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

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

---

ИСТОРИЯ БИБЛИОТЕЧНОГО ДЕЛА

УДК: 001.62(470) + 001.3(091)(470)

Зарождение и развитие государственного регулирования популяризации науки в России. (Часть 1)

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-15-32

Аннотация: В настоящее время науке и её популяризации уделяется особое внимание со стороны государства, в том числе в части правового регулирования. Данная проблема является сферой научных интересов современных учёных различных гуманитарных дисциплин. Однако вопрос о зарождении законодательных основ научного просвещения общества, в том числе средствами библиотечного дела, остаётся малоизученным. Целью нашего исследования стали выявление и анализ нормативных правовых документов Российской империи, которые повлияли на популяризацию науки в стране. В качестве объекта анализа были выбраны законодательные акты, принятые в период с 1724 по 1917 г. и относящиеся к сферам регулирования неформального образования. Субъектом исследования стали документы, в содержании которых встречаются формулировки, касающиеся популяризации науки в её современном понимании. В первой части статьи излагаются результаты анализа контента правовых документов, регламентирующих деятельность Академии наук, а также библиотечное, музейное и выставочное дело. В результате исследования, в частности, было установлено, что первые законодательные акты, фиксирующие идею научного просвещения общества, появились в начале XVIII в. и были адресованы членам Академии наук. Исторически первые, законодательно закреплённые формы популяризации науки – публичные лекции учёных, организация музейных экспозиций, проведение экскурсий, выпуск переводных научно-популярных обзоров и научно-популярных изданий. Статья подготовлена в рамках проекта «Современное состояние и тенденции развития коммуникаций российской науки с обществом»; код FWZE-2022-0012, рег. N НИОКР 1021053106841-4-1.2.1;5.8.3.

• Show annotation ▼
  • 
    Today, the government pays special attention to science and science popularization. This includes legal regulation, in particular, and makes the focus of the humanities scholars. However, the issues of the origins of science education of the community, including via the librarianship, are understudied. The goal of this study is to reveal and analyze the legislative acts on non-formal education regulation adopted in 1725–1917. The study focused on the documents comprising definitions related to the science popularization in its modern sense. In Part 1, the author discusses the results of content analysis of the legal documents regulating operations of the Academy of Sciences, libraries, museums and exhibitions. It was found that the first legal regulations of the science education date back to the early 18th century and were addressed to the Academy members. The public lectures delivered by scholars, museum displays, excursions, translations of the popular science reviews and publications were the earliest legally regulated science popularization forms in Russian history. The article is prepared within the framework of the projects “The status and trends of Russian science communications with the society”; Code FWZE-2022-0012, Reg. No. R&D 1021053106841-4-1.2.1;5.8.3.

• Ключевые слова ▼
  • 
    Российская академия наук, популяризация науки, взаимодействие науки и общества, история российского законодательства, библиотеки, библиотечное дело, музеи, музейное дело, Russian Academy of Sciences, science popularization, science-society interaction, history of Russian law, libraries, librarianship, museum, museum studies

---

НАУКОМЕТРИЯ. БИБЛИОМЕТРИЯ

УДК: [001.83:01] – 047.44 + 001.83:51

Исследование тематических сообществ графа соавторства российских математиков

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-33-55

Аннотация: Предложен подход к исследованию тематических сообществ, основанный на графе соавторства учёных, выполняющих исследования в рамках одной научной дисциплины. Графы соавторства являются одними из часто исследуемых конструкций научного сотрудничества из-за изначальной очевидности определения «знакомства» учёных, что документируется самими статьями. Характерная особенность многих реальных сетей заключается в наличии у них свойства кластеризации, в соответствии с которым топология графа, являющегося моделью реальной сети, организована в сообщества, то есть подграфы, имеющие больше связей внутри себя, чем вовне. Анализ полученного разбиения графа соавторства на сообщества позволяет получить базовые характеристики сообществ, такие как их тип (тематическое направление исследований), количество учёных, входящих в каждое сообщество, и связей между ними. В случае наличия сообществ с одинаковой тематикой их укрупнение задаёт перечень основных направлений исследований в рамках научной дисциплины и обобщённые данные типа суммарного количества сообществ и учёных в каждом укрупнённом направлении. Эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для принятия управленческих решений по стимулированию научных направлений, представляющих безусловную актуальность и практическую ценность на сегодняшний день. Изложены результаты апробации предложенного подхода на основе данных математического портала Math-Net.Ru. С практической точки зрения результаты апробации непосредственно указывают на необходимость стимулирования работ по таким направлениям, как роботы и робототехнические системы, горение и взрыв, методы и системы защиты информации. Результаты апробации предлагаемого подхода показывают адекватность используемых математических моделей и потенциал его прямого переноса на другие научные дисциплины. Основным условием такого переноса является наличие полной и достоверной базовой библиографической информации о соавторстве учёных в предполагаемой к исследованию научной дисциплине за достаточно большой временной отрезок. Благодарности: разработчикам проекта Math-Net.Ru за многолетнее успешное сотрудничество и предоставленные данные.

• Show annotation ▼
  • 
    The author proposes an approach to study special interest communities based on the graph of researchers carrying up studies within the same discipline. The co-authorship graphs are the constructs of scientific collaborations popular owing the initial apparent “acquaintance” of the researchers documented in their articles. Many real networks are characterized by the clusterization, which means that the graph topology, as a real network model, is organized in communities, i. e. subgraphs with more internal connections than external ones. The analysis of communities resulted from co-authorship graph breakdown enables to identify the basic characteristics of the communities, e. g. their type (research thematic lines), number of researchers in the community and their interconnections. In the case of several communities of the same special interest, their consolidation determines the main lines of studies within the scientific discipline and generalized data like the total number of communities and researchers in each consolidated community. In their turn, these data can be used for administrative decisions on stimulating relevant and actionable studies. The author discusses the results of testing of the proposed approach on the basis of Math-Net.Ru portal data. Practically, the testing results prove the need to stimulate the studies in robotics and robotic systems, combustion and explosion, information protection methods and systems. The testing results evidence on the adequacy of the used mathematic models and potentiality of the approach direct transfer to other disciplines. The key is to have the complete and reliable basic bibliographic information on co-authorship within the scientific discipline under the study for the large enough time period. Acknowledgements: To Math-Net.Ru project developers for the long successful cooperation and reported data.

• Ключевые слова ▼
  • 
    наукометрия, библиометрия, соавторство, граф, модулярность, сообщество, scientometrics, bibliometrics, co-authorship, graph, modularity, community

---

ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫЕ ЯЗЫКИ

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

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-56-78

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

---

СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ БИБЛИОТЕЧНОГО ДЕЛА

УДК: 021.1 + 021.2:502.12

Зелёные библиотеки в электронном пространстве: концептуализация понятий и направления исследований. (Часть 2. Практика)

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-79-97

Аннотация: Какой должна быть библиотека в будущем? Какой должна быть современная библиотека, чтобы иметь будущее? Для ответа на эти вопросы необходимо сформировать образ, модель библиотеки будущего, учитывающий современные реалии и перспективы развития общества. В настоящее время всё большую популярность в разных странах приобретает концепция зелёной библиотеки как библиотеки будущего. В научном мире идёт активное обсуждение и происходит концептуализация основных понятий и признаков зелёной библиотеки. Данная статья логически разделена на две части. Во второй части статьи рассмотрены результаты мониторинга доступных материалов (сайтов библиотек и представленных на них тематических электронных информационных ресурсов по экологии и УР), а также проанализированы результаты анкетирования. Эти данные позволили сделать вывод о необходимости создания перечня зелёных библиотек, электронных библиотек и электронных информационных ресурсов по экологии и устойчивому развитию, а в перспективе – общероссийского стандарта зелёных библиотек и разработки тематического курса повышения квалификации. Статья подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России на 2024 г. по выполнению работы N 075-00549-24-01 по теме N 1021062311368-2-5.8.3 Развитие электронного библиотековедения как научной и учебной дисциплины в условиях трансформации библиотечных фондов, справочно-библиографического и документного обслуживания в цифровой среде (FNEG-2022-0004).

• Show annotation ▼
  • 
    What the library in the future will look like? What the modern library has to be to have a future? To answer these questions, we are to imagine the library of the future based on modern realty and prospects for social advancement. Today, the concept of “green libraries” as the libraries of the future has become increasingly popular in the world. The researchers discuss enthusiastically and conceptualize the key ideas and characteristics of “green libraries”. The article logically breaks up into two parts. In Part 2, the authors discuss the findings of monitoring of the library websites and available through them thematic information resources on ecology and sustainable development, and analyze the survey results. Through monitoring accessible materials (library websites and subject-related digital resources in ecology and sustainable development), and survey analysis, the authors conclude on the need for the list of “green libraries”, e-libraries and digital information resources on ecology and sustainable development, and, in the long run, the national standard for “green libraries, and professional development educational course. The article is prepared within the framework of the Government Order to RNPLS&T for 2024, project No. 075-00549-24-01, theme No. 1021062311368-2-5.8.3 “Development of e-librarianship as a scientific and academic discipline in the circumstances of transforming library collection, reference and bibliographic and document services in the digital environment” (FNEG-2022-0004).

• Ключевые слова ▼
  • 
    зелёные библиотеки, устойчивые библиотеки, библиотеки будущего, электронное библиотековедение, электронные ресурсы, green libraries, sustainable libraries, libraries of the future, e-librarianship, digital resources

---

СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК: 001.103.2:025.32 + 002.1 – 021.341

Проблемы полноты и корректности ввода метаданных в репозиториях российских образовательных организаций

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-98-119

Аннотация: Большую роль в структуре открытой науки играют институциональные репозитории (ИР), предоставляющие свободный доступ к научным и образовательным коллекциям. Одним из важнейших компонентов, отвечающих за эффективность их функционирования, являются метаданные, обеспечивающие видимость контента ИР. Чтобы определить детальность и корректность заполнения элементов метаданных объектов ИР, проанализированы 25 репозиториев российских образовательных организаций – участников программы «Приоритет-2030». В результате проведённого исследования выявлено, что метаданные содержат в основном базовые элементы, включающие описательную информацию: заглавие, выходные данные, язык и тип документа. Значительно реже в них содержатся сведения о соавторах, редакторах, коллективах, источниках публикаций. Структурные данные, включающие сведения о составе, форматах, объёме документа, также отражены не во всех метаданных объектов ИР. В редких случаях в них отражены связи, охват документа, сведения о правах доступа. При этом от полноты предоставления метаданных зависит эффективность поиска в репозиториях. С их помощью реализуются поисковые возможности, обеспечиваются уточнение результатов поиска, его сортировка. Чем больше элементов включают метаданные, тем детальнее представлена информация об объектах репозитория и тем выше вероятность того, что эта информация будет найдена пользователем. Статья подготовлена в рамках реализации научного проекта ГПНТБ СО РАН (2021–2026 гг.) «Разработка модели функционирования научной библиотеки в информационной экосистеме открытой науки» N 122041100150-3.

• Show annotation ▼
  • 
    The institutional repositories (IR) with the open access to research and educational collections play significant role in the open science infrastructure. The metadata provide IR content discoverability and repository effectiveness. The author analyzed 25 repositories of Russian educational organization to specify the metadata detail level and correctness. The educational organizations under the study are the members of “The Priority-2030” Program. It was found that the metadata comprised mainly the basic elements: title, publication data, document language and type while the data on co-authors, editors, research teams and sources are much more rare. The structural data, i.e. data on contents, formats, volume are often not included, too. Very rarely, the metadata comprise links, subject scope, and accessibility information. However, the metadata are important for information retrieval efficiency, search capabilities, search results refinement, sorting. The more elements the metadata comprise, the more details of repository objects are provided, the higher information discoverability is. The article is prepared within the framework of the SB RAS State Public Scientific and Technological Library’s research project “Development of the scientific library model for the open science information ecosystem” No. 122041100150-3.

• Ключевые слова ▼
  • 
    открытый доступ, институциональный репозиторий, метаданные, Дублинское ядро, классификационные индексы, open access, institutional repository, metadata, Dublin Core, classification number

---

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БИБЛИОТЕЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

УДК: 004.8:021

Применение возможностей искусственного интеллекта в информационно-библиотечной деятельности

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-120-134

Аннотация: В статье представлены основные понятия искусственного интеллекта (ИИ), методов машинного анализа и машинного обучения. Показаны основные возможности использования в библиотеках и информационных центрах чат-ботов СhatGPT, GigaChat, «Алиса» в качестве помощников при подготовке переводов зарубежных публикаций, кратких обзоров статей и т. п. Рассмотрена возможность включения чат-бота на сайт для оказания пользователям первичной поддержки, в том числе в нерабочее время. В статье представлена информация о применении ИИ при систематическом обзоре литературы. Сокращается количество публикаций в процессе отбора, экономится время. Показаны перспективы использования ИИ для повышения точности ответа на поисковые запросы в автоматизированных библиотечных системах и для дальнейшего развития служб личного кабинета читателя. Реализация личного кабинета позволит получать персонифицированные подборки статей, патентов и новостных обзоров по тематике исследований, подбирать наиболее подходящие для публикации ресурсы. Для корректного функционирования всей системы предлагается разрабатывать систему оценки полученного материала и качества предоставляемых услуг. На основе этой системы и запрошенных материалов рассматривается создание собственной аналитической и рекомендательной системы для определения направления дальнейших исследований и разработок. Несмотря на недостаточный уровень развития технологий, невозможность полной замены человека, высокие материальные затраты на внедрение и др., методы и алгоритмы ИИ, машинного обучения и анализа уже сейчас позволяют автоматизировать ряд процессов обработки информации, выявлять закономерности и тенденции, а также предсказывать потребности пользователей. Это открывает новые возможности для развития и совершенствования предоставляемых услуг в библиотеках и информационных центрах.

• Show annotation ▼
  • 
    The author discusses the key concepts of the artificial intelligence, computerized analysis and machine learning. The chatbots СhatGPT, GigaChat, Alisa can be used in the libraries and information centers to assist in translations of foreign publications, article reviewing, etc. The author examines the possibility of integrating chatbot into the websites to render the first assistance to the users, in particular beyond office hours. The author reviews using AI for literature system reviewing and argues that the selection process is more efficient, and time is saved. He demonstrates the AI capabilities to improve the relevance of response to the search queries in the library computerized systems and to develop user personal account services. The latter would enable to generate personalized re-commendations for articles, patents and reviews within the subject scope of studies and to select the most relevant materials for publication. For the system pro-per operation, the author suggests to develop the system for evaluation of the produced materials and services quality. Based on this system and requested materials, the personalized analytical and recommendation system can be generated to identify the lines of further research and development. Despite underdeveloped technologies, impossibility of total replacement of the humans, high implementation costs, etc., the AI methods and algorithms of learning and analysis enable to computerize several information processing operations, to reveal patterns and trends, to predict user needs, which lays the way for developing and improving services in the libraries and information centers.

• Ключевые слова ▼
  • 
    научные и технические библиотеки, искусственный интеллект, машинное обучение, интеллектуальный анализ, аналитические и рекомендательные системы, популяризация науки, scientific and technical library, specialized library, artificial intelligence, computerized learning, intellectual analysis, analytical and recommendation system, science popularization

---

ТЕХНОЛОГИИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

УДК: [377.018.43:004]:02

Предпочтения обучающихся как критерий эффективности дистанционных образовательных технологий в непрерывном образовании библиотекарей

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-135-149

Аннотация: Дистанционные образовательные технологии в системе непрерывного библиотечного образования становятся всё более востребованными. В связи с этим предполагается поиск новых организационных и методических решений, их постоянное совершенствование в условиях интенсивного развития информационно-коммуникационных технологий. В качестве критериев оценки эффективности методик предлагается рассматривать предпочтения обучающихся. В статье представлены результаты анкетирования сотрудников библиотек, проходивших обучение в 2023 г. по программам повышения квалификации в рамках федерального проекта «Творческие люди». Результаты опроса сопоставлены с результатами аналогичного опроса 2017 г. Представлено, как изменились предпочтения слушателей в сфере организации учебного процесса.

• Show annotation ▼
  • 
    In the context of librarians’ continuing education, the distance learning technologies have become increasingly demanded. New organizational and methodological solutions are needed and need themselves continuous updating in a fast-paced information and technological environment. The authors suggest using learners' preferences as a criterion of method efficiency. They discuss the findings of the survey of librarians who received training in 2023 within the professional development programs under the federal project “The creative people”. The 2023 survey findings were compared to that held in 2017. The dynamics of the preferences in the learning organization is discussed.

• Ключевые слова ▼
  • 
    непрерывное библиотечное образование, дистанционные образовательные технологии, электронное обучение, синхронное обучение, асинхронное обучение, профессиональное библиотечное образование, continuing library education, distance educational technologies, e-learning, synchronous learning, asynchronous learning, professional library education

---

БИБЛИОГРАФИИ. ОБЗОРЫ. РЕЦЕНЗИИ

УДК: 021.1 + (049.32):021

Библиотечно-информационные исследования: методологические инновации. Рецензия на книгу В. П. Леонова «Архетипический образ библиотеки – самоорганизация – когнитом: комплексная программа библиотековедческих исследований». Санкт-Петербург : БАН, 2024. 61 с.

Сведения о данной статье в Google Scholar

DOI: https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-1-150-155

• 
  

---