文献互助智能选刊最新文献

高级搜索发布求助登录注册

首页 > 材料科学

领域闹乌龙？继清华大学张浩等人的2篇Nature文章被撤稿，王康隆/张首晟等多团队发表的2篇Science文章被撤回

材料学网 2024-08-16 20:14

文章摘要

文章讨论了近年来在量子态研究领域的一些重要进展和挑战，特别是关于光量子态的前沿技术突破，如在室温下实现集体量子态的转移。同时，文章也提到了由于结论不可靠导致的几篇重要论文被撤回的情况，包括王康隆和张浩等人的研究。这些撤稿事件强调了科学研究中需要保持的审慎态度和提高科学实践标准的重要性。此外，文章还涉及了拓扑超导性的研究，如丹麦哥本哈根大学团队在《Science》上发表的关于通过磁通量扩展拓扑超导性的研究，以及后续的撤稿和数据重新评估。这些案例提醒科学界在庆祝科学成就的同时，也要警惕其中的不确定性和风险，确保研究的完整性和可靠性。

领域闹乌龙？继清华大学张浩等人的2篇Nature文章被撤稿，王康隆/张首晟等多团队发表的2篇Science文章被撤回

查看文献： A room-temperature single-photon source based on strongly interacting Rydberg atoms
查看期刊：Science

本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。

推荐文献

Science Bulletin

Science Bulletin

Complex terrain causes global model prediction biases of 21.7 Zhengzhou extreme precipitation

DOI: 10.1016/j.scib.2025.09.015 Pub Date : 2026-01-30

IF 21.1 1区综合性期刊 Q1

Science Bulletin

iScience

iScience

Erratum: Combined HIF-1α blockade and CHIR99021 treatment reverses pulmonary fibrosis via modulation endothelial-to-mesenchymal transition.

DOI: 10.1016/j.isci.2026.114722 Pub Date : 2026-01-22 Date: 2026/2/20 0:00:00

IF 4.1 2区综合性期刊 Q1

iScience

Science

Science

Side effects dim hopes for first chikungunya vaccine.

DOI: 10.1126/science.aeg1217 Pub Date : 2026-02-05

IF 45.8 1区综合性期刊 Q1

Science

最新文章

机器学习预测电池循环寿命 | Nature

机器学习预测电池循环寿命 | Nature

01【科学背景】开发长寿命电池对满足电动汽车与电网储能的日益增长需求至关重要。然而，当前电池研发面临显著的效率瓶颈：评估新设计寿命的传统方法耗时极长、能耗巨大，且通常需要基于大量实验数据才能做出可靠预

8小时前

$薛其坤院士领衔！北京师范大学窦瑞芬/物理所禹日成团队：莫尔超晶格-二硫化钼MoS\u2082 | Advanced Materials$

薛其坤院士领衔！北京师范大学窦瑞芬/物理所禹日成团队：莫尔超晶格-二硫化钼MoS\u2082 | Advanced Materials

具有多重旋转自由度的扭转三层Twisted trilayer (Tt)过渡金属硫族化物，为构建大波长摩尔超晶格，以最大化关联效应提供了前所未有的机遇。然而，精确堆叠三层结构，以实现超大摩尔超晶格，仍面

8小时前

西北工业大学：金属熔体/陶瓷之间的润湿调控 | Transactions of Materials Research

西北工业大学：金属熔体/陶瓷之间的润湿调控 | Transactions of Materials Research

熔融金属与陶瓷之间的润湿调控，传统方法常需改变体系固有反应特性，且易导致连接质量与服役可靠性不足。近日，西北工业大学Peng Miao，Tie Liu等在Transactions of Materia

8小时前

Nature：首个能写综述论文的开源AI模型来了，大幅减少科研“幻觉”，堪比人类专家

Nature：首个能写综述论文的开源AI模型来了，大幅减少科研“幻觉”，堪比人类专家

撰文丨王聪编辑丨王多鱼排版丨水成文momo读论文科学进步取决于科研人员综合日益增多的文献资料的能力，面对科学文献的爆炸式增长，科研人员如何才能快速筛选、总结海量文献？大语言模型（LLM）是否能够在这方

8小时前

Book学术官方微信

Book学术文献互助

Book学术文献互助群
群号：604180095

文献互助智能选刊最新文献互助须知联系我们：info@booksci.cn

Book学术提供免费学术资源搜索服务，方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。

Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.

京公网安备 11010802042870号京ICP备2023020795号-1