融媒体时代背景下医学期刊提升办刊质量的AI化应用及思考

作者: 刘颖 吴迪 陈婕

【摘要】  传统医学期刊以纸媒形式出版,其存在出版周期长、人工送审运行过程慢、传播范围和形式受限等问题。医学期刊出版正面临传统媒体与新兴媒体相互融合阶段,数字化技术已经在医学期刊中从内容采编、内容生产、网刊发布、内容推送等各个环节得到初步应用。随着通用人工智能(AI)的发布,融媒体和AI大模型对医学期刊出版全过程产生了深远的影响。数字出版服务平台化、内容结构化、业务流程智能化和一体化正在成为新的趋势。AI大模型强大的算力为医学学术出版数字化转型带来了诸多机遇,如提高作者写作能力,协助审稿专家审理稿件,优化编辑加工、审校、出版流程等,同时AI大模型也带给医学期刊数字出版诸多挑战,如AI参与创作使编校难度增大、需要加强出版融合人才培养、存在潜在侵权问题和导向问题、产生著作权署名问题及医学伦理道德问题、增加数字生产技术要求等。面对这样的机遇与挑战,本文提出几点对医学学术出版数字化转型应对策略的思考,如增强对作者、读者的服务意识,与作者、审稿专家进行有效沟通;拥抱AI技术,积极应对AI。总之,在融媒体时代背景下,提升医学期刊办刊质量任重道远,要始终以内容为根本,以技术为支撑,以融合为契机,增强学术传播效力,提高期刊学术影响力。

【关键词】  数字化技术;融媒体;学术期刊;编辑与出版;新质生产力;人工智能;算法;算力;大数据

中图分类号  G238   文献标识码  A    文章编号  1671-0223(2024)15--04

Application and reflection of artificial intelligence in enhancing the quality of medical journals in the converging media era  Liu Ying, Wu Di, Chen Jie. Editorial Department of Chinese Pediatrics of Integrated Traditional and Western Medicine, Liaoning Vocational College of Medicine, Shenyang 110101, China

【Abstract】   Conventional medical journals are typically published in hard copy format, resulting in challenges such as lengthy publication cycles, sluggish manual review procedures, and restricted distribution in terms of range and formats. Currently, medical journal publishing is experiencing a phase of integration between traditional and emerging media, with digital technology being preliminarily applied to various aspects of medical journal publishing, such as content collection, production, online publication, and content distribution. With the emergence of general artificial intelligence (AI), converged media and AI large models have had a profound impact on the entire process of medical journal publishing. Digital publishing services are becoming more platform-based, content is becoming more structured, business processes are becoming more intelligent, and integration is becoming a new trend. The powerful computing capabilities of AI large models offer many opportunities for the digital transformation of medical academic publishing, such as improving authors' writing abilities, assisting review experts in reviewing manuscripts, optimizing editing, proofreading, and publishing processes. However, AI large models also bring many challenges to digital publishing of medical journals, such as increased difficulty in editing due to AI involvement in creation, the need to strengthen the training of talents for publishing integration, potential copyright infringement and guidance issues, issues related to authorship attribution and medical ethics, and increased requirements for digital production technology. To address these opportunities and challenges, this article proposes several strategies for the digital transformation of medical academic publishing, such as enhancing service awareness for authors and readers, effective communication with authors and review experts, embracing AI technology, and actively responding to AI. In conclusion, in the context of the converged media era, improving the quality of medical journal publication is a long and arduous task. It is essential to always focus on content, rely on technology, seize the opportunity for integration, enhance academic communication effectiveness, and increase the academic influence of journals.

【Key words】   Digital technologies; Multimedia integration; Academic journals; Editing and publishing; New qualitative productivity; Artificial intelligence; Algorithm; Computing power; Big data

随着互联网的普及与深入应用,医学期刊出版由传统的印刷出版向数字出版转化。当前,医学期刊出版正面临传统媒体与新兴媒体相互融合、相互促进、共同发展的全新阶段。数字化技术对医学期刊的发展起着越来越重要的作用。大数据、云计算、人工智能(artificial intelligence,AI)、文本及数据挖掘[1]等先进技术持续推动医学学术出版行业发展,已经成为期刊出版不可或缺的基础和支撑。

医学期刊是医学研究成果的重要传播途径,对推动医学科学发展、促进医学学术交流具有重要作用。传统医学期刊以纸媒形式出版,其存在出版周期长、人工送审运行过程慢、传播范围和形式受限等问题,限制了医学研究成果的快速传播及其成果转化。出版机构迫切希望能通过应用新技术来提高办刊效率,增强期刊学术质量,促进学术内容传播,提升期刊学术影响力。

1  数字化技术在医学期刊中的应用现状

2023年9月,习近平总书记在黑龙江考察时首次提出“新质生产力”的概念,该论述为新时代新征程加快科技创新、推动高质量发展提供了科学指引[2]。新质生产力的特点是创新,关键在质优,本质是先进生产力。当前以数字化技术为基础产生的新质生产力主要表现为数字生产力,其在互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等领域正在加速创新[3]。

大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业,是激活数据要素潜能的关键支撑[4]。大数据时代的信息技术革命,信息环境与数据端口的变革,海量图像、语音文本融合态数据的出现,伴随着计算机芯片算力的提高,给AI带来爆发式的发展,尤其在2023年ChatGPT发布以来,对世界各行各业都产生了深远的影响。知识获取不只是通过搜索引擎去搜索或通过翻阅书本,还可通过直接问答对话的形式来获取知识。融媒体和AI大模型[5]对医学期刊出版全过程产生了深远的影响,具体包括内容采编、内容生产、网刊发布、内容推送4个环节。

1.1  内容采编

期刊传统的稿件处理方式是信件邮寄和E-mail发送。随着数字化技术的发展,期刊稿件投审稿系统应运而生,为作者投稿、编辑加工和专家审稿提供全方位服务,实现期刊稿件采集、学术不端检测、编辑部审稿、专家同行评议、稿件退修、稿件录用、编辑加工、文章发布及传播等业务流程的智能化远程管理。

1.1.1  作者服务方面  期刊稿件投审稿系统实现作者向导式投稿,简单方便、易于操作。后续支持作者查稿,修稿,缴费,提交版权协议、基金证明、医学伦理审核等证明材料,与期刊编辑部进行交互性的操作。

1.1.2  专家审稿方面  期刊稿件投审稿系统实现专家在线审稿的基本功能,提高了审稿效率。同时通过AI和大数据技术,对专家资源进行全面、专业的分析,形成学者学术画像,包括学者的研究领域、科研方向、学术水平、近年发文情况和主持的基金项目等信息;再有系统对审稿专家进行审稿评价,包括审稿周期、审稿时效、审稿质量等评价。对审稿专家的学术背景和审稿行为进行科学管理,为编辑部选择审稿专家提供依据和保障。

1.1.3  编辑办公方面  期刊稿件投审稿系统实现编辑部组织初审、复审及终审的在线三审操作;通过与学术不端检测平台对接,可以实现收稿的同时自动检测学术不端;通过与微信公众号平台对接,实现稿件状态动态变化即时通知,包括作者退修、催修回、录用、退稿通知等,为审稿人送审邀请通知和催审通知。

1.2  内容生产

期刊稿件投审稿系统实现文章从录用、预出版到正式出版的全过程管理;实现编辑在线加工、一校、二校、三校、送清样、核红、付印等环节管理,自动展示生产过程,以及各种信息的交互提示。以XML数据为数据源驱动数字化生产,输出PDF及适应多终端移动阅读的HTML等多种格式文件,为期刊多渠道发布提供数据支撑。

期刊数字出版从根本上区别于传统出版的是期刊全文内容结构化,只有实现了全文内容结构化,生成标准的XML文件,才能谈到内容增强、移动出版、知识服务及媒体融合。否则,所谓的数字出版就只是简单的内容电子化。

长期以来,我国一些高质量期刊因为数据标准不统一,与国际学术互联体系不能互联互通[6]。而且各个出版机构对文字的标签集标识差异性很大,导致内容在不同平台上传播受阻,内容无法复用。国家标准《期刊文章标签集》(GB/T 40959—2021)已于2022年6月1日正式实施,为我国建设世界一流期刊提供了标准保障,让数字出版行业的发展跨越了一大步。

传统期刊采用PDF格式对文章内容要素(如期刊名称、年、卷、期、页码、标题、作者、作者单位、摘要、关键词、正文各级标题和段落、图表、公式、参考文献等)进行描述和区分,方便读者阅读。但随着数字化技术的发展,期刊内容生产过程自动化程度越来越高,读者对知识传播、知识获取及其复用和分析的需求不断加深,必须用计算机可理解的语言(标签集)来描述内容要素,然后把标记好的内容组织成一个XML文件。XML文件的生成使期刊数字化出版实现了质的飞跃,让原有的流程更智能化,比如,对于作者而言,不需要投稿向导一步一步地填写,只需要上传Word全文,系统就会自动提取稿件内容,实现一键投稿。并且系统会自动对稿件进行技术性检查,包括内容要素的表达是否完整,如中英文文题、作者姓名、作者单位、中英文摘要等是否缺项,文章各级标题编号是否连续,图表的序号是否无误,参考文献序号是否连续且与正文是否对应等,提醒作者完善文章。对于审稿专家而言,可以实现自动生成盲审稿,并可以在文章上标记行号,便于审稿专家评审时对文章意见进行描述。对于编辑而言,XML结构化自动排版系统,可以一键发布到网刊系统,提高了出版时效。

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