AGU推出新期刊JGR Machine Learning and Computation

近日，AGU正式宣布推出新期刊JGR Machine Learning and Computation，这一开放获取期刊将利用机器学习和人工智能的潜力来推进地球和空间科学。

JGR: Machine Learning and Computation致力于探索基于统计分析、机器学习、人工智能和数学模型的数据驱动和计算方法，旨在推进地球和空间科学的知识进步。特别是，本刊将接受在太阳物理学和空间物理学、地球物理流体和行星环境、地球表面和地球内部以及生物地球科学等广大领域提出新成果的论文。

Lisa J. Graumlich

President of AGU

AGU主席Lisa J. Graumlich表示:“仅在过去五年里，我们就看到利用机器学习和人工智能的研究在AGU期刊和会议上迅速增长，这是有原因的。地球和空间科学家可以获得比以往任何时候都要多的数据。这些尖端技术非常宝贵，可以帮助科学家利用这些数据发现关于我们星球的新见解，改善关键的科学预测，包括提醒人们注意自然灾害和与气候相关的风险。”

推出新期刊JGR: Machine Learning and Computation的决定是在该领域的研究不断增长的基础上做出的，这可以从诸多相关专题的特刊和会议上看到。2022年，AGU期刊收到的投稿中，有500多篇包含“机器学习(machine learning)”或“人工智能(artificial intelligence)”索引词，而AGU Fall Meeting 2022收到的摘要中，有1700多篇包含这两个词。这本新期刊的提议最初由AGU非线性地球物理学部成员提出，后在与AGU理事会和AGU期刊编辑的讨论中得到了口头批准。

Enrico Camporeale

Founding EiC of 

JGR: Machine Learning and Computation

JGR: Machine Learning and Computation期刊的创始主编、科罗拉多大学博尔德分校的研究科学家Enrico Camporeale说:“到了一定阶段，特刊已经不够用了。JGR: Machine Learning and Computation这本期刊填补了科研人员在地球和空间科学中使用机器学习或人工智能的一个关键性空白。有了这本期刊，我们就有了一个专门的平台，可以对我们的相关研究进行严格的同行评审。”

JGR: Machine Learning and Computation是AGU24本期刊中第12本完全开放获取的期刊。开放获取期刊取消了要求读者付费订阅的收费墙，从而增加了研究人员和公众公平获取最新科研进展的权利。AGU还为在其完全开放获取期刊上发表文章的作者提供各种资助₁，包括完全豁免出版费用。无论作者是否有能力支付出版费用，所有被录用的论文都可以被发表。AGU以引领开放科学₂为豪，通过出版物、会议、开放数据、社区科学、政策参与和职业发展等多种渠道来推进这一努力。

Matthew Giampoala

Vice President of AGU Publications

AGU出版部副总裁Matthew Giampoala表示:“机器学习的发展与推动更多期刊开放获取是携手并进的。这两件事都加快了科学发现的速度，并激励研究人员与同行开展更广泛的合作。”

AGU目前正在招募₃富有活力，具有良好组织能力、高编辑标准的科学家加入JGR: Machine Learning and Computation编委会，担任编辑和副编辑。如果您有兴趣和胜任力担任期刊主编，请将简历和意向书通过电子邮件发送至[e-mail]。

以上内容英文原文发表于AGU新闻网站，中文翻译仅供参考。

原文链接：

https://news.agu.org/press-release/agu-launches-journal-of-geophysical-research-machine-learning-and-computation/

更多信息

1. AGU出版费用资助方案：

   https://www.agu.org/publish-with-agu/publish/author-resources/publication-fees-funding-options

2. AGU开放科学相关信息：

   https://www.agu.org/open-science

3. JGR: Machine Learning and Computation编辑招募详情：

   https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/pb-assets/assets/29935210/JGR%20Machine%20Learning%20Search%20for%20Editors-1698440033.pdf

点击下方阅读原文访问JGR: Machine Learning and Computation期刊主页，了解更多期刊信息。