导言：
Healsan组织的文献计量分析培训已经进行到第15期；大家讨论的兴趣点也由如何发表一篇基于文献计量分析的SCI论文、到如何发表多篇/年、及如何发表高质量的文献计量分析论文。
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其实，和任何科学研究一样，高质量的学术论文，一定是提出及解决了一个重要而未解决的问题。
而文献计量分析或meta分析这类研究领域自由度更高的学术研究，选题就更为重要。
本期以美国医学科学家在2024年发表于BMJ（IF 93.7）的文章为例，来进一步领会选题的要领。这篇论文的题目为Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: bibliometric analysis。
（如需全文，可加学术助手索取。备注BMJ2024）
作者提出了一个重要问题：生成式人工智能（GAI，如ChatGPT）一经推出，就迅速被应用于学术论文的写作中。对于发表学术论文的出版社或者期刊编辑部，对于是否使用GAI有没有指南或者规范的要求？作者意识到，GAI已经广泛用于语法改进、翻译、信息整合和研究思路生成等；然而，GAI 的不准确、偏见和抄袭等问题引发了伦理争议，且其无法对输出负责，使使用规范成为关键议题。各大期刊和机构纷纷更新政策应对，比如，Science禁止GAI生成内容，而部分期刊允许使用但需完全披露。出版道德委员会（COPE）建议披露GAI使用，但未提供标准化框架，导致期刊和出版商规范不一致，增加学术写作复杂性。研究通过手动搜索前100家最大出版商和H指数排名前100的科学期刊官网，分析其GAI使用指南。数据采集于2023年5月和10月进行，重点查找是否提及GAI工具（如GPT）的专用指南、发布日期及科学研究报告标准。对无明确指南的出版商，评估其至少三个附属期刊作为代理政策。若指南为非英语，则使用Google翻译。还对医学领域及多学科期刊进行了子分析，探索不同学科对GAI的规范差异。
1）顶尖出版商中24%提供了使用GAI的指导，而顶尖期刊中87%提供了指导。2）指导内容表明，几乎所有的出版商和期刊都禁止将GAI列为作者。3）作者也发现，指南在披露GAI使用方面存在差异，缺乏标准化，给作者带来了负担，可能限制了规定的效力。4）由此作者建议，随着GAI的普及，需要制定标准化的指南以保护科学成果的完整性。
文献计量分析是医学科研的重要工具，可通过统计论文发表量、引用次数和合作网络等数据，评估科研文献的影响力和趋势；尤其是可以通过如BMJ的这篇文章，明确热点问题的现状和不足、提出进一步处理措施。
文献计量分析还可以帮助研究者识别研究热点、把握领域动态、明确发展方向，同时发现领先的学术机构和研究者，并评估研究成果的学术价值。
该方法在课题选题、评审评估和资源分配中发挥关键作用，为推动学术创新提供重要依据。
得益于大数据的进展，在过去的10年里，文献计量分析论文数量增长了20倍！尤其受到需要SCI才能晋升的医生、急需毕业的研究生和需要数据结题的PI青睐。
只要肯学习和花时间，任何人都可以通过分析既往发表的文献来发表SCI论文，甚至发表到如本文所示的顶刊。如果您自学不会或者没有时间，可以与科研助手Angela（微信号WICR-A）联系，她可以提供分析服务或培训的预约安排。▼ 不管是您参加培训，还是直接使用分析服务，都能获赠五个仅Healsan™大数据才有的福利：- B，完成分析后，赠予SCI论文神器，数天即可完成论文撰写；
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编辑：Angela，微信号：WICR-A，加好友请注明理由。助理：ChatGPT美国Healsan Consulting(恒祥咨询)，专长于Healsan医学大数据分析（Healsan™）、及基于大数据的Hanson临床科研培训（HansonCR™）和医学编辑服务（MedEditing™）。主要为医生科学家、生物制药公司和医院科研处等提供分析和报告，成为诸多机构的“临床科研外挂”。
