我們對內容合作夥伴的承諾

Elsevier 與全球數千家出版商、學會和資料提供者緊密合作，建立全面且經精選的科學與醫學知識集合。例如，我們的 Scopus 解決方案收錄了全球規模最大的經精選研究摘要集合（超過 1 億筆記錄），內容來自全球 7,000 多家出版商。

我們的解決方案旨在支援探索，同時保留出版商平台作為全文存取的目的地。AI 產生的答案與洞察包含標示歸屬且可引用的來源，並連結至原始出版品，協助使用者檢視完整脈絡，並在來源處繼續研究。

我們整合跨學科的同儕審查全文文章、書籍和摘要，確保洞察奠基於最相關且經驗證的可用證據。內容經過細緻結構化、豐富化，並持續更新。

我們的解決方案會清楚區分不同內容類型，並在出現更正與撤稿等更新時持續納入，以維護學術記錄的完整性。

這項承諾確保使用者能從透明且準確的證據視圖中受益，同時讓合作夥伴信任其內容會以忠實且負責任的方式呈現。

歸屬標示肯定知識貢獻、支援查證，並在學術生態系中連結各項理念。

Elsevier 將歸屬標示與引用直接嵌入其 AI 解決方案，讓每項洞察都能追溯至原始來源。

例如，我們的臨床級 AI 工作區 ClinicalKey AI 可讓使用者追溯答案至出版合作夥伴平台上同儕審查文獻中的確切段落，進而增強信心，並支援照護現場的決策。

同樣地，我們的研究級 AI 工作區 LeapSpace上每項 AI 產生的洞察都有參考來源，並附有專屬「Trust Cardopens in new tab/window」。這是一項基礎功能，可為每個結果提供脈絡與透明度。這些功能旨在支援而非取代專家判斷。

隨著 AI 改變研究人員探索內容並與之互動的方式，Elsevier 正致力於確保出版商能清楚了解其內容如何貢獻於 AI 產生的回應。我們正在開發穩健的歸屬標示與使用量報告功能，並積極參與新興產業標準，包括 COUNTER 對 AI 使用量指標持續制定中的指南。

透過維持嚴謹的歸屬標示標準，我們保護智慧財產權、支援透明度，並確保研究中的信任。

透明度是支援批判性思考的關鍵，包括內容如何被選取、輸出如何產生，以及限制如何傳達。

Elsevier 的 AI 解決方案旨在讓結果背後的推理清晰可見且易於理解。使用者可以看到答案如何建構、使用了哪些來源，以及不確定性或矛盾之處在哪裡。

LeapSpace 中的「Claim Radar」等功能可協助研究人員校準回應的強度，顯示某項主張與更廣泛已發表文獻的相符程度。

我們以強而有力的治理與問責制補足這一點。我們的方法包括企業級安全性和隱私保護，確保內容與使用者資料皆以安全且負責任的方式處理。

我們也與外部合作夥伴、諮詢機構及更廣泛的研究社群合作，持續強化透明度，並確保我們的 AI 系統符合不斷演進的標準與期望。

Elsevier 結合具深厚領域知識的主題專家與先進技術，確保內容與資料品質符合嚴格標準。

內容與資料集透過既有學術流程進行精選整理，例如同儕審查和獨立評估。以 Scopus 內容遴選與諮詢委員會 (CSAB) 為例，這是一個由代表主要科學學科的科學家、研究人員和圖書館員組成的國際團體。委員會成員負責審查所有建議納入並索引於 Scopus 的期刊。

由獨立諮詢委員會的國際知名專家協助支援 LeapSpace 的中立性與透明度，確保 LeapSpace 演算法維持出版商中立，且能清楚解釋。

這一基礎由穩健的評估架構進一步補強，這些架構會評估 AI 在準確性、完整性和潛在風險等面向的表現。人類專業知識仍是核心：領域專家、臨床醫師和研究人員參與解決方案的開發、測試與完善。

我們的解決方案旨在支援而非取代專家判斷，協助研究人員和臨床醫師在脈絡中評估 AI 產生的輸出、審閱支持證據，並判斷何處可能需要進一步調查。

透過讓 AI 奠基於可信賴內容、經驗證的方法和持續評估，我們協助支援批判性思考，也協助合作夥伴確保其內容能促成有意義且可靠的成果。