Аннотация: Решен ряд задач, связанных с построением фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML. Под фабрикой метаданных понимается система взаимосвязанных программных инструментов, направленных на создание, обработку, хранение и управление метаданными объектов цифровых библиотек и позволяющих интегрировать создаваемые электронные коллекции в агрегирующие цифровые научные библиотеки. С целью выбора оптимальных таких программных инструментов из существующих и их модернизации: обсуждены особенности представления метаданных документов различных электронных коллекций, связанные как с применяемыми форматами, так и с изменениями состава и полноты набора метаданных в течение всего времени издания соответствующего научного журнала;представлены и охарактеризованы программные инструменты управления научным контентом и методы организации автоматизированной интеграции репозиториев математических документов с другими информационными системами;обсуждена такая важная функция фабрики метаданных цифровой библиотеки, как нормализация метаданных в соответствии с форматами других агрегирующих библиотек.В результате разработки фабрики метаданных цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML предложена система сервисов автоматизированного формирования метаданных электронных математических коллекций; разработан xml-язык представления метаданных, основанный на Journal Archiving and Interchange Tag Suite (NISO JATS); созданы программные инструменты нормализации метаданных электронных коллекций научных документов в форматах, разработанных международными организациями – агрегаторами ресурсов по математике и Computer Science; разработан алгоритм приведения метаданных к формату oai_dc и генерации структуры архивов для импорта в цифровое хранилище DSpace; предложены и реализованы методы интеграции электронных математических коллекций Казанского университета в отечественные и зарубежные цифровые математические библиотеки.

Аннотация:

Метаданные научных публикаций используются для построения каталогов, определения цитируемости публикаций и решения других задач. Автоматизация извлечения метаданных из PDF-файлов позволяет ускорить выполнение обозначенных задач, а от качества извлеченных данных зависит возможность их дальнейшего использования. Проанализированы существующие программные решения, в итоге отобраны три: GROBID, CERMINE, ScientificPdfParser. Предложена методика сравнения этих программных решений распознавания текстов научных публикаций по качеству извлечения метаданных. На основе методики проведен эксперимент по извлечению четырех типов метаданных (название, аннотация, дата публикации, имена авторов). Для сравнения программных решений использован набор из 112457 публикаций с разбиением на 23 предметные области, сформированный на основе данных Semantic Scholar. Приведен пример выбора эффективного программного решения извлечения метаданных в условиях заданных приоритетов для предметных областей и типов метаданных с использованием взвешенной суммы. Определено, что для приведенного примера CERMINE показывает эффективность на 10,5% выше, чем GROBID, и на 9,6% выше, чем ScientificPdfParser.

Аннотация:

Рассмотрены вопросы, связанные с повышением качества метаданных научных публикаций, размещаемых в библиографической базе данных Crossref. Всю информацию, содержащуюся в метаданных, полученных от издателей научных публикаций, Crossref анализирует и отображает в различных отчетах. Отчеты дают издателям представление о полноте и корректности представленных библиографических данных. Качество метаданных прямо или косвенно влияет на количество просмотров и ссылок на публикацию, соответственно, на рейтинги научных изданий, авторов и организаций.

Аннотация:

В настоящее время российские учреждения практически полностью отключены от западных информационных ресурсов и сервисов, связанных с изданием научных журналов. В таких условиях особую актуальность приобрела задача замещения ушедших сервисов, переориентация на отечественные научные журналы, российские библиотечные онлайновые ресурсы. В наиболее крупной библиографической базе eLibrary.ru, ориентированной на русскоязычные научные издания, собрана информация почти о 15 тысячах русскоязычных журналов. В eLibrary.ru действует аналитическая система «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ), обрабатывающая метаданные статей более чем 5 тысяч российских научных журналов. Насколько eLibrary.ru и РИНЦ готовы взять на себя функции национальной библиографической базы? По какой причине в российских организациях появляются «белые списки» журналов?

Основная проблема РИНЦ состоит в качестве построенных рейтингов научных журналов. Методики расчета рейтингов все прошедшие годы вызывали определенные критические замечания. В работе приводится пример построенного в РИНЦ рейтинга журналов из раздела «Математика». На первых позициях оказались журналы, малоизвестные в среде профессиональных математиков. Серьезные деформации в рейтингах РИНЦ подрывают доверие ученых к предлагаемым РИНЦ оценкам авторитетности российских журналов. Реакция некоторых вузов и научных организаций вполне ожидаемая: организации начинают вводить свои критерии успешности публикационной деятельности сотрудников, связанные с публикацией статей в журналах из так называемых «белых списков». Белый список журналов составляется, как правило, экспертными советами организации прицельно по каждой дисциплине и научному направлению. При составлении белых списков наукометрические показатели могут учитываться, но они не являются преимущественным критерием для отбора журналов. Белые списки в настоящее время могут стать разумным дополнением рейтингов библиографических баз.

Аннотация:

Описаны современные модели и средства публикации и распространения научных знаний. Охарактеризованы современные информационные системы управления научными изданиями и сервисы, определяющие их функциональность.

Введено понятие цифровой инфраструктуры электронного научного журнала как комплекса, который объединяет программную платформу, реализующую основные рабочие процессы управления электронным журналом, и информационные системы, которые обеспечивают функционирование как основных, так и дополнительных сервисов, учитывающих, в частности, специфику предметной области журнала.

Представлен подход к организации цифровой инфраструктуры электронного научного журнала на основе открытой программной системы Open Journal Systems (OJS). Предложены сервисы, расширяющие функциональные возможности этой системы и учитывающие специфику предметной области научных журналов. На основе технологии расширения функционала OJS созданы программные модули, обеспечивающие автоматизацию ряда редакционных процессов электронного научного журнала.

Представлена система сервисов автоматической обработки коллекций научных документов. Эти сервисы обеспечивают проверку соответствия документов коллекций принятым правилам формирования коллекций и преобразования документов в установленные форматы; структурный анализ документов и извлечение метаданных, а также их интеграцию в научное информационное пространство. Система сервисов позволяет автоматически выполнять набор операций, который не реализуем за практически приемлемое время при традиционной «ручной» обработке электронного контента, и предназначена для обработки больших коллекций научных документов.

Охарактеризованы алгоритмы автоматической стилевой валидации текстов на этапе регистрации статьи в информационной системе электронного научного журнала, автоматического подбора рецензентов, рассылки уведомлений и контроля сроков рецензирования.

Представлены методы обработки документов, содержащих математические формулы, в частности, алгоритм поиска по формулам в коллекциях математических документов. Указаны основные идеи, подходы и уже полученные результаты по разработке семантических технологий управления математическими знаниями, в том числе, подход к построению рекомендательных систем на основе онтологий математического знания и метод автоматизации процесса первичной обработки научной статьи, использующей TеX-нотацию.

Охарактеризована проблема построения системы анализа и оценки информационного и социального воздействия публикуемого научного контента на его пользователей. Проведено сопоставление традиционных (библиометрических и наукометрических) и альтернативных показателей такой оценки. Описан мировой опыт использования информетрических сервисов на сайтах научных журналов. Обсуждены варианты реализации этих подходов в рамках цифровой инфраструктуры электронного научного журнала.

Аннотация:

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.

Аннотация:

Рассмотрены актуальные проблемы наукометрии, возникающие на фоне роста публикационной активности и широкого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта. Проанализирован существующий наукометрический инструментарий анализа научной деятельности, подразделяемый на количественные метрики и методы картографирования науки (анализ сетей цитирований, академическая генеалогия, семантический анализ и др.). Сделана попытка преодоления ограничений традиционного цитатного анализа, таких как «семантическая слепота» и уязвимость к манипуляциям. В качестве возможного решения предложена концептуальная модель, в которой единицей анализа выступает не публикация в целом, а отдельное «ключевое утверждение». Такой подход предполагает фиксацию не только содержания тезиса, но и его типа, области релевантности и характера связей с другими утверждениями (подтверждение, опровержение, уточнение, обобщение и т. д.). В контексте данного подхода предложены принципы расчета модифицированных наукометрических метрик.

Представлены результаты апробации предложенной модели на массиве из 728 статей журнала «Информатика и образование» (2016–2025 гг.). С использованием больших языковых моделей проведен анализ, результаты которого показали, что ретроспективное извлечение утверждений сталкивается с трудностями, связанными со сложившейся культурой научной коммуникации; поэтому отмечено преимущество самостоятельного формулирования ключевых утверждений (как особого типа метаданных) непосредственно авторами публикаций. Намечены возможные пути развития концепции «эмбеддинг-пространства знаний», которая в перспективе могла бы дополнить существующие подходы анализа динамики развития научных идей и теорий.

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:

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 соответствии с требованием Высшей аттестационной комиссии (ВАК) метаданные выпусков журналов из Перечня рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук (Перечень ВАК) уже более 20 лет регулярно размещаются в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) в библиографической базе eLibrary.ru. С марта 2023 г. редакции журналов из Перечня ВАК по рекомендации ВАК начали размещать сведения о выпусках журналов за 2022 г. в базу данных «Российские научные журналы (РНЖ)», созданной Российским научно-исследовательским институтом экономики, политики и права в научно-технической сфере. В апреле 2025 г. приказом Минобрнауки РФ было добавлено новое требование — для журналов из Перечня ВАК наряду с регистрацией в РИНЦ eLibrary.ru требуется регистрация в информационной системе (ИС) «Метафора», разработанной Российским центром научной информации (РЦНИ). Журналам из Перечня ВАК рекомендовано регулярно передавать в ИС «Метафора» метаданные вышедших выпусков журналов через специально организованные интерфейсы. Какую роль выполняют базы РНЖ и ИС «Метафора» в инфраструктуре научных публикаций?

РЦНИ, помимо развития ИС «Метафора», по поручению Правительства РФ выполняет функцию оператора «Белого списка» (БС) научных изданий. «Белый список» в 2023 г. сформировала Межведомственная рабочая группа (МРГ) Минобрнауки РФ. «Белый список» предлагается использовать для мониторинга и оценки публикационной активности российских ученых. В БС изначально было включено около 29 тыс. англоязычных международных журналов и около 1000 русскоязычных журналов из базы Russian Science Citation Index (RSCI). В сентябре 2025 г. русскоязычная часть БС значительно расширилась за счет включения в него журналов из Перечня ВАК. Хотелось бы получить от идеологов БС развернутую информацию о том, как будут корреспондироваться уровни журналов «Белого списка» (У1, У2, У3, У4) и категории журналов Перечня ВАК (К1, К2, К3)?

Аннотация:

Движение Открытого доступа имеет давнюю историю. В 2002 г. впервые была озвучена Будапештская инициатива Открытого доступа. Однако до сих пор проблема Открытого доступа к научным публикациям не получила своего полного и окончательного решения. В 2018 г. в Европейском союзе был принят План S, который предписывает к 2020 г. сделать открытый доступ реальностью. План S подчеркивает важность самоархивирования статей и роль архивов (серверов) препринтов для размещения научных результатов. Отмечается, что архивы препринтов обладают большим потенциалом для редакционно-издательских инноваций. Научные журналы ограниченного для читателя доступа, функционирующие на коммерческой основе, не сдают своих позиций. Но и здесь мы видим определенные подвижки. Журналы стали менее жестко формулировать свою политику по отношению к препринтам и постпринтам статей.

Все больше зарубежных ученых становятся приверженцами движения «Справедливый открытый доступ», которое предлагает новое организационное решение. Журнал должен иметь учредителя в лице научной организации или некоммерческого фонда, которые нанимают группу исполнителей на оказание редакционно-издательских услуг. Редакторы и издатели не должны иметь своих коммерческих интересов. Финансирование научного журнала должно осуществляться за счет общего вклада организаций.

В статье рассматривается современный тип онлайнового научного журнала – оверлейный журнал. Себестоимость выпуска оверлейного журнала настолько низкая, что журнал легко может реализовать схему «бесплатно для автора, бесплатно для читателя». Оверлейный журнал опирается на общедоступные архивы (серверы) препринтов. Оверлейный онлайновый журнал проводит рецензирование статьи, поступившей из архива, в случае принятия статьи к публикации размещает на своем сайте ее метаданные, а сама скорректированная статья (ее полный текст) вновь размещается в архиве. Такая схема работы не перегружает функциональность архива, но при этом позволяет снизить финансовую нагрузку на оверлейный журнал.