1. eLife 失去影響因子，來自中國的投稿驟降一半

11月13日，Web of Science 運(yùn)營方科睿唯安宣布，將不再賦予 eLife 影響因子。不過，該期刊的部分論文仍然會被 Web of Science 收錄。eLife 成立于 2012年，是一本跨學(xué)科生物學(xué)期刊，也是中科院一區(qū)期刊，之前的影響因子在6.4左右。自從10月份科睿唯安以“不完善的同行評審驗(yàn)證”為由將其列入觀察名單后，eLife 曾發(fā)布聲明稱他們既不支持影響因子這樣模糊的期刊評價(jià)指標(biāo)，也從不想要影響因子。但是他們不在乎并不代表其他人也不在乎。

根據(jù)《南華早報(bào)》報(bào)道，eLife  聯(lián)合主編德特勒夫·韋格爾 (Detlef Weigel) 在致中國神經(jīng)生物學(xué)家、首都醫(yī)科大學(xué)校長饒毅的一封信中表示，自被列入觀察名單后，來自中國的投稿論文數(shù)量減少了一半，而來自歐洲和北美的投稿數(shù)量則保持穩(wěn)定。韋格爾也表示這只是在很短的時(shí)間內(nèi)觀察到的現(xiàn)象，涉及的數(shù)量也只有幾十篇，需要更長的時(shí)間來確認(rèn)這種趨勢是暫時(shí)的還是持續(xù)的。公開數(shù)據(jù)顯示，去年該刊約有12%的投稿來自中國。有出版界人士認(rèn)為eLife 的模式有助于展開高質(zhì)量的科學(xué)探討，那些“自動(dòng)消失”的投稿說明很多研究人員只關(guān)注期刊排名指標(biāo)而不是科學(xué)價(jià)值，其實(shí)這樣有助于過濾掉一些低質(zhì)量的論文。

https://www.scmp.com/news/china/science/article/3285814/will-chinese-scientists-make-or-break-uprising-academic-peer-review-publishing

2. 諾獎(jiǎng)成果全公開！AlphaFold3源代碼發(fā)布

2024年，DeepMind公司的核心科學(xué)家Demis Hassabis博士和John Jumper博士分享了今年的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，以表彰他們在開發(fā)預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AI中作出的突出貢獻(xiàn)。但是在那之前，他們收到了不少抗議，因?yàn)?月份他們在Nature上發(fā)表了預(yù)測工具AlphaFold3的論文，表示能力很強(qiáng)大，但是又沒有同步公開代碼，很多科學(xué)家表示“無法重復(fù)他們的論文”，當(dāng)時(shí)DeepMind承諾半年內(nèi)公開全部代碼。11月12日，DeepMind公司在GitHub上公布了AlphaFold3的源代碼，讓全球的科研人員可以下載這一工具，用于非商業(yè)化應(yīng)用。他們在聲明中表示，團(tuán)隊(duì)非常興奮地想看一看全球的科學(xué)家們將如何使用AlphaFold3，可以創(chuàng)造性的解決哪些新問題。

參考來源：

https://www.science.org/content/article/google-deepmind-releases-code-behind-its-most-advanced-protein-prediction-program

https://github.com/google-deepmind/alphafold3

3.  AI組隊(duì)進(jìn)行預(yù)測已經(jīng)接近人類

發(fā)表在 Science Advances 上的一篇論文中，科學(xué)家使用12個(gè)獨(dú)立的大預(yù)言模型（LLM）組成了群體對未來進(jìn)行預(yù)測，與對925名人類測試者的回答進(jìn)行了對比。在31個(gè)回答是或否的問題中，如利率變化、大選結(jié)果、空氣質(zhì)量、文學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)等未來會如何變化等，AI的回答AI群體的答案分布與人類“在統(tǒng)計(jì)學(xué)上無法區(qū)分”，甚至很多模型具有與人類相同的偏見，比如在不確定的情況下說“是”多于說“否”（被稱為“默認(rèn)偏見”），以及更傾向于整數(shù)，比如一件事發(fā)生的幾率是50%，而不是49%或51%（被稱為“整數(shù)偏見”）。

研究人員認(rèn)為 LLM群體預(yù)測的能力可以與人類群體方法的黃金標(biāo)準(zhǔn)相媲美，如果類似的調(diào)查可以穩(wěn)定進(jìn)行，那對于許多需要大量時(shí)間資金進(jìn)行調(diào)查的項(xiàng)目都可以考慮直接向AI提問，因?yàn)槊總€(gè)AI都代表了大量使用者的集體想法，不失代表性的同時(shí)又省時(shí)省錢的多。

參考來源：

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adp1528?utm_source=sfmc&utm_medium=email&utm_campaign=ScienceAdviser&utm_content=distillation&et_rid=1018944675&et_cid=5426966#sec-1

4. 衛(wèi)星數(shù)據(jù)顯示全球淡水水位下降

該地圖顯示了每個(gè)地點(diǎn)陸地水儲量達(dá)到22年最低值（即陸地最干旱）的年份。自2015年以來的九年里，全球陸地表面的很大一部分達(dá)到了這一最低值

圖源：NASA Earth Observatory/

Wanmei Liang with data courtesy of Mary Michael O'Neill

一個(gè)國際科學(xué)家小組利用重力恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn) (GRACE) 衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)地球淡水總量自2014年5月開始急劇下降，此后一直保持在低位，這種變化可能表明地球大陸已進(jìn)入持續(xù)干旱階段。衛(wèi)星測量顯示，陸地上儲存的淡水平均量（包括湖泊和河流等液態(tài)地表水以及地下蓄水層中的水）比 2002 年至 2014 年的平均水平低1200 立方公里。這次的減少始于巴西北部和中部的大規(guī)模干旱，隨后不久，澳大利亞、南美洲、北美洲、歐洲和非洲也出現(xiàn)了一系列嚴(yán)重干旱。自 2014-2016 年厄爾尼諾現(xiàn)象以來，更多的水以水蒸氣的形式滯留在大氣中而不是形成降雨。論文發(fā)表在《地球物理學(xué)調(diào)查》上。

5. 中科院揭示植物根系形態(tài)如何被重塑

圖源：Science386,eado4298(2024).

DOI:10.1126/science.ado4298

11月15日，中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所楊寶軍團(tuán)隊(duì)和荷蘭根特大學(xué)Bert De Rybel研究組合作在Science發(fā)表論文，揭示了根系形態(tài)的時(shí)空變化過程及背后的分子機(jī)制。研究建立了植物細(xì)胞分裂方向篩選系統(tǒng)并測試了超過15000個(gè)化合物，獲得了可影響植物細(xì)胞分裂方向變化的小分子化合物coral7。進(jìn)一步，研究發(fā)現(xiàn)，coral7通過影響轉(zhuǎn)錄因子SPL13的表達(dá)調(diào)控細(xì)胞分裂方向。這一研究揭示了SPL類轉(zhuǎn)錄因子可以通過影響細(xì)胞分裂方向控制根分生組織的形態(tài)特征和時(shí)空變化，為重塑植物根系形態(tài)提供了重要策略。

https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado4298