英語論文の編集という仕事を例に、博士号取得後のキャリアの一つの可能性について紹介します。

AI for Scienceの時代に、研究データ管理がなぜこれまで以上に重要になるのかを整理します。

本記事では、これからオープンサイエンスを学びたい大学図書館員向けに、入門的な資料、オンライン教材、書籍、論文などの学習リソースを紹介します。

本記事では、AI for Scienceの進展によって研究環境がどう変わりつつあるのかを踏まえながら、大学図書館に期待される役割と、図書館員に求められる専門性について考えます。

本記事では、信頼できる方法やツールを用いて、投稿先となる学術ジャーナルを見つけるための具体的な手段をご紹介します。

MDPI Japanの中の人は、何を考えているのか？社員に30の質問をぶつけてみました。第1弾の回答者はIOAP担当です。

本記事では、mdpi.com（英語サイト）内のMDPIジャーナルページの構成について、「International Journal of Molecular Sciences (以下、IJMS)」誌を例にとり、ご説明いたします。

MDPI Japanへのお問い合わせで特に多い「MDPIジャーナル掲載論文の著作権」と「クリエイティブ・コモンズ（CC）ライセンス」について整理します。

本記事では、FAIRデータとは何か、その背後にある原則、そして研究データを公平に保つ方法について概説します。

学問の自由を理念に掲げた学術誌が、効率的な運営体制を実現した事例をご紹介します。MDPIの学術誌運営管理システム「JAMS」の導入により、投稿から公開までの工程を一元管理することで、高品質な編集と低コストの運用を可能にしました。

本記事では、研究者向けサービスを構成するEnglish Proofreading Services（英文校正サービス）と、Figure and Layout Editing（図表レイアウト編集サービス）の内容と使い分けの仕方についてまとめています。

MDPIは、より多くの出版社がジャーナル運営基盤を利用できるよう、ジャーナル運営管理システム「JAMS」のフリーミアムモデルの提供を開始しました。本記事では、JAMSとは何か、フリーミアムへの移行はどういう意図によるものかについてご説明します。

「 AI for Science 」という言葉を耳にする機会が増えてきました。ここでいうAI for Scienceは、既存の研究にAIを後から便利ツールとして付け足すというより、 仮説構築から実験・解析、次の条件決定に至るサイクルを、AI活用を前提に組み直していく動き として理解するのが実態に近いです。 本稿は、文部科学省「 AI for Science の推進に向けた基本的な戦略方針の方向性について 」（科学技術・学術審議会 情報委員会 配付資料）を踏まえ、特に理工医系の研究者のみなさまが実務として押さえるべきポイント（計算資源・データ設計・検証設計）を、資料の示す方向性に沿って整理するものです。 理工医系では、実験・観測・シミュレーションから得られるデータ量が増え続けています。そのなかで問われるのは、単に「AIを使うかどうか」ではなく、AIが回る形で研究プロセスを設計できているかです。文科省の検討でも、モデルそのものだけでなく、計算資源（コンピュート）やデータ基盤、データを生み出す装置や自動化、そして人材や体制を一体で整える方向性が示されて

世界各国のオープンアクセス(OA)政策とOA義務化の流れについてご紹介しています。

MDPI Booksは、オープンアクセス学術書籍出版の推進に特化した革新的なプラットフォームです。本記事ではMDPI Booksの概要についてご案内いたします。

MDPIは、学術コミュニティに貢献されている研究者の皆様への感謝の意を表すため、また、幅広い分野における優れた研究を広く世に知らしめるため、2016年に表彰プログラムを開始しました。

MDPIの研究不正や出版倫理に関する考え方と、投稿前（予防）～公開後（訂正・撤回）までの仕組みの概要をご紹介します。

MDPIの査読・編集プロセスについて、全体の流れ／関係者の役割／迅速さの理由／透明性の仕組みを整理してご紹介します。

本記事では、MDPIのAPCについて「何に対して支払う費用なのか」「いつ・いくら請求されるのか」「日本の研究者・大学として事前に確認しておくべき点は何か」を、整理してご紹介します。

研究者の皆さまの論文執筆・学術発信を支援するMDPI提供のサービスご紹介