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6月24日外媒科学网站摘要:塑料垃圾“炼”成扑热息痛

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6月24日(星期二)消息,国外知名科学网站的主要内容如下:

《自然》网站(www.nature.com)

全球博士人才面临就业困境

全球博士毕业生数量持续增长,尤其在中国、印度等国家呈现爆发式趋势。传统上,博士学位被视为进入学术界的必经之路,但如今,高校和研究机构的职位已无法消化如此庞大的博士群体。许多大学未能帮助学生做好学术界之外的职业准备,导致就业市场供需失衡。

经济合作与发展组织(OECD)数据显示,其38个成员国的新增博士数量在1998至2017年间几乎翻倍。中国博士生规模更是在十年内(2013-2023)从30万激增至60万。然而,学术岗位的增长远未跟上博士培养速度,导致毕业生面临激烈竞争。

在美、英、澳等国,多数博士已流向非学术领域。英国2023年一项研究显示,超三分之二的博士毕业生在学术界外就业,部分人从事与专业无关的工作。南非2020年的调查也发现,18%的博士难以找到对口职位,部分人甚至感到“大材小用”和不被重视。博士学位的经济回报也引发讨论。英国2023年研究指出,博士时薪通常高于硕士,但在法律、经济等领域却略低。若考虑工作经验,硕士收入甚至略高于博士。

这一现象促使许多研究者呼吁重新审视博士培养目标,并推动高等教育体系改革以适应就业市场变化。专家指出,博士教育应更注重培养创新能力、批判性思维和分析能力,以满足劳动力市场的多样化需求。改革博士培养模式,使其更符合社会实际需求,已成为全球高等教育的重要议题。

《科学通讯》网站(www.sciencenews.org)

塑料垃圾变止痛药?科学家用细菌实现“魔法”转化

塑料污染是全球性难题,但英国爱丁堡大学的最新研究显示,基因改造的大肠杆菌可将塑料废料转化为止痛药的有效成分。这一突破有望减少塑料污染,并降低制药行业对化石燃料的依赖。相关成果最近发表于《自然•化学》(Nature Chemistry)。

研究人员利用基因工程技术,使大肠杆菌能够将分解后的聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET,常见于塑料瓶)转化为对氨基苯甲酸(PABA),再进一步合成扑热息痛(对乙酰氨基酚)。扑热息痛是泰诺、必理痛等常用止痛药的活性成分。实验表明,48小时内,改造后的大肠杆菌能将92%的塑料降解产物转化为扑热息痛。

该技术的核心在于让细菌支持一种名为“洛森重排”的化学反应,从而将塑料衍生物转化为PABA。研究人员通过阻断细菌天然合成PABA的途径,确保其必须依赖塑料分解产物存活,从而验证了这一转化过程的可行性。

研究团队指出,这种方法不仅为塑料升级回收提供了新思路,还可能推动更可持续的药物生产方式。目前,扑热息痛主要依赖化石燃料合成,而利用塑料废料作为原料可减少环境负担。这项技术若实现大规模应用,将同时缓解塑料污染和制药资源问题,具有重要的环保和经济价值。

《每日科学》网站(www.sciencedaily.com)

今日半数工作岗位或将消失,国家如何应对AI时代挑战

人工智能(AI)的快速发展正在深刻改变职场格局。美国佐治亚大学最新研究显示,未来20年内,近半数现有岗位可能被AI取代,但同时,当前小学生中有65%未来将从事如今尚未出现的新职业,这些岗位大多需要高级AI技能。

为应对这一变革,全球多国正积极制定战略。该研究分析了50个国家的AI政策,重点关注教育与劳动力培训。研究发现,仅13个国家将AI技能培训列为高优先级,其中11个为欧洲国家,其余为墨西哥和澳大利亚。这些国家通过完善高校AI专业、推动K-12阶段AI教育以及在职培训等措施提升劳动力竞争力。美国等23国采取中等优先策略,计划相对简略。

不同国家的侧重点各异。欧洲国家普遍依托丰富的培训资源和终身学习文化,推动全民AI技能提升。部分亚洲国家则更关注AI在国家安全和医疗领域的应用。值得注意的是,德国注重培养社会对AI的兴趣,西班牙甚至从学前教育阶段引入AI相关课程。

研究强调,尽管技术能力至关重要,但人类的创造力、协作力和沟通力等软技能无法被AI替代,而这一点在各国政策中提及较少。未来,平衡技术培训与软技能培养将是确保劳动者适应AI时代的关键。

该研究发表于《人力资源开发评论》(HRDR),为全球AI劳动力战略提供了重要参考。

《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com)

你的大脑比实际年龄更老吗?科学家揭示认知衰退的关键因素

根据美国神经病学学会医学期刊《神经病学》(Neurology)的一项最新研究,一个人的预测脑年龄与实际年龄之间的差异(称为脑年龄差)可能与认知能力衰退有关。这项研究通过分析脑部扫描数据,发现大脑加速老化可能是高血压、糖尿病等风险因素影响思维和记忆能力的关键环节。

研究由新加坡国立大学的团队开展,共纳入1437名无痴呆症的参与者,平均年龄为66岁。研究人员通过问卷、体格检查和脑部扫描收集了参与者的健康数据,并评估了认知障碍风险因素,包括年龄、教育程度、吸烟史、体重指数、高血压、糖尿病等。参与者还完成了多项认知测试,涵盖执行功能、注意力、语言能力、记忆力等方面。

研究人员利用机器学习开发了一个脑年龄预测模型,通过分析参与者的脑部扫描数据来预测其大脑的生物学年龄。随后,用预测脑年龄减去实际年龄计算出脑年龄差。正值脑年龄差意味着大脑加速老化。结果显示,脑年龄差在认知障碍风险因素与思维能力之间起中介作用,尤其在脑血管疾病患者中更为明显。具体而言,脑年龄差的中介效应比例为:整体20%,执行功能34%,语言能力27%。

研究指出,大脑加速老化可能是认知衰退的重要标志,尤其对脑血管疾病患者。这项研究为理解大脑老化与认知能力的关系提供了新视角,并可能为早期干预提供依据。(刘春)

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