這8個科研平台帶你融入世界學術圈

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能看到最新的論文還遠遠不夠，真正的前沿在各種學術會議上，最新的想法在科學家之間私下的討論中。藉助網路平台架構的橋樑，讓越來越多的來自全球的科研人員找到了適合自己的科研「圈子」。今天查爾斯沃思論文潤色向作者推薦8個當前比較流行的科研交流平台，此後也會陸續向作者推薦更多的類似平台，別「宅」在實驗室，看過來，總有一款適合你。

ResearchGate

www.researchgate.net

ResearchGate在查爾斯沃思論文潤色的文章中曾單獨介紹過，被譽為「科學界的Facebook」，ResearchGate於2008年由三位科學家創建，在ResearchGate上，科學家可以分享科研成果、學術著作，並可隨時查看關於研究成果的評論、下載和引用的統計數據，或者參加一些科研論壇和興趣小組。目前ResearchGate是全免費運行，且禁止廣告。該網站已經完成了3輪融資，微軟創始人比爾.蓋茨亦參與其中。

LabRoots

http://www.labroots.com

LabRoots 是一個為科學家、醫學專家、工程師和其他技術人員創立的免費、自由的社交網路，通過該平台科研人員可以實現資源共享，促進相互學習和合作。LabRoots 會提供實時新聞、視頻張貼功能、研究文獻的使用和評論功能，甚至還有像 Facebook 一樣的 「信息牆」。LabRoots 的最大特色是能夠實現虛擬可視化交流，例如提供一個3D的虛擬場景進行科研交流，包括虛擬門廳、展廳和展台。

ResearchCrossroads

http://www.researchcrossroads.org

每個科學社交網路都有其特色，而ResearchCrossroads的特色是以基金為基礎的科學家網路平台，圍繞基金項目提供人員、機構和相關新聞情況。科研人員可通過它查詢專題關鍵信息，包括提供資助的的歷史。研究人員、近期項目等等。

Journal of Brief Ideas

http://beta.briefideas.org

未必所有科學家的idea都要寫上一篇上千字的論文，Journal of Brief Ideas便是有別於傳統學術出版模式的網站，來自全球科研人員的科學思想可在此呈現，它可接受200或更少單詞的文章，且有有DOI、題目等信息要素，可做參考文獻被引用，不採用同行評議，僅採用發表後評議，減少了發表周期。這讓許多不適合發表或不符合期刊標準的簡短研究思路和結果得以發表出來，幫助其他研究人員。

Academia

http://www.academia.edu

http://Academia.edu是美國一個學術性社交網站，專門供科研人員使用，這些人員可以在網站上相互間免費分享和查看各自最新的科研論文，將研究成果惠及更多的人。目前網站已經有接近200萬用戶，每天大約有4000新用戶加入。http://Academia.edu幫助學者更好的呈現自己最好的工作成就，學者們現在可以按領域將自己的研究分成不同的部分，如發表過的論文、草稿、書評、會議報告等，展示在個人檔案中，同時可以跟蹤分析這些內容的閱讀者與關注自己的人。

GlobalEventList

http://www.globaleventslist.elsevier.com

全球的科學活動列表網站由 Elsevier創建，將來自世界各地的科學和醫學活動的地點、時間、主題內容等內容提供給學者。促進了科學研究的進步並藉此建立科學間的關係。 學者通過該網站可快速的找到來自世界各地的高質量活動，並可通過它獲取詳細的活動信息，學者可通過添加科研興趣來找到自己感興趣的活動。當然，活動組織者也可以為您的活動創建一個編輯頁面，包括活動關鍵細節、說明、地點、演講者、社交媒體鏈接以及多媒體內容，當然，成功發布前需要官方的審批。

InnoCentive

http://www.innocentive.com

InnoCentive是眾包創新研究平台的開創者，類似於現在我們比較流行的「知識付費」模式，它讓宅在實驗室里的科研人員走出來，參與一些創新項目，並從中獲得收益。InnoCentive網站創建於2001年，僅在08年，就有超過300萬美元的獎項頒發給了為企業解決技術難題的破題者。除了大公司，現在也有許多中小企業參與其中，他們把自己公司最頭疼的研發難題拋到網站上，等待隱藏在網路背後的高手來破譯。其中的另外一方稱為「解決者」（Solver），目前有來自美國、歐洲、俄羅斯、中國、印度和阿根廷等國家和地區的165,000位科學家和技術人員參加難題破解。聰明的你還等什麼？

Kaggle

http://www.kaggle.com

遊走於數據科學、AI、機器學習三界的小夥伴對Kaggle估計並不陌生，它成立於2010年，是一個非常流行的數據科學競賽平台，專註於舉辦數據科學周邊的線上競賽。它吸引了大量數據科學家、機器學習開發者的參與，為各類現實中的商業難題開發基於數據的演算法解決方案。競賽的獲勝者、領先者，在收穫對方公司提供的優厚報酬之外，還將引起業內科技巨頭的注意，獲得各路 HR 青睞，為自己的職業道路鋪上紅地毯。該平台即便是面對初學者也是一個很好的學習機會，可藉此組隊交流提高科學水平。2017年，Kaggle被谷歌收購。

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