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:

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:

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:

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:

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:

Актуальность вопросов анализа значимости научных публикаций обусловлена тем, что с появлением интернет-технологий стал возможен сбор данных о сети цитирования публикаций. Между тем, существующий сегодня подход к анализу значимости научных публикаций базируется на библиометрических показателях, учитывающих только количество цитирований. Однако все более широкое применение начинает получать сетевой анализ, применяемый преимущественно в исследованиях социальных сетей. Автором разработана методика, позволяющая осуществить эффективный анализ значимости научных публикаций, которая основана на методах сетевого анализа, альтернативных библиометрическим методам. В качестве критериев оценки значимости научных публикаций, основанных на сетевом анализе, установлены релевантные меры центральности узлов сети цитирования: центральность по степени связности; близости к другим узлам; посредничеству; авторитетности; концентрации. Приведен результат эксперимента, позволивший продемонстрировать адекватность разработанной методики анализа научных публикаций на основе сетевых метрик. В качестве первичных источников данных о публикациях использованы наукометрические базы данных, позволяющие отслеживать цитируемость публикаций и выявлять соответствующие сети цитирования. Применение предложенной методики способствует выявлению важных публикаций в развитии соответствующих научных направлений.