? AI 辅助审稿：Frontiers 2025 新版的效率革命
Frontiers 2025 新版在 AI 辅助审稿方面的升级堪称 “降维打击”。其自主研发的 AIRA 系统新增了与 Cactus’ Paperpal Preflight 和 Clear Skies’ Papermill Alarm 的深度整合，构建了多层防御体系。现在，系统能在几秒内完成伦理审查、图片篡改检测、数据完整性验证等 20 余项核心检查，比如对翻转重复、对比度更改等肉眼难辨的图片造假，识别准确率高达 98%。更厉害的是，AIRA 2025 版引入 15 个数据点交叉验证，能精准识别 “论文工厂” 批量生产的虚假稿件，从源头拦截学术不端。
对于作者来说，这意味着投稿后能更快获得反馈。实测显示，使用 AI 辅助审稿的稿件平均审稿周期缩短至 77 天，比传统流程快 40%。不过要注意，系统对数据合规性的要求大幅提升。2025 年推出的 FAIR2 数据管理试点要求，研究数据必须结构化，包含数据字典、来源关联等信息，否则可能直接触发 “需要补充材料” 的自动提示。
? 跨学科投稿：从选题到发表的全流程拆解
跨学科研究在 Frontiers 2025 版中迎来重大利好。平台新增的 “跨学科研究专区” 整合了 1800 多个细分领域资源，特别鼓励生物学、材料科学和人工智能的交叉创新。以 “Case Reports in Cardio-Oncology” 特刊为例，投稿者需在摘要中明确标注涉及的学科领域（如肿瘤学、心血管医学），并在方法部分说明跨学科研究设计。
具体操作上，建议分三步推进：
- 精准定位：通过 Frontiers 官网的 “Research Topics” 筛选匹配主题，比如 “金融与生产复杂系统” 特刊要求稿件结合系统科学与应用数学模型。选错主题可能导致稿件在 EA 阶段就被拒稿，这点在 CSDN 博主的经验分享中被多次强调。
- 材料准备：不同学科对格式要求差异较大。例如《Frontiers In Communication》要求稿件控制在 10 页以上，重复率低于 10%，且需提供 3-8 个跨学科关键词。而生态学类期刊可能更关注数据可视化，要求图片分辨率不低于 300dpi。
- 互动评审技巧：进入 IR 阶段后，作者可通过系统直接与审稿人沟通。有用户反馈，在跨学科稿件中，主动提供各学科术语对照表能显著提升审稿效率。
? 投稿避坑指南：这些细节决定成败
- 数据提交：FAIR2 数据需以特定格式上传，目前支持 CSV、JSON 和 Excel。投稿时系统会自动检测，若缺少数据字典，会弹出红色警示框。建议提前通过 Senscience 提供的 AI 数据管家预处理，能节省 30% 的修改时间。
- 状态判断：EA 阶段出现 “review is ongoing” 可能是拒稿信号，多因主题不匹配或质量不达标。此时应尽快联系编辑部，若确认是主题问题，可申请转投其他子刊。
- 语言润色：AIRA 新增了语言评级功能，对语法错误超过 5 处 / 页的稿件会标记 “需要专业润色”。建议使用 Frontiers 合作的 Editage 服务，其 AI 润色工具能同时优化学术表达和可读性。
? 工具与资源推荐
- AIRA 预审工具：投稿前可通过 Frontiers 官网的 “Manuscript Check” 入口，免费使用 AIRA 的预审功能，提前检测伦理、重复率等问题。
- 跨学科关键词生成器：平台新增的 “Interdisciplinary Keyword Tool” 能根据稿件内容推荐跨学科关键词，比如输入 “气候变化” 会同时给出 “生态建模” 和 “政策分析” 等关联词汇。
- FAIR2 数据模板：在 Frontiers 的 “Data Management” 专区可下载 FAIR2 数据包模板，包含数据字典、来源记录等标准化字段。
? 总结：抓住趋势，抢占学术高地
Frontiers 2025 版的升级释放了两个重要信号：一是 AI 将深度重构学术出版流程，从辅助工具变为质量把控的核心引擎；二是跨学科研究已从 “加分项” 变为 “入场券”，未来高影响力论文必然是多学科融合的产物。对于科研人员来说，现在正是适应新规则、建立竞争优势的最佳时机。建议密切关注 FAIR2 数据管理的推广进度，积极参与平台的跨学科特刊征稿，同时善用 AI 工具提升投稿效率。毕竟，在这个 “数据即科学” 的时代，谁先掌握规则，谁就能赢得先机。
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