Главная >> Ресурсы >>Журнал "Научные и технические библиотеки"

Научные и технические библиотеки: Год: 2026, Номер: 04

---

НАУКОМЕТРИЯ. БИБЛИОМЕТРИЯ

УДК: УДК 001.83 – 047.44

Качество публикационной результативности вузовских ученых в регионах в контексте локальности цитирований

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-15-39

Аннотация: Представлены результаты сравнительного исследования метрик РИНЦ, связанных с индексом Хирша, и данных о локальности цитирований группы авторов, аффилированных с ведущими вузами Рязанской области; исследование проводилось с целью оценки качества публикационной результативности регионального вузовского сообщества. Использовались методы сравнительного анализа, систематизации, библиометрического анализа и математической обработки данных в электронных таблицах MS Excel. Эмпирической базой исследования являлся РИНЦ. Группа из 52 авторов формировалась путем трехступенчатого отбора, в ходе которого были выявлены наиболее активно цитируемые и публикующиеся рязанские ученые в сфере социально-экономических и гуманитарных наук. В результате исследования подтверждено, что качество публикационной результативности ученых в регионах может быть оценено более объективно при использовании данных о локальных цитированиях; показано, как сопоставление этих данных с метриками РИНЦ позволяет идентифицировать зоны потенциальных аномалий, в которых могут формироваться паттерны недобросовестного цитирования. Выявлено, что наиболее точно академическую добросовестность исследуемой группы авторов отражает метрика «индекс Хирша с учетом только статей в журналах»; на основе изучения структуры цитирований авторов, занимающих нижние позиции в рейтинге, констатированы косвенные признаки локального паттерна недобросовестного цитирования. Предложен наукометрический показатель «индекс локальности цитирований», использование которого будет ограничиваться оценкой качества публикационной результативности ученых в регионах; подчеркнуто, что выводы о фактах манипуляций с цитированием должны делаться по итогам квалифицированной экспертизы. Полученные результаты визуализированы в шести таблицах. Дополнительно, в целях экономии объема статьи, полные данные сравнительного анализа размещены в открытом доступе на платформе Zenodo.

• Show annotation ▼
  • 
    The author discusses the findings of the comparative study of RSCI metrics associated with the Hirsch index, and the data on the citations locality for the authors affiliated with leading Ryazan region universities. The purpose of the study is to assess the quality of publication performance of the regional academic community. The methods of comparative analysis, systematization, bibliometric analysis and mathematical processing of data in MS Excel spreadsheets were applied. The RSCI served as the study empirical base. The group of 52 authors was selected through the three-stage process; the most intensively cited and published Ryazan scientists in the field of socio-economic science and the humanities were identified. The findings evidence that the quality of publication performance of scientists in the regions can be assessed more objectively using local citation data. The comparison of these data with the RSCI metrics enables to identify potentially abnormal areas of unfair citation patterns. It was found that Hirsch index for journal articles alone is the most representative for the academic integrity. Based on the study of the structure of citations of the lower ranking authors, the author reveals the indirect indicators of unfair citation. She introduces the scientometric indicator "citation locality index". Its use will be limited to assessing the quality of scientists' publication performance in regions. However, the conclusions on citation manipulation should be made based on expert review. The obtained data are visualized in 6 tables; besides, the complete data of the comparative analysis are accessible via the public domain on the Zenodo platform.

• Ключевые слова ▼
  • 
    ученые в регионах, публикационная результативность, локальные цитирования, академическая добросовестность, метрики РИНЦ, индекс Хирша, Рязанская область, scientists in the regions, publication performance, local citations, academic integrity, RSCI metrics, Hirsch index, Ryazan region

УДК: УДК 001.891 + [001.83:01] – 047.44

Анализ российских систем научного цитирования как инструмента оценки продуктивности научных организаций

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-40-65

Аннотация: В статье представлен комплексный анализ функциональных возможностей российских систем научного цитирования – Российского индекса научного цитирования (РИНЦ) и CoLab.ws в контексте изменений государственной научно-публикационной политики России. Актуальность работы обусловлена введением новых регулирующих инструментов, таких как «Белый список», Единый государственный перечень научных изданий (в разработке), а также ряда официальных документов, устанавливающих показатели эффективности и их количественные значения.Методология исследования основана на комплексном анализе ключевых параметров обеих платформ: функций и количественных характеристик систем; возможностей профилей организации; инструментов мониторинга публикационной активности и степени соответствия современным требованиям к функционалу наукометрических систем. Практическая часть включает анализ профилей научных организаций на примере Уральского отделения РАН. Особое внимание уделено распределению публикаций по уровням «Белого списка» в РИНЦ и CoLab.ws. Сравнительное исследование выявило преимущества и недостатки каждой системы: РИНЦ, как классическая база данных научного цитирования, обеспечивает высокую репрезентативность данных, в то время как CoLab.ws предлагает современные инструменты для научной коммуникации и международного сотрудничества. В выводах подчеркивается необходимость дальнейшего развития этих систем для отражения полноты показателей эффективности научных организаций в соответствии с государственными требованиями.Статья представляет ценность для исследователей, сотрудников научных организаций, разработчиков наукометрических систем и органов научной политики, формирующих критерии оценки исследовательской деятельности.

• Show annotation ▼
  • 
    The article presents a comprehensive analysis of the functionality of the Russian scientific citation systems – RSCI and CoLab.ws in the context of changes in Russia’s state scientific and publication policy. The relevance of the work is that it discusses new regulatory instruments, i. e. the White List, the Unified State List of Scientific Publications (under development), as well as a number of official documents establishing performance indicators and their quantitative values. The research methodology is based on the comprehensive analysis of key parameters of both platforms: functions and quantitative characteristics of the systems; capabilities of the organization's profiles; tools for monitoring publication activity and the degree of compliance with modern requirements for scientometric system functionality. The practical part comprises the scientific organizations profiles, in particular, that of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. Special attention is paid to the distribution of publications by the White List levels in the RSCI and CoLab.ws. The comparative study revealed the advantages and disadvantages of each system: the RSCI, as a classical science citation database provides high representativeness of data, while CoLab.ws offers modern tools for scientific communication and international cooperation. The author concludes on the need for further development of these systems to provide the comprehensive indicators of the performance of scientific organizations in compliance with state standards. The article will be interesting for researchers and specialists of scientific organizations, designers of scientometric systems, and scientific policy agencies developing criteria for evaluating research activities.

• Ключевые слова ▼
  • 
    научное цитирование, РИНЦ, CoLab.ws, библиометрия, наукометрия, показатели эффективности, научные организации, системы научного цитирования, публикационная активность, показатели публикационной активности, scientific citation, CoLab.ws, bibliometrics, scientometrics, performance indicators, research organizations, citation indexes, publication activity, indicators of publication activity

---

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БИБЛИОТЕК

УДК: УДК 004.8:02 + 004.8.032.26:025.5

Нейронный поиск информации в цифровых библиотеках для повышения качества библиотечно-информационного обслуживания

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-66-87

Аннотация: Цифровая трансформация библиотечной отрасли предполагает активное внедрение искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI), и особая роль здесь отводится нейронному поиску информации (или нейропоиску), основанному на искусственных нейронных сетях (ИНС). Нейронный поиск (НП) открывает новые возможности для повышения эффективности библиотечно-информационного обслуживания (БИО), обеспечивая более точный, быстрый и персонализированный доступ к знаниям в цифровой библиотеке (ЦБ). Применение НП преобразует парадигму БИО, меняя взаимодействие читателей с контентом. В статье рассматривается, как НП решает проблемы низкой релевантности результатов, ограниченной семантической обработки запросов и недостаточной персонализации. Методы исследования включают теоретический анализ научной литературы, нормативных документов и обобщение опыта внедрения ИНС. Результаты исследования показывают, что НП значительно улучшает качество сервиса за счет обработки сложных запросов, адаптации к индивидуальным потребностям пользователей и поддержки инклюзивного доступа к библиотечному фонду. Несмотря на высокий технологический потенциал, НП не заменяет, а дополняет традиционные методы, автоматизируя рутинные процессы и позволяя библиотекарям сосредоточиться на сложных и творческих задачах. Внедрение НП соответствует стратегиям цифровой трансформации библиотечного дела.

• Show annotation ▼
  • 
    The digital transformation of the library industry entails intensive integration of artificial intelligence (AI), with the focus on neural information retrieval (or neural search), based on artificial neural networks (ANN). Neural search (NS) unlocks new opportunities for enhancing the efficiency of library and information services (LIS), providing more accurate, faster, and personalized access to knowledge in digital libraries (DL). The application of NS transforms the paradigm of library and information services (LIS), changes the user – content interaction. The author analyzes how NS addresses the problems of low relevance of search results, limited semantic query processing, and insufficient personalization. The research methods include theoretical analysis of scientific literature, regulatory documents, and gene-ralization of ANN implementation experience. The research findings evidence that NS significantly improves service quality by processing complex queries, adapting to individual user needs, and supporting inclusive access to library collections. Despite its high technological potential, NS does not replace but rather complements traditional methods, automates routine processes and allows librarians to focus on complex and creative tasks. The implementation of NS aligns with the digital transformation strategies of the library sector.

• Ключевые слова ▼
  • 
    цифровая трансформация библиотечного дела, цифровая библиотека, библиотечно-информационное обслуживание, искусственный интеллект, нейронный поиск информации, искусственные нейронные сети, digital transformation of librarianship, digital library, library and information services, artificial intelligence, neural information retrieval, neural IR, artificial neural networks

УДК: УДК 025.355:004.8(571.56) + 004.8:02

Применение технологий искусственного интеллекта в библиотечной каталогизации: опыт Национальной библиотеки Республики Саха (Якутия)

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-88-110

Аннотация: В статье рассмотрен опыт внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в процессы каталогизации Национальной библиотеки Республики Саха (Якутия). Основное внимание уделено двум пилотным проектам: Yakutia.Online – системе интеллектуального веб-архивирования региональных интернет-ресурсов – и проекту по ИИ-каталогизации одночастных изданий. Описаны архитектура систем, этапы автоматизации, механизмы семантической обработки и проверка библиографических записей. Отмечена важность участия человека в финальной верификации данных для обеспечения высокого качества описания. Показано, как применение ИИ позволило ускорить процесс обработки на 40–80%, повысить точность метаданных и интегрировать полученные записи в действующие каталоги библиотеки. Приведено сравнение с ведущими международными практиками (Annif, Library of Congress, Национальные библиотеки Германии и Франции), что подтверждает актуальность и конкурентоспособность опыта библиотеки. Сделан вывод о перспективах масштабирования ИИ-решений в библиотечной сфере и создании Центра компетенций в Арктическом государственном институте культуры и искусств в рамках программы технологического лидерства вузов «Приоритет 2030».

• Show annotation ▼
  • 
    The experience of implementing artificial intelligence (AI) technologies into cataloging processes at the National Library of the Republic of Sakha (Yakutia) is discussed. The authors focus on two pilot projects: Yakutia.Online – the system of intellectual web archiving ofregional Internet resources, – and the project of AI cataloging of one-part editions. The architecture of systems, stages of automation, mechanisms of semantic processing and bibliographic records verification are described. The authors emphasize the value of human contribution to the final verification of data and high quality of bibliographic records. AI application enabled to speed up processing by 40–80%, to improve metadata accuracy and to integrate records into the Library’s catalogs. The systems are compared to the renowned international practices (Annif, Library of Congress, National Libraries of Germany and France). The study findings demonstrate the relevancy and competitiveness of the experience of the National Library of the Republic of Sakha (Yakutia). The authors conclude on the prospects for AI decisions scaling up in library sector. They also inform about the establishment of the Competence Center at the Arctic State Institute of Culture and Arts within the framework of “Priority 2030” academic technological leadership program.

• Ключевые слова ▼
  • 
    искусственный интеллект, библиотека, автоматическая каталогизация, веб-архивирование, цифровое наследие, Национальная библиотека Республики Саха (Якутия), artificial intelligence, library, automatic cataloging, web archiving, digital heritage, National Library of the Republic of Sakha (Yakutia)

УДК: УДК 025.2 – 028.27 + 004.8:02

Искусственный интеллект в цифровых публикациях EPUB: разработка новых стандартов для электронных книг и учебных изданий

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-111-129

Аннотация: Статья посвящена актуальным направлениям развития нормативной базы открытого формата электронных книг EPUB на уровне международной стандартизации в условиях бурного развития технологий искусственного интеллекта. Автор показывает преимущества формата цифровых публикаций EPUB в сравнении с широко распространенным форматом PDF. Рассмотрены основные инновационные тенденции стандартизации EPUB, направленные на повышение удобства использования цифровых изданий в коллекциях библиотек и, в частности, цифровых учебных изданий в библиотеках учебных заведений. Автор обсуждает возможность повышения эффективности образовательного процесса за счет внедрения в контент электронных учебников инструментов искусственного интеллекта, а также необходимость развития нормативной базы в этой области, как на международном, так и на национальном уровне. Рассмотрены вопросы создания стандартов сохранения конфиденциальности информации, содержащейся в цифровых публикациях, соблюдения этических норм, что необходимо для поддержки доверия к контенту, созданному искусственным интеллектом. Автор представляет основные направления внедрения в цифровые публикации инструментов искусственного интеллекта для автоматизации их семантической поисковой разметки, расширения контента за счет внедрения мультимедийного содержимого и мультимодальных механизмов доступа. Представлены возможности и преимущества новых технологий, а также обозначены существующие риски и проблемы, включая этические аспекты применения электронных учебников с ИИ в образовании. Статья написана по материалам совещания международной совместной рабочей группы экспертов ISO/IEC JTC 1/SC 34/JWG 7 “EPUB”, прошедшего в сентябре 2025 г., и ориентирована на широкий круг специалистов библиотечно-информационной и образовательной сферы, заинтересованных в развитии технологий электронных публикаций и цифровых образовательных ресурсов.

• Show annotation ▼
  • 
    The author examines the trends in the EPUB regulations on the level of international standardization in the context of artificial intelligence (AI) technologies explosion. He demonstrates the advantages of EPUB as a digital publication format, and reviews the key innovative trends in EPUB standardization aimed at the better user experience with digital publications in academic libraries. The higher learning efficiency can be achieved through implementing AI tools into e-textbooks content, while the regulations in this area are needed both on the national and international levels. To make the AI-generated content trusted, the problems of confidentiality of information in the digital publications and observation of ethical norms have to be addressed. The author discusses the key vectors of AI implementation into digital publications for their semantic retrieval markup automation, content expansion with multimedia and multimodal access arrangement. The potential and advantages of new technologies are discussed, along with the risks and challenges, including the ethical aspects of digital textbooks with AI, are discussed. The article is based on the conclusions of ISO/IEC JTC 1/SC 34/JWG 7 “EPUB” joint expert group meeting of September 2025. It is intended for librarians, information specialists and educationalists interested in further development of digital publication technologies and digital educational resources.

• Ключевые слова ▼
  • 
    информационные технологии в библиотеках, информационные технологии в образовании, цифровые публикации, электронные учебники, электронные ресурсы, EPUB, искусственный интеллект, международная стандартизация, information technologies in libraries, information technologies in education, electronic publication, digital textbook, digital resource, EPUB, artificial intelligence, international standardization

---

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БИБЛИОТЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

УДК: УДК 004.8:02 + 025.5:004.77

Дистант – наше все?!(Сегодня и завтра библиотеки как киберфизической системы).Часть 2. Функциональный анализ

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-130-158

Аннотация:  Статья является второй частью проблемной дилогии, в которой предлагается анализ библиотеки как киберфизической системы (БКФС). В предыдущей статье был проведен терминологический анализ понятий «киберфизическая система», «цифровой двойник библиотекаря» (ЦДБ). Цель данной статьи – провести функциональный анализ ЦДБ в привязке к профессиональному стандарту «Специалист по библиотечно-информационной деятельности». В данной статье применены следующие теоретические методы для решения ряда задач: а) терминологический анализ реальных и потенциальных функций ЦДБ для выявления их возможностей в библиотечно-информационной деятельности (БИД); б) анализ документов для характеристики степени изученности вопроса и специфики использования ЦДБ в информационном обслуживании; в) типологический анализ ИИ-систем и ИИ-агентов для выявления перспектив их использования в библиотечной практике в качестве цифровых двойников; г) структурный анализ возможностей применения ЦДБ в соответствии с выделенными профессиональными ролями для их интеграции в информационное обслуживание библиотек. Выявлено противоречие между широкими возможностями применения ЦДБ для реализации различных профессиональных функций БИД и ограниченным их использованием в практике отечественных библиотек. Автор формулирует стратегические перспективы создания и использования ЦДБ.

• Show annotation ▼
  • 
    This article is Part 2 of the problem-setting dilogy, which offers an analysis of the library as a cyberphysical system. In Part 1, the terminological analysis of “librarian's digital twin” (hereinafter: LDT) concept was carried out. The Part 2 purpose is to analyze LDT as related to the Professional Standard “Specialist in library and information activities”. The following theoretical methods are applied: a) terminological analysis of the real and potential functions of LDT to identify their capabilities in library and information activities; b) document analysis to characterize available information on the issue and LDT utilization in information services; c) typological analysis of AI-systems and AI-agents to identify the prospects for their use in library practice as digital twins; d) structural analysis of the possibilities of using LDTs as related to identified professional roles for their integration into library information services. The author highlights the contradiction between the wide prospects for implementing LDTs in library and information services and their fragmented use in the practice of Russian libraries. The author formulates the strategic prospects for LDT design and use of LDT.

• Ключевые слова ▼
  • 
     киберфизическая система, цифровой двойник, искусственный интеллект, ИИ-системы, ИИ-агенты, информационное обслуживание, виртуальные библиотекари, большие языковые модели (LLM), сравнительное библиотековедение, цифровая трансформация библиотек, мультиагентная траектория, cyberphysical system, librarian digital twin (LDT), artificial intelligence, AI systems, AI agents, information services, virtual librarians, large language models (LLM), comparative library science, digital transformation of libraries, multiagent trajectory

---

НЕЙРОКОМПЬЮТИНГ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЦИКЛАХ БИБЛИОТЕК

УДК: УДК 004.8.032.26:02 + 004.93

Распознавание печатных и рукописных текстов на основе нейронной сети

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-159-176

Аннотация: Рассматривается проблема машиночитаемости текста в век цифровых технологий. Оптическое распознавание символов (OCR) печатного и рукописного текста является одним из вариантов решения актуальной проблемы. Основные задачи данного метода – анализ существующих систем и алгоритмов распознавания, разработка собственного кода и его тестирование на различных шрифтах и почерках. Проблема OCR особенно актуальна в контексте распознавания рукописного текста, что подчеркивает необходимость создания эффективных решений с использованием современных технологий. В статье исследуется реализация одной из функций компьютерного зрения по обработке печатного и рукописного текста. Кроме того, рассматривается возможность улучшить распознавание за счет деления изображений на черно-белые и выделения дополнительных частей символов. Существует ряд систем, распознающих печатный текст с низкой вероятностью ошибки, но проблема распознавания рукописного текста на разных языках мира будет всегда актуальна. Не все существующие системы распознавания рукописного текста могут быть применены для печатного, особенно с использованием нейронных сетей. Такие системы чаще всего работают на основе признаковых или шаблонных методов.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors examine the issues of text machine readability in the age of digital technologies. The optical character recognition (OCR) of printed texts and manuscripts offer solutions. The main tasks of the proposed method is to analyze existing recognition systems and algorithms, own code design and testing for various fonts The authors examine the computer vision function for handwritten and printed text processing. Besides, recognition can be improved by dividing images into the black and white, and highlighting symbol parts. Many systems recognize printed text at low error rate, however recognition of handwriting is a challenge for many global languages. Not every handwritten text recognition system can be applied to printed texts, especially with use of neural networks. Most often, such systems operate with feature- or template-driven methods.

• Ключевые слова ▼
  • 
    нейронная сеть, текст, данные, будущее, технология, символы, OCR, код, neural network, text, data, the future, technology, symbol, OCR, code

---

БИБЛИОГРАФИИ. ОБЗОРЫ. РЕЦЕНЗИИ

УДК: УДК (048.8) + 02(091)

Отзыв на книгу Я. Л. Шрайберга «Мой друг Катя Гениева: Продолжение, дополнение. Постскриптум»

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2026-4-177-184

Аннотация: Отзыв на книгу Я. Л. Шрайберга «Мой друг Катя Гениева: Продолжение, дополнение. Постскриптум»

• Show annotation ▼
  • 
    Review of the book by Yakov L. Shrayberg “My friend Katia Genieva: Continued and complemented. Post scriptum”

• Ключевые слова ▼
  • 
    Отзыв, книга, Review, book

---