Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Когда база данных называется Система анализа (индекс) мирового научного цитирования, ты понимаешь: просто и быстро тут не будет вообще ничего. #пятничное _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Сазонов А.А., Попова Е.В., Мацепуро Д.М. Факторы интеграции искусственного интеллекта в исследование: кейсы российских лабораторий // Высшее образование в России. – 2026. – Т. 35, No 6. – С. 149–168. https://doi.org/10.31992/0869-3617-2026-35-6-149-168 Для понимания факторов успешной интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) как исследовательского метода в деятельность лаборатории необходимо обратиться к существующему опыту научных коллективов, проанализировать ключевые аспекты их работы и опыт внедрения искусственного интеллекта, успешный или нет. Цель настоящего исследования состоит в том, чтобы выявить и систематизировать ключевые переменные, определяющие возможность включения искусственного интеллекта в работу научных коллективов. Для этого мы используем подход множественного кейсстади. В центре внимания данного исследования четыре исследовательских коллектива сибирских научных и образовательных организаций. Научные группы работают или работали над проектами в разных предметных областях: физике, истории, медицине. Мы выявили три взаимосвязанных условия успешного внедрения искусственного интеллекта. Во-первых, возможность гармонизации исследовательской задачи и формата данных – исследователи начинали активно интегрировать ИИ в свою работу, когда традиционные методы становились технически неэффективными. Во-вторых, формирование коллаборации со специалистами в области работы с данными и программистами, которая во многом зависела от активной организационной политики, позволяя приобрести необходимые компетенции. И, как следствие, двусторонняя коммуникация между исследователями и специалистами по ИИ позволила закрепить опыт применения технологии для действующего и будущих проектов. Таким образом, внедрение ИИ оказывается не столько линейным, технологически обусловленным процессом, сколько согласованием исследовательской задачи, имеющихся ресурсов, компетенций, коммуникативных навыков, организационной культуры и дисциплинарных норм валидации полученного знания. #ии #научныестатьи _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Издатели и авторы подали иск против Google Группа издателей и писателей подала коллективный иск против Google, обвинив компанию в использовании их произведений для обучения искусственного интеллекта Gemini без согласия правообладателей. Среди истцов — издательства Hachette, Cengage и Elsevier, писатель Скотт Туроу и организация SCRIBE, пишет TechCrunch. По версии истцов, Google использовал книги, защищенные авторским правом, в том числе материалы из Google Books и Google Play Books, для подготовки моделей ИИ. Авторы и издатели также утверждают, что компания могла удалять или изменять данные об авторских правах, чтобы скрыть использование этих материалов. Истцы ссылаются на внутренние документы Google, где компания якобы оценивала возможные риски использования книг для обучения ИИ в десятки миллиардов долларов. Споры об обучении искусственного интеллекта на защищенных произведениях продолжаются в США. Ранее около 400 местных газет США присоединились к коллективному иску против OpenAI и Microsoft, обвинив компании в незаконном использовании журналистских материалов для обучения моделей искусственного интеллекта. #google #ai #ИИ _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Оценка научной результативности - выбор между спорным, дорогим и страшноватым Использование наукометрических показателей для оценки науки давно вызывает критику. Главные аргументы известны: количество публикаций и цитирований лишь косвенно отражает качество исследований; погоня за метриками стимулирует не научный прогресс, а оппортунизм. Эта критика во многом справедлива. Если наукометрия так несовершенна для оценки, чем ее заменить? Заменить на оценку практической отдачи исследований невозможно - во многих областях практический эффект исследований не подразумевается вовсе. Один из вариантов это экспертная оценка. Если говорить о национальном масштабе, наиболее известный пример такой системы - британский Research Excellence Framework (REF), результаты которого используются для распределения государственного финансирования университетов. Основа REF - экспертное рецензирование научных результатов. Обычно отмечают, что экспертная оценка значительно дороже наукометрии. Но насколько она дорога? В 2023 году был опубликован отчет с подробной оценкой затрат на проведение волны оценки REF 2021, позволивший увидеть цену одной из самых известных систем оценки науки. По оценкам авторов отчета, совокупные затраты на проведение REF 2021 составили около 471 млн фунтов стерлингов. В эту сумму вошли не только расходы финансирующих организаций, но и издержки самих университетов: подготовка материалов для оценки, рабочее время членов экспертных комиссий, административного персонала и исследователей, участвовавших в подготовке заявок. В этом цикле оценки участвовали 157 университетов. Если разделить общую сумму на число университетов, то получится, что в среднем оценка научной результативности одного вуза обошлась почти в 3 млн фунтов стерлингов (заметим, что эти затраты не являются ежегодными, REF проводится примерно раз в 6–8 лет). Представить, сколько бы стоила оценка REF в российском контексте довольно сложно. Нельзя просто умножить оцененные расходы в 3 млн фунтов на число российских занимающихся наукой организаций (> 4000) или вузов (> 1000 c филиалами). С одной стороны, стоимость труда в России ниже, чем в Великобритании. С другой - британские университеты уже имеют многолетнюю инфраструктуру и опыт подготовки к REF (в российских вузах ее нет). Тем не менее очевидно, что проведение национальной системы экспертной оценки стало бы заметной статьей расходов на науку. Для сравнения, совокупные затраты на REF 2021 превышают годовой бюджет РНФ, включая все его грантовые программы. При этом наукометрический подход тоже не бесплатен. Вопрос сколько ресурсов российская наука тратит на функционирование своей системы оценки результативности организаций - весьма интересный, исследовать его непросто. Даже простая оценка числа специалистов, занятых "административной наукометрией" в России, - нетривиальная задача. На этом фоне уже не хочется отметать сразу идею об использовании ИИ-инструментов в оценке научных результатов (хотя сначала хочется). В начале этого года Майк Телволл (Mike Thelwall), один из наиболее известных исследователей в области наукометрии, опубликовал статью о перспективах использования ИИ-моделей для оценки научной результативности. Профессор Телволл с коллегами активно проводят эмпирические исследования, в которых они смотрят, как LLM-оценки согласуются с оценками экспертов. На базе этого опыта в обзорной статье автор не продвигает идею, о том что LLM - хорошая альтернатива наукометрии и экспертам, но напоминает о проблематичности двух традиционных подходов и рассуждает о том, по каким причинам мы в целом все равно не испытываем энтузиазма перед передачей оценки науки на аутсорс ИИ. Если ранее у нас было два "плохих" подхода к оценке, теперь у нас их может стать три. Кажется разумным комбинировать три несовершенных способа так, чтобы они нейтрализовали недостатки друг друга. Однако, пожелать это легче,чем сделать.

SPIE приобрела The Lens: платформа научных и патентных данных перейдет под контроль общества оптики и фотоники SPIE объявила о приобретении The Lens — открытой платформы, объединяющей научные публикации, патенты и биологические последовательности, раскрытые в патентах. Как сообщили в компании, сделка должна расширить доступ к патентным данным и усилить сервис для глобального исследовательского сообщества. The Lens, созданная как открытая научная платформа, давно используется для анализа связей между публикациями и патентами. В SPIE отмечают, что миссии организаций совпадают, а сотрудничество позволит ускорить развитие платформы и повысить ее практическую ценность для исследователей и инноваторов. Хотя финансовые условия сделки не раскрываются, переход The Lens под контроль SPIE может стать заметным шагом в консолидации инфраструктуры научно-инновационной аналитики. #spie #lens _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Crossref выпустил схему metadata deposit 5.5.0: теперь она поддерживает роли авторского вклада по CRediT, Crossref объявил о запуске schema 5.5.0 для депонирования метаданных, продолжив серию обновлений своего формата описания научного контента. В центре обновления — поддержка CRediT, то есть стандартизированных ролей участников исследования, которые позволяют фиксировать не только автора, но и конкретный тип его вклада: например, разработку софта, анализ данных или методологию. Crossref отдельно рекомендует новым участникам использовать именно версию 5.5.0, поскольку она является актуальной и включает все доступные на сегодня опции депонирования. Организация также напоминает, что поддерживает версии основной схемы от 4.3.0 до 5.5.0, а все версии старше 5.3.1 планируется вывести из обращения к 2028 году. #crossref #credit _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Springer Nature вернул статьи Макса Планка. После публикаций о ретракции двух текстов Планка 1940-х годов издатель восстановил их 6–7 июля и объяснил случившееся человеческой ошибкой. Springer Nature отменил ретракцию двух статей Макса Планка, которые много лет висели в статусе withdrawn/retracted по крайне туманной причине. Речь шла о двух текстах, опубликованных в Naturwissenschaften в начале 1940-х, а на платформе издателя они были фактически заменены пустыми страницами. История всплыла после того, как исследователи Ив Жингра и Махди Хельфауи обратили внимание на то, что работы одного из самых известных физиков XX века были тихо отозваны без внятного объяснения. Один текст, как сообщалось, могли посчитать проблемным из-за повторной публикации в других изданиях, а второй — из-за совпадения названия с другой статьей, хотя для издательских практик того времени это не выглядело чем-то экстраординарным. Сначала в публичном обсуждении появилась версия, что виновата могла быть автоматизированная система или алгоритм, который задним числом применил современные представления о дублировании и правах к историческим публикациям. Эту гипотезу озвучивали и комментаторы, и редактор журнала Suzanne Scarlata, которая говорила, что ситуация выглядит как ошибка алгоритма и что статьи следовало бы восстановить. Но после шума Springer Nature заявил уже другую версию: никакого бота не было, а решение о ретракции в 2011 году оказалось обычной человеческой ошибкой. По словам представителя издателя, записи по этому кейсу ограничены, потому что прошло много лет, часть сотрудников ушла, а внутренние системы учета с тех пор изменились. В итоге статьи были восстановлены, причем в обновленной истории теперь указано и первоначальное изъятие в 2011 году, и возврат 6 июля 2026 года. Так что кейс Макса Планка теперь можно считать редким жанром -  не просто ретракцией, а ретракцией ретракции. #ретракции #springernature _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Портал препринтов arXiv.org отделился от Корнеллского университета и стал независимой некоммерческой организацией Портал препринтов научных статей arXiv.org с 1 июля 2026 года отделился от Корнеллского университета, чья библиотека на протяжении 25 лет администрировала и финансировала проект. Портал станет независимой некоммерческой организацией. В заявлении, опубликованном на сайте проекта, говорится, что arXiv.org уже давно рассматривал возможность приобрести этот статус, ведь он обеспечит больше гибкости и принесет новые возможности. При этом читатели и сообщество проекта особых изменений не заметят — портал останется открытым для чтения и отправки материалов. #arxiv _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Перечень научных журналов, входящих в российские и международные базы данных 🔍Замучились искать журнал для публикации? Российские сайты тормозят, зарубежные – недоступны, а на сайте ВАКа вечно забываете проверить обновления. У Санкт-Петербургского горного университета есть решение! 👌 Управление по публикационной деятельности разработало удобный сервис – «Перечень научных журналов, входящих в российские и международные базы данных». 👉В одном месте собраны актуальные и постоянно обновляемые списки журналов с указанием квартилей и уровней из: ⏺Scopus ⏺Web of Science ⏺ВАК ⏺«Белого списка» А еще там есть фильтр по предметным областям, прямая ссылка на журнал, а также можно посмотреть стоимость публикации. Больше никакого хаоса. Проверяйте, выбирайте и публикуйтесь без лишней головной боли. Сохраняйте себе и пользуйтесь! 🔗Ссылка: https://datalens.yandex/sw77t6kiko5uf 🔓С другими полезными сервисами Горного университета можно ознакомиться здесь: Полезные ресурсы | Санкт-Петербургский горный университет __________________ #Горный #публикации #базы_данных #автору #полезные_ресурсы #научный_журнал

Crossref преодолел рубеж в 2 миллиарда связей цитирования Crossref объявила о достижении важной вехи: в ее инфраструктуре сформировано более 2 миллиардов связей цитирования между научными публикациями. Это событие подчеркивает растущую роль открытых метаданных в обеспечении доступности, связности и прозрачности научных исследований. Связи цитирования создаются на основе библиографических ссылок, которые издатели передают в составе метаданных публикаций. Если DOI цитируемой работы отсутствует, Crossref использует автоматические алгоритмы сопоставления, позволяющие определить и добавить недостающие идентификаторы. Сегодня примерно половина всех существующих связей сформирована непосредственно издателями, а другая половина — благодаря такому автоматическому обогащению данных. Кроме того, именно эти данные лежат в основе сервиса Cited-by, который позволяет отображать количество цитирований на страницах научных статей. #crossref #doi _______ @rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)