Инструмент построения рейтингов научных журналов является одним из востребованных сервисов библиографических баз. Задача построения рейтинга обычно делится на две основные подзадачи: определение референтной группы журналов и вычисление показателя рейтинга для журналов этой группы. Практика показывает, что для корректного сопоставления журналов необходимым условием является ограничение референтной группы исключительно журналами определенной тематики. В случае методических ошибок, допущенных на этапе выделения референтной группы, значения показателя журналов в рейтинге могут сильно отличаться от ожидаемых.

Например, в рейтинге журналов в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) по двухлетнему импакт-фактору в тематическом направлении «Математика» классические фундаментальные математические журналы вопреки ожиданиям не выходят на первые позиции рейтинга. Первые позиции заняли журналы, для которых математика не является доминирующей профильной дисциплиной. Анализ статистических данных о тематике публикуемых статей и цитирований в журналах, занимающих лидирующие позиции рейтинга РИНЦ, показывает, что на показатели рейтинга существенно повлияла мультидисциплинарность этих журналов.

Отмеченное недоразумение подводит к мысли о том, что в подсчет рейтинга в данном случае следовало вовлекать не все статьи журнала, а только относящиеся к данному тематическому направлению. Вместе с тем вопросы вызывает и сложившаяся схема тематической классификации направлений. Более перспективной представляется набирающая популярность классификация «снизу вверх», работающая на представительном массиве статей. Здесь тематические кластеры вычленяются на основе понятия близости статей, трактуемого как близость их библиографических связей. И далее тематическая принадлежность статьи не назначается волевым решением автора или редакции, а строго формально вычисляется на основе ее библиографического списка.

Размещенную в интернете научную работу, которую ее автор постоянно поддерживает в актуальном состоянии, будем называть живой публикацией. У жанра живой публикации есть множество привлекательных черт. Однако он требует определенного расширения состава метаатрибутов публикации: наряду с традиционными атрибутами здесь на первый план выдвигается дата появления очередной, свежей редакции. Такая дата размещается на видном месте в тексте публикации. Наряду с этим весьма желательной становится включения такой динамически («на лету») формируемой даты в библиографическую ссылку на живую публикацию.

В статье рассмотрены применяющиеся сейчас способы динамического извлечения искомой даты для простой онлайновой публикации, для публикации, получившей DOI посредством Crossref, и для публикаций, размещенных в arXiv.org и preprints.org.

Переводной плагиат как одна из наиболее распространенных в научном информационном пространстве разновидностей плагиата представляет собой трудноразрешимую проблему, поскольку практически не поддается автоматизированному выявлению. Между тем за последние пять лет в этом направлении наблюдается прогресс. Авторами настоящей работы, а также группой зарубежных исследователей из нескольких университетов независимо друг от друга был предложен подход к выявлению плагиата на основе анализа цитирований, при котором для анализируемой подозрительной публикации находится возможный первоисточник с идентичным или схожим списком цитируемой литературы, что в итоге позволяет сличать текст на разных языках. Разработанная методика обнаружения неправомерных заимствований в научных текстах успешно прошла тестовые исследования. В статье приведены результаты четырехлетних исследований.

Представлена разработанная авторами объектно-ориентированная веб-система, предназначенная для формирования метаданных, описывающих результаты научной деятельности сотрудников учреждения (группы учреждений), и предоставления различных справочно-статистических данных о публикациях и докладах, сделанных ими на научных конференциях, симпозиумах, семинарах. Система ориентирована на работу с объектами таких связанных между собой классов, как «автор», «организация», «публикация», «доклад», «мероприятие». Профиль метаданных объектов каждого класса включает атрибуты, необходимые для получение развернутой информации как об отдельном объекте данного класса, так и о группе объектов, связанных заданными значениями атрибутов объектов других классов (например, перечень статей сотрудников заданного подразделения данной организации, опубликованных в заданном журнале за заданный промежуток времени). Отличительной особенностью системы является введенное понятие «эквивалентных» объектов. Эквивалентными считаются объекты, представленные в системе различными метаданными, но относящимися к одной физической сущности. Такими объектами являются «персоны», соответствующие одному автору с различными написаниями фамилии в библиографических описаниях публикаций; организации, имеющие различные варианты названий; статьи, опубликованные без изменений на различных языках. Подробно охарактеризованы возможности системы, ее пользовательский интерфейс, приведены примеры выполнения конкретных запросов.

Быстрый количественный рост научных публикаций подтолкнул развитие различных интернет-инструментов для поиска необходимой информации  Не меньшее значение, чем поиск необходимой информации, имеет статистика по ее изучению и использованию (цитированию).
В данной статье рассматриваются инструменты для поддержки цитирования, предоставляемые Google-академией, Crossref  и другими разработчиками.
В Российской Федерации НЭИКОН (национальный консорциум российских организаций образования, науки, и культуры) оказывает техническую и методическую поддержку по работе с DOI и другими сервисами Crossref.
В статье показано, как рассматриваемые инструменты встраиваются в интерфейсы пользователей электронной библиотеки ИПМ. Рассматриваются дополнительные возможности, предоставляемые указанными инструментами.

Представлены методы создания цифровых математических коллекций, включающих неструктурированные наборы документов. Эти наборы содержат материалы сборников научных конференций, а также статьи из архивов математических журналов «доцифрового» периода.

Формирование обязательного набора метаданных названных документов произведено с помощью программных инструментов фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii DML. Для уточнения и пополнения наборов метаданных документов цифровых коллекций использованы методы извлечения знаний из Wikidata.

Разработана система SPARQL-запросов для поиска в Wikidata информации о документах электронных коллекций и их авторах. Обозначен набор сущностей Wikidata, определяющих признаки поиска, а также последующую фильтрацию полученных результатов.

Предложены методы уточнения и дополнения библиографических ссылок, приведенных в статьях. При формировании метаданных документов ретро-коллекций произведен поиск в Wikidata сведений о годах жизни авторов статей, а также URL веб-страниц с информацией о статьях и их авторах. Приведены результаты формирования нескольких новых электронных коллекций цифровой библиотеки Lobachevskii-DML.

Живая публикация – новый жанр представления результатов научных исследований, где научная работа размещается в интернете, а затем постоянно развивается и совершенствуется ее автором. Серьезные ошибки и опечатки больше не являются фатальными и не преследуют автора всю оставшуюся жизнь. Читатель живой публикации знает, что автор методично отслеживает и отражает в своем тексте изменения, происходящие в данной отрасли науки. В то же время российский автор, поддерживающий живую публикацию, сейчас безнадежно проигрывает по многим библиометрическим показателям, облюбованным консервативными чиновниками от науки. Живая публикация стимулирует развитие библиографического аппарата. Размещаемая в онлайне библиографическая ссылка вскоре обязана будет содержать такой важный для читателя, обновляемый «на лету» атрибут, как дата последней редакции живой публикации. Следует ожидать, что по мере распространения живой публикации в научном мире забота автора об эволюции своего онлайна станет сродни родительской заботе о развитии ребенка, а интернет на радость читателю обогатится научными трудами, не теряющими своей актуальности с течением времени.

По данным портала Math-Net.Ru построен граф цитирования журналов, дугами в котором являются цитирования с 2002 по 2021 годы. Для повышения достоверности модели был выбран временной интервал цитирования с 2010 по 2021 годы, когда распределение цитирующих статей стабилизировалось на уровне 3500–4500 цитирований за год. Исследована структура старения ссылок и показано, что время их полужизни равно 8 годам. Поэтому дата издания цитируемых статей была ограничена 2002 годом. Для построенного графа цитирования получены основные свойства, такие как маленький диаметр и высокая плотность, свидетельствующие о высоком уровне научных коммуникаций в Math-Net.Ru. Показано отсутствие «эффекта Матфея» как ярко выраженного преимущества в цитировании состоявшихся журналов по отношению к менее известным. Адекватность графа цитирования журналов Math-Net.Ru как модели научных коммуникаций подтверждается сравнением ранжирования журналов в графе цитирования с их рейтингом SCIENCE INDEX в eLIBRARY.RU. Показана прямая умеренная связь между двумя ранжированиями. Сделан ряд содержательных выводов, следующих из анализа графа цитирования.