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《自然》宣布开放所有研究论文

图片来源:Annthea Lewis/Nature 据《自然》网站报道,12月2日,《自然》杂志出版商麦克米伦宣布,《自然》将开放其自1869年以来所有的研究论文。通过专有的阅读软件——ReadCube,读者可以阅读论文全文,并能够分享和评论,但不能复制、打印或下载。 这一开放政策同样适用于自然出版集团旗下的其他48本期刊,包括《自然—遗传学》、《自然—医学》和《自然—物理学》等。 ReadCube类似于苹果公司的iTunes,它主要由麦克米伦投资。麦克米伦这一开放政策意在让科学家免费阅读论文并分享心得,同时又保住自然出版集团的最大收入源——用户的订阅费。正如麦克米伦科教部首席执行官Annette Thomas所言,她认为用户订阅和开放获取将并存很长一段时间。 学界对这一政策的最初反应褒贬不一。有人认为它与完全的“开放获取”相去甚远。也有人认为这是一大进步,因为它消除了自然出版集团之前的对于全文获取的6月期限制。......阅读全文

《自然》宣布开放所有研究论文

  图片来源:Annthea Lewis/Nature  据《自然》网站报道,12月2日,《自然》杂志出版商麦克米伦宣布,《自然》将开放其自1869年以来所有的研究论文。通过专有的阅读软件——ReadCube,读者可以阅读论文全文,并能够分享和评论,但不能复制、打印或下载。  这一开放政策同样适用于

《自然》社论:论文开放获取遭遇挫折

   4月9日出版的《自然》杂志就论文开放获取撰写社论,指出了开放获取模式目前遇到的困难,文章主要内容如下:  2012年,英国宣布计划将所有公共资金支持的科学研究论文免费提供获取。但在这三年时间里,这项计划经历了一些波折。  英国研究理事会(Research Councils UK)称,七个英国国

《自然》关注中国相关机构支持论文开放获取

  12月5日,《自然》在题为《中国支持拆除“收费墙”大胆计划》的新闻(以下简称新闻)中报道,中科院文献情报中心、国家科技图书文献中心与国家自然科学基金委员会(以下简称自然科学基金委)等科研及资助机构将大力支持论文开放获取。新闻评价:“这将是‘开放获取’运动的强心剂。”   在刚刚召开的第14届

自然集团开放总监谈开放获取:让科学走向开放

   十一年前的这一周,几家科研机构和学术出版社共同在柏林提出了后来被称为“开放获取运动”的基本原则,并由此形成了《关于自然科学与人文科学资源开放获取的柏林宣言》(Berlin Declaration on Open Access to Knowledge in the Science and Hu

施普林格·自然开放获取论文突破百万篇 中美占比最高

  著名学术出版机构施普林格·自然(Springer Nature)12月3日发布消息说,其2005年至今,已发表100万篇一经出版就立即对所有人免费开放的金色开放获取(OA)原创研究和综述论文,中国和美国在这当中占比最高,均为15%左右。  施普林格·自然由此成为全球首家发表金色开放获取论文突破百

《自然》社论关注论文撤销

  11月4日出版的《自然》杂志刊登社论——《一场痛苦的补救》(A painful remedy),关注当前论文撤销数量的增长趋势及其背后的原因。以下为文章主要内容:  论文被撤销——科学家最痛苦的事莫过于此。结论无法重现而后被弃用,文章也随之渐渐淡出人们视线。然而,近年来的论文

论文开放获取是否大势所趋?

  据《科学》网站报道,一项最新调查研究显示,当科学家作为期刊读者时,他们会觉得论文开放获取(Open Access,OA)挺好的,但当要科学家自己向OA期刊投稿时,他们却对这种形式持怀疑态度。  这项名为“开放获取出版研究计划(the Study of Open Access Publi

《自然》及子刊论文精选

   《自然》:抗体疗法减少阿尔茨海默病淀粉样蛋白斑块  一种抗体疗法可减少轻型阿尔茨海默病患者大脑内的β-淀粉样蛋白斑块。该研究提供了临床前数据和I期临床试验b初步结果,二者支持进一步开发该抗体,将其用作去除β-淀粉样蛋白、疾病修饰疗法,用于治疗阿尔茨海默疾病。成果近日发表于《自然》。  β-淀粉

《自然》一周论文导读

地球科学Geoscience  Origin of spatial variation in US East Coast sea-level trends during 1900–2017  1900~2017年美国东海岸海平面变化趋势的空间变化起源  ▲ 作者:ChristopherG. Piec

深度学习协助预测厄尔尼诺 |《自然》论文

  《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法,克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al.  厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和