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

Автор: Телицына Александра Юрьевна. Cтатьи, опубликованные в журнале "Научные и технические библиотеки", начиная с 2013 г.

---

Научные и технические библиотеки: Год: 2024, Номер: 04

УДК: 004.8:02

Демонстрация возможностей чата GPT в библиотечной деятельности

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Статья представляет собой исследование материалов, созданных с использованием автоматической генерации текста в библиотечной деятельности. В работе наглядно показано, как близко к общепринятому стилю и формату написания публикаций по библиотечной тематике искусственный интеллект (ИИ) создаёт свои тексты. Цель работы – предостеречь читателей будущих произведений, созданных при помощи ИИ, и по возможности предотвратить нарушения публикационной этики. В ходе исследования проводится комплексное сравнение, оценивающее качество и сходство текстовых материалов, практическое применение технологии генеративно-предиктивных текстов (GPT) в сфере библиотечной деятельности. Выявлены преимущества и недостатки обоих подходов. Результаты данного исследования имеют важное значение для понимания возможностей и ограничений ИИ в сфере библиотечной деятельности, а также для определения контекстов, в которых автоматизированные системы могут быть наиболее эффективными по сравнению с авторами-людьми. Чат GPT – великолепный справочный и вспомогательный инструмент на основе аккумулированных образцов. Материал, созданный чатом GPT, в правовом отношении близок к статьям из энциклопедии или энциклопедического справочника, но не имеет конкретного автора (авторов). То есть этот материал не является независимым творческим произведением, и защищать его обычным авторским правом сложно. Авторы считают полезным указывать места в работе, составленные с помощью ИИ. Нужны дальнейшие проработки вопросов права на GPT-материалы. Мы приглашаем к открытому обсуждению затронутых проблем. Исследование проведено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors analyze the materials in librarianship generated with artificial intelligence (AI). They demonstrate that AI generates the texts very close to the common style and format of publications in the area. The goal of the article is to warn the users of the AI-generated works and possibly, to prevent violation of publishing ethics. The authors undertook comprehensive comparison to evaluate the quality and similarity of text materials, and application of the generated predictive text (GPT) technology in librarianship. The advantages and disadvantages of both approaches are revealed. The findings of the study are important to understand the AI capabilities and limitations in librarianship and to identify the contexts where the computerized systems are most efficient as compared to human authors. The ChatGPT is an excellent reference and complementary tool based on the accumulated samples. The materials created by ChatGPT are legally close to encyclopedic or dictionary entries, however, they have no actual author(s), i.e. these materials are independent creative works therefore they can hardly be protected by general copyright. The authors recommend to indicate the AI-generated parts of works, argue that further development of juridical foundations for GPT materials is needed, and invite everyone to discussion. The study is accomplished within the framework of the NRU HSE Fundamental Studies Program.

• Ключевые слова ▼
  • 
    OpenAI, ChatGPT, искусственный интеллект, библиотечная деятельность, библиографическая деятельность, библиографическое описание, индексирование и систематизация, справочно-библиографическое обслуживание, OpenAI, ChatGPT, artificial intellect, librarianship, bibliographic record, indexing and systematization, reference bibliographic service

Научные и технические библиотеки: Год: 2024, Номер: 10

УДК: [001.83:01] – 047.44

Обзор современных методов и технологий для оценки результативности научных исследований в библиометрии. (Часть 1)

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Настоящий обзор представляет значимые изменения в области традиционной библиометрии, а также существенные инновации, происходящие в данной сфере. Одно из наиболее значимых направлений развития – продвижение электронных публикаций и увеличение роли систем открытого доступа. Представлен материал о новых подходах к обеспечению доступа к исходным научным данным. Внимание российских государственных органов к оценкам публикационной активности, а также созданию и развитию соответствующих национальных платформ, таких как РИНЦ, eLIBRARY и НЭБ [1], выросло. Введение санкций на использование систем и продуктов компаний Clarivate Analytics и Elsevier выявило необходимость своевременной организации сопоставительных измерений с одновременным использованием отечественных и международных систем. Приводятся краткие сообщения о совершенствовании существующих методов, таких как введение системы лучевых диаграмм и научно обоснованного анализа цитирования. Даётся обзор роли наукометрии в мировых рейтингах. Особое внимание уделено новым направлениям анализа, таким как альтметрика и искусственный интеллект, который является основой для разработки совершенно новой системы сравнения научных публикаций с имеющимся массивом накопленных знаний. Статья подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России N 075-00549-24-01 на 2024 г. по выполнению работы N 7200-00Ф.99.1.БН60АА03000 по теме N 1021062311369-1-1.2.1;5.8.2;5.8.3 (FNEG-2022-0003), и в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors explore the significant changes in traditional bibliometrics, including distinctive innovations in this area. Within the five-year period (2019–2024), two processes have had a significant impact on the methods and technologies: these are the COVID-19 pandemic period (recognition of the importance of open research outcomes) and the period of sanctions (an attempt to exclude Russia from the global scientific process). The authors review in brief the improvements of existing methods, e. g. the introduction of the system of beamplot diagrams and research-based citation analysis. The role of scientometrics in global rankings is evaluated. The focus is also made on new vectors of analysis development, such as altmetrics and artificial intelligence. The application of artificial intelligence tools not only ensures high speed but also lays the basis for the entirely new system for comparing scientific publications with the existing array of accumulated knowledge. The article is prepared under the Government Order to RNPLS&T No. 075-00549-24-01 for 2024, Project No. 720000F.99.1.BN60AA03000, theme No. 1021062311369-1-1.2.1;5.8.2;5.8.3 (FNEG-2022-0003), and within the framework of the Fundamental Research Program of the National Research University Higher School of Economics (HSE).

• Ключевые слова ▼
  • 
    открытый доступ, репозитории, библиометрия, цитирование, лучевые диаграммы, ранжирование университетов, альтметрики, искусственный интеллект, open access, repository, bibliometrics, citations, beamplot diagrams, University ranking, altmetrics, AI

Научные и технические библиотеки: Год: 2024, Номер: 11

УДК: [001.83:01] – 047.44

Обзор современных методов и технологий для оценки результативности научных исследований в библиометрии. (Часть 2)

Сведения о данной статье в Google Scholar

Аннотация: Настоящий обзор представляет значимые изменения в области традиционной библиометрии, а также существенные инновации, происходящие в данной сфере. Одно из наиболее значимых направлений развития – продвижение электронных публикаций и увеличение роли систем открытого доступа. Представлен материал о новых подходах к обеспечению доступа к исходным научным данным. Внимание российских государственных органов к оценкам публикационной активности, а также созданию и развитию соответствующих национальных платформ, таких как РИНЦ, eLIBRARY и НЭБ, выросло. Введение санкций на использование систем и продуктов компаний Clarivate Analytics и Elsevier выявило необходимость своевременной организации сопоставительных измерений с одновременным использованием отечественных и международных систем. Приводятся краткие сообщения о совершенствовании существующих методов, таких как введение системы лучевых диаграмм и научно обоснованного анализа цитирования. Даётся обзор роли наукометрии в мировых рейтингах. Особое внимание уделено новым направлениям анализа, таким как альтметрика и искусственный интеллект, который является основой для разработки совершенно новой системы сравнения научных публикаций с имеющимся массивом накопленных знаний. Статья подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России N 075-00549-24-01 на 2024 г. по выполнению работы N 720000Ф.99.1.БН60АА03000 по теме N 1021062311369-1-1.2.1;5.8.2;5.8.3 (FNEG-2022-0003), и в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

• Show annotation ▼
  • 
    The authors explore the significant changes in traditional bibliometrics, including distinctive innovations in this area. Advancement of e-publications and increasing role of open access systems are among the most significant developments. New approaches to providing access to feed scientific data are discussed. The governmental agencies has been increasingly encouraging the publication activity assessment, as well as design and development of the analogous national platforms, e.g. Russian Science Citation Index, eLIBRARY, and NEL. The sanctions prohibiting using Clarivate Analytics and Elsevier systems and products dictate the need for timely provision of comparative measurements with simultaneous application of national and global systems. The authors review in brief the improvements of existing methods, e.g. the introduction of the system of beamplot diagrams and research-based citation analysis. The role of scientometrics in global rankings is evaluated. The focus is also made on the new vectors of analysis, such as altmetrics and artificial intelligence. The application of artificial intelligence tools lays the basis for the entirely new system for comparing scientific publications with the existing array of accumulated knowledge. The article is prepared under the Government Order to RNPLS&T No. 075-00549-24-01, for 2024, Project No. 720000F99.1.BN60AA03000, theme No. 1021062311369-1-1.2.1;5.8.2;5.8.3 (FNEG-2022-0003) “and within the framework of the Fundamental Research Program of the National Research University Higher School of Economics (HSE).

• Ключевые слова ▼
  • 
    открытый доступ, репозитории, библиометрия, цитирование, лучевые диаграммы, ранжирование университетов, альтметрики, искусственный интеллект, open access, repository, bibliometrics, citations, beamplot diagrams, university ranking, altmetrics, AI

---