IOP出版社北京办公室

英国物理学会出版社(IOP出版社)隶属于英国物理学会(IOP),负责IOP旗下的出版业务。IOP出版社是一家世界领先的学会出版社,为学界提供有影响力、有认可度和有价值的出版物。

我们与世界各地的研究人员、图书管理员及合作伙伴紧密合作,出版高质量的学术期刊、书籍和会议论文集,涵盖物理科学及其他领域的最新和最佳研究。IOP出版的杂志及相关网站,也为研究人员提供可靠和专业的科学新闻来源。IOP从2000年开始在北京建立办事处,是国际出版社最早在中国成立代表处的机构。

IOP出版社全球审稿人调查揭示:AI 在同行评审中的应用正引发学界分歧

IOP出版社近期发布的全球审稿人调查Peer review in the era of AI显示,物理学领域的研究人员在生成式AI的应用上态度正在加剧分化。   这项研究延续了去年的类似调查。结果表明:部分学者开始接受AI工具作为辅助,而另一些人则担忧其潜在的负面影响,尤其是在AI被用于评估自身工作的情况下。   目前,IOP出版社并不允许在同行评审中使用AI,因为生成式模型尚无法满足科研伦理、法律和学术标准。但学界也逐渐认识到,AI有潜力作为辅助工具支持,而非取代人工评审。   主要发现包括: 41%的受访者认为生成式AI会对同行评审产生积极影响(比2024年增加12%),37%认为其会产生负面影响,22%保持中立或不确定。 32%的研究人员已在某种程度上使用过AI辅助审稿,其中最常见的用途是润色语法和改善行文(21%),以及总结文章内容(13%),但这也引发了对保密性和数据隐私的担忧。 57%的研究人员表示,如果他们的文章被使用生成式AI撰写审稿报告,将感到不满。 女性学者整体上比男性更为谨慎,而青年学者则比资深学者更为乐观。 42%的研究人员认为自己能够准确识别AI撰写的审稿报告。   IOP出版社同行评审互动经理、本研究的主要作者Laura Feetham-Walker指出:“这些发现说明学术出版界在使用生成式AI时,对更清晰的社区标准和透明度的需求。随着技术不断发展,支持科研伦理和可信同行评审的框架也必须随之演进。一个潜在的解决方案是开发直接集成到审稿系统中的AI工具,为审稿人和编辑提供支持,而不损害数据安全性和科研诚信。这类工具应当是对人工判断的补充,而不是替代。”   想了解更多观点?>>欢迎点击此处链接,查看我们的核心洞察。

欢迎您在Physiological Measurement期刊发表最新研究

Physiological Measurement(PMEA)期刊发表关于生理功能的传感、评估、可视化、建模和控制方面的研究,致力于临床研究与实践中的转化应用。期刊重点关注基于人工智能和机器学习的前沿测量方法,以及现有技术的大规模验证。 全新文章类型 PMEA期刊发表关于传感、建模和控制生理功能的研究,强调人工智能、机器学习和严格的验证。它促进临床医生、工程师和数据科学家之间的合作,以开发创新的健康解决方案。本刊欢迎不同主题的方法和应用研究,促进生理和心理健康的进步。 为了让研讨会及类似活动的成果更加生动、多元和易于传播,PMEA期刊推出了全新的文章类型: Tutorials(教程类文章):面向对该主题不熟悉的读者,尤其是青年研究人员或转向新领域的资深学者。教程类文章提供背景知识和系统性介绍,比综述文章更具教学性,字数限制为 12,000–18,000词。 欢迎2025年新任编委会成员 Rik Vullings,荷兰埃因霍温理工大学 Vlasta Bari,意大利米兰理工大学 Beatrice De Maria,意大利米兰康复科学研究所 林宛华,中国科学院深圳先进技术研究院 Antti-Pekka Rissanen,芬兰库奥皮奥大学医院 向特刊投稿 Physiological Measurement期刊每年都会策划并发布一系列特刊,聚焦生理测量领域的前沿进展。这些专题不仅提升研究的学术影响力,也为作者提供了更高的国际可见度。我们诚邀您探索正在进行和即将发布的专题,并考虑将您的研究成果投稿其中。 正在开放的特刊:https://iopscience.iop.org/journal/0967-3334/page/Focus%20issues 出版人寄语 过去几个月,PMEA期刊不仅扩展了期刊范围,还推出了全新的教程类文章,并迎来了新的编委会成员。我们很开心在7月于哥本哈根举办的EMBC会议期间与大家见面。欢迎您随时向我们反馈对期刊的意见与建议。 ——Carol Clark, PMEA期刊出版人 期刊介绍 Physiological Measurement 2024年影响因子:2.7  Citescore:5.2 Physiological Measurement (PMEA)由IOP出版社和医学物理与工程研究所(IPEM)合作出版,发表有关临床研究和实践中生理功能的定量评估和可视化的论文,聚焦开发新的测量方法和其他验证方法。期刊鼓励作者公布研究的数据、代码和结果。

ERL编辑优选:全球电力低碳转型中的区域异质性驱动因素

本研究来自江南大学商学院彭旭课题组。本文揭示了近期全球电力部门低碳转型的重要进展,剖析了不同收入组国家对全球电力脱碳的差异性贡献。 文章介绍 Heterogeneous drivers of decarbonization in the global power sector Xu Peng(彭旭),Jing Liang,Hong Chen,Jindao Chen,Jiaping Zhang,Qingqing Sun,Pu You 通讯作者: 彭旭,江南大学商学院   研究背景: 全球气候变化日益严峻的背景下,工业部门尤其是电力行业的深度脱碳已成为实现气候目标的关键。然而,目前全球电力行业的碳排放仍在持续增长。尽管已有研究探讨了电力部门的碳排放趋势,但对全球金融危机期间能源结构转型引发的碳强度达峰与快速下降的动态过程缺乏深入理解。本研究基于2000至2017年全球电力碳强度数据,采用两阶段分解模型系统识别出全球电力行业碳强度变化背后的异质性驱动因素,深入探讨了全球高收入、中上收入和中下收入国家在电力脱碳过程中的不同角色,为全球电力行业未来减排路径提供科学依据和启示。   研究内容: 本研究围绕全球电力行业碳强度达峰与下降过程展开,聚焦金融危机期间的能源结构转型对电力脱碳的影响。研究采用国际能源署(IEA)数据库,通过固定热效率法剔除供热环节碳排放,精确测算了全球2000年至2017年全球电力行业碳排放强度的变化。然后,文章应用两阶段分解方法,将全球电力碳强度变化归因为化石燃料效率效应、燃料替代效应、可再生能源替代效应及区域配置效应,进而识别出不同收入水平分组下国家群体的差异性贡献。结果表明高收入国家可再生能源扩张、煤炭和油燃料退出以及能源效率提升,持续推动全球电力部门碳强度水平下降;中高收入国家(例如:中国、巴西)主要通过提升燃煤效率与发展可再生能源实现电力减排;而中低收入国家(例如:印度、越南)虽然通过提高煤电效率和发展可再生能源降低了电力碳强度,但是区域配置效应和煤炭消费份额增长仍推动其碳强度增加。 本研究系统揭示了2008年以来全球电力行业快速脱碳背后的多元化驱动因素,突出了区域间在资源禀赋、技术水平与经济复苏响应方面关于气候减缓行动的差异,为制定更具针对性的全球和地区减排提供了科学依据,加速了全球能源转型与碳中和目标的实现。 作者介绍 彭旭,江南大学商学院副教授。主要从事能源与气候变化、可持续发展分析、能源低碳转型的社会经济环境影响、碳足迹核算与减排分析、食物-能源-水耦合、环境拓展的投入产出分析等方面的研究。在Nature系列Communications Earth & Environment、Cell系列iScience、Environmental Science & Technology、The Innovation Energy、Science Bulletin、Fundamental Research、Resources, Conservation and Recycling等刊物发表论文多篇。主持国家级及省部级项目多项。 期刊介绍 Environmental Research Letters 2024年影响因子:5.6  Citescore: 11.1 Environmental Research Letters(ERL)以金色开放获取模式出版,作者可选择将原始数据作为补充资料与文章一起发表。所有研究人员可以免费获取这些研究成果。ERL汇聚了关注环境变化及其应对的研究团体和政策制定团体的意见,涵盖了环境科学的所有方面,出版研究快报、综述文章、观点和社论。ERL顺应了环境科学的跨学科发表的趋势,反映了该领域相关的方法、工具和评估战略,得到了来自不同领域的广泛贡献。