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生态指标期刊投稿新上映_生态指标期刊投稿情况(2024年11月抢先看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

生态指标期刊投稿

2024全球人工智能实力排名.Stanford 人工智能日益成为国家关注的话题，相应地，关于哪个国家在人工智能领域处于领先地位的说法比以往任何时候都更加引人瞩目。但能够清晰、定量地反映各国在人工智能领域实际状况的数据却非常有限。在该指数中，我们希望通过严格的工具来弥补这一差距，帮助政策制定者、商界领袖和公众将这些地缘政治的人工智能叙述建立在事实的基础上。加利福尼亚州斯坦福---(BUSINESS WIRE)--- 斯坦福以人为本人工智能研究院（Stanford Institute for Human-Centered AI，HAI）人工智能指数今天发布了其全球人工智能活力工具（Global AI Vibrancy Tool），该工具根据42个公开的人工智能具体指标对36个国家进行灵活比较。可以使用这些指标的绝对值或人均值对各国进行比较，并提供互动可视化支持。全球人工智能活力工具根据研究与开发、负责任的人工智能、经济、教育、多样性、政策与治理、公众舆论和基础设施这8个支柱来衡量人工智能生态系统的实力，其指标包括人工智能期刊出版物、人工智能私人投资总额、通过的人工智能立法和基础模型数据集。该工具旨在为政策制定者、行业领导者、研究人员和公众提供有关国家人工智能发展的可操作、数据驱动的见解，使受众能够以最符合其目标的方式探索研究结果。政策制定者可以利用该工具从战略上指导政策决策，企业可以深入了解全球人工智能市场趋势，而普通公众则可以获取具体数据，更好地理解围绕人工智能不断演变的争论。斯坦福以人为本人工智能研究院人工智能指数希望进一步鼓励全球利益相关方改进数据收集和共享工作，以提高全球人工智能生态系统的可见度。定期更新将确保该工具始终成为跟踪全球人工智能发展的宝贵资源。根据专家小组确定的一套权重，今年的十强国家如下： 1. 美国：美国在排名中遥遥领先，在研发（R&D）和人工智能经济支柱方面表现出色。美国一直在生产最著名的人工智能机器学习模型，吸引最高水平的私人人工智能投资，并在发布负责任的人工智能研究方面处于领先地位。 2. 中国：中国在研发、经济和基础设施等支柱领域表现出强大的实力。中国专注于开发最前沿的人工智能技术，并不断增加研发投入，这使其成为人工智能的主要强国。 3. 英国：英国在研发、教育与政策和治理支柱方面表现出特别的优势。 4. 印度：印度在研发方面表现出色，最近在经济支柱方面也有所改善。 5. 阿拉伯联合酋长国：阿联酋在经济支柱方面得分很高。 6. 法国法国排名第六，在政策与治理、教育和基础设施支柱方面具备优势。 7. 韩国：韩国排名第七，在政策与治理、基础设施和舆论支柱方面得分很高。 8. 德国：德国排名第八，在研发、负责任的人工智能和教育等支柱领域表现出优势。 9. 日本：日本在基础设施、研发和经济支柱方面表现强劲。 10.新加坡：新加坡在经济、多样性和负责任的人工智能支柱方面具有优势。 “人工智能日益成为国家关注的话题，相应地，关于哪个国家在人工智能领域处于领先地位的说法比以往任何时候都更加引人瞩目。但能够清晰、定量地反映各国在人工智能领域实际状况的数据却非常有限。在该指数中，我们希望通过严格的工具来弥补这一差距，帮助政策制定者、商界领袖和公众将这些地缘政治的人工智能叙述建立在事实的基础上。” 下载全篇报告，参见论评区首条。#人工智能# #斯坦福大学#

2024年中科院预警期刊名单正式发布！ 2024年中科院预警期刊名单已经正式公布！这份名单主要关注两类问题：1）学术不端行为，如引用操纵和论文工厂；2）影响我国学术成果国际化传播和出版经费有效使用的不当行为，例如中国作者占比畸高（结合APC费用、期刊学术声望等多个因素综合判断）。这些问题都是科研生态建设中亟待解决的挑战。因此，2024年度《国际期刊预警名单》不再区分预警风险等级。此前，预警期刊级别分为高、中、低三个等级，预警风险依次减弱。高风险预警旨在限制学术不端，中风险与低风险旨在纠正过度追求论文数量的导向。具体而言，高风险期刊指批量论文涉及“论文工厂”事件；中风险期刊指作者群、读者群的国际化程度低，以及论文处理费不合理（过高）；低风险预警旨在提醒期刊存在学术影响力骤降风险（期刊发文量激增）。中科院文献情报自2020年开始发布国际期刊预警名单，现已发布四期。预警期刊识别采用定性与定量相结合的方法，通过专家咨询确立分析维度与评价指标，而后基于指标客观数据而产生。具体而言，就是通过综合评判期刊载文量、作者国际化程度、拒稿率、论文处理费（APC）、期刊超越指数（JSI，随机从期刊A选择一篇论文，其被引数大于从其他期刊随机选择一篇相同主题、相同文献类型论文的被引数的概率）、自引率、撤稿信息等，找出那些具备风险特征、具有潜在质量问题的学术期刊。曾经进入预警名单的期刊在经过整改并取得显著成效之后，会被移出下年度预警名单。中科院文献情报处建议不应该把多年累积的期刊列表合并使用。

【“团体标准”的八年发展之路—以中国绿发会标准委为例 |《生绿》观察】 #标准# 是经济活动和社会发展的技术支撑，是国家基础性制度的重要方面。依据标准化活动的范围进行分类，标准可以分为国际标准、区域标准、国家标准、行业标准、团体标准、地方标准、企业标准等。团体标准作为国家标准、行业标准的重要补充，具有制定速度快、对市场需求响应及时等优点。虽然团体标准起步较晚，但发展较快。2016年，我国第一个团体标准诞生；截至2024年7月，社会团体在全国团体标准信息平台共计公布86532项#团体标准# 。 2024年8月，国家标准化管理委员会发布《团体标准组织综合绩效评价指标体系》。该《指标体系》共设置一级指标4项、二级指标21项、三级指标59项，其中包含关于收费管理、知识产权管理等18项基本条件。依据《指标体系》开展团体标准组织综合绩效评价，评价结果满分100分。国家标准化管理委员会要求，团体标准组织应按照《指标体系》于2024年12月31日前完成自我评价。团体标准评价指标的发布，对推动标准行业高质量发展具有重要意义。图源：国家标准委网站目前，人类面临#气候变化# 、#生物多样性丧失# 、#污染# 等多重挑战。团体标准由于其自身的优点，在生态环境保护领域发挥的作用日益增大。《浅析高质效低碳混凝土技术体系建设》一文基于“气候变化对人类发展以及生物多样性的巨大影响，国际、国内为缓解气候变化，对温室气体排放进行了限定”的背景，以及“水泥行业作为温室气体排放的重点领域，高质效低碳混凝土一旦进入市场，能够大幅减少温室气体的排放”的良好前景，以中国生物多样性保护与绿色发展基金会标准工作委员会（简称“中国绿发会标准委”）为例介绍了其标准编制应用情况，例如《企业碳评价标准》、《绿色企业标准》、《绿色会议标准》等，以及特别是已立项正在编制中的《高质效绿色低碳混凝土技术规程》标准，用以推进混凝土在高质效绿色低碳技术领域的工作。文章发表在《生物多样性保护与绿色发展》（简称《生绿》）科学期刊。文章还提出了实现混凝土低碳化的技术途径，包括最大限度协同处置其他行业的废弃物，减少水泥生产中的化石原料消耗；利用再生能源，减少和消除间接能源排放等。此外，文章对混凝土实现高质效并最终达到绿色低碳水平提出了相关建议，包括创新研制高质效绿色低碳混凝土标准，摒弃现有不利于低碳混凝土的标准规范，并争取成为“领跑者”标准体系，参与竞标和拓展国内国际项目；依托新标准，研发更为科学合理的混凝土配比设计方法，推进混凝土设计从经验粗放式向智能精准化转变，以提升混凝土颗粒堆积的密实度，减少水泥用量，提高混凝土质量等。阅读全文，请参见：更多好文，请前往《生绿》科学期刊官网或关注BioGreen公众号。本刊长期关注/欢迎以下主题的投稿与研究：野生动植物保护、入侵物种管理、迁徙物种保护、气候变化影响与对策、“双碳”目标与实践、环境、社会与治理（ESG）、塑料污染防治、可持续发展策略、资源可持续利用、生态农业发展、土壤健康、生态系统恢复与管理、森林保护与管理、湿地保护、海洋生态保护、生物多样性保护、生态系统服务、环境污染治理、环境教育与宣传、生态旅游、绿色金融、环境政策与法律、城市生态建设、环保技术创新、能源节约与可再生能源开发、农业生态工程、绿色建筑与基础设施、循环经济、环保产业发展、同一健康。我们期待您的投稿，共同推进生物多样性保护与绿色发展事业。文/Sherry 审/Candey

ESI精选！300本农业期刊科睿唯安的ESI（Essential Science Indicators）数据库是基于SCI（科学引文索引）和SSCI（社会科学引文索引）所收录的全球11000多种学术期刊的1000多万条文献记录建立的计量分析数据库。ESI已成为世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。 ESI涵盖了22个学科领域，包括生物学与生物化学、化学、计算机科学、经济与商业、工程学、地球科学、材料科学、数学、综合交叉学科、物理学、社会科学总论、空间科学、农业科学、临床医学、分子生物学与遗传学、神经系统学与行为学、免疫学、精神病学与心理学、微生物学、环境科学与生态学、植物学与动物学、药理学与毒理学。今天我们特别关注农业科学方向的ESI期刊，为大家整理了300本精选刊物，快来看看有没有适合你的刊物吧！

中科院一区TOP期刊被预警𐟘𑦊•稿暂停！预警期刊：Science of the Total Environment 中科院分区：环境学与生态学一区top 自引率：11% 影响因子：8.2 年发文量：8000+ 如需撤稿，可以参考前面发的撤稿信模板。 ❄️总环的自引率逐年下降，问题不大，但是年发文量比较危险，在全球学术期刊中排名11位（发文量排名第三的Cureus Journal of Medical Science、第四的Sustainability、第六的 Applied Sciences-Basel、第八的Heliyon、第九的IEEE Access、排名第十的sensors均被科睿唯安“on hold”。 𐟌据相关消息，这次“on hold”可能与编辑团队的不规范cao作（例如为利益相关作者处理稿件等）有关。

中科院2024《国际期刊预警名单》发布！今年的《国际期刊预警名单（试行）》包括24本期刊，相较于2023年的28本减少了4本。今年的24本期刊中，共计23本期刊有最新中科院分区，包含11本医学期刊，1本生物期刊，2本计算机期刊，1本环境生态期刊，6本工程期刊，2本材料期刊。全部预警期刊当中，医学类数量最多

什么是ESI排名？ ESI的全称为基本科学指标数据库，是目前国际认同普遍用于评价高校，学术机构，国家、地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。该榜单的主要基于SCI和SSCI期刊论文的大数据来制定，所以叫ESI排名。它是公认的衡量世界一流大学和世界一流学科的“世界标准”之一。 ESI的排名以学科为划分，主要分为22个学科，包括生物学与生物化学、经济与商业、工程学、地球科学、化学、计算机科学、材料科学、数学、临床医学、分子生物学与遗传学、综合交叉学科、物理学、神经系统学与行为学、免疫学、精神病学与心理学、环境科学与生态学，空间科学、农业科学，植物学与动物学，微生物学，药理学和毒理学，社会科学。#2025考研指南#

𐟌🨍‰地学报影响因子揭秘𐟓Š 𐟓š草地学报是农学专业的重要期刊，其影响因子是衡量学术影响力的重要指标。根据最新数据，草地学报的复合影响因子为3.767，综合影响因子为3.057。这一数值在同类期刊中具有较高的水平，显示了其学术价值和影响力。𐟌𑊊𐟔此外，草地学报还获得了北大核心、JST、CSCD和WJCI等核心期刊的认可，进一步证明了其学术地位。如果你对草地生态、草地管理、草地资源等方面有研究兴趣，草地学报无疑是一个值得关注的学术平台。𐟌Ÿ 𐟓š草地学报与其他农学专业期刊相比，也具有相当的竞争力。例如，与《中国农业科学》相比，草地学报的复合影响因子略高；《应用生态学报》虽然综合影响因子稍高，但草地学报在特定领域内具有更强的专业性。𐟌𑊊𐟔总的来说，草地学报以其较高的影响因子和广泛的学术认可，成为了农学专业中不可忽视的一部分。如果你正在寻找一个专注于草地研究的学术期刊，草地学报无疑是一个不错的选择。𐟌Ÿ

新疆大学数学学科跻身ESI全球前1% 𐟎‰科睿唯安最新公布的ESI数据显示，新疆大学的“数学”学科成功跻身ESI全球排名前1%！这是继“化学”、“工程学”、“材料科学”、“环境科学与生态学”、“地球科学”、“计算机科学”和“社会科学总论”之后，新疆大学的第八个学科进入ESI全球前1%。 𐟓ŠESI是全球众多知名高校衡量和评价学科实力的重要指标，主要基于SCI和SSCI期刊论文的大数据来制定。它不仅是公认的衡量世界一流大学和学科的“世界标准”之一，也在一定程度上反映了大学的学术水平。 𐟏릖𐧖†大学数学与系统科学学院在2024年的拟招生计划中，数学专业拟招128人，最终统考录取135人（含1个专项计划），全部为一志愿录取。 ✨初试科目包括： 101思想政治理论 201英语（一） 712数学分析 815高等代数新疆大学的数学学科在学术研究和人才培养方面取得了显著成就，这次进入ESI全球前1%无疑是对其学术实力的一次有力证明。

建模预测，文章就高大上？最近郑老师对机器学习方面的文章特别感兴趣，感觉只要把机器学习、SHAP建模和其他各种技术往上一堆，文章瞬间就显得高大上，特别有范儿。不过，单纯玩数据的关联性，不讲究实际意义，这也有点不太靠谱。比如，有一篇发表在《Ecotoxicology and Environmental Safety》上的研究论文，这个期刊可是环境科学与生态学的二区Top期刊，影响因子有6.2呢。文章旨在使用NHANES数据库开发一个可解释的机器学习模型，用基本人口统计数据和挥发性有机化合物（VOCs）来预测心血管疾病（CVD）的发生风险。研究团队纳入了NHANES 2011-2018数据库中的5,098名参与者，包括515例CVD患者和4583例对照。通过15项尿代谢物指标评估VOCs的暴露情况。研究者将数据集分成训练集（70%）和测试集（30%），并基于6种机器学习模型构建CVD风险预测模型。结果显示，将基本人口统计数据与VOCs暴露相结合的模型，在预测未来疾病风险方面具有巨大的潜力。文章还用了SHAP法计算每个变量对预测的贡献，用于解释最终模型的输出。不过，大家要明确，NHANES数据是横截面调查，心血管病的结局可能患者已经几十年前就有心血管病了，而尿液血样、VOCs暴露可都是现采现分析的，用它们来预测心血管病，靠谱吗？我还发现了一些有意思的指标，比如21个预测因素，用于训练和构建机器学习模型（包括高血压、年龄、SBP、DBP、性别、PIR、BMI、T2 MHA、T34_MHA、AAMA、AMCC、AT等）。SBP和DBP，收缩压和舒张压，高度相关性的东西凑在一起，似乎也不太合适。郑老师觉得，建模就得有目的，你要预测心血管病发生，病例对照的研究设计总得要吧，当然前瞻性设计更好。NHANES数据可以做预测，但它有死亡的数据，方法要为正确的设计方案服务，否则就玩偏了。不过话说回来，现在写文章好像也不太关注什么实际意义，尤其NHANES的文章。这篇文章还真的分析得非常不错，值得大家学习！！！

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