精选
数百年来实验科学和理论科学是科学界的两大基础范式，而新一代人工智能 (AI) 正在催生新的科研范式。将AI技术用于科学研究以解决科学问题，将极大加速科学研究的效率；科学研究效率的提升则又进一步提升AI的能力，最终形成AI4Science和Science4AI的双螺旋引擎共振驱动的科研新范式。试想一下，未来的科学研究将实现科学假设的自动生成与验证、新规律的智能发现以及新原理的自动提出——这将是一个全新的科学时代。科学计量学领域如何抓住这次AI浪潮，构建更加科学、智能的科研评价体系，是科学计量学家需要考虑和面对的前瞻性问题。
Publications 邀请了北京工业大学梁国强博士、张硕博士，合作创建特刊“AI in Academic Metrics and Impact Analysis (AI时代的科学计量和影响力评价)”。本特刊旨在为同行搭建交流探讨的平台，聚焦AI在科研评价中的前沿进展与关键突破。AI的应用有望从根本上改变传统的学术评价、引用分析和研究影响力衡量方式，并显著提高评估的准确性、可解释性与自动化水平。在人机协作的背景下，AI还能以智能评估助手的角色，助力深化对学术成果的理解、提升其应用效能。本特刊关注下列研究议题：
AI识别原创性研究的相关探索；
基于AI的研究成果自动化筛选与推荐；
基于AI的高价值专利评估研究；
AI技术对科学计量学的影响与挑战；
AI在科研评价中的可信性等。
投稿截止日期：2026年3月31日
客座编辑
梁国强 博士
北京工业大学经济与管理学院
2021年毕业于大连理工大学，获管理学博士学位，2017年由国家公派赴美国Indiana University Bloomington进行联培。现为北京工业大学经济与管理学院副教授/硕士生导师，教研室副主任，学生国际化发展青年导师。目前，已发表高质量学术论文20余篇，主持国家级、省部级等项目7项，出版专著/教材3部。
研究领域：复杂网络方法与应用、科学预测与评价、数据挖掘。
张硕 博士
北京工业大学经济与管理学院
2022年毕业于北京理工大学，获管理科学与工程专业博士学位。现为北京工业大学经济与管理学院讲师。近期重点关注能源与低碳技术预见、基于复杂网络的科技数据建模分析以及大规模科技文本处理。近年来，在 Technological Forecasting & Social Change、Scientometrics、Neural Computing & Applications、Computing、IEEE Transactions on Engineering Management、《科学学与科学技术管理》《图书情报工作》《软科学》等国内外重要学术期刊和会议发表论文20余篇，担任 Scientometrics、Computing、Plos One、Journal of Clean Production 等期刊审稿人。主持富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目一项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目、专项项目以及国家社会科学基金项目多项。
研究领域：数据挖掘与技术预测、科技文本挖掘与知识发现、复杂网络分析与应用。
了解更多特刊信息：
https://www.mdpi.com/journal/publications/special_issues/52CBZ8D586
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/publications
Publications 期刊介绍
主编：Andrew Kirby, Arizona State University, USA
期刊主题涵盖学术出版，学术交流以及学术文化的各个方面；涉及学术交流理论与实践、开放获取模式、学术文献数据库、出版伦理道德、 版权、数字化出版及其他创新技术、同行评审、学术评估及其影响等热门研究话题。现已被ESCI (Web of Science)、Scopus、DOAJ、CNKI等重要数据库收录。
2024 Impact Factor：2.5
2024 CiteScore：10.0
Time to First Decision：22.9 Days
Acceptance to Publication：4.8 Days
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