領域實現語言包容性的艱巨性。 語言欠佳對《美國放射學雜誌》（AJR）稿件拒稿率的影響 一項研究表明，非英語母語作者因語言問題被拒稿的概率，是英語母語作者的 2.6倍。《American Journal of Roentgenology》的內部分析也證實了這一點，該分析發現，來自中國的稿件因語言問題被拒率比其他國家更高。 儘管存在嚴重語言問題的稿件通常會被拒，但有時，一些有價值的論文即便存在小的語言瑕疵也能被接受。不過在同行評審時，審稿人總會指出稿件需要改進的地方。一項基於統計調查的研究顯示，非英語母語作者收到與語言相關修改要求的頻率，是英語母語作者的12.5倍。 回應審稿意見，可能需要補充實驗、重新分析，甚至重寫論文部分內容。因此，準確理解並清晰回應審稿人意見至關重要，這能減少誤解，避免不必要的反復修改、評審週期延長以及出版推遲。認真處理審稿人意見，體現了作者對學術品質和嚴謹性的追求，有助於獲得積極的審稿結果。 回應審稿意見時面臨的挑戰 全面回應審稿人回饋對作者至關重要，每次修改都讓論文更接近發表要求。誤解或回應不到位，可能影響論文的最終評審結果。非英語母語作者常遇到以下挑戰： 1. 理解審稿人回饋 無法理解審稿人意見，容易造成誤解，導致修改不到位。當審稿人使用專業術語或行話時，這種情況尤為常見。非英語母語作者很難解讀複雜回饋，進而誤解審稿人意圖。 2. 處理批評性回饋 有時，審稿人會質疑研究的核心內容。語言障礙讓作者更難理解這些批評的真正目的，容易產生抵觸情緒或喪失信心，難以以建設性態度回應。最終可能因不當回覆，導致稿件被拒。 3. 清晰闡述修改內容…
清晰、透明且可重複的研究不僅是理想，更是必須。但如果沒有規範的指導，關鍵細節就可能被忽略，影響研究的可信度，也不利於同行評審取得好結果。研究報告指南能規範研究論文的撰寫，確保研究內容完整透明，達到發表標準。 EQUATOR Network（提升健康研究品質與透明度網路）是推廣這些標準的核心平台，為研究者提供重要資源。其中PRISMA、CONSORT、ACCORD與STROBE是廣受認可的指南，分別針對不同研究設計。以下逐一解析。 高效研究報告的四大核心指南 PRISMA：系統綜述與Meta分析優先報告條目 用途：PRISMA旨在提升系統綜述與證據整合研究的報告品質，其擴展版PRISMA-ScR專為範圍綜述設計。 PRISMA 2020版本包含： 27項檢查清單，確保全面報告 擴展版清單提供補充指導 流程圖展示文獻篩選過程 《解釋與說明》文件逐項解讀清單內容 CONSORT: 臨床試驗報告統一標準 用途：CONSORT為隨機對照試驗（RCT）提供清晰完整的報告框架。 CONSORT 2010版本包含： 25項檢查清單涵蓋試驗報告關鍵環節 六大結構化部分（標題與摘要、引言、方法、結果、討論及其他資訊） 擴展版（如2022年結局報告指南）新增子項，完善結局與統計方法報告…
人工智慧正在改變科研成果的評審與傳播方式，尤其在稿件篩選、重複率檢測、輔助內容評估等環節展現出日益增長的潛力。但編輯、審稿人和作者，真的準備好接受AI了嗎？ 我們正在開展一項全球問卷調查：“科研人如何看待AI輔助的同行評審？”，希望透過真實、具體的情境，深入瞭解AI在同行評審中的實際應用、科研人員的使用體驗與核心顧慮。這份調查並非停留在抽象討論，而是將您日常工作中可能遇到的實際場景呈現出來，從中探索支持科學、負責任應用AI的最佳路徑。 為什麼您的參與至關重要？ 無論您是審稿人、期刊編輯、科研作者、出版從業者，還是關注AI倫理與政策制定的專家，您的專業洞察將為制定更合理的AI使用規範提供重要依據，助力構建更加透明、可信、高效的科研評審機制。 調查目標 透過此次問卷，我們希望達成以下目標： 瞭解AI在實際審稿流程中的應用現狀 揭示AI工具目前如何被使用在同行評審中，哪些功能真正有助於提升效率與品質。 識別AI使用中的顧慮與挑戰 聽取審稿人和編輯在使用過程中遇到的實際問題和潛在風險。 為倫理與政策制定提供基礎資料 收集學界對於AI應用的道德邊界、使用原則及行為預期，協助出版方與開發者制定規範。 發現AI知識普及與培訓的盲區 明確在哪些方面，科研人員需要更清晰的解釋、系統的培訓，或機構層面的支援，從而提升AI工具的接受度與使用信心。 研究成果將以開放獲取形式發佈，並可能在國際學術平台分享。 歡迎將此問卷轉發給從事審稿或期刊編輯的朋友，或透過社交媒體分享，並加上話題標籤 #PRWwithEnago，讓更多來自不同學科與地區的聲音被聽見。 我們相信，AI在科研出版中的發展，必須建立在每一位科研人真實的聲音之上。歡迎您參與這項重要調查，一起塑造更透明、可信、可持續的同行評審未來！