Аннотация: В соответствии с Гражданским кодексом РФ научное произведение является результатом интеллектуальной деятельности, которому предоставляется государственная охрана. Автору научного произведения (в частности, статьи) принадлежат право авторства, право на имя и иные неимущественные права. Если статья создается в рамках выполнения автором своих служебных обязанностей, исключительное право на служебное произведение принадлежит работодателю.
С согласия работодателя автор заключает с издательством лицензионный договор на опубликование статьи в научном издании на условиях, предложенных издателем. Заключение лицензионного договора не влечет за собой переход исключительного права к издателю. Даже если работодатель поручил автору заключить авторский договор с издателем на условиях исключительной лицензии, работодатель сохраняет за собой право использовать произведение, в том числе, право опубликовать произведение на своем сайте.
За автором (правообладателем) навсегда сохраняется право создавать производные произведения. Нередко навязываемые издателем условия лицензионного договора, ограничивающие право автора создавать произведения на основе ранее опубликованной статьи, ничтожны (т. е. не имеют юридической силы).
Опубликование автором производных произведений, содержащих фрагменты текста из предыдущих статей автора, не должно огульно считаться нарушением издательской этики. Термины «самоплагиат», «автоплагиат» являются некорректными.
В Гражданском кодексе РФ закреплен механизм простых (неисключительных) лицензий, позволяющий нескольким издателям опубликовать статью без ее переработки. Опубликование статьи в нескольких изданиях — это один из законных способов реализации права автора (правообладателя) на широкое обнародование произведения.

Аннотация:

В современном научном мире одним из способов оценки успешности научной деятельности ученого является вычисление различных показателей, основанных на количестве его публикаций и их цитируемости. При этом каждый соавтор публикации получает за нее одинаковое количество баллов. Подобный способ оценки приводит к искусственному увеличению количества соавторов, что, в свою очередь, влечет за собой искажение рейтинговых оценок научной деятельности в организации, а также значительно снижает качество тематического поиска по библиографическим данным экспертов, конференций и журналов. Представленный в работе метод позволяет оценить степень влияния указанного фактора на показатели, основанные на учете количества и цитируемости научных публикаций. Апробация метода проводилась на данных наукометрической системы ИАС «ИСТИНА».

Аннотация: Представлены события, происходившие в последнее время в мире российских научных публикаций. Наблюдается медленное сползание в сторону платного доступа части академических журналов, размещенных в открытом доступе в 2018 году. В Европейском союзе объявлен план массового перехода научных журналов к открытому доступу. Внедряются новые модели существования научной публикации. Отчетность по публикациям, затребованная Минобрнауки в 2019 году, не учитывает масштабы читательской аудитории статьи. Ни Минобрнауки, ни ВАК никак не поощряют размещение публикации в открытом доступе. В РИНЦ началась борьба с широко распространенной жульнической торговлей цитированиями статьи, однако ВАК эта деятельность не заинтересовала. Получил распространение внутренне противоречивый термин «автоплагиат», которым широко клеймят авторов и издания за множественные публикации.

Аннотация:

Влияние пандемии COVID-19 на мир научных публикаций: стремительная публикация и упрощенный доступ для статей о вирусе, открытый доступ на время самоизоляции в мире и в России. Впечатляющая разница между числом читателей российских научных статей в открытом и платном доступах, политика журналов Российской академии наук. Впечатляющий рост читательской аудитории КиберЛенинки. Онлайновое заседание диссертационного совета. Новости eLibrary. Комплексный балл публикационной активности от Минобрнауки.

Аннотация: Фундаментальная библиотека Герценовского университета традиционно является ключевым звеном в цепи построения эффективной научно-исследовательской деятельности университета и ее воплощения в публикациях. Новым этапом данной деятельности стали создание и развитие библиотекой программного модуля, функционирующего в РГПУ им. А. И. Герцена и позволяющего в режиме реального времени осуществлять вывод структурированных текущих и сравнительных данных о наукометрических показателях преподавателей и научных сотрудников университета. Программный модуль был создан на основе взаимодействия базы данных с API наукометрических ресурсов: Российский индекс научного цитирования, Scopus и Web of Science с целью дальнейшей обработки и систематизации получаемых данных. Особое внимание авторами уделено перспективам развития созданного комплекса и возможностям интеграции данных, в том числе, уже реализованной синхронизации сведений с профилями преподавателей на сайте университета.

Аннотация:

Во многих современных наукометрических системах и системах цитирования представлены различные механизмы тематического поиска и тематической фильтрации информации. В большинстве случаев для тематического анализа статей и журналов используется полнотекстовый подход, который имеет ряд ограничений. Использование алгоритмов, основанных на анализе графов как автономно, так и совместно с полнотекстовыми алгоритмами, позволяет устранить эти ограничения и улучшить полноту и точность тематического поиска. Алгоритм, разработанный авторами и представленный в этой работе, использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В интерфейсе, разработанном для этих целей, пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.

Аннотация:

Ранжирование научных конференций играет ключевую роль в академическом мире, определяя уровень значимости и престижности каждого мероприятия. Основными результатами ранжирования с точки зрения персоналия являются: определение качества и влияния научной конференции; ориентир для выбора конференций; поощрение к проведению качественных исследований; формирование научного сообщества; улучшение видимости и влияния конференции на научное сообщество. В работе приведен обзор существующих на настоящий момент каталогов конференций и систем ранжирования конференций, как в автоматическом режиме, так и с участием экспертных советов. Отмечено, что целью создания национальных систем ранжирования являются продвижение и популяризация отечественных конференций и журналов. На основании обзора существующих на настоящий момент каталогов конференций и систем ранжирования конференций, проведенного в работе, можно сформулировать следующие критерии для проведения ранжирования конференций: показатели публикационной активности, построенные по результатам анализа опубликованных материалов конференции; авторитетности докладчиков, программного и организационного комитетов конференции; количество докладов и соотношение количества докладов к количеству участников конференции; время рецензирования заявок, поданных на конференцию; соотношение поданных и принятых заявок; ретроспективные и географические параметры.

Аннотация:

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.

Аннотация: В настоящее время происходит активное внедрение наукометрических систем для автоматизации процесса анализа эффективности деятельности научных организаций с целью применения различных методов стимулирования научной деятельности. Одними из наиболее важных индикаторов являются количество публикаций и их цитируемость. Для оценки этих показателей необходимы средства автоматизированного построения связей между оригинальными статьями и их переводами. В настоящей работе проанализированы существующие методы оценки близости оригинального текста и его возможного перевода, показана их недостаточная эффективность для построения связей между статьями и описаня разработанный авторами метод автоматического поиска переводов статей в больших коллекциях библиографических данных. Особенностью разработанного алгоритма является использование статистических данных о публикации статей в различных журналах и информации о соавторах анализируемых статей. Представленный в настоящей работе алгоритм позволяет осуществлять поиск переводов статей без предварительной настройки на заданные пары языков оригинала и перевода статьи, а также не требует использования больших коллекций обучающих выборок. Апробация программной реализации алгоритма проводилась в наукометрической системе Московского государственного университета (МГУ) им. М.В. Ломоносова. Результаты тестирования показали ее достаточную эффективность и возможность использования разработанного алгоритма для автоматического построения рекомендаций пользователям для отметки в системе переводных версий статей.

Аннотация: Обсуждены подходы к созданию инструментальной платформы электронного научного журнала, обеспечивающей публикацию мультимедийных материалов через веб-интерфейс. Описаны проблемы, связанные с необходимостью включения мультимедиа данных различных типов, и представлен рабочий прототип мультимедиа научного журнала.

Аннотация:

Применение современных методов тематического анализа для аналитической обработки больших объемов информации используется в настоящие время практически во всех сферах человеческой деятельности, в том числе, в наукометрии. Многие наукометрические системы и системы цитирования, включая всемирно известные WoS, Scopus, Google Shcolar, разрабатывают тематические рубрикаторы для поиска и обработки информации. Важными практическими задачами, которые могут решаться с применением методов тематической классификации, являются: оценка динамики развития тематических направлений в организации, отдельной стране и мировой науке в целом; поиск статей по заданной тематике; поиск и оценка авторитетности экспертов; поиск журналов для публикации и другие актуальные задачи. Авторами созданы программные реализации алгоритмов для решения некоторых из перечисленных задач и ведутся научные исследования с целью создания новых эффективных математических моделей и алгоритмов в этой области.

Аннотация: На основе информации из открытых источников составлена таблица, отражающая показатели 128 действительных членов Российской академии образования в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ). Основные результаты даны в сжатом виде и сопоставлены с итогами аналогичного исследования, выполненного несколькими годами ранее. Обсуждены сделанные выводы и особенности РИНЦ как аналитического инструмента.

Аннотация: Количество публикуемых в мире журналов очень велико. В этой связи, необходим программный инструментарий, который позволит анализировать тематические связи журналов. Разработанный авторами и представленный в этой работе алгоритм использует для анализа тематической близости журналов граф соавторства. Алгоритм нечувствителен к языку журнала и подбирает похожие журналы на разных языках, что сложно реализуемо для алгоритмов, основанных на анализе полнотекстовой информации. Апробация алгоритма проводилась в наукометрической системе ИАС ИСТИНА. В разработанном для этих целей интерфейсе пользователь может выбрать один близкий ему по тематике журнал, и система автоматически сформирует подборку журналов, которые могут представлять интерес для пользователя как с точки зрения изучения имеющихся в них материалов, так и с точки зрения публикации собственных статей. В перспективе разработанный алгоритм можно адаптировать для поиска похожих по тематике конференций, сборников публикаций и научных проектов. Наличие такого инструмента увеличит публикационную активность молодых сотрудников, повысит цитируемость статей и цитируемость между журналами. Результаты работы алгоритма определения тематической близости между журналами, сборниками, конференциями и научными проектами также могут использоваться для построения правил в моделях разграничения доступа к данным на основе онтологий предметной области.