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    “薛院长，您讲。”

    “你会写论文么？”薛建国问道。

    “会。”“小孟”毫不犹豫的回答到，“普通的sci可以发表的那种我通过率比较高，但需要版面费。要是37分以上的顶级期刊，您是知道的，不是写出来的，是要和主编熟悉，他们那面能给过稿。”

    “和主编熟悉？”

    “欧美有欧美的人情世故，有些科学家回国后又出国，是因为他们发现自己的人情世故在国内不好用。”“小孟”解释道，“但话说回来，我能写论文。”

    “哦，要不你试着写一篇我看看？”薛建国有些欣喜。

    “小孟”点了点头，打开电脑，登录中国数据库 CHARLS。

    “这是什么网站？”

    “由燕京大学国家发展研究院主持、燕京大学中国社会科学调查中心与燕京大学团委共同执行的跨学科纵向调查项目，旨在收集中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据的网站。”

    “网站里的数据还算是不错，整合一下，润色，加上要发表刊物所在地的语言行为格式，就能写一篇论文。”

    薛建国目光闪烁。

    这也太牛逼了一些吧。

    一篇sci，简简单单的就能发表？他对“小孟”的话不置可否，静静的看着“小孟”在中国数据库 CHARLS里搜索，然后编辑。

    “小孟”的手法熟练，完全看不出来是机器人。

    如果知道，仔细分辨，多少能看出点端倪。但要是不知道，“小孟”在普通人的眼前就是个略有木讷的年轻医生。

    薛建国有些感慨，这也太厉害了。

    他是相信“小孟”能写论文的。

    Ai什么干不了？越早用上ai，就越早受益。至于那些抱残守缺的，最后肯定会被社会淘汰。

    跟不上时代就要被淘汰，这是铁律。至于是10年还是20年，那要看机缘。

    本身薛建国的水平极高，他只是不擅长考试而已，并不是蠢货。

    看了十几分钟，薛建国心中骇然。

    CHARLS数据库包含 2011~2020年数据，且不断更新，它覆盖 150个县级单位，450个村级单位，包含 1.7万人数。

    它收集了中国 45岁及以上人群的数据，具备全国性、多学科性、纵向追踪性。

    小孟写的论文是基于老龄化数据系列的多中心研究——人群：CHARLS、HRS、ELSA。

    自变量：虚弱的变化。

    因变量：心血管事件（CVD)。

    不知道是不是ai的原因，薛建国见小孟完成的速度极快，不到20分钟，一篇基于CHARLS数据库中数据的论文就写完了。

    薛建国愣住。

    看着“小孟”写论文像是糊弄，随意拼凑，可自己通篇读下来，竟然没什么破绽。

    “这？”薛建国沉吟。

    他总觉得哪里怪怪的。

    “这篇论文能发在顶级期刊上。”“小孟”直接说道。

    20分钟，一篇顶级期刊的论文？

    薛建国愣住。

    要是这样的话，自己还当什么院长，带着“小孟”去开个工作室，专门写论文得了。

    不过他随后笑了，CHARLS数据库的数据有限，应该写不了多少论文。

    “小孟啊，你说CHARLS数据库里的数据能支持多少篇论文？”薛建国没在意一篇没发表的“顶级期刊”论文，而是问“小孟”。

    “至今-->>

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