近期,ChatGPT等生成式人工智能工具在医学领域备受关注。那么,主流SCI出版商对于使用ChatGPT写论文有何看法?
根据目前《Nature》报道:
出版商对于使用ChatGPT等生成式人工智能工具的态度是谨慎乐观的
他们认识到这些工具的潜力和优势,同时也意识到潜在的风险和问题。
因此,出版商正在采取一系列措施来应对这些挑战,包括制定统一的指南、加强编辑和质量控制、以及探索新的检测方法来识别LLM生成的手稿等。
在对研究人员进行调查“他们认为生成式人工智能对科学的最大好处”时,《Nature》杂志发现最受欢迎的答案是:
01
首先,它将帮助那些不以英语为第一语言的研究人员,LLM可以快速生成大量高质量的文本,这可以帮助研究人员更快速地完成论文撰写工作。
02
其次,LLM可以模仿特定领域的语言模式和风格,这使得论文更加专业和可信。
03
此外,LLM可以自动完成一些繁琐的任务,如参考文献的格式化和文摘的生成等,从而节省研究人员的时间和精力。
随着AI技术的不断发展,越来越多的AI工具开始出现,应用领域也在不断的扩大化和精准化。我们期待着看到更多的创新和进步在医学领域中实现。
没有SCI,毕业/晋升寸步难行!
看文献、设计课题、做实验,让我看看是谁还不知道想发一篇SCI到底有多难!
但是,对于医生、医学生来说,没有SCI可能就是毕不了业、晋不了升,真就寸步难行!
但当下发文快车可谓是分秒必争,绝对赶得上五一假期的12306抢票系统!(在此承诺,绝不是因为小编没抢到票!🙂)
特别是对于科研小白来说,课题设计更是头痛万分:
问题

🙋必备的表型常识认知不清

🙋认识了表型,研究套路不知该怎么设计?怎么创新?

🙋更不知道表型类生信研究该怎么设计后续分子验证?

等等,先别急!
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伴学营3大优势
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👍优势1.课程内容系统全面!
学术团队精心打造,数年科研心得汇总整理,简单易懂,0基础科研小白也能快速领悟!

👍优势2.含有大量实操演示!
结合文献案例,手把手教大家如何完成0-3分课题设计,以及初阶高阶课题课题设计!
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课程到底有多精彩?
我带大家一起来看看~
从理论到实操
0基础科研小白必备的AI伴学营
本期伴学营为期2天。
课程大纲
👇

Day1
    Day2
基础科研入门思路
0-3分基础课题设计的特点及难点
如何借助AI快速破局?
....
高阶课题设计思路
IF>3高阶课题设计的特点及难点
如何借助AI快速破局?
....
在本节课中,针对0基础学员,老师会为我们详细介绍了医学科研的规律“一个中心,两个基本点”,并由此分析出低阶、高阶的医学SCI课题设计要经历哪些流程,且有哪些难点。
👇一个中心,两个基本点👇
👇课题设计前必须搞定的问题👇
👇课题设计前的准备工作👇
科学合理的利用AI工具,不仅能实现基础课题的快速设计,还能加速SCI文章的产出。
这对于急需靠SCI快速破局毕业/晋升的医学人来说,绝对是雪中送炭!
借助AI,我们可以:
加速完成表型调研!
AI可以帮我们:
  1. 拆解高分文献的标题,提取该研究表型
  2. 了解热门表型调研与背景知识
  3. 帮助分析表型间的因果关系,为我们打开更广泛的研究思路
加速完成模型调研!
AI可以根据我们的诉求,推荐合适的细胞、动物模型,我们自己也可以很顺便的掌握这些模型知识。
加速完成实验调研!
根据表型,可以直接提问AI,需要做哪些实验?就可以初步了解可开展的实验类型;再根据自身条件,选择合适的实验开展下一步,借助AI了解具体的实验流程、步骤。
加速了解分子背景常识!
借助AI可以了解分子的一些背景知识,了解不同类型的疾病中分子如何进行过表达等。
加速规划好实验方案!
确认上述元素后,再借助AI了解适合自己的实验方法,从而生成研究整体设计框架,基础研究少踩坑,少花钱,快速发文!
最重要的是,老师会针对“0-3分课题”和“IF>3分课题”各精心选取了一篇文献案例进行实操演示,教你如何借助AI工具高效率拆解文章,提炼出标题、摘要、正文等核心要素,手把手带大家了解作者是如何一步步提出观点和科学猜想的。
示例文献展示
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课程中进行了大量的实操演示,0基础科研小白跟着学,不仅可以快速掌握好AI工具的使用方法,写出正确的提示词!还能轻松领悟课题设计的思路和研究方法!
伴学营课程实操过程展示
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以上仅部分伴学营课程精彩内容
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写在最后
你是否遇到过:
1、0-3分基础课题、IF>3分高阶课题,分别有什么特点和设计难点?
2、都说AI能帮我们加速科研进程,但总感觉缺少一个框架感?该如何入门和提升?
3、好奇别人是如何借助AI做到4个月完成16篇SCI?IF最高29+分?!
别着急!
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END
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