Аннотация:

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.

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:

С весны 2022 в России ведется создание национальной системы оценки результативности научных исследований и разработок с использованием базы ведущих российских журналов Russian Science Citation Index (RSCI). В статье изложены некоторые результаты анализа нормированного рейтинга RSCI, опубликованного в декабре 2022 года. С применением графа цитирования журналов, построенного по данным Math-Net.Ru на примере тематической группы OECD 101. Mathematics показано, что при наличии большого количества самоцитирований журналов обнаруживается связь между нормированным рейтингом и количеством ссылок, а связь с учетом самоцитирования несколько сильнее, чем без самоцитирования. Анализ распределения журналов по тематическим группам показывает, что использование в качестве критерия единственного признака, такого как OECD, не позволяет сформировать группу как сообщество журналов, имеющее единственную компоненту сильной связности в графе цитирования. Делается вывод о том, что методы исследования графов цитирования журналов являются хорошей основой для сравнительного анализа характеристик журналов и их ранжирования, а значит, могут быть использованы как инструменты для дальнейшего развития и совершенствования рейтингов журналов.

Аннотация:

Одними из основных компонентов Единого Цифрового Пространства Научных Знаний (ЕЦПНЗ) являются предметные онтологии отдельных тематических подпространств, включающие в себя основные понятия, относящиеся к данному научному направлению. Задача построения предметных онтологий на первом этапе требует формирования массива ключевых терминов в заданной области науки с последующим установлением связей между ними. Аналогичная задача стоит и при формировании энциклопедий в части определения перечня статей (слотов), определяющего их содержание. Одним из источников формирования массива ключевых терминов могут являться метаданные статей, опубликованных в ведущих научных журналах, а именно, авторские ключевые термины («ключевые слова» – в терминологии редакций журналов), сопровождающие в обязательном порядке эти статьи. Чтобы сделать заключение о возможности использования этого подхода к формированию предметных онтологий, необходимо провести предварительный анализ массива авторских ключевых терминов как с точки зрения реального соответствия основным направлениям исследований в данном разделе науки, так и с точки зрения распределения частоты встречаемости тех или иных терминов. В данной статье приведены результаты частотного анализа встречаемости авторских ключевых терминов на русском и английском языках, проведенного на основе программной обработки нескольких тысяч статей из ведущих российских журналов по математике, информатике и физике, отраженных в базе данных MathNet и на сайтах ряда издательств. Проведена оценка соответствия распределения ключевых терминов (как словосочетаний) и отдельных слов закону Брэдфорда, выявлены ядра ключевых терминов внутри тематических направлений.

Аннотация:

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.

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: Описаны политика, технические и организационные проблемы в деятельности библиотек по сохранению материалов журналов, издаваемых онлайн. Поскольку библиотеки все чаще участвуют в процессах журнальных публикаций, качественный цифровой репозиторий HathiTrust может служить естественным местом для архивации и предоставления доступа к журнальным публикациям, а также их долгосрочного хранения и обеспечения режима видимости. Библиотека Мичиганского университета финансирует создание системы mPach полного публикационного цикла (с открытым исходным кодом), которая обеспечивает размещение документов в репозитории HathiTrust как побочный результат процесса публикации вместо того, чтобы осуществлять такое размещение после завершения этого процесса. В статье представлены архитектура системы mPach, описаны предусмотренные бизнес-процессы, а также планы по созданию общей инфраструктуры для публикации журналов открытого доступа.