26 篇论文
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这项针对初中生的四波次追踪研究表明，传统体育练习参与不仅直接提升视力相关生活质量，还通过增强运动自我效能感、改善视觉功能异常以及这两者的序列中介作用产生显著的间接影响。
该研究利用 SciScore 工具对比分析发现，《神经创伤学杂志》（Journal of Neurotrauma）强制实施的严谨性报告章节显著提升了盲法、统计功效等 6 项透明度指标的报告率，但在受试者性别和试剂透明报告等关键项目上仍与未设强制要求的《实验神经学》（Experimental Neurology）无显著差异，表明强制政策虽有效但仍需进一步完善以覆盖所有核心严谨性要素。
该论文介绍了基于 2025 年日本 DBCLS 生物黑客马拉松多语言调查所构建的数据集，该数据集包含 105 份关于人工智能在基因组学和生物信息学等领域应用现状、挑战及机构支持情况的匿名化原始与清洗后数据，旨在支持相关领域的政策制定与采纳研究。
该研究通过针对马来西亚 Orang Asli 和肯尼亚 Turkana 两个原住民社区开展混合方法研究，证实了通过迭代反馈共同开发的、基于本土熟悉意象的定制插图，能有效提升这些社区对抽象遗传学概念的理解与参与度。
本文介绍了旨在通过全国性团体导师计划支持美国第一代及资源匮乏背景研究生、提升其学业体验并促进 STEM 领域多样性的"Cientifico Latino"（CL-GSEC）项目，通过评估其成效、挑战及关键特征，为高校管理者优化早期研究生培养提供了实践指导。
本研究通过混合方法分析，探讨了专用生成式人工智能工具"Biodesign Buddy"在为期八周的生物设计竞赛中的教学潜力，结果表明该工具能有效辅助学生（尤其是非 STEM 背景者）理解科学文献、构建跨学科设计思路并提升科学素养，从而为生物设计教育及高等教育中生成式 AI 的应用提供了初步实证支持。
本研究通过多利益相关者德尔菲共识法，针对抗体验证失败问题制定了涵盖机构、资助方、出版商及制造商的 15 项具体可行行动建议，并识别了阻碍落实的关键障碍，旨在将共识转化为改善科研实践与政策的结构化框架。
该研究通过构建基于文本特征的机器学习模型，成功实现了对十年间肠道微生物组文献中因果语言的自动化检测，揭示了不同研究主题在因果表述上的异质性及其随时间的演变趋势。
本文介绍了 Carrierwave，这是一个基于结构化研究对象、加密溯源及区块链激励机制的开源基础设施，旨在通过消除传统期刊的编辑门槛，将科学交流粒度细化至单个研究单元，从而解决特定疾病领域因发表稀疏而导致的科研信息滞后问题。
本文介绍了 R 语言包 `ggrain`，它通过提供符合图形语法（grammar of graphics）的 `geom_rain` 函数，实现了将散点图、箱线图和小提琴图无缝结合以生成透明且统计稳健的“雨云图”，从而弥补了该领域现有工具的不足。