教你你自定义EndNote输出的参考文献的样式
打开需要自定义的Microsoft Word文档。在EndNote 21选项卡的”Bibliography”区域，点击右下角的斜箭头快捷方式（位于该版块右下角的展开按钮），即可进入”配置参考文献”设置界面。
期刊论文新格式-注册报告（Registered Report）提高研究可信度的创新方法
是”注册报告”（Registered Report）格式——这种文章类型已被爱思唯尔旗下部分期刊支持多年，最近经过优化后已推广至更多期刊。本文将阐述以注册报告形式发表研究的优势，并提供投稿指南。
Web of Science 快速参考指南
包含对Web of Science平台的搜索功能、用户个人资料设置、搜索操作符、通配符选项、短语搜索、搜索结果页面、文章记录信息、引用网络、帮助资源等的说明。
生成式AI的伦理困境：透明度、偏见与可靠性挑战
大多数生成式AI工具为私有技术，其开发者不会公开模型的构建细节。用户因此无法获知训练数据的具体来源、清洗方式及处理流程。这种“黑箱”特性引发了围绕透明度、偏见与可靠性的伦理争议。
普林斯顿大学AI使用披露政策
普林斯顿大学要求学生在学术工作中严格披露生成式AI工具的使用情况。根据校方《权利、规则与责任手册》，AI不被视为信息来源，学生须在教师允许范围内使用，并明确声明AI辅助细节（如工具名称、使用目的及审核流程），禁止直接复制或冒充原创。部分课程要求保存AI交互记录（如聊天日志）以备查验。学术出版领域，校方政策与《科学》、爱思唯尔等出版社规范一致，禁止将AI列为作者，需在方法学或致谢部分详述工具使用，并核查引用真实性以避免“幻觉”风险。违规行为将构成学术不端。
AI模型训练与版权争议：主要诉讼案件与核心论点解析
当前多起诉讼围绕AI模型使用受版权数据训练的法律边界展开争议。美国作家协会等起诉OpenAI和微软，指控其未经授权使用文本数据训练ChatGPT，威胁作家生计；《纽约时报》则通过数百页证据指出ChatGPT能复现其文章内容，构成市场替代。OpenAI以“合理使用”抗辩，强调技术“高度转化性”及训练数据与输出的法律区分，主张版权问题应限于训练阶段，输出争议需通过税收等政策解决。此外，StabilityAI、Midjourney等生成模型及GitHub Copilot也面临类似诉讼，凸显AI开发与版权、开源协议间的复杂冲突。
将旗舰期刊转为开放获取期刊：挑战、成功经验及教训
国际食品保护协会（IAFP）成功将其旗舰期刊《食品保护杂志》转为开放获取（OA），并同时将出版权转移至爱思唯尔。转型后，期刊的投稿量、接受论文数量和在线流量显著增长，2024年下载量达230万次。IAFP执行董事Lisa Garcia表示，开放获取提升了期刊的全球可见度，尽管初期面临会员疑虑，但通过清晰沟通和爱思唯尔的支持，转型顺利完成。未来，期刊计划推出特刊和文章合集，进一步提升影响力。
人工智能如何改变化学品与材料行业
人工智能正在为化学品与材料行业带来深刻的变革，从加速研发到提升安全性，再到推动可持续发展。然而，成功的关键在于建立坚实的数据基础，并通过跨学科合作充分利用人工智能的潜力。随着技术的不断发展，行业内的企业将能够更好地应对挑战，抓住机遇，推动创新与增长。
人工智能与癌症健康公平：三大进展领域
人工智能在癌症诊断和治疗中的应用展现了巨大的潜力，但也面临着公平性和资源分配的挑战。三位专家的分享为我们提供了宝贵的见解，提醒我们在推动技术进步的同时，必须关注其对社会和健康公平的深远影响。