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面向生成式 AI 时代的科技期刊转型策略研究:基于 FAIRE 模型 的系统化分析

陈晓峰

陈晓峰. 面向生成式 AI 时代的科技期刊转型策略研究:基于 FAIRE 模型 的系统化分析[J]. 中国传媒科技, 2025, (1): 18-22. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.01.003
引用本文: 陈晓峰. 面向生成式 AI 时代的科技期刊转型策略研究:基于 FAIRE 模型 的系统化分析[J]. 中国传媒科技, 2025, (1): 18-22. doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.01.003

面向生成式 AI 时代的科技期刊转型策略研究:基于 FAIRE 模型 的系统化分析

doi: 10.19483/j.cnki.11-4653/n.2025.01.003
基金项目: 

基金项目:中国科学技术期刊编辑学会 2023—2024 年度基金项目(项目编号:CESSP-2023-A02)。

详细信息
    作者简介:

    作者简介:陈晓峰(1983—),男,湖北武汉,湖北省科技信息研究院副研究员,研究方向为数字出版与传播、数字化转型与人工智能。

  • 摘要: 【目的】 在生成式人工智能技术迅猛发展并深刻影响科技期刊行业的当下,旨在构建一个系统化的转型模型,并针对不同类型科技期刊提出差异化的转型策略,以指导其在 AI 时代实现高质量发展。【方法】提出了涵盖基础设施、增强型编辑流程、智能传播模式、监管适配、伦理与生态协同五个维度的 FAIRE 模型,并基于此模型,分析了学术研究型、技术应用型与科普类期刊的差异化需求,进而探讨生成式 AI 时代科技期刊的转型路径。【结果】通过 FAIRE 模型指导,科技期刊可借助生成式 AI 实现:(1)以数据和技术基础为前提的智能化转型;(2)通过人机协作提升编辑决策质量和审稿效率;(3)利用智能传播和交互式呈现增强读者参与感和传播深度;(4)通过动态适配监管和标准建设以及多方协同,推动期刊生态的可持续发展。【结论】 FAIRE模型为科技期刊在 AI 时代的高质量转型提供了系统性、可操作的实践参考和理论指引,填补了现有研究在系统性论述与类型化策略方面的空缺,对期刊从业者、政策制定者、学术协会及技术提供商具有重要的参考价值。

     

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