當前及未來人工智能在環境管理中系統性證據綜合的應用
編輯：
Biljana Macura，博士，瑞典斯德哥爾摩環境研究所
Shinichi Nakagawa，博士，澳大利亞新南威爾士大學進化與生態研究中心
Samantha Cheng，博士，美國世界自然基金會
提交狀態：開放中 | 最後提交日期：2025年2月28日
環境證據期刊正在徵集有關當前及未來人工智能在環境管理系統性證據綜合中的應用的稿件。提交目前已開放，最後提交日期為2025年2月28日。
這是一項由環境證據協作組（CEE）、坎貝爾和科克倫聯合發起的徵稿，旨在考慮發表於CEE的環境證據期刊、坎貝爾數據庫及科克倫證據綜合與方法期刊中的論文。我們希望通過共同合作，促進人工智能與證據綜合領域之間的強大協作，基於共同利益。我們希望策劃一系列來自各自期刊的論文，以提高此領域研究的可發現性，促進各學科之間的創新，並為未來的政策制定生成知識，同時確保人工智能的負責任使用。
該系列支持並擴展與可持續發展目標（SDG）相關的研究，包括SDG 3：良好健康與福祉，SDG 6：清潔水和衛生，SDG 7：可負擔及清潔能源，SDG 12：負責任消費與生產，SDG 13：氣候行動，SDG 14：水下生物，SDG 15：陸地生物。
關於該系列
證據綜合領域在環境決策過程中發揮著關鍵作用，提供可用證據的全面評估。隨著科學文獻的快速增長和複雜性，傳統的證據綜合方法在效率、準確性和可擴展性方面可能面臨挑戰。政策發展的快速步伐也需要及時更新的研究綜合。
為了應對這些挑戰，人工智能（AI）和相關新技術的興起為增強和簡化證據綜合過程的各個階段提供了機會。該系列專注於人工智能及相關技術在系統性證據綜合中的應用，特別是針對人工智能在證據綜合中的現有應用（特別是大型語言模型）和未來潛在方向的探討。該系列旨在檢視人工智能在綜合過程中的應用，提供對人工智能在證據綜合中優勢和局限性的綜合分析。通過批判性評估和應對潛在批評，該系列的提交應有助於發展負責任和倫理的人工智能實踐。
我們歡迎提交評論、原創研究論文或文獻綜述，涵蓋與當前及未來人工智能在環境管理系統性證據綜合中的使用相關的廣泛主題，包括但不限於以下內容：
– 系統性證據綜合過程中的創新人工智能應用。
– 嚴謹檢驗和驗證用於證據綜合的人工智能工具、方法或方法論。
– 對倫理考量、偏見及因人工智能在證據綜合中的使用而產生的證據生態系統中利益相關者之間關係演變的批判性分析。
– 探索證據使用者對人工智能在系統性證據綜合中使用的態度。
提交指導方針
該系列歡迎提交評論、原創研究論文或文獻綜述。如果您希望提交其他類型的文章，請仔細閱讀我們的提交指導方針以確認該類型是否被期刊接受。
該系列的文章應通過我們的提交系統Snapp提交。請從下拉菜單中選擇適當的系列標題“當前及未來人工智能在環境管理系統性證據綜合中的使用”。
文章將經過期刊的標準同行評審過程，並遵循所有期刊的標準政策。文章將在發表後添加到該系列中。
編輯在處理提交的過程中不會有與提交內容存在利益衝突的情況。任何編輯有利益衝突的提交將由另一位沒有利益衝突的編輯委員處理。
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這篇文章突顯了人工智能在環境管理中系統性證據綜合的潛力，尤其是在面對日益複雜的環境問題時，AI能夠提供更高效的解決方案。然而，隨著AI技術的迅速發展，我們也必須謹慎對待其在證據綜合過程中可能引發的倫理問題和偏見。未來的研究應更加注重如何平衡技術的創新與社會責任，確保AI的應用不僅僅是提高效率，更能促進環境可持續發展的目標。在提升證據綜合的質量和透明度方面，如何利用人工智能的優勢，並同時維護科學的完整性，將是未來研究的重要課題。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
