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

Автор: Селиванова Ирина Вячеславовна. Cтатьи, опубликованные в журнале "Научные и технические библиотеки", начиная с 2013 г.

Список публикаций автора в eLIBRARY.RU

---

Научные и технические библиотеки: Год: 2017, Номер: 12

УДК: 655.57

Стратегии повышения публикационной активности университетов - участников Проекта 5-100

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: За последние пять лет публикационная активность отдельных российских университетов выросла в несколько раз. В статье рассмотрены используемые ими стратегии увеличения числа статей, индексируемых в БД Scopus, в том числе: публикация в переводных журналах и трудах конференций, привлечение внешних авторов, так называемые хищнические журналы. Стратегии имеют как разную эффективность, так и свои побочные эффекты. Каждый университет осознанно или неосознанно использует некоторую комбинацию таких стратегий, обусловленную внутренними причинами (административные практики) и внешними условиями (возможности сотрудничества). Продемонстрировано, что сотрудничество с организациями ФАНО/РАН является одним из главных драйверов развития ряда ведущих российских университетов.

• Show annotation ▼
  • 
    In the recent five years, Russian universities’ publishing activities have increased several times. The authors consider their strategies used to increase publications to be indexed in Scopus database, i. e. publications in foreign journals and conference proceedings, inviting outer authors, so called ‘predatory’ journals. The efficiency of these strategies and their side-effects differ a lot. The universities, intentionally or unwittingly, apply various combinations of strategies based on their intrinsic conditions (administrative practices) and environment (possibility of cooperation). The authors argue that interaction with FASO/RAS institutions is the key driver for several leading Russian universities.

• Ключевые слова ▼
  • 
    наукометрия, университеты, публикационная активность, хищнические журналы, БД Scopus, scientometrics, universities, publishing activity, predatory journals, Scopus

Научные и технические библиотеки: Год: 2025, Номер: 01

УДК: 025.4.012:001.83 + 001.83:502.131.1

Классификация научных исследований целей устойчивого развития ООН: проблемы, подходы и перспективы использования генеративного искусственного интеллекта

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития (ЦУР), значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер ЦУР обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и ЦУР со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных научных баз данных (МНБД). В Web of Science, Scopus, Dimensions, а также у отдельных групп исследователей приняты различные подходы к классификации статей о ЦУР, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе ЦУР ООН. Цель исследования – анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к ЦУР, демонстрация применимости для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.

• Show annotation ▼
  • 
    The subject classification of research publications enhances navigation in the flow of science literature, enables bibliometric analysis, multitier assessment of research performance. The universal character of the UN agenda of sustainable development and importance of sustainable development goals (SDGs) and scientific research to achieve them, and the complex and multiaspect SDGs stir high interest of bibliographers, scientometrics community, international science databases, in the problem of correlating science publications and SDGs. The Web of Science, Scopus, Dimensions, as well as the individual researchers apply various approaches to classifying the articles on SDGs, and these classifications have their strengths and weaknesses. The differences in the resulting classifications calls for the analysis and improvement of methods and approaches. The evolving generative artificial intelligence technologies and big language models open up new possibilities for the subject classification of science texts including those related to the UN SDGs. The authors analyze the methods used to classify publications as SDG-related, and demonstrate the applicability of big language models as exemplified by ChatGPT.

• Ключевые слова ▼
  • 
    цели устойчивого развития, тематическая классификация научных текстов, библиографический поиск, машинное обучение, графы цитирования, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, Scopus, Web of Science, Dimensions, sustainable development goals, subject classification of scientific texts, bibliographic search, machine learning, citation graphs, generative artificial intelligence, big language models,  Scopus,  Web of Science,  Dimensions

Научные и технические библиотеки: Год: 2025, Номер: 03

УДК: [001.83:01]-047.44 + 001.83(100)

Наукометрический анализ научного сотрудничества в регионах Сибирского федерального округа

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Статья посвящена изучению изменений в структуре научного сотрудничества сибирских регионов с использованием наукометрического анализа публикаций. В 2022–2023 гг., после многолетнего роста, научное сотрудничество российских организаций с Европой и Северной Америкой резко сократилось. Наиболее заметные изменения произошли в Новосибирской и Томской областях, ранее лидировавших в международных коллаборациях. В других регионах Сибири спад выражен менее ярко. Сокращение сотрудничества в том или ином виде произошло во всех областях наук, причём в ряде случаев научные контакты снизились и с такими странами, как Китай и Казахстан. Примечательно, что в Красноярском крае улучшилось взаимодействие с Индией, Узбекистаном и Саудовской Аравией, а Иркутская и Новосибирская области в общественно-гуманитарных дисциплинах и науках об окружающей среде усилили сотрудничество с Монголией. Региональное сотрудничество в Сибири стагнирует при доминирующей роли столичного региона, Новосибирская область реже оказывается лидером, а Томская область сохраняет третью позицию. Взаимодействие с Уральским регионом, а именно Свердловской, Тюменской и Челябинской областями, остаётся интенсивным и охватывает широкий спектр дисциплин, тогда как связи с Дальним Востоком достаточно слабы. Благодарности: авторы выражают благодарность Денису Викторовичу Косякову за представленные данные и ценные советы.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors explore the structural changes in scientific collaborations in Siberian regions applying the method of scientometrical analysis of publications. After many years of growth, in 2022–2023 the scientific cooperation of Russian institutions with those in Europe and North America drastically reduced. The most significant changes took place in Novosibirsk and Tomsk regions that earlier had been leading in international collaborations. In the other Siberian regions the decline is less significant. Every discipline experiences the recession, moreover in many cases the scientific contacts with China and Kazakhstan have decreased, too. Notably, Krasnoyarsk region has upgraded its interaction with India, Uzbekistan and Saudi Arabia, while Irkutsk and Novosibirsk regions have maintained their cooperation with Mongolia. The Siberian regional cooperation has been stagnating under the dominance of the capital city, Novosibirsk region leads less often, and Tomsk region is ranked third. Interaction with the Ural region, i. e. Sverdlovskaya, Tyumen and Chelyabinsk regions, are still intensive and covers the wide range of disciplines, while the ties with the Russian Far East are rather weak. Acknowledgements: The authors express their gratitude to Denis V. Kosyakov for the data and valuable advice he provided.

• Ключевые слова ▼
  • 
    наукометрия, научное сотрудничество, международное сотрудничество, региональное сотрудничества, Сибирь, Сибирский федеральный округ , scientometrics, scientific cooperation, international cooperation, regional cooperation, Siberia, Siberian Federal District

---