施普林格·自然表示，科学进步依赖数据的可信度，以及可验证、可借鉴和可重复的成果。共享数据、研究方法和材料等各种科研要素，可提升科研效率、促进可重复性，从而强化人们对科学的信任。实验方案在此过程中发挥着至关重要的作用，它通过详细列出研究方法各个步骤，旨在实现流程规范化、确保结果准确性，并实现研究的可重复性。
施普林格·自然生命科学数字化解决方案部门产品总监罗宾·帕迪拉(Robin Padilla)评论称，施普林格·自然将负责任的AI使用视作促进开放、透明与可重复科学的一种方式，通过将这些功能集成至protocols.io平台，将提升带给科研人员的服务，使开放科研的实践在所有人那里都简单易行，同时提高科研工作流程的效率，并确保合乎伦理与负责任的AI实践。
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