2447
Новости и аналитика в сфере научной коммуникации, научные журналы, базы данных научных журналов. Прислать новость, сотрудничество: @RuJourn
Сэм Альтман: ChatGPT не заменит Google в качестве основной поисковой системы
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил на слушаниях в Сенате США, что, несмотря на популярность ChatGPT и его преимущества в некоторых сценариях, Google останется основной поисковой системой для большинства пользователей.
На прямой вопрос сенатора Теда Круза о перспективах замены Google ИИ-инструментами, Альтман ответил: «Скорее всего, нет». Он пояснил, что ChatGPT удобен для генерации идей, кратких справок и диалогового взаимодействия, но не способен полноценно заменить классический веб-поиск, особенно в масштабах, на которых работает Google.
Альтман также подчеркнул, что Google остаётся серьёзным конкурентом с огромным опытом, сильной ИИ-командой и масштабной инфраструктурой, интегрирующей ИИ в традиционную модель поиска.
На фоне этого заявления OpenAI открыла функцию поиска в ChatGPT для всех пользователей — теперь она доступна бесплатно и даже без регистрации, что значительно расширяет аудиторию.
#chatgpt
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Друзья, приглашаем вас принять участие в вебинаре «Национальные научные журналы: баланс между поддержкой науки и рисками изоляции».
Приглашенный эксперт:
Денис Косяков, и.о. заведующего научной лабораторией наукометрии и научных коммуникаций РИЭПП, научный сотрудник лаборатории ИИ и информационных технологий ИВМиМГ СО РАН.
Национальные научные журналы — важный элемент инфраструктуры научной коммуникации. Под ними мы понимаем издания, где большинство публикаций приходится на авторов из одной страны, вне зависимости от места регистрации издателя или состава редколлегии.
Вебинар посвящён обсуждению роли таких журналов в развитии национальной науки, популяризации исследований на родном языке и укреплении позиций страны в мировых научных рейтингах. Мы обсудим сложности определения национальной принадлежности научных журналов, особенно в свете доминирования Китая и США в международной науке, выясним, как они способствуют снижению барьеров для начинающих исследователей и поддерживают публикационную активность на национальных языках, уточним их влияние на позиции национальной науки в мировых рейтингах. В то же время нельзя не отметить, что их преобладание может приводить к изоляции научного сообщества и снижению вовлечённости в международные исследования.
Давайте с цифрами в руках попробуем обсудить, какая доля национальных журналов достаточна, как различается ситуация в разных, прежде всего неанглоговорящих странах мира.
Зарегистрироваться
Crossref объявила победителей первой Премии за качество метаданных Crossref Metadata Awards
В честь своего 25-летия Crossref впервые учредила Премии за качество метаданных чтобы подчеркнуть важность высоких стандартов метаданных в научной коммуникации и отметить лидеров среди своих участников. Эти награды направлены на поощрение сообщества, которое активно улучшает инфраструктуру научных данных, делая исследования более доступными, цитируемыми, связными и повторно используемыми.
Победители премий:
Премия за выдающийся вклад в качество метаданных (Metadata Excellence Awards):
• Noyam Publishers (Гана) — лидер среди участников из программы Global Equitable Membership (GEM) с 57% охвата ключевых элементов метаданных.
• GigaScience Press (Гонконг) — лидер среди малых организаций с 82% охвата.
• eLife (Великобритания) — лидер среди средних издателей с 85% охвата.
• Американское общество микробиологов (ASM) (США) — лидер среди крупных организаций с 56% охвата.
• Universidad La Salle Arequipa (Перу) — лучший новый участник, присоединившийся к Crossref в 2023 году с 71% охвата.
Премия за развитие метаданных (Metadata Enrichment Award):
• Instituto Geológico y Minero de España (Испания) — совершил значительный скачок от 1% до более чем 40% охвата метаданными всего за два года.
Значение метаданных
Метаданные играют ключевую роль в обеспечении доверия, открытости и обнаружения научных публикаций. Они включают такие элементы, как:
• Списки литературы
• Аннотации
• ORCID авторов
• Аффилиации
• ROR ID организаций
• Идентификаторы грантов
• Лицензии
• Ссылки для Crosscheck
• Информация Crossmark
Богатые и точные метаданные позволяют легче находить исследования, анализировать их влияние и использовать повторно.
В Crossref сейчас зарегистрировано более 112 миллионов статей, около 2 миллионов книг и свыше 1,6 миллиона препринтов.
Прозрачность и развитие
Для выбора победителей использовались данные Participation Reports , которые показывают уровень заполненности метаданных у каждого участника.
Несмотря на успехи лидеров, в целом многие элементы метаданных остаются недостаточно представленными:
• Только 21% записей содержат аннотации
• 16% имеют информацию об аффилиациях
• Лишь 6% включают данные о финансировании
• 43% записей сопровождаются лицензией
Crossref планирует проводить эти премии раз в два года, начиная с 2025 года. Также организация продолжает развивать образовательные ресурсы и инструменты для повышения осведомленности участников о лучших практиках регистрации метаданных. Серия интервью с победителями поможет другим организациям учиться на успешном опыте и внедрять эффективные подходы.
Crossref призывает всех участников регулярно проверять свои Participation Reports и участвовать в консультационных сессиях по улучшению качества метаданных.
#crossref
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
72,3 % статей в мире в Scopus в 2020-2024 гг. опубликованы в Q1 и Q2
В России - 36,3 %.
#scopus #квартили
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
В эти праздничные дни поздравляем с успехом учредителей/издателей и редакции двух журналов, которые приняты в МНБД Scopus: Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don) (ДГТУ) и Проблемы Арктики и Антарктики (ГНЦ РФ Арктический и антарктический НИИ и Росгидромет, Санкт-Петербург)! Новых достижений, уважаемые коллеги!
Читать полностью…
OpenAI внедрила скрытые водяные знаки в ChatGPT для борьбы с плагиатом: эффективность под вопросом
Компания OpenAI, разработавшая чат-бот ChatGPT, добавила невидимые водяные знаки в тексты, создаваемые новыми моделями GPT-o3 и GPT-4o-mini. Как выяснили специалисты из Rumi, это сделано для идентификации контента, сгенерированного ИИ, однако эффективность метода вызывает сомнения.
Исследователи обнаружили, что при формировании длинных текстов, например эссе, модели встраивают символ Unicode «Узкий пробел» (U+202F). Визуально он неотличим от обычного пробела, но отличается по ASCII-коду. Заметить такие знаки можно только с помощью специализированных инструментов: онлайн-анализаторов символов, редакторов кода (Sublime Text, VS Code) или текстовых анализаторов. Например, при копировании эссе, созданного GPT-o3, в этих программах отображается паттерн из NNBSP, который подтверждает происхождение текста.
#ИИ #chatgpt
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Мохначева Ю.В. Тенденции в международном соавторстве российских ученых в 2019–2023 гг. по данным OpenAlex. Библиосфера. 2025;(1):95-113. https://doi.org/10.20913/1815-3186-2025-1-95-113
Сотрудничество в науке имеет фундаментальное значение и часто считается необходимым условием для повышения качества исследований. Определение меняющихся тенденций международного взаимодействия ученых ‒ одна из наиболее актуальных задач наукометрии.
Цель исследования: определение трендов совместной публикационной активности российских авторов с основными странами-партнерами.
Задачи исследования:
1) сравнение динамики изменения потоков совместных публикаций российских ученых с коллегами из стран объединения «БРИКС плюс» и из некоторых западных стран и Японии;
2) определение «веса» массивов публикаций согласно их уровню цитируемости на мировом фоне. Объект исследования: массив российских публикаций в соавторстве с учеными из стран «БРИКС плюс», а также ‒ из ряда западных стран и Японии.
Информационная база: открытый ресурс OpenAlex. В ходе исследования обнаружено, что соавторство российских ученых с представителями группы западных стран и Японии активно снижается по всем областям знания, хотя в количественном выражении до сих пор находится на высоком уровне. Уровень цитируемости документопотоков в соавторстве с представителями из этой группы стран оказался выше среднемировых показателей по 14 из 26 научных областей. Несмотря на то что совместная публикационная активность со странами «БРИКС плюс» находится пока на низком уровне, средний уровень цитируемости публикаций с представителями этой группы стран в 12 областях знания превышал среднемировые показатели, что говорит об ощутимом выгодоприобретении от научного сотрудничества с этими странами. С представителями этой группы стран наблюдался (в большей или меньшей степени) рост совместной публикационной активности по всем областям знания. Изучение двусторонних публикационных связей показало, что соавторство с российским коллегами вносит большой вклад в национальную науку этой группы стран и особенно ‒ Белоруссии и Казахстана.
#научныестатьи #openalex
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
В РАН появится Совет по этике научных исследований
Члены Российской академии наук приняли решение о создании Совета по этике научных исследований при Президиуме РАН. Его председателем назначен академик РАН Александр Хохлов. Инициатива создания Совета вызвана поручением Президента России Владимира Путина, озвученным по итогам Конгресса молодых учёных. Об этом рассказал вице-президент РАН академик Степан Калмыков, выступая на заседании Президиума РАН 22 апреля.
В задачи Совета войдёт рассмотрение широкого круга этических вопросов, связанных с научными исследованиями, включая биоэтические аспекты и предотвращение плагиата.
«Необходим контроль за исследованиями не только в таких чувствительных областях, как генетика, но и искусственный интеллект. Это делается для обеспечения их соответствия этическим нормам и предотвращения возможных злоупотреблений», — отметил президент РАН академик Геннадий Красников.
🌐 Вебинар "Крупнейшие ресурсы открытого доступа: возможности и проблемы использования"
Приглашаем вас принять участие в вебинаре, посвященном крупнейшим ресурсам открытого доступа. Мероприятие проводится в рамках Образовательной программы Elpub. Докладчики – сотрудники отдела научных исследований открытой науки.
Вебинар состоится 24 апреля в 11:00 (мск).
Тема вебинара: Крупнейшие ресурсы открытого доступа: возможности и проблемы использования
В программе вебинара:
☑️ OpenAlex – открытый ресурс научной литературы и многообещающая альтернатива коммерческим источникам библиометрических данных. Спикер: Редькина Наталья Степановна, д-р пед. наук, ГПНТБ СО РАН, Отдел научных исследований открытой науки
☑️ Dimensions – международная информационно-аналитическая платформа для поиска статей и наборов данных. Спикер: Ударцева Ольга Михайловна, канд. пед. наук, ГПНТБ СО РАН, Отдел научных исследований открытой науки
☑️ Scilit – платформа-агрегатор контента для научных публикаций. Спикер: Шевченко Людмила Борисовна, канд. пед. наук, ГПНТБ СО РАН, Отдел научных исследований открытой науки
Регистрация доступна по ссылке.
Вебинар открытый, мы будем рады видеть всех желающих!
Журнал Intelligent Fuzzy Systems отозвал 678 статей
Издательство Sage объявило о массовом отзыве 678 статей из журнала Intelligent Fuzzy Systems из-за серьезных нарушений в процессе рецензирования и манипуляций с цитированиями. Это решение стало очередным шагом в борьбе с недобросовестными публикациями в научной среде.
По данным Retraction Watch, отозванные работы были опубликованы в рамках «специальных выпусков», которые не прошли должную проверку. Эксперты обнаружили признаки манипуляций с рецензированием и отсутствие достойного контроля качества.
Это не первый случай проблем с журналом: ранее Intelligent Fuzzy Systems уже отзывал сотни статей по схожим причинам. Издательство Sage заявило, что проводит внутреннее расследование и усиливает меры для предотвращения подобных ситуаций в будущем.
Массовые отзывы статей поднимают вопросы о надежности системы научных публикаций и необходимости более строгого контроля, особенно в журналах с открытым доступом.
#ретракции #sage
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
1. Авторы с российскими аффилиациями с наибольшим количеством публикаций за 2021-2024 годы в Scopus
2. Организации – лидеры публикационной активности за 2021-2024 гг.
3. Самые популярные источники публикаций в Scopus за 2021-2024 гг.
#scopus #russia #россия
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
OpenAI представила серию ИИ-моделей GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano
OpenAI представила новую серию моделей искусственного интеллекта (ИИ) GPT-4.1, которая доступна для разработчиков API, следует из пресс-релиза компании.
"Сегодня мы представляем три новые модели API: GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Эти модели превосходят GPT-4o и GPT-4o mini по всем параметрам, демонстрируя значительный прирост в кодировании и выполнении инструкций", - говорится в сообщении.
Премьер-министр Михаил Мишустин утвердил перечень показателей эффективности мер и инструментов государственной политики в области научно-технологического развития Российской Федерации, а также количественные значения этих показателей. Среди показателей есть и план по количеству публикаций в высокорейтинговых журналах (Белый список, ЕГПНИ?) и материалах конференций уровня А*.
#НТР #публикации
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Crossref обновил датасет связей между препринтами и журнальными статьями
Crossref выпустил новую версию набора данных, который отражает связи между препринтами и опубликованными журнальными статьями. Этот набор создан на основе метаданных, предоставленных участниками Crossref, а также с использованием специального алгоритма сопоставления.
Всего в наборе данных содержится:
• 1 060 572 связи, включая 954 782 препринта и 953 453 журнальные статьи;
• 24 333 связи были внесены членами Crossref, но не обнаружены с помощью алгоритма;
• 598 480 связей были обнаружены алгоритмом, но не предоставлены ни одним членом Crossref;
• 437 759 связей были и внесены членами Crossref, и обнаружены алгоритмом.
#crossref #doi #препринты
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
✨OpenAlex: простой способ оценить заполненность метаданных
С ростом популярности OpenAlex все больше исследователей начали разбирать качество ее данных. Ведь платформа предоставляет открытый доступ к метаданным научных статей, которые в Scopus и WoS доступны по подписке.
Владимир Писляков в серии постов для канала «Пульс науки» показал, что по сравнению с коммерческими базами, данные в OAlex заметно проигрывает. Часто отсутствуют аннотации — а без них, к примеру, проблематично построить тематические карты в VOSviewer. Встречаются ошибки в аффилиациях (привет, российский MIT) и путаница с отозванными статьями (см. пост в канале НЖБД).
Один из способов оценить качество заполненности метаданных — загрузить их в Biblioshiny. Для работы с приложением нужно установить R и R Studio, написать 3 строчки кода, и вы получите наглядную оценку метаданных: где есть пропуски и какой анализ возможен.
Конечно, проблемы с OpenAlex не ограничиваются только пропусками, и для серьезной работы нужно проверять строки на ошибки.
Опубликована программа 13-ой международной научно-практической конференции «Научное издание международного уровня»
https://rassep.ru/conf/2025/#b884
#анри
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Гендиректор РГБ считает передачу Минкультуры издательского дела перспективной
Генеральный директор Российской государственной библиотеки (РГБ, "Ленинка") Вадим Дуда сообщил ТАСС, что считает перспективной идею передачи издательского дела под контроль Минкультуры РФ, представленную во время заседания Совета по культуре и искусству 25 марта.
"Основная проблема нашего общества заключается в некой атомизации интересов. Возможно, если мы задумаемся о необходимости согласования усилий издательского, писательского и библиотечного сообществ, мы сможем добиться того, чтобы хорошие книги и талантливые авторы нашли свою аудиторию в публичных библиотеках <…> Нужно подумать о том, как правильно создать механизмы для этого взаимодействия, но сама идея представляется мне весьма перспективной", - сказал он.
Porter, S.R. Understanding ORCID adoption among academic researchers. Scientometrics (2025). https://doi.org/10.1007/s11192-025-05300-7
Статья посвящена анализу причин и факторов, влияющих на принятие исследователями системы ORCID (Open Researcher and Contributor Identifier) - уникального цифрового идентификатора для учёных. Автор исследует уровень распространённости ORCID среди академических работников США, используя национальный опрос исследователей из 31 исследовательского университета, и анализирует мотивацию к использованию ORCID, а также причины отказа от него.
Основные выводы
1. Высокий уровень распространения ORCID среди исследователей США
• Общий уровень использования ORCID среди опрошенных составил 72%.
• Существуют значительные различия между дисциплинами: от 17% в области изобразительных и исполнительских искусств до 93% в биологических и биомедицинских науках.
2. Главная причина регистрации - требования журналов
• Основным мотивом для получения ORCID является требование академических журналов при подаче рукописей.
• Это подчёркивает роль внешних стимулов (например, требований издательств и грантодающих организаций) в распространении ORCID.
3. Причины отказа от ORCID
• Три главные причины, по которым исследователи не регистрируются в ORCID:
• Не видят для себя пользы в использовании идентификатора.
• Считают, что на их этапе академической карьеры ORCID не нужен.
• Работают в дисциплине, где ORCID не требуется или не распространён.
4. Влияние дисциплины и политики организаций
• Наиболее высокие показатели использования ORCID отмечаются в тех странах и организациях, где его наличие обязательно для подачи заявок на гранты или публикации.
• Примеры: в Португалии, Италии и некоторых других странах уровень распространения превышает 80–90% благодаря обязательным требованиям.
5. Проблемы и ограничения ORCID
• Значительная доля профилей остаётся пустой или содержит мало информации: только 49% профилей содержат данные о публикациях, 42% - об аффилиациях, и лишь 32% - оба типа данных.
• Это снижает ценность ORCID как инструмента для отслеживания научной активности.
• Отмечаются также этические и практические опасения, связанные с обязательным использованием ORCID, необходимостью постоянного обновления профиля, вопросами приватности и возможностью некорректного использования данных для контроля и оценки эффективности учёных.
6. Перспективы и вызовы
• Для максимальной пользы от ORCID необходима поддержка и инвестиции со стороны научного сообщества, а также постоянное обновление и заполнение профилей.
• ORCID становится всё более важным инструментом для идентификации учёных, отслеживания научной мобильности, анализа публикационной активности и повышения видимости исследователей.
Вывод:
ORCID активно внедряется в академической среде, особенно в странах и дисциплинах с жёсткими требованиями к идентификации авторов. Главный стимул для регистрации - внешние требования, а не внутреннее осознание пользы. Для дальнейшего развития ORCID важно не только расширять охват, но и повышать качество и полноту профилей, а также учитывать опасения исследователей по поводу приватности и нагрузки на пользователей
#ORCID
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Егоров Н. Е. Оценка публикационной активности ведущих университетов России // Управление наукой и наукометрия. 2025. Т. 20, № 1. С. 12—25. https://sie-journal.ru/oczenka-publikaczionnoj-aktivnosti-vedushhih-universitetov-rossii
Введение. Наукометрические показатели широко используются при оценке эффективности научной деятельности ученых и в целом научно-образовательных учреждений. Качество результатов научных исследований и их значимость в научном сообществе в основном характеризуются количественной оценкой публикаций ученого или научного коллектива и показателем цитирования этих публикаций. В статье приведены показатели публикационной активности 10 ведущих университетов России за 2024 г. и выполнены статистический анализ и оценка взаимосвязи двух основных наукометрических показателей ученых: индекса Хирша и процентиля по ядру РИНЦ.
Методы исследования. В работе использован статистический анализ данных раздела РИНЦ научной электронной библиотеки eLibrary.ru. Показатели индекса Хирша и процентиля по ядру РИНЦ ученого выбираются для каждого вуза. Количественные оценки уровня взаимосвязи индекса Хирша и процентиля выполнены на основе корреляционно-регрессионного анализа.
Результаты и дискуссия. Выполнен анализ основных показателей публикационной активности университетов за 2024 г. (индекс Хирша, число цитирований, число авторов публикаций и количество цитирований на одного автора), по которым определены соответствующие лидеры. Результаты исследования показали, что индекс Хирша университета напрямую влияет на его рейтинговый балл (коэффициент линейной корреляции Пирсона (R) составляет 66,9). Как показывают численные расчеты, между индексом Хирша и значением процентиля ученого существует весьма высокая обратная корреляционная связь (R = 72,5): чем выше индекс Хирша, тем ниже показатель процентиля по соответствующему научному направлению.
Заключение. Результаты проведенных исследований указали на возможность использования линейной регрессионной формулы для оценки и определения прогнозных значений рейтингового балла университета по показателю индекса Хирша. Установленная высокая обратная корреляционная связь между индексом Хирша и значением процентиля подтверждает соответствующие уровни показателей публикационной активности ведущих университетов России
#научныестатьи #хирш
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Автор скрыл все упоминания о себе, но рецензент пишет:
"Как всегда, уважаемый профессор Иванов, ваша методология безнадежно устарела."
#пятничное
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
25 апреля 2025 года принят Кодекс этики в сфере искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении.
Участников Альянса, принявшим Кодекс этики..., много и весьма уважаемые организации.
Что отрадно? Оставлено мнение специалиста, обладающего квалификацией, в качестве важного элемента использования технологий ИИ.
Ну и перечислены риски и реакция на эти риски.
Другие отрасли (культура тоже в их числе), также будут разрабатывать собственные кодексы этики ИИ, т.к. есть специфика отраслевых данных и технологий.
Новые фирмы скупают научные журналы для заработка, пишет InScience
Испанские ученые проанализировали рынок научных журналов и разоблачили схему: недавно созданные фирмы массово скупают издания, повышают стоимость публикации и распространяют статьи не по профилю журнала. Из-за этого в прошлом престижные издания лишаются индексации Scopus и Web of Science международных баз данных и доверия научного сообщества. Вероятно, это не причина, а лишь следствие проблемы, связанной с карьерным ростом ученых. Исследование опубликовано на сервере препринтов Zenodo, сообщил журнал Nature.
В научных журналах публикуются исследования, которые позже попадают в базы данных Scopus или Web of Science. Наличие статьи в таких индексах — возможность для ученого продвинуться по карьерной лестнице, а для вуза — войти в рейтинги.
Недавно испанские ученые проанализировали рынок и заметили, что как минимум 36 журналов после смены владельцев резко изменили свою политику. Раньше их издавали крупные организации — Elsevier, Palgrave Macmillan и другие. Журналы публиковали рецензируемые статьи по психологии, биологии, медицине и другим наукам и состояли в международных базах Scopus и Web of Science.
Несколько лет назад эти издания выкупили международные компании — британские Oxbridge и Open Access Text, сингапурская JCF Corp и малайзийская Intellectual Edge Consultancy. Как выяснили исследователи, фирмы предлагали бывшим владельцам крупные суммы — сотни тысяч евро — за право издавать журналы.
После покупки редакционная политика резко изменилась. Новые владельцы начали печатать гораздо больше статей, зачастую не по профилю журнала, и увеличили плату за публикацию — например, American Journal of Health Behavior поднял стоимость с 1200 до 2000 фунтов стерлингов.
Scopus и Web of Science отреагировали на выкуп изданий: после внутреннего расследования Scopus исключил из своей базы все 36 журналов, упомянутых в исследовании, а Web of Science убрал из базы 11 из 17 изданий и продолжает проверку остальных.
«Поскольку произошли значительные изменения (сменился владелец), нет гарантии, что качество рецензий будет на том же уровне, что и в оригинальных изданиях. Журналы, находящиеся в новом владении, считаются "новыми" и не наследуют автоматически статус оригинального журнала в индексе Scopus», — заявил журналу Nature представитель Elsevier, владеющей Scopus.
Редькина Н.С. Ресурсы открытого доступа и инструменты для определения трендов развития науки. Научные и технические библиотеки. 2025;(4):90-113. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2025-4-90-113
Формирование информационной экосистемы открытой науки влияет на увеличение числа разнообразных ресурсов открытого доступа (РОД) и совершенствование их функционала, что способствует появлению новых возможностей для поиска и анализа научной информации и данных, а также проведения наукометрических исследований и прогнозирования развития научных направлений.
Отслеживание трендов в науке обусловлено высокими темпами научно-технического прогресса и потребностью предвидения вероятных сценариев развития научной сферы, определения её приоритетных направлений на основе обработки метаданных научных статей, наборов данных, патентов и других видов документов. Ресурсы и поисковые системы открытого доступа, отражающие информацию о сотнях миллионов документов из открытых источников, предоставляют широкий спектр метаданных о результатах научных исследований (часто значительно шире по типо-видовому составу и количеству, нежели зарекомендовавшие себя лицензионные ресурсы) и могут стать основой для выявления трендов в науке, их последующей визуализации.
В целях выявления способов определения трендов в науке на основе количественного анализа данных, полученных в научных РОД и обработанных с помощью инструментов визуализации, были решены следующие задачи:
1) проведён анализ термина «тренд»;
2) выявлены закономерности отражения в РОД патентной и публикационной активности для определения трендов развития науки (OpenAlex, Lens, BASE и др.);
3) определены методы идентификации трендов (картирование тематических областей на основе анализа основных понятий и наиболее часто употребляемых ключевых слов, экстраполяция тенденций и др.);
4) изучены инструменты анализа и визуализации трендов (Google Trends, VOSviewer, Excel и др.).
Представляется, что результаты аналитической работы по выявлению и визуализации трендов в соответствии с информационными запросами пользователей, подготовленные в виде информационных продуктов, могут стать перспективным направлением в деятельности научных библиотек.
#открытаянаука
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Научная галлюцинация длиной в 65 лет: опечатка, ставшая "открытием"
Нелепая фраза из-за сбоя в оцифровке проникла в десятки научных работ и не исчезает даже в новейших моделях ИИ, сообщает SecurityLab
Фраза «vegetative electron microscopy» звучит так, будто её место в научных журналах и лекциях по микробиологии. На самом деле это пустышка, появившаяся из‑за досадной ошибки при оцифровке старых статей и навсегда застрявшая в обучающих данных ИИ. Исследовательская группа проследила странный путь термина и показала, как цифровые «ископаемые» могут десятилетиями блуждать по научным публикациям и даже рецензируемым журналам.
Истоки проблемы уходят в 1959 год, когда «Bacteriological Reviews» напечатал два материала о бактериальных клеточных стенках. Газетная вёрстка с параллельными колонками ввела в заблуждение программу распознавания текста, и слово «vegetative» из одной колонки слиплось с «electron» из соседней. Так родилась бессмысленная, но заманчиво звучащая конструкция. Дальше её подхватили поисковики и корпуса данных, из которых обучаются языковые модели.
Впервые тревогу поднял портал Retraction Watch: в феврале он обнаружил , что «vegetative electron microscopy» цитируется в десятках современных работ, причём чаще всего в статьях иранских авторов. Там сыграла роль ещё одна накладка: в персидском языке слова «vegetative» и «scanning» отличаются всего одной точкой, а сканирующая электронная микроскопия действительно существует. На этом этапе человеческая ошибка слилась с цифровой, а дальше — только хуже.
Учёные из нескольких университетов воспроизвели эксперимент: они кормили отдельные абзацы оригинальных статей разным моделям ИИ. Старые GPT‑2 и BERT реагировали корректно, но более свежие GPT‑4o и Claude 3.5 уверенно дописывали фразу‑призрак. Значит, «токсин» попал в общедоступные наборы данных вроде CommonCrawl совсем недавно и успел проникнуть в модели нового поколения.
Удалить такую «ископаемую» ошибку невероятно сложно. CommonCrawl хранит петабайты веб‑страниц, а владельцы крупных моделей редко раскрывают, что именно они скачивали для обучения. Даже если источник найдён, переработать массив данных под силу лишь техгигантам. Тем временем издательства, стремящиеся поскорее напечатать больше статей, лишь усугубляют ситуацию. Elsevier сначала пыталось доказать , что «vegetative electron microscopy» имеет смысл, и только потом выпустила исправление. У Frontiers случился похожий скандал с бессмысленными ИИ‑сгенерированными изображениями «крысиной анатомии».
История напоминает: искусственный интеллект может ускорять науку, но в равной степени способен множить ошибки, если их вовремя не отлавливать. Одна небрежно оцифрованная страница, пара совпадений в переводе — и бессмысленный термин превращается в «научный факт», который с лёгкостью воспроизводит даже самая продвинутая модель. Чем дольше такие артефакты остаются в открытых датасетах, тем труднее их вытравить, и тем меньше шансов у читателя отличить настоящую науку от цифрового суррогата.
#ИИ
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Всем студентам и тем, кто интересуется новостями образования, рекомендуем канал @msuthefirst.
Ребята начинали как небольшое медиа про МГУ, а теперь стали серьезным каналом, который пишет для всех студентов России и про все вузы России.
Вот, что у них было интересного:
▪️ Как студенты становятся жертвами мошенников;
▪️ студент, не любящий убираться, превратил жизнь соседей в общаге в настоящий ад
▪️ телеведущая из нулевых предложила моду "на студенческую любовь";
Читать тут:
/channel/msuthefirst
Топ научных статей века: ни одной сенсации, зато куча того, что работает
Самые популярные статьи — не про открытия, а про то, как делать науку, сообщает SecuriyuLab
В первой четверти XXI века наука сделала несколько прорывов, которые навсегда вошли в историю — от мРНК-вакцин и CRISPR до бозона Хиггса и гравитационных волн. Но если заглянуть в список самых цитируемых научных публикаций за последние 25 лет, этих открытий вы там не найдёте. Анализ, проведённый редакцией Nature, показывает: чаще всего ссылаются вовсе не на великие открытия, а на статьи, описывающие методы, алгоритмы, программное обеспечение или сводки данных, на которых держится повседневная научная работа.
На первом месте — статья 2016 года от исследователей Microsoft, посвящённая архитектуре нейросетей ResNet. Это глубокие остаточные сети, которые позволили тренировать нейросети из 150 слоёв — в несколько раз глубже, чем это было возможно ранее. Именно эта работа помогла устранить проблему исчезающего градиента и открыла путь к прорывам вроде AlphaGo, AlphaFold и, в конечном итоге, ChatGPT. Хотя разные базы данных по-разному считают цитирования (в Google Scholar у статьи более 250 тысяч ссылок, в Web of Science — чуть больше 100 тысяч), она оказалась на первом месте по медианному рейтингу среди пяти крупнейших источников.
На втором месте — работа 2001 года о методе 2−ΔΔCT, с помощью которого биологи вычисляют изменения экспрессии генов. Эту статью вообще написали специально, чтобы можно было официально сослаться на популярную формулу из технического мануала. С тех пор ею воспользовались более 160 тысяч раз.
Третье место занимает методологическая статья по тематическому анализу в психологии, написанная в 2006 году и изначально предназначенная для студентов. Авторы, по их словам, и представить не могли, что она станет хитом цитирований.
В первой десятке — «библия психиатрии» DSM-5, справочник SHELX для анализа кристаллических структур, алгоритм случайных лесов, статьи о классификации изображений через глубокие нейросети и отчёты ВОЗ по онкологическим заболеваниям. Объединяет их одно: это инструменты и источники, без которых невозможна повседневная работа учёных самых разных дисциплин.
Отдельного внимания заслуживает список статей, связанных с искусственным интеллектом. Здесь и знаменитая работа 2012 года с описанием AlexNet, победившей в конкурсе на распознавание изображений, и статья 2017 года «Attention is all you need», в которой описываются трансформеры — архитектура, ставшая основой современных языковых моделей. Интересно, что многие из этих работ изначально публиковались в виде препринтов, и их реальные показатели цитирования ещё выше, чем в официальных базах.
#цитирования
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Друзья, делимся полезными ИИ-инструментами, которые активно обсуждались на прошедшем вебинаре «Нейросетевые инструменты в арсенале современного исследователя: быстрее, выше, сильнее!»:
ChatGPT o1 — передовая ИИ-модель от OpenAI. Основной особенностью модели является ее способность генерировать ответы и показывать пользователю ход своих рассуждений в процессе генерации (кнопка "💡 Обоснуй"). Кроме того, ChatGPT может генерировать изображения и видео, что расширяет её функциональные возможности.
DeepSeek R1 — китайская open-source альтернатива ChatGPT. Эта "рассуждающая" модель отличается мощным логическим мышлением, подходит для решения аналитических задач и почти не уступает своему сопернику, при этом не имеет лимита по бесплатному использованию функций рассуждающей модели и не требует VPN для использования.
Qwen AI — еще одна китайская нейросеть, на этот раз от компании Alibaba (владелец всем известного Aliexpress), разработанная для работы с текстом и кодом. Модель демонстрирует высокую эффективность в выполнении различных задач, а также обладает возможностью генерировать изображения и видео, что делает её универсальным инструментом в арсенале исследователя.
Perplexity — бесплатная поисковая система нового поколения, которая предоставляет актуальные и свежие данные с указанием источников. Платформа умеет анализировать видео с пересказом содержания и работать с прикреплёнными PDF-документами, например, научными статьями, выделяя из них ключевые тезисы. Недавно появившаяся функция, позволяющая выбрать наборы источников для поиска и анализа информации (веб, академические публикации, соцсети), делает ее особенно ценным инструментом.
SciSpace — исследовательская платформа на базе ИИ, которая помогает быстро находить, анализировать и синтезировать информацию. Она оснащена инструментами для обзора литературы, извлечения данных и управления цитированием, предоставляет инструменты организации заметок и ИИ-ассистента для написания текстов, что делает процесс исследования более организованным и эффективным.
Elicit — ваш персональный ассистент-исследователь, использующий языковые модели для анализа научных данных. Инструмент помогает находить релевантные статьи даже без идеального подбора ключевых слов, суммирует выводы и вытаскивает из статей самую суть.
Consensus.app — поисковая система с ИИ, специализирующаяся на извлечении и обобщении научных данных из рецензируемых источников. Этот продукт создан для упрощения доступа к научной информации и делает её понятной и доступной как для исследователей, так и для широкого круга пользователей. Превращает горы научных данных и текстов в компактные обзоры по заданной вами теме.
Paperfinder — поисковая система научной литературы, построенная на использовании больших языковых моделей. Ресурс имитирует процесс исследования, позволяя обнаруживать труднодоступные статьи через семантический поиск, который выявляет связи между работами, даже если они не содержат одинаковых ключевых слов.
Blackbox — ИИ-ассистент для работы с кодом. Позволяет, не обладая серьезными навыками программиста, быстро разбираться в чужом коде, писать собственный, находить и исправлять ошибки. Инструмент может отвечать на вопросы по программированию, объяснять фрагменты кода и предлагать решения без обращения к документации. Поддерживает множество языков программирования.
Deepl — онлайн-переводчик на базе нейросетей, ежедневно помогающий миллионам пользователей переводить тексты на 33 языка, включая русский. Благодаря передовым технологиям ИИ, Deepl обеспечивает высокую точность перевода и поддерживает обработку не только текстов, но и документов в форматах DOCX, PDF и PPTX (до 5 Мб). Имеются плагин для работы в браузере, позволяющий быстро переводить выделенный фрагмент текста не отвлекаясь от чтения, а также полноценное приложение, позволяющее выполнять то же самое в любом приложении, которое открыто на компьютере.
#Пульс_Науки #искусственный_интеллект #ИИ #ии_в_науке #ии_в_образовании
— У вас 90% цитирований — ваши же работы.
— Это не самоплагиат, это «формирование научной школы».
#пятничное
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Карих Р. Д. Последствия развития открытой науки: риски усиления неравенства в глобальной научной коммуникации // Социологические исследования. 2024. № 10. С. 93-103.
https://doi.org/10.31857/S0132162524100082
В мире продолжает распространяться концепция открытой науки, которая представляет собой борьбу за свободный доступ к научным знаниям. В качестве одной из целей она ставит решение проблем развивающихся стран и ослабление неравенства. В данной работе достижимость этой цели ставится под сомнение. Представляя науку как мир-систему, автор описывает ее устройство в формате академического колониализма, где страны глобального Севера, находящиеся в центре мир-системы, доминируют над странами глобального Юга, расположенными ближе к периферии.
Следствием такой модели является эпистемическая несправедливость, которая может быть снижена в условиях открытой науки. Однако современные неолиберальные тенденции в виде платформенного капитализма не позволяют справиться с этой проблемой в рамках концепции в ее текущем виде, а увеличивают риски усиления неравенства. В статье предлагаются возможные решения по реализации открытой науки в России в инклюзивной форме на основе концепции библиоразнообразия.
Скачать
#открытаянаука #научныестатьи
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Выявлены ошибки в классификации статуса научных публикаций на платформе OpenAlex
Исследователи обнаружили серьезную проблему в работе популярной научной платформы OpenAlex, которая широко используется для анализа академической литературы. Согласно статье, опубликованной в Journal of Information Science , платформа некорректно маркирует статус отозванных научных работ (retractions), что может привести к искажению данных и негативным последствиям для научного сообщества.
Проблема заключается в том, что OpenAlex объединяет информацию о статусе публикаций, полученную из базы данных Crossref, в одно логическое поле — «is_retracted» («отозвана ли»). Это поле принимает только значения «true» или «false», игнорируя более детальные категории, такие как исправления (corrections) или выражения озабоченности (expressions of concern). В результате работы, которые были просто исправлены или вызвали вопросы у редакторов, могут быть ошибочно классифицированы как отозванные.
Одним из ярких примеров такой ошибки стала работа Corman et al., описывающая разработку теста ПЦР для выявления вируса SARS-CoV-2, вызвавшего пандемию COVID-19. Несмотря на то что статья подверглась лишь незначительным исправлениям, она была ошибочно помечена как отозванная. Такие неточности могут ввести в заблуждение медицинских специалистов, поставить под сомнение достоверность научных исследований и даже подорвать доверие общества к науке.
Проблема затрагивает данные, предоставленные через API OpenAlex в период с 22 декабря 2023 года по 19 марта 2024 года, а также снимки базы данных за 24 января и 27 февраля 2024 года. Исследователи предупреждают, что все пользователи, работавшие с этими данными, должны срочно проверить их точность и при необходимости заменить.
Команда OurResearch, стоящая за OpenAlex, была проинформирована о проблеме. В результате было выявлено и исправлено около 2300 некорректных записей.
#openalex
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)