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（图文|陈付敏 编辑|信息 审核|夏静波）11月5日上午，明星换脸av 在一综B316会议室举办题为《通过文献引用的动态变化评估植物健康领域的科学共识与分歧》的学术报告。本次报告特邀法国巴黎-萨克雷大学、法国国立农业食品与环境研究院（INRAE）MaIAGE实验室Anne-Sophie Foussat博士主讲。

当前，科学文献呈指数级增长，大语言模型（LLM）正被广泛用于批量抽取、加工和组织海量文献知识。然而受“大模型幻觉”等技术瓶颈影响，如何自动化评估所提取文献知识的可靠性，已成学术界亟待解决的关键问题。Anne-Sophie Foussat博士聚焦这一前沿内容，以植物健康领域为切入点，深入探讨如何通过解析文献引用行为的动态演变，构建量化科学共识与分歧的计算框架，从而为大规模文献知识提取提供可靠的评估路径。

报告中Anne-Sophie博士首先回顾了团队在科学文献知识体系演化研究中的核心工作，强调文献引用不仅是学术传承的载体，更是反映学术共同体认知演进的重要信号。她指出，在昆虫媒介、病原体与植物互作这一高度复杂且快速发展的研究领域，引用网络的结构变化能有效揭示研究热点的转移、理论争议的消长以及新兴范式的形成。

Anne-Sophie博士系统介绍了其团队开发的基于引文动态特征的分析方法。该方法通过追踪关键论文在不同时间段内的被引频次、引用来源多样性、引用语境情感倾向等多维指标，构建“共识-分歧”量化模型。

此外，Anne-Sophie博士还展示了其团队正在开发的“文献信息可靠性自动评估系统”初步成果。该系统结合自然语言处理、图神经网络与引文计量学，旨在实现对文献知识单元可信度的实时评分，未来有望嵌入科研工作流，成为研究人员筛选高质量文献、规避误导性结论的智能助手。

报告结束，现场师生围绕“引文分析的边界条件”“跨学科共识识别的挑战”“大模型在引文语义理解中的角色”等问题与报告人展开热烈讨论。