Импакт vs. ИИмпакт: эмпирические свидетельства влияния LLM на цитирование публикаций
В последнее время мы часто пишем о том, как ИИ меняет привычный научный ландшафт: во все большем числе работ генеративный ИИ помогает не только дописывать отдельные абзацы, но и с подачи промптов берет на себя исследовательские функции. Между тем немалое количество ученых все еще рассматривает генеративный ИИ только в качестве помощника по редактуре текста, позволяющего "подогнать" публикацию под требования журнала или же стандарты академического языка (в особенности иностранного для самих авторов). Казалось бы, добросовестное и декларируемое применение ИИ в части работы с текстом статьи при прочих равных не должно давать дополнительных преимуществ исследователям в сравнении с их коллегами. Но так ли это?
В свежем исследовании, опубликованном в Scientometrics, наши коллеги из кампуса НИУ ВШЭ в Перми попытались ответить на этот вопрос, сфокусировавшись на взаимосвязи между использованием больших языковых моделей (LLM) при подготовке текста и показателями последующей цитируемости публикаций.
На основе анализа более 234 тыс. научных работ 2019–2025 годов при обращении к собственной модели идентификации паттернов ИИ-письма (LLM-assisted writing), авторы пришли к выводу, что публикации с такими признаками получали в среднем примерно на 7,04 % больше цитирований, чем работы с аналогичными характеристиками: опубликованные в тех же журналах, в рамках схожих по объему авторских коллективов, со схожим числом источников, длиной аннотации и предыдущей цитируемостью авторов. Значимость всех указанных характеристик для обученной модели приведена на графике.
Как отмечают сами авторы, применение ИИ может и не повышать качество самих научных исследований, но благодаря проработке аннотаций — улучшению структуры, удалению лишних слов, стандартизации формулировок и приведению текста к академическому стилю — улучшается видимость публикаций для читателей, что и способствует росту цитируемости. Внимание к аннотациям особенно важно, поскольку именно они попадают в поисковые системы, базы научного цитирования и могут использоваться самими LLM моделями и иными рекомендательными системами при подготовке списков литературы по теме.
В контексте же наукометрии исследование подчёркивает значимость ИИ-признаков как потенциального инструмента продвижения научных работ. Если ранее большее значение (хотя и не всегда) имело содержание статей, то теперь только особенности текста и использованных формулировок, могут при прочих равных влиять на повышение читательского интереса.
ИИ при этом прямо «не накручивает» цитаты, но ставит под сомнение один из основных столпов библиометрического анализа — индекс цитирования. Если даже относительно безобидная редактура текста систсематически связана с преимуществом в цитировании, то сама цитата сегодня — уже не только мера научной значимости работы, но и оценка ее "упаковки". По всей видимости, для исследователя, до сих пор сторонившегося ИИ-письма, рациональной стратегией все же становится использование LLM-инструментов при финальном редактировании текста публикации.
#обзор #ИИ #цитируемость #scientometrics
В последнее время мы часто пишем о том, как ИИ меняет привычный научный ландшафт: во все большем числе работ генеративный ИИ помогает не только дописывать отдельные абзацы, но и с подачи промптов берет на себя исследовательские функции. Между тем немалое количество ученых все еще рассматривает генеративный ИИ только в качестве помощника по редактуре текста, позволяющего "подогнать" публикацию под требования журнала или же стандарты академического языка (в особенности иностранного для самих авторов). Казалось бы, добросовестное и декларируемое применение ИИ в части работы с текстом статьи при прочих равных не должно давать дополнительных преимуществ исследователям в сравнении с их коллегами. Но так ли это?
В свежем исследовании, опубликованном в Scientometrics, наши коллеги из кампуса НИУ ВШЭ в Перми попытались ответить на этот вопрос, сфокусировавшись на взаимосвязи между использованием больших языковых моделей (LLM) при подготовке текста и показателями последующей цитируемости публикаций.
На основе анализа более 234 тыс. научных работ 2019–2025 годов при обращении к собственной модели идентификации паттернов ИИ-письма (LLM-assisted writing), авторы пришли к выводу, что публикации с такими признаками получали в среднем примерно на 7,04 % больше цитирований, чем работы с аналогичными характеристиками: опубликованные в тех же журналах, в рамках схожих по объему авторских коллективов, со схожим числом источников, длиной аннотации и предыдущей цитируемостью авторов. Значимость всех указанных характеристик для обученной модели приведена на графике.
Как отмечают сами авторы, применение ИИ может и не повышать качество самих научных исследований, но благодаря проработке аннотаций — улучшению структуры, удалению лишних слов, стандартизации формулировок и приведению текста к академическому стилю — улучшается видимость публикаций для читателей, что и способствует росту цитируемости. Внимание к аннотациям особенно важно, поскольку именно они попадают в поисковые системы, базы научного цитирования и могут использоваться самими LLM моделями и иными рекомендательными системами при подготовке списков литературы по теме.
В контексте же наукометрии исследование подчёркивает значимость ИИ-признаков как потенциального инструмента продвижения научных работ. Если ранее большее значение (хотя и не всегда) имело содержание статей, то теперь только особенности текста и использованных формулировок, могут при прочих равных влиять на повышение читательского интереса.
ИИ при этом прямо «не накручивает» цитаты, но ставит под сомнение один из основных столпов библиометрического анализа — индекс цитирования. Если даже относительно безобидная редактура текста систсематически связана с преимуществом в цитировании, то сама цитата сегодня — уже не только мера научной значимости работы, но и оценка ее "упаковки". По всей видимости, для исследователя, до сих пор сторонившегося ИИ-письма, рациональной стратегией все же становится использование LLM-инструментов при финальном редактировании текста публикации.
#обзор #ИИ #цитируемость #scientometrics
👍8🔥3🤔3❤2
Forwarded from Канал влияния
12 октября объявят лауреатов Нобелевской премии по экономике (можете попробовать их угадать вместе со СМУч ЭФ), но сегодня мы решили поговорить не о лауреатах, а об идеях
Как измерить скорость научного прогресса? Считать статьи бессмысленно: их выходит около 15 млн в год, и по этой мерке мы живём в золотой век. Считать деньги тоже так себе идея: каждое следующее открытие обходится дороже, и растущие расходы лишь удерживают прежний темп
Эндрю Уайт предлагает мерить иначе – временем жизни научного утверждения (claim): сколько оно держится, прежде чем его пересмотрят или опровергнут (White, 2026). По сути это взгляд на прогресс по Томасу Куну: наука движется не объёмом написанного, а тем, как часто приходится переписывать уже написанное
Утверждения здесь рассматривают как пациентов в клиническом исследовании. Берётся 151 обзорная статья по химии, медицине, биологии, материаловедению и другим областям, с 1950-х по 2010-е. Из них языковой моделью извлечены 3 444 утверждения, и момент попадания в обзор считается «рождением». Дальше поисковый агент PaperQA3 ищет, не пересмотрено ли утверждение: чтобы признать его изменённым или опровергнутым, нужен DOI опровергающей работы. Сдвиги меньше 20% от заявленной величины засчитываются как «выжило», пересмотр считается «смертью». Далее автор строит кривые Каплана-Мейера
Выглядит это так. В обзоре 1966 года сказано, что пятая жаберная дуга аорты исчезает после пятой недели развития и не оставляет никаких структур. Современные работы по эмбрионам мыши и человека показали, что такая артерия вообще не формируется, а то, что за неё принимали, – коллатерали и аномалии. Утверждение прожило полвека и умерло
• Период полураспада научного утверждения – 115 лет: столько нужно, чтобы пересмотру подверглась половина. Зато уже через десять лет пересмотренными оказываются около 10%
• Интереснее разбивка по десятилетиям: у утверждений 1950-х ожидаемый полураспад около 250 лет, у 2000-х – уже 70. Если разгон продолжится, к 2212 году полураспад сократится до года, а к 2494-му – до суток. Автор называет это сингулярностью: картина мира переписывается быстрее, чем человек успевает её прочесть
Автор признаёт ограничения:
• экстраполяция уходит далеко за пределы данных: пересмотров всего 529 на 3 444 утверждения, а у недавних десятилетий их мало просто потому, что прошло слишком мало времени. Само предположение об экспоненциальном ускорении ничем не проверено
• выборка смещена дважды: в обзоры попадают только утверждения, которые уже стали заметны, а открытый доступ перекошен в сторону последних десятилетий
• разметку делала языковая модель: эксперты соглашались с её оценками в 70% случаев, да и проверяли это на моделях двухлетней давности (Skarlinski et al., 2024)
• трудно решить, что считать утверждением: у слишком узких формулировок нет продолжения в литературе, и «выжило» не отличить от «никто не проверял»
От себя добавим, что это хоть и очень интересный, но пока всего лишь пост в блоге, а не рецензируемая статья. Но зато автор открыто поделился своими данными
• Сюжет спорит с привычной картиной замедления науки: идеи становится всё труднее находить (Bloom et al., 2020) [см. пост], статьи и патенты теряют прорывность (Park et al., 2023), а разрыв между работой и Нобелевской премией растёт (Mitsis, 2022). Здесь же выходит, что оборот фактов ускоряется
• К разговорам о скором скачке наука привыкла давно: Генри Адамс делил историю на эпохи – механическая триста лет, электрическая двадцать – и ждал сингулярности к 1921 году. Он не так уж промахнулся: модель атома с 1904 по 1926 год сменилась примерно восемь раз, а каково было издателям учебников физики, можно только гадать
Хотя, если вдуматься, Уайт измерил не то, как быстро мы узнаём правду, а то, как быстро правим прежние записи. Тогда рост числа пересмотров может означать и ускорение науки, и просто удешевление проверки – теми же языковыми моделями, с помощью которых сделана эта работа
#канал_обозревает
@causal_channel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10❤7👍3🤔1
Дайджест сентябрь 2026:
Представляем дайджест научных событий за прошедший месяц.
Наукометрия и рейтинги
• Недавняя работа в Scientometrics показывает, что месяц публикации влияет на FWCI при прочих равных: от февраля к ноябрю медианный показатель становится ниже примерно на 39 %. Очередная демонстрация того, почему даже нормализованные метрики не всегда могут служить опорой для сравнения исследований.
• Ранее мы уже писали о том, что Китайская академия наук прекратила публикацию своего журнального рейтинга. Теперь же выяснилось, что университеты отреагировали на новость по-разному: где-то сохранился учет CAS в последней редакции, где-то ему на смену пришел Xinrui, а в отдельных случаях учитываются теперь оба списка. Хороший кейс для демонстрации того, как именно университетские правила игры адаптируются к меняющимся условиям.
• Crossref улучшает видимость данных: новый алгоритм научился точнее связывать научные статьи с организациями, которые их финансировали. Если в статье нет идентификатора организации, Crossref определяет её по названию через реестр ROR. Точность такого сопоставления по словам команды Crossref составляет 99 %.
• В OpenAlex задумались о внедрении показателя научной новизны. Кандидатом на метрику стала AI-derived novelty score от команды Forschungszentrum Jülich, победившей в конкурсе Metascience Novelty Indicators Challenge 2026 года. Модель сравнивает исследование с цитируемыми работами, восстанавливает состояние знаний на момент публикации и оценивает, что нового добавляет статья.
• Еще одна потенциальная маленькая революция от OpenAlex на стадии обсуждения: предложение отказаться от цветовой схемы открытого доступа. По мнению команды, текущая версия уже слабо соответствует тому многообразию открытых доступов, что сложились за последние годы. Если планируете присоединиться к дискуссии — самое время это сделать, сбор отзывов продлится до 13 ноября.
• Clarivate по традиции представили список потенциальных лауреатов Нобелевской премии, основываясь на показателях цитирования. Кстати, сама Нобелевская неделя стартует уже 5 октября, также традиционно планируем посвятить ей несколько постов.
ИИ в науке
• В Web of Science появятся полные тексты статей и ИИ-инструменты для анализа их содержания. Благодаря DeepR больше не придётся переходить на сайты издательств за PDF-файлами — пользователи сразу получат доступ к полному тексту и ИИ-сводку с краткой выжимкой материала.
• О научных статьях, превращённых в ИИ-агентов, способных не только работать с их содержанием, но и выполнять связанные с ними исследовательские задачи, рассказали в Nature. Благодаря системе Paper2Agent статья и её код анализируются, после чего создаётся специальный сервер, превращающий исследование в ИИ-агента. С ним можно общаться, просить выполнить анализ или воспроизвести методы из статьи.
Редакционная политика и научная этика
• Более 120 представителей научного сообщества из разных стран поддержали забастовку сотрудников медицинского журнала The Lancet. Первая более чем за 200 лет забастовка стала ответом на новое предложение Elsevier по зарплате. На голосовании 94,5% участников поддержали забастовку, которая началась 22 сентября.
• Из наиболее интересных сюжетов Retraction Watch — заметка на основе недавнего препринта о том, что статьи "бумажных фабрик" (paper mills) успевают попасть в патенты, стратегические документы (policy documents) и клинические рекомендации и продолжают там жить после ретракций.
Наука в России
• В России ИИ поддерживают заметно чаще, чем регулируют. По опросу ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, меры поддержки есть у 65 % организаций, а формальные внутренние документы — у 14 %. Применение нейросетей опережает политику по формальному закреплению их применения.
#дайджест #наукометрия #рейтинги #иивнауке #редакционнаяполитика #научнаяэтика #наукавроссии
Представляем дайджест научных событий за прошедший месяц.
Наукометрия и рейтинги
• Недавняя работа в Scientometrics показывает, что месяц публикации влияет на FWCI при прочих равных: от февраля к ноябрю медианный показатель становится ниже примерно на 39 %. Очередная демонстрация того, почему даже нормализованные метрики не всегда могут служить опорой для сравнения исследований.
• Ранее мы уже писали о том, что Китайская академия наук прекратила публикацию своего журнального рейтинга. Теперь же выяснилось, что университеты отреагировали на новость по-разному: где-то сохранился учет CAS в последней редакции, где-то ему на смену пришел Xinrui, а в отдельных случаях учитываются теперь оба списка. Хороший кейс для демонстрации того, как именно университетские правила игры адаптируются к меняющимся условиям.
• Crossref улучшает видимость данных: новый алгоритм научился точнее связывать научные статьи с организациями, которые их финансировали. Если в статье нет идентификатора организации, Crossref определяет её по названию через реестр ROR. Точность такого сопоставления по словам команды Crossref составляет 99 %.
• В OpenAlex задумались о внедрении показателя научной новизны. Кандидатом на метрику стала AI-derived novelty score от команды Forschungszentrum Jülich, победившей в конкурсе Metascience Novelty Indicators Challenge 2026 года. Модель сравнивает исследование с цитируемыми работами, восстанавливает состояние знаний на момент публикации и оценивает, что нового добавляет статья.
• Еще одна потенциальная маленькая революция от OpenAlex на стадии обсуждения: предложение отказаться от цветовой схемы открытого доступа. По мнению команды, текущая версия уже слабо соответствует тому многообразию открытых доступов, что сложились за последние годы. Если планируете присоединиться к дискуссии — самое время это сделать, сбор отзывов продлится до 13 ноября.
• Clarivate по традиции представили список потенциальных лауреатов Нобелевской премии, основываясь на показателях цитирования. Кстати, сама Нобелевская неделя стартует уже 5 октября, также традиционно планируем посвятить ей несколько постов.
ИИ в науке
• В Web of Science появятся полные тексты статей и ИИ-инструменты для анализа их содержания. Благодаря DeepR больше не придётся переходить на сайты издательств за PDF-файлами — пользователи сразу получат доступ к полному тексту и ИИ-сводку с краткой выжимкой материала.
• О научных статьях, превращённых в ИИ-агентов, способных не только работать с их содержанием, но и выполнять связанные с ними исследовательские задачи, рассказали в Nature. Благодаря системе Paper2Agent статья и её код анализируются, после чего создаётся специальный сервер, превращающий исследование в ИИ-агента. С ним можно общаться, просить выполнить анализ или воспроизвести методы из статьи.
Редакционная политика и научная этика
• Более 120 представителей научного сообщества из разных стран поддержали забастовку сотрудников медицинского журнала The Lancet. Первая более чем за 200 лет забастовка стала ответом на новое предложение Elsevier по зарплате. На голосовании 94,5% участников поддержали забастовку, которая началась 22 сентября.
• Из наиболее интересных сюжетов Retraction Watch — заметка на основе недавнего препринта о том, что статьи "бумажных фабрик" (paper mills) успевают попасть в патенты, стратегические документы (policy documents) и клинические рекомендации и продолжают там жить после ретракций.
Наука в России
• В России ИИ поддерживают заметно чаще, чем регулируют. По опросу ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, меры поддержки есть у 65 % организаций, а формальные внутренние документы — у 14 %. Применение нейросетей опережает политику по формальному закреплению их применения.
#дайджест #наукометрия #рейтинги #иивнауке #редакционнаяполитика #научнаяэтика #наукавроссии
👍7❤5🔥1
Нобелевская неделя 2026. День 1: Физиология или медицина
Сегодня начинается Нобелевская неделя, а мы вновь возвращаемся к читателям с серией постов и опросов по этой теме. Первыми традиционно объявят лауреатов премии по физиологии или медицине.
Одним из главных источников прогнозов, как мы отметили в дайджесте, остается список Citation Laureates от Clarivate. Правда, прошлый год для его медицинской части вновь оказался «неудачным»: среди Citation Laureates-2025 будущих победителей не было. Симон Сакагути (Shimon Sakaguchi), впрочем, был отмечен Clarivate еще в 2015 году. Это вновь доказывает, что предсказания неплохо выявляют действительно признанных ученых, но хуже отвечают на вопрос, когда цитатное признание конвертируется в Нобелевскую премию.
Недавние работы показывают, что с годами ждать приходится всё дольше. В мартовской статье Scientometrics авторы проанализировали премии 1901–2024 годов и наглядно продемонстрировали, что промежуток между ключевой работой и награждением постепенно растет.
Есть и обратная сторона: иногда будущую нобелевскую работу долго не считают особенно перспективной. Яркий пример — Каталин Карико (Katalin Karikó). В 1995 году после неудач с грантами ее понизили в должности в Пенсильванском университете, а ключевая статья 2005 года с Дрю Вайсманом (Drew Weissman) поначалу получила мало внимания. В подкасте Nobel Prize эту реакцию позднее назвали почти «громовой тишиной». В 2026 году историю Карико вновь обсуждали в контексте дискуссии об оценке научных результатов. Правда, не стоит и забывать о том, что большую роль в присуждении премии сыграл фактор пандемии коронавируса.
Главный претендент этого сезона — GLP-1 (ГПП-1). Clarivate выделил Дэниела Друкера (Daniel Drucker), Йенса Юла Хольста (Jens Juul Holst) и Светлану Мойсов (Svetlana Mojsov) за исследования в области лечения диабета, побочным результатов которого стало появление популярных сегодня препаратов для снижения веса.
Забавно, что значимость открытия вопросов почти не вызывает, а вот с составом возможных лауреатов сложнее. В 2024 году премию Ласкера получили Джоэл Хабенер (Joel Habener), Светлана Мойсов и Лотте Бьерре Кнудсен (Lotte Bjerre Knudsen), а Breakthrough Prize позднее отметил уже пятерых ученых, добавив Друкера и Хольста. К сожалению, Хабенер умер в декабре прошлого года, а Нобелевскую премию посмертно не присуждают (впрочем, именно с этой премией связан любопытный казус: в 2011 году Ральф Стайнман умер за 3 дня до объявления, но комитет оставил принятое решение в силе). Однако и без него претендентов на премию явно больше трех.
Другой заметный вариант — оптическая когерентная томография (ОКТ): Джеймс Фудзимото (James Fujimoto), Дэвид Хуанг (David Huang) и Эрик Свонсон (Eric Swanson). Их открытие хорошо вписывается в группу методических и инструментальных прорывов в области офтальмологии, за которые награждают не так часто: в исследовании этого года авторы, разобрав 761 крупное научное открытие, включая 533 нобелевских, показали, что только в 10 % случаев лауреатами в области становились такие исследования.
Третий пул кандидатов — Эммануэль Миньо (Emmanuel Mignot) и Масаси Янагисава (Masashi Yanagisawa). В сентябре они получили премию Ласкера 2026 года за исследования орексина, сна и нарколепсии — почти классическая «физиологическая» премия. А ведь на условную «очередность» физиологии и медицины мы обращали внимание еще в 2024 году. Формального чередования нет, но две последние премии были скорее за фундаментальные механизмы. Поэтому шансов здесь меньше: у прикладной медицины есть основания считать, что подошла ее очередь.
Если так, GLP-1 и ОКТ выглядят наиболее очевидными кандидатами. В числе постоянных претендентов называют также клеточную терапию рака, открытие B- и T-лимфоцитов и исследования сворачивания белков.
По традиции ниже — опрос. Рискнем поставить на ОКТ, а не GLP-1: здесь хотя бы проще определиться с тройкой лауреатов.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #медицинаифизиология
Сегодня начинается Нобелевская неделя, а мы вновь возвращаемся к читателям с серией постов и опросов по этой теме. Первыми традиционно объявят лауреатов премии по физиологии или медицине.
Одним из главных источников прогнозов, как мы отметили в дайджесте, остается список Citation Laureates от Clarivate. Правда, прошлый год для его медицинской части вновь оказался «неудачным»: среди Citation Laureates-2025 будущих победителей не было. Симон Сакагути (Shimon Sakaguchi), впрочем, был отмечен Clarivate еще в 2015 году. Это вновь доказывает, что предсказания неплохо выявляют действительно признанных ученых, но хуже отвечают на вопрос, когда цитатное признание конвертируется в Нобелевскую премию.
Недавние работы показывают, что с годами ждать приходится всё дольше. В мартовской статье Scientometrics авторы проанализировали премии 1901–2024 годов и наглядно продемонстрировали, что промежуток между ключевой работой и награждением постепенно растет.
Есть и обратная сторона: иногда будущую нобелевскую работу долго не считают особенно перспективной. Яркий пример — Каталин Карико (Katalin Karikó). В 1995 году после неудач с грантами ее понизили в должности в Пенсильванском университете, а ключевая статья 2005 года с Дрю Вайсманом (Drew Weissman) поначалу получила мало внимания. В подкасте Nobel Prize эту реакцию позднее назвали почти «громовой тишиной». В 2026 году историю Карико вновь обсуждали в контексте дискуссии об оценке научных результатов. Правда, не стоит и забывать о том, что большую роль в присуждении премии сыграл фактор пандемии коронавируса.
Главный претендент этого сезона — GLP-1 (ГПП-1). Clarivate выделил Дэниела Друкера (Daniel Drucker), Йенса Юла Хольста (Jens Juul Holst) и Светлану Мойсов (Svetlana Mojsov) за исследования в области лечения диабета, побочным результатов которого стало появление популярных сегодня препаратов для снижения веса.
Забавно, что значимость открытия вопросов почти не вызывает, а вот с составом возможных лауреатов сложнее. В 2024 году премию Ласкера получили Джоэл Хабенер (Joel Habener), Светлана Мойсов и Лотте Бьерре Кнудсен (Lotte Bjerre Knudsen), а Breakthrough Prize позднее отметил уже пятерых ученых, добавив Друкера и Хольста. К сожалению, Хабенер умер в декабре прошлого года, а Нобелевскую премию посмертно не присуждают (впрочем, именно с этой премией связан любопытный казус: в 2011 году Ральф Стайнман умер за 3 дня до объявления, но комитет оставил принятое решение в силе). Однако и без него претендентов на премию явно больше трех.
Другой заметный вариант — оптическая когерентная томография (ОКТ): Джеймс Фудзимото (James Fujimoto), Дэвид Хуанг (David Huang) и Эрик Свонсон (Eric Swanson). Их открытие хорошо вписывается в группу методических и инструментальных прорывов в области офтальмологии, за которые награждают не так часто: в исследовании этого года авторы, разобрав 761 крупное научное открытие, включая 533 нобелевских, показали, что только в 10 % случаев лауреатами в области становились такие исследования.
Третий пул кандидатов — Эммануэль Миньо (Emmanuel Mignot) и Масаси Янагисава (Masashi Yanagisawa). В сентябре они получили премию Ласкера 2026 года за исследования орексина, сна и нарколепсии — почти классическая «физиологическая» премия. А ведь на условную «очередность» физиологии и медицины мы обращали внимание еще в 2024 году. Формального чередования нет, но две последние премии были скорее за фундаментальные механизмы. Поэтому шансов здесь меньше: у прикладной медицины есть основания считать, что подошла ее очередь.
Если так, GLP-1 и ОКТ выглядят наиболее очевидными кандидатами. В числе постоянных претендентов называют также клеточную терапию рака, открытие B- и T-лимфоцитов и исследования сворачивания белков.
По традиции ниже — опрос. Рискнем поставить на ОКТ, а не GLP-1: здесь хотя бы проще определиться с тройкой лауреатов.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #медицинаифизиология
👍4❤1
Скоро станет известно имя лауреата Нобелевской премии по физиологии или медицине. Как вы думаете, кто получит награду?
• Дэниел Друкер (Daniel Drucker), Йенс Юл Хольст (Jens Juul Holst) и Светлана Мойсов (Svetlana Mojsov) — GLP-1, препараты против диабета и ожирения - 4
👍👍👍👍👍 17%
• Эммануэль Миньо (Emmanuel Mignot) и Масаси Янагисава (Masashi Yanagisawa) — орексин, механизмы сна и нарколепсии - 1
👍👍 4%
• Джеймс Фудзимото (James Fujimoto), Дэвид Хуанг (David Huang) и Эрик Свонсон (Eric Swanson) — оптическая когерентная томография - 5
👍👍👍👍👍👍 22%
• Карл Джун (Carl June) — клеточная терапия рака (CAR-T) - 7
👍👍👍👍👍👍👍👍 30%
• Макс Купер (Max Cooper) и Жак Миллер (Jacques Miller) — открытие B- и T-лимфоцитов - 1
👍👍 4%
• Франц-Ульрих Хартль (Franz-Ulrich Hartl) и Артур Хорвич (Arthur Horwich) — механизмы сворачивания белков - 1
👍👍 4%
• Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 4
👍👍👍👍👍 17%
👥 23 человека уже проголосовало.
• Дэниел Друкер (Daniel Drucker), Йенс Юл Хольст (Jens Juul Holst) и Светлана Мойсов (Svetlana Mojsov) — GLP-1, препараты против диабета и ожирения - 4
👍👍👍👍👍 17%
• Эммануэль Миньо (Emmanuel Mignot) и Масаси Янагисава (Masashi Yanagisawa) — орексин, механизмы сна и нарколепсии - 1
👍👍 4%
• Джеймс Фудзимото (James Fujimoto), Дэвид Хуанг (David Huang) и Эрик Свонсон (Eric Swanson) — оптическая когерентная томография - 5
👍👍👍👍👍👍 22%
• Карл Джун (Carl June) — клеточная терапия рака (CAR-T) - 7
👍👍👍👍👍👍👍👍 30%
• Макс Купер (Max Cooper) и Жак Миллер (Jacques Miller) — открытие B- и T-лимфоцитов - 1
👍👍 4%
• Франц-Ульрих Хартль (Franz-Ulrich Hartl) и Артур Хорвич (Arthur Horwich) — механизмы сворачивания белков - 1
👍👍 4%
• Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 4
👍👍👍👍👍 17%
👥 23 человека уже проголосовало.
🏆 Карл Дайссерот, Питер Хегеманн и Георг Нагель получили Нобелевскую премию по физиологии или медицине 2026 года «за открытия, связанные со светочувствительными ионными каналами и оптогенетикой». Их работы заложили основу оптогенетики — метода, позволяющего с помощью света управлять активностью отдельных клеток, прежде всего нейронов.
P.S. С офтальмологией мы всё-таки не совсем промахнулись. Судя по комментариям на награждении одно из наиболее заметных клинических применений оптогенетики сегодня — как раз попытки восстановить зрение при дегенеративных заболеваниях сетчатки.
P.S. С офтальмологией мы всё-таки не совсем промахнулись. Судя по комментариям на награждении одно из наиболее заметных клинических применений оптогенетики сегодня — как раз попытки восстановить зрение при дегенеративных заболеваниях сетчатки.
❤12👍6
Нобелевская неделя 2026. День 2: Физика
Совсем скоро станут известны лауреаты Нобелевской премии по физике. Среди возможных победителей — исследователи в области физики конденсированного состояния и новых материалов, а также физики частиц. В частности, в числе потенциальных лауреатов Clarivate называет Тихая Адати (Chihaya Adachi), Стивена Форреста (Stephen Forrest) и Марка Томпсона (Mark Thompson) — за работы над высокоэффективными органическими светодиодами; Николу Спалдина (Nicola A. Spaldin) — за исследования мультиферроиков, материалов, сочетающих электрические и магнитные свойства; и Цикуня Сюэ (Qikun Xue) — за экспериментальное наблюдение квантового аномального эффекта Холла.
Забавно, что Physics World, традиционно сверяющийся со своей картой распределения премий по областям, тоже считает, что сейчас настала «очередь» физики конденсированного состояния или физики частиц. В первой области к претендентам вновь относят Николу Спалдина, а Джона Пендри (John Pendry) и Федерико Капассо (Federico Capasso) выделяют за работы по оптическим метаматериалам. Среди возможных лауреатов по физике частиц издание называет Джеффри Хангста (Jeffrey Hangst) и его коллег — за эксперименты с антиводородом.
В экспериментальном прогнозе первое место занимают Хидэтоси Катори (Hidetoshi Katori) и Цзюнь Е (Jun Ye) за оптические решеточные часы. Не исчезла и прошлогодняя тройка: Ингрид Добеши (Ingrid Daubechies), Стефан Малла (Stéphane Mallat) и Ив Мейер (Yves Meyer) вновь поборются за награду с работами по теории вейвлетов.
Отдельным сюжетом можно отметить работы Пабло Харильо-Эрреро (Pablo Jarillo-Herrero). Еще в опросе «Выше квартилей» 2024 года мы ставили на двухслойный графен под «магическим углом». Тогда возможную тройку составляли Рафи Бистрицер (Rafi Bistritzer), П. Харильо-Эрреро и Аллан Макдональд (Allan H. MacDonald). В 2026 году премию Кавли за создание твистроники получили уже Ева Андреи (Eva Y. Andrei) вместе с двумя последними.
Любопытный комментарий о количестве номинаций, предшествующих получению премии, вышел весной в Nature Physics. Напомним, что номинации становятся публичными только спустя 50 лет. Несмотря на то, что медианный будущий лауреат успевал получить 16 номинаций до победы, их количество — как, например, в случае Арнольда Зоммерфельда (Arnold Sommerfeld) номинированного аж 84 раза — не является гарантией победы.
Получается, прежде чем выиграть Нобеля, нужно сначала стать достаточно заметным для тех, кто вообще имеет право номинировать (а номинировать могут прежние лауреаты, академики и специально приглашенные профессора). Окончательный результат, как и в других областях знания, зависит от конъюнктуры, политики и даже моды.
Для премии по физике характерна еще одна традиционная проблема: современная экспериментальная физика всё чаще строится вокруг больших международных коллективов. Самый известный пример — LIGO: над обнаружением гравитационных волн работали более тысячи человек, но Нобелевскую премию 2017 года получили трое.
Впрочем, внутри больших команд всё равно существуют устойчивые ядра. В свежем исследовании npj Complexity на более чем 205 млн публикаций авторы выделили свыше полумиллиона таких долговременных команд. Чаще всего их ядро состояло как раз из трёх исследователей, тогда как более крупные ядра формировались дольше и быстрее распадались. При этом расширение команды временными участниками само по себе не давало прибавки к цитируемости.
Но установки масштаба LIGO или CERN устроены заметно сложнее: вокруг исследовательского ядра оказываются сотни и тысячи участников, и правило трёх фамилий вновь превращается в проблему. Physics World приводит почти идеальный пример из пока неотмеченных: кварк-глюонная плазма вполне выглядит нобелевской темой, но выбрать трех человек здесь крайне непросто.
Наша же ставка — твистроника: сюжет почти ежегодно всплывает при обсуждении потенциальных лауреатов, а недавняя премия Кавли только добавило ему видимости.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #физика
Совсем скоро станут известны лауреаты Нобелевской премии по физике. Среди возможных победителей — исследователи в области физики конденсированного состояния и новых материалов, а также физики частиц. В частности, в числе потенциальных лауреатов Clarivate называет Тихая Адати (Chihaya Adachi), Стивена Форреста (Stephen Forrest) и Марка Томпсона (Mark Thompson) — за работы над высокоэффективными органическими светодиодами; Николу Спалдина (Nicola A. Spaldin) — за исследования мультиферроиков, материалов, сочетающих электрические и магнитные свойства; и Цикуня Сюэ (Qikun Xue) — за экспериментальное наблюдение квантового аномального эффекта Холла.
Забавно, что Physics World, традиционно сверяющийся со своей картой распределения премий по областям, тоже считает, что сейчас настала «очередь» физики конденсированного состояния или физики частиц. В первой области к претендентам вновь относят Николу Спалдина, а Джона Пендри (John Pendry) и Федерико Капассо (Federico Capasso) выделяют за работы по оптическим метаматериалам. Среди возможных лауреатов по физике частиц издание называет Джеффри Хангста (Jeffrey Hangst) и его коллег — за эксперименты с антиводородом.
В экспериментальном прогнозе первое место занимают Хидэтоси Катори (Hidetoshi Katori) и Цзюнь Е (Jun Ye) за оптические решеточные часы. Не исчезла и прошлогодняя тройка: Ингрид Добеши (Ingrid Daubechies), Стефан Малла (Stéphane Mallat) и Ив Мейер (Yves Meyer) вновь поборются за награду с работами по теории вейвлетов.
Отдельным сюжетом можно отметить работы Пабло Харильо-Эрреро (Pablo Jarillo-Herrero). Еще в опросе «Выше квартилей» 2024 года мы ставили на двухслойный графен под «магическим углом». Тогда возможную тройку составляли Рафи Бистрицер (Rafi Bistritzer), П. Харильо-Эрреро и Аллан Макдональд (Allan H. MacDonald). В 2026 году премию Кавли за создание твистроники получили уже Ева Андреи (Eva Y. Andrei) вместе с двумя последними.
Любопытный комментарий о количестве номинаций, предшествующих получению премии, вышел весной в Nature Physics. Напомним, что номинации становятся публичными только спустя 50 лет. Несмотря на то, что медианный будущий лауреат успевал получить 16 номинаций до победы, их количество — как, например, в случае Арнольда Зоммерфельда (Arnold Sommerfeld) номинированного аж 84 раза — не является гарантией победы.
Получается, прежде чем выиграть Нобеля, нужно сначала стать достаточно заметным для тех, кто вообще имеет право номинировать (а номинировать могут прежние лауреаты, академики и специально приглашенные профессора). Окончательный результат, как и в других областях знания, зависит от конъюнктуры, политики и даже моды.
Для премии по физике характерна еще одна традиционная проблема: современная экспериментальная физика всё чаще строится вокруг больших международных коллективов. Самый известный пример — LIGO: над обнаружением гравитационных волн работали более тысячи человек, но Нобелевскую премию 2017 года получили трое.
Впрочем, внутри больших команд всё равно существуют устойчивые ядра. В свежем исследовании npj Complexity на более чем 205 млн публикаций авторы выделили свыше полумиллиона таких долговременных команд. Чаще всего их ядро состояло как раз из трёх исследователей, тогда как более крупные ядра формировались дольше и быстрее распадались. При этом расширение команды временными участниками само по себе не давало прибавки к цитируемости.
Но установки масштаба LIGO или CERN устроены заметно сложнее: вокруг исследовательского ядра оказываются сотни и тысячи участников, и правило трёх фамилий вновь превращается в проблему. Physics World приводит почти идеальный пример из пока неотмеченных: кварк-глюонная плазма вполне выглядит нобелевской темой, но выбрать трех человек здесь крайне непросто.
Наша же ставка — твистроника: сюжет почти ежегодно всплывает при обсуждении потенциальных лауреатов, а недавняя премия Кавли только добавило ему видимости.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #физика
👍2
Победителя (или победителей) объявят меньше чем через час. Кто получит Нобелевскую премию по физике?
• Тихая Адати (Chihaya Adachi), Стивен Форрест (Stephen Forrest) и Марк Томпсон (Mark Thompson) — органические светодиоды - 5
👍👍👍👍👍👍👍👍 25%
• Никола Спалдин (Nicola Spaldin) — мультиферроики - 3
👍👍👍👍👍 15%
• Цикунь Сюэ (Qikun Xue) — квантовый аномальный эффект Холла - 5
👍👍👍👍👍👍👍👍 25%
• Ева Андреи (Eva Y. Andrei), Пабло Харильо-Эрреро (Pablo Jarillo-Herrero) и Аллан Макдональд (Allan H. MacDonald) — твистроника - 3
👍👍👍👍👍 15%
• Джон Пендри (John Pendry) и Федерико Капассо (Federico Capasso) — метаматериалы - 2
👍👍👍👍 10%
• Хидэтоси Катори (Hidetoshi Katori) и Цзюнь Е (Jun Ye) — оптические решеточные часы
▫️ 0%
• Джеффри Хангст (Jeffrey Hangst) и коллеги — исследования антиводорода
▫️ 0%
• Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 2
👍👍👍👍 10%
👥 20 человек уже проголосовало.
• Тихая Адати (Chihaya Adachi), Стивен Форрест (Stephen Forrest) и Марк Томпсон (Mark Thompson) — органические светодиоды - 5
👍👍👍👍👍👍👍👍 25%
• Никола Спалдин (Nicola Spaldin) — мультиферроики - 3
👍👍👍👍👍 15%
• Цикунь Сюэ (Qikun Xue) — квантовый аномальный эффект Холла - 5
👍👍👍👍👍👍👍👍 25%
• Ева Андреи (Eva Y. Andrei), Пабло Харильо-Эрреро (Pablo Jarillo-Herrero) и Аллан Макдональд (Allan H. MacDonald) — твистроника - 3
👍👍👍👍👍 15%
• Джон Пендри (John Pendry) и Федерико Капассо (Federico Capasso) — метаматериалы - 2
👍👍👍👍 10%
• Хидэтоси Катори (Hidetoshi Katori) и Цзюнь Е (Jun Ye) — оптические решеточные часы
▫️ 0%
• Джеффри Хангст (Jeffrey Hangst) и коллеги — исследования антиводорода
▫️ 0%
• Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 2
👍👍👍👍 10%
👥 20 человек уже проголосовало.
🏆 Фрэнсис Халзен (Francis Halzen) получил Нобелевскую премию по физике 2026 года «за решающий вклад в создание нейтринной обсерватории IceCube и открытие нейтрино высоких энергий астрофизического происхождения». IceCube — крупнейший детектор нейтрино, расположенный в антарктическом льду. Наблюдение высокоэнергетических нейтрино позволило связать эти практически неуловимые частицы с астрофизическими источниками и открыть новый способ изучения Вселенной.
🔥17❤2
Нобелевская неделя 2026. День 3: Химия
Имена лауреатов Нобелевской премии по химии мы узнаем менее чем через час. Список направлений, в которых работают претенденты этого года, особенно широк: химия поверхностей, перенос электронов в белках, секвенирование ДНК, солнечные элементы и редактирование генома. И это очередное напоминание об особенности дисциплины: премия по химии регулярно уходит работам на границе с биологией, медициной, физикой, а с недавнего времени и вычислительными методами.
С наукометрической точки зрения мультидисциплинарность премии также заметна. Так, в августовской работе в Ambix авторы среди прочего проследили траектории 79 лауреатов по химии и 33 — по физиологии или медицине. Выяснилось, что химическая премия со временем действительно смещалась в сторону наук о жизни: лауреаты по химии всё чаще получали заметную долю цитирований одновременно из химических и биомедицинских журналов, тогда как медицинские лауреаты в основном оставались внутри своей области. И если прошлогодняя премия за разработку металлоорганических каркасов (MOF) была образцовой химической наградой, то в 2024 году первая премия ИИ в области химии вызвала куда больше дискуссий.
Прогноз Clarivate этого года также максимально разнообразен. Потенциальными лауреатами называют Дэвида Аллару (David Allara), Ральфа Нуццо (Ralph Nuzzo) и Яакова Сагива (Jacob Sagiv) за исследования самоорганизующихся монослоёв; Гарри Грея (Harry Gray) и Джея Уинклера (Jay Winkler) — за исследования переноса электронов в белках; и, наконец, Дэвида Лю (David Liu) — за разработку методов редактирования отдельных оснований и прайм-редактирования ДНК.
За пределами Clarivate наиболее заметный консенсус сложился вокруг темы секвенирования ДНК нового поколения. Двое из трёх экспертов ежегодного вебинара C&EN и American Chemical Society Webinars — Росс Кинг (Ross King) и Чаочао Дунь (Chaochao Dun) — сходятся в своих прогнозах относительно исследователей, связанных с этой сферой, — Шанкара Баласубраманиана (Shankar Balasubramanian) и Дэвида Кленермана (David Klenerman). Третьим здесь может стать либо Хейган Бейли (Hagan Bayley), либо Паскаль Майер (Pascal Mayer) — мнения экспертов об их вкладе разошлись. При этом в читательском голосовании C&EN лидирует другой кандидат — Чи-Хуэй Вонг (Chi-Huey Wong), известный работами по программируемому синтезу углеводов и гликопротеинов.
Среди других заметных вариантов — перовскитные солнечные элементы: Цутому Миясака (Tsutomu Miyasaka), Нам-Гю Пак (Nam-Gyu Park) и Генри Снейт (Henry Snaith). В более «классической» химии Chemistry World вновь выделяет Стивена Бухвальда (Stephen Buchwald) и Джона Хартвига (John Hartwig) за методы образования связей C–N. Среди совсем молодых направлений выделяют также «редактирование скелета» молекул (skeletal editing), однако сами участники дискуссии признают, что для Нобелевской премии открытие, вероятно, пока слишком свежее.
Впрочем, есть среди претендентов и области из прогнозов прошлых лет — например, исследования биомолекулярных конденсатов. Напомним, что сразу трое учёных, работающих в этой области, — Клиффорд Брангвинн (Clifford Brangwynne), Энтони Хайман (Anthony Hyman) и Майкл Розен (Michael Rosen) — вошли в список Citation Laureates прошлого года.
В итоге нынешний список хорошо иллюстрирует междисциплинарное положение химии. Поэтому шутка о том, что Нобелевскую премию по химии получают все, кроме химиков, может оказаться вовсе не шуткой, особенно после чисто «химической» премии прошлого года.
С учетом этого по традиции нашанеудачная ставка — секвенирование ДНК нового поколения.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #химия
Имена лауреатов Нобелевской премии по химии мы узнаем менее чем через час. Список направлений, в которых работают претенденты этого года, особенно широк: химия поверхностей, перенос электронов в белках, секвенирование ДНК, солнечные элементы и редактирование генома. И это очередное напоминание об особенности дисциплины: премия по химии регулярно уходит работам на границе с биологией, медициной, физикой, а с недавнего времени и вычислительными методами.
С наукометрической точки зрения мультидисциплинарность премии также заметна. Так, в августовской работе в Ambix авторы среди прочего проследили траектории 79 лауреатов по химии и 33 — по физиологии или медицине. Выяснилось, что химическая премия со временем действительно смещалась в сторону наук о жизни: лауреаты по химии всё чаще получали заметную долю цитирований одновременно из химических и биомедицинских журналов, тогда как медицинские лауреаты в основном оставались внутри своей области. И если прошлогодняя премия за разработку металлоорганических каркасов (MOF) была образцовой химической наградой, то в 2024 году первая премия ИИ в области химии вызвала куда больше дискуссий.
Прогноз Clarivate этого года также максимально разнообразен. Потенциальными лауреатами называют Дэвида Аллару (David Allara), Ральфа Нуццо (Ralph Nuzzo) и Яакова Сагива (Jacob Sagiv) за исследования самоорганизующихся монослоёв; Гарри Грея (Harry Gray) и Джея Уинклера (Jay Winkler) — за исследования переноса электронов в белках; и, наконец, Дэвида Лю (David Liu) — за разработку методов редактирования отдельных оснований и прайм-редактирования ДНК.
За пределами Clarivate наиболее заметный консенсус сложился вокруг темы секвенирования ДНК нового поколения. Двое из трёх экспертов ежегодного вебинара C&EN и American Chemical Society Webinars — Росс Кинг (Ross King) и Чаочао Дунь (Chaochao Dun) — сходятся в своих прогнозах относительно исследователей, связанных с этой сферой, — Шанкара Баласубраманиана (Shankar Balasubramanian) и Дэвида Кленермана (David Klenerman). Третьим здесь может стать либо Хейган Бейли (Hagan Bayley), либо Паскаль Майер (Pascal Mayer) — мнения экспертов об их вкладе разошлись. При этом в читательском голосовании C&EN лидирует другой кандидат — Чи-Хуэй Вонг (Chi-Huey Wong), известный работами по программируемому синтезу углеводов и гликопротеинов.
Среди других заметных вариантов — перовскитные солнечные элементы: Цутому Миясака (Tsutomu Miyasaka), Нам-Гю Пак (Nam-Gyu Park) и Генри Снейт (Henry Snaith). В более «классической» химии Chemistry World вновь выделяет Стивена Бухвальда (Stephen Buchwald) и Джона Хартвига (John Hartwig) за методы образования связей C–N. Среди совсем молодых направлений выделяют также «редактирование скелета» молекул (skeletal editing), однако сами участники дискуссии признают, что для Нобелевской премии открытие, вероятно, пока слишком свежее.
Впрочем, есть среди претендентов и области из прогнозов прошлых лет — например, исследования биомолекулярных конденсатов. Напомним, что сразу трое учёных, работающих в этой области, — Клиффорд Брангвинн (Clifford Brangwynne), Энтони Хайман (Anthony Hyman) и Майкл Розен (Michael Rosen) — вошли в список Citation Laureates прошлого года.
В итоге нынешний список хорошо иллюстрирует междисциплинарное положение химии. Поэтому шутка о том, что Нобелевскую премию по химии получают все, кроме химиков, может оказаться вовсе не шуткой, особенно после чисто «химической» премии прошлого года.
С учетом этого по традиции наша
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #химия
👍2❤1
Совсем скоро станет известно имя лауреата Нобелевской премии по химии. Как Вы думаете, кто получит награду?
Дэвид Аллара (David Allara), Ральф Нуццо (Ralph Nuzzo) и Яаков Сагив (Jacob Sagiv) — самоорганизующиеся монослои - 2
👍👍👍👍👍 15%
Гарри Грей (Harry Gray) и Джей Уинклер (Jay Winkler) — перенос электронов в белках - 2
👍👍👍👍👍 15%
Дэвид Лю (David Liu) — точное редактирование ДНК - 4
👍👍👍👍👍👍👍👍 31%
Шанкар Баласубраманиан (Shankar Balasubramanian), Дэвид Кленерман (David Klenerman) и коллеги — секвенирование ДНК нового поколения
▫️ 0%
Цутому Миясака (Tsutomu Miyasaka), Нам-Гю Пак (Nam-Gyu Park) и Генри Снейт (Henry Snaith) — перовскитные солнечные элементы - 3
👍👍👍👍👍👍 23%
Клиффорд Брангвинн (Clifford Brangwynne), Энтони Хайман (Anthony Hyman) и Майкл Розен (Michael Rosen) — биомолекулярные конденсаты
▫️ 0%
Стивен Бухвальд (Stephen Buchwald) и Джон Хартвиг (John Hartwig) — образование связей C–N - 1
👍👍👍 8%
Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 1
👍👍👍 8%
👥 13 человек уже проголосовало.
Дэвид Аллара (David Allara), Ральф Нуццо (Ralph Nuzzo) и Яаков Сагив (Jacob Sagiv) — самоорганизующиеся монослои - 2
👍👍👍👍👍 15%
Гарри Грей (Harry Gray) и Джей Уинклер (Jay Winkler) — перенос электронов в белках - 2
👍👍👍👍👍 15%
Дэвид Лю (David Liu) — точное редактирование ДНК - 4
👍👍👍👍👍👍👍👍 31%
Шанкар Баласубраманиан (Shankar Balasubramanian), Дэвид Кленерман (David Klenerman) и коллеги — секвенирование ДНК нового поколения
▫️ 0%
Цутому Миясака (Tsutomu Miyasaka), Нам-Гю Пак (Nam-Gyu Park) и Генри Снейт (Henry Snaith) — перовскитные солнечные элементы - 3
👍👍👍👍👍👍 23%
Клиффорд Брангвинн (Clifford Brangwynne), Энтони Хайман (Anthony Hyman) и Майкл Розен (Michael Rosen) — биомолекулярные конденсаты
▫️ 0%
Стивен Бухвальд (Stephen Buchwald) и Джон Хартвиг (John Hartwig) — образование связей C–N - 1
👍👍👍 8%
Другой ученый (Ваш вариант в комментариях) - 1
👍👍👍 8%
👥 13 человек уже проголосовало.
🏆 Анри Б. Каган (Henri B. Kagan) и Кэнсо Соаи (Kenso Soai) получили Нобелевскую премию по химии 2026 года за исследования химической асимметрии и механизмов, позволяющих одной из зеркальных форм молекул получать преимущество над другой.
Многие молекулы существуют в двух зеркальных вариантах, но живые системы используют преимущественно только один из них. Работы Кагана и Соаи помогли объяснить, как такая асимметрия может возникать и усиливаться в химических реакциях. Исследования в этой области стали важной частью современной асимметрической химии и понимания происхождения молекулярной «односторонности» жизни.
P.S. И всё-таки — второй год подряд Нобелевская премия по химии достаётся химикам за химию. Проверили: среди лауреатов Clarivate оба не назывались в предыдущие годы. Победу К. Соаи прогнозировали японские источники (что неудивительно), а вот в случае А. Кагана, похоже, речь о восстановлении справедливости: один из лауреатов 2001 года за разработку методов каталитического асимметричного синтеза утверждал, что исследователя несправедливо обошли вниманием.
Многие молекулы существуют в двух зеркальных вариантах, но живые системы используют преимущественно только один из них. Работы Кагана и Соаи помогли объяснить, как такая асимметрия может возникать и усиливаться в химических реакциях. Исследования в этой области стали важной частью современной асимметрической химии и понимания происхождения молекулярной «односторонности» жизни.
P.S. И всё-таки — второй год подряд Нобелевская премия по химии достаётся химикам за химию. Проверили: среди лауреатов Clarivate оба не назывались в предыдущие годы. Победу К. Соаи прогнозировали японские источники (что неудивительно), а вот в случае А. Кагана, похоже, речь о восстановлении справедливости: один из лауреатов 2001 года за разработку методов каталитического асимметричного синтеза утверждал, что исследователя несправедливо обошли вниманием.
🔥12❤4
Нобелевская неделя 2026. День 4: Литература
В четвёртый день Нобелевской недели будут объявлены лауреаты премии по литературе. В прошлом году мы писали о влиянии пола, географии и языка на выбор кандидатов. Сегодня скажем ещё несколько слов о том, как устройство литературного мира влияет на присуждение награды.
Сам процесс отбора устроен довольно интересно. Ежегодно Шведская академия получает около 300 предложений, весной сокращает список примерно до 20–25 авторов, а к лету — примерно до 5. Именно с их произведениями затем знакомятся все члены Академии; при этом если необходимых переводов на языки членов комитета нет, их могут заказать специально.
Но возможность познакомиться с произведениями кандидатов может возникнуть гораздо раньше формирования финальной пятёрки. В вышедшей буквально неделю назад книге Literary Translation and the Nobel Prize перевод называется фактической предпосылкой международной видимости автора, хотя формальным критерием премии он не является. Хороший исторический пример — египетский писатель Таха Хусейн: его неоднократно номинировали в 1950–1960-е годы, но в Академии не читали по-арабски, а переводов на европейские языки было слишком мало. В итоге до статуса реального претендента дело так и не дошло.
При этом сама вероятность быть переведённым распределена очень неравномерно. К такому выводу пришли авторы статьи в Poetics, изучив сеть из 147 443 переводов между 32 европейскими странами в 2018–2020 годах. Заметность произведения увеличивается благодаря развитой литературной инфраструктуре и литературному престижу страны, в которой оно издано. Переводы чаще движутся из более влиятельных литературных центров к менее заметным.
Но есть и обратная сторона этой истории. Да, чтобы получить награду, произведения писателя должны чаще переводиться, но если ему уже повезло стать лауреатом, география изданий также расширяется. Более ранее исследование немецкоязычных лауреатов скорее подтверждает этот тезис: Нобелевская премия воспринимается как своеобразный «метабренд» качества. Таким образом, наблюдается довольно знакомый для наших читателей эффект Матфея, о котором упоминают авторы приведенной выше монографии (в данном случае «Nobel effect»): сначала формируется международная видимость, затем она превращается в признание, а признание начинает усиливать саму видимость.
Тем не менее шансы писателей на награду определить трудно. Отсутствие надёжных прогнозов компенсируется списком претендентов, который по сравнению с прошлым годом значительно увеличился. Среди нынешних кандидатов у Ladbrokes лидирует Цань Сюэ (Can Xue) и Энн Карсон (Anne Carson) с коэффициентом 10/1, за ними уже традиционно идет Харуки Мураками (Haruki Murakami) — 14/1, Джеральд Мёрнейн (Gerald Murnane) и Томас Пинчон (Thomas Pynchon) — по 16/1. К потенциальным лауреатам относят также Маргарет Этвуд (Margaret Atwood) и Кристину Риверу Гарсу (Cristina Rivera Garza).
Несмотря на то что прогнозирование по букмекерским коэффициентам — дело неблагодарное (хотя всплеск букмекерской активности незадолго до объявления прошлогоднего лауреата Нобелевской премии мира явно указывал на победителя), в прошлом году букмекеры сделали сравнительно точное предсказание, поместив будущего лауреата Ласло Краснагоркаи (László Krasznahorkai) в число фаворитов.
Узнаем лауреата менее чем через час. Поддадимся всеобщим прогнозам и поставим на Цань Сюэ.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #литература
В четвёртый день Нобелевской недели будут объявлены лауреаты премии по литературе. В прошлом году мы писали о влиянии пола, географии и языка на выбор кандидатов. Сегодня скажем ещё несколько слов о том, как устройство литературного мира влияет на присуждение награды.
Сам процесс отбора устроен довольно интересно. Ежегодно Шведская академия получает около 300 предложений, весной сокращает список примерно до 20–25 авторов, а к лету — примерно до 5. Именно с их произведениями затем знакомятся все члены Академии; при этом если необходимых переводов на языки членов комитета нет, их могут заказать специально.
Но возможность познакомиться с произведениями кандидатов может возникнуть гораздо раньше формирования финальной пятёрки. В вышедшей буквально неделю назад книге Literary Translation and the Nobel Prize перевод называется фактической предпосылкой международной видимости автора, хотя формальным критерием премии он не является. Хороший исторический пример — египетский писатель Таха Хусейн: его неоднократно номинировали в 1950–1960-е годы, но в Академии не читали по-арабски, а переводов на европейские языки было слишком мало. В итоге до статуса реального претендента дело так и не дошло.
При этом сама вероятность быть переведённым распределена очень неравномерно. К такому выводу пришли авторы статьи в Poetics, изучив сеть из 147 443 переводов между 32 европейскими странами в 2018–2020 годах. Заметность произведения увеличивается благодаря развитой литературной инфраструктуре и литературному престижу страны, в которой оно издано. Переводы чаще движутся из более влиятельных литературных центров к менее заметным.
Но есть и обратная сторона этой истории. Да, чтобы получить награду, произведения писателя должны чаще переводиться, но если ему уже повезло стать лауреатом, география изданий также расширяется. Более ранее исследование немецкоязычных лауреатов скорее подтверждает этот тезис: Нобелевская премия воспринимается как своеобразный «метабренд» качества. Таким образом, наблюдается довольно знакомый для наших читателей эффект Матфея, о котором упоминают авторы приведенной выше монографии (в данном случае «Nobel effect»): сначала формируется международная видимость, затем она превращается в признание, а признание начинает усиливать саму видимость.
Тем не менее шансы писателей на награду определить трудно. Отсутствие надёжных прогнозов компенсируется списком претендентов, который по сравнению с прошлым годом значительно увеличился. Среди нынешних кандидатов у Ladbrokes лидирует Цань Сюэ (Can Xue) и Энн Карсон (Anne Carson) с коэффициентом 10/1, за ними уже традиционно идет Харуки Мураками (Haruki Murakami) — 14/1, Джеральд Мёрнейн (Gerald Murnane) и Томас Пинчон (Thomas Pynchon) — по 16/1. К потенциальным лауреатам относят также Маргарет Этвуд (Margaret Atwood) и Кристину Риверу Гарсу (Cristina Rivera Garza).
Несмотря на то что прогнозирование по букмекерским коэффициентам — дело неблагодарное (хотя всплеск букмекерской активности незадолго до объявления прошлогоднего лауреата Нобелевской премии мира явно указывал на победителя), в прошлом году букмекеры сделали сравнительно точное предсказание, поместив будущего лауреата Ласло Краснагоркаи (László Krasznahorkai) в число фаворитов.
Узнаем лауреата менее чем через час. Поддадимся всеобщим прогнозам и поставим на Цань Сюэ.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #литература
❤1👍1🔥1
Совсем скоро объявят лауреата Нобелевской премии по литературе. Кто, на Ваш взгляд, получит награду?
Цань Сюэ (Китай) — «Любовь в новом тысячелетии» и др. - 5
👍👍👍👍 13%
Энн Карсон (Канада) — «Автобиография красного» и др. - 9
👍👍👍👍👍👍👍 23%
Харуки Мураками (Япония) — «1Q84» и др. - 11
👍👍👍👍👍👍👍👍 28%
Джеральд Мёрнейн (Австралия) — «Равнины» и др. - 1
👍👍 3%
Томас Пинчон (США) — «Радуга тяготения» и др. - 3
👍👍👍 8%
Маргарет Этвуд (Канада) — «Рассказ служанки» и др. - 4
👍👍👍👍 10%
Кристина Ривера Гарса (Мексика) — «Непобедимое лето Лилианы» и др. - 3
👍👍👍 8%
Другой писатель (Ваш вариант в комментариях) - 3
👍👍👍 8%
👥 39 человек уже проголосовало.
Цань Сюэ (Китай) — «Любовь в новом тысячелетии» и др. - 5
👍👍👍👍 13%
Энн Карсон (Канада) — «Автобиография красного» и др. - 9
👍👍👍👍👍👍👍 23%
Харуки Мураками (Япония) — «1Q84» и др. - 11
👍👍👍👍👍👍👍👍 28%
Джеральд Мёрнейн (Австралия) — «Равнины» и др. - 1
👍👍 3%
Томас Пинчон (США) — «Радуга тяготения» и др. - 3
👍👍👍 8%
Маргарет Этвуд (Канада) — «Рассказ служанки» и др. - 4
👍👍👍👍 10%
Кристина Ривера Гарса (Мексика) — «Непобедимое лето Лилианы» и др. - 3
👍👍👍 8%
Другой писатель (Ваш вариант в комментариях) - 3
👍👍👍 8%
👥 39 человек уже проголосовало.
❤2
Нобелевская неделя 2026. День 5: Премия мира
Сегодня в Осло объявят лауреата Нобелевской премии мира. В этом году Норвежский нобелевский институт зарегистрировал 287 кандидатов — 208 человек и 79 организаций, совокупно на 51 меньше, чем в прошлом году. Традиционно с предсказанием в случае данной награды непросто с учетом особой позиции комитета по вопросам мира и политической конъюнктуры, поэтому детально проанализировать кандидатов как в случае научных номинаций мы сегодня не беремся.
Отметим лишь, что в обновлённом прогнозе Института исследований мира в Осло (PRIO) среди прочих к вероятным лауреатам вновь отнесена суданская сеть волонтёрской помощи Emergency Response Rooms. Организация — фаворит уже третий год подряд. Инициатива объединяет местные волонтёрские группы, которые организуют общественные кухни, оказывают медицинскую помощь и помогают эвакуировать гражданское население в условиях продолжающегося конфликта в Судане.
Из нового в списке PRIO — Международная космическая станция (МКС), появившаяся в сентябрьском обновлении вместо Всемирной торговой организации. Эксперты предлагают отметить её премией как пример международного научного сотрудничества, которое сохранялось на протяжении более 25 лет вопреки политическим разногласиям. Вполне необычный вариант для премии мира, особенно ценный для нашего канала.
Не обошлось и без Дональда Трампа, шансы которого рынок оценивает менее чем в 1 %. Правда, с миротворческой арифметикой у американского президента всё непросто: восемь завершённых войн по его собственным подсчётам и одна новая. Кажется, анализ эффективности миротворческих усилий лучше оставить экономистам — их премию объявят в понедельник.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #премиямира
Сегодня в Осло объявят лауреата Нобелевской премии мира. В этом году Норвежский нобелевский институт зарегистрировал 287 кандидатов — 208 человек и 79 организаций, совокупно на 51 меньше, чем в прошлом году. Традиционно с предсказанием в случае данной награды непросто с учетом особой позиции комитета по вопросам мира и политической конъюнктуры, поэтому детально проанализировать кандидатов как в случае научных номинаций мы сегодня не беремся.
Отметим лишь, что в обновлённом прогнозе Института исследований мира в Осло (PRIO) среди прочих к вероятным лауреатам вновь отнесена суданская сеть волонтёрской помощи Emergency Response Rooms. Организация — фаворит уже третий год подряд. Инициатива объединяет местные волонтёрские группы, которые организуют общественные кухни, оказывают медицинскую помощь и помогают эвакуировать гражданское население в условиях продолжающегося конфликта в Судане.
Из нового в списке PRIO — Международная космическая станция (МКС), появившаяся в сентябрьском обновлении вместо Всемирной торговой организации. Эксперты предлагают отметить её премией как пример международного научного сотрудничества, которое сохранялось на протяжении более 25 лет вопреки политическим разногласиям. Вполне необычный вариант для премии мира, особенно ценный для нашего канала.
Не обошлось и без Дональда Трампа, шансы которого рынок оценивает менее чем в 1 %. Правда, с миротворческой арифметикой у американского президента всё непросто: восемь завершённых войн по его собственным подсчётам и одна новая. Кажется, анализ эффективности миротворческих усилий лучше оставить экономистам — их премию объявят в понедельник.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #премиямира
🔥4👍2
Нобелевская неделя 2026. День 6: Экономика
Сегодня завершается Нобелевская неделя: последними объявят лауреатов премии по экономике памяти Альфреда Нобеля. В прошлом году мы уже сравнивали прогнозы Clarivate, букмекеров и участников конкурса ФЭН ВШЭ. На этот раз попробуем разобраться, насколько хорошо мы вообще понимаем механизмы научного признания. За последний год появилось несколько исследований на эту тему.
Начнём со времени ожидания. В первом посте серии мы ссылались на статью в Scientometrics о разрыве между научными открытиями и присуждением Нобелевских премий в четырёх научных направлениях, включая экономику. Авторы обнаружили, что со временем он в целом увеличивается, но в экономике этот рост выражен слабее всего среди рассмотренных направлений. При сравнении стоит учитывать, что экономическую премию присуждают лишь с 1969 года.
Карлос Чавес Падилья (Carlos Chávez Padilla) в препринте изучил всех 99 лауреатов по экономике за 1969–2025 годы. Между защитой докторской диссертации и премией у них в среднем проходит 39 лет, а 24 % имели среди научных руководителей других нобелевских лауреатов. Доля единоличных публикаций в их научных траекториях сократилась с 77 % в 1960-х до 15 % к 2020 году.
Но самое интересное — что происходит после Нобеля? Сравнив прежние работы победителей с публикациями других обладателей престижной медали Джона Бейтса Кларка, автор оценил дополнительный рост цитирований в 25–30 % — прежде всего для статей, напрямую связанных с формулировкой премии. При этом заметного увеличения публикационной активности или научного сотрудничества после награждения обнаружено не было. Нобель скорее закрепляет отдельные работы в академическом каноне, чем дает вторую жизнь.
Не менее интересно, кому достаётся признание. В European Journal of Political Economy Дарвин Дейо (Darwyyn Deyo) проанализировала библиографии нобелевских лекций экономистов за 1969–2009 годы. В них обнаружились упоминания 163 женщин в 198 библиографических ссылках — авторов исследований, редакторов и других участниц научной работы. Исследование показывает, насколько богаче реальная история экономической мысли по сравнению с привычным списком лауреатов. Впору вспомнить эффект Матильды — недооценку вклада женщин в науку.
Есть и географическое измерение. В Applied Economics авторы изучили 2604 статьи ведущего китайского Economic Research Journal за 2000–2019 годы, пытаясь понять отсутствие китайских экономистов среди нобелиатов. В выборке преобладали прикладные вопросы, связанные с фирмами, отраслями и национальным контекстом, тогда как более общие теоретические постановки встречались реже. По мнению авторов, это может сказываться на международной видимости исследований.
Таким образом, научное признание может приходить десятилетиями, распределяется далеко не равномерно, а после присуждения премии дополнительно усиливает цитируемость уже признанных работ. Как и во многих других областях науки, здесь узнаваемы механизмы накопленного преимущества.
А кого ждать сегодня?
В Citation Laureates Clarivate три варианта: Сьюзан Эйти (Susan Athey) и Хэл Вариан (Hal Varian) — экономика информационных технологий; Майкл Вудфорд (Michael Woodford) — денежно-кредитная политика; Сидни Уинтер (Sidney Winter) — эволюционный подход к изучению фирм.
На Polymarket утром 12 октября впереди Дэвид Отор (David Autor), исследователь влияния технологий на занятость и прошлогодний лауреат Clarivate, — около 32 %. Далее Ариэль Пейкс (Ariel Pakes) — 25 %, Лоуренс Кац (Lawrence Katz) — 13 %, С. Эйти и М. Вудфорд — по 12 %.
После прошлогодней премии за исследования экономического роста через технологические изменения наша традиционная ставка — экономика информации: С. Эйти и Х. Вариан. Посмотрим примерно через час, совпадёт ли прогноз с мнением Нобелевского комитета.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #экономика
Сегодня завершается Нобелевская неделя: последними объявят лауреатов премии по экономике памяти Альфреда Нобеля. В прошлом году мы уже сравнивали прогнозы Clarivate, букмекеров и участников конкурса ФЭН ВШЭ. На этот раз попробуем разобраться, насколько хорошо мы вообще понимаем механизмы научного признания. За последний год появилось несколько исследований на эту тему.
Начнём со времени ожидания. В первом посте серии мы ссылались на статью в Scientometrics о разрыве между научными открытиями и присуждением Нобелевских премий в четырёх научных направлениях, включая экономику. Авторы обнаружили, что со временем он в целом увеличивается, но в экономике этот рост выражен слабее всего среди рассмотренных направлений. При сравнении стоит учитывать, что экономическую премию присуждают лишь с 1969 года.
Карлос Чавес Падилья (Carlos Chávez Padilla) в препринте изучил всех 99 лауреатов по экономике за 1969–2025 годы. Между защитой докторской диссертации и премией у них в среднем проходит 39 лет, а 24 % имели среди научных руководителей других нобелевских лауреатов. Доля единоличных публикаций в их научных траекториях сократилась с 77 % в 1960-х до 15 % к 2020 году.
Но самое интересное — что происходит после Нобеля? Сравнив прежние работы победителей с публикациями других обладателей престижной медали Джона Бейтса Кларка, автор оценил дополнительный рост цитирований в 25–30 % — прежде всего для статей, напрямую связанных с формулировкой премии. При этом заметного увеличения публикационной активности или научного сотрудничества после награждения обнаружено не было. Нобель скорее закрепляет отдельные работы в академическом каноне, чем дает вторую жизнь.
Не менее интересно, кому достаётся признание. В European Journal of Political Economy Дарвин Дейо (Darwyyn Deyo) проанализировала библиографии нобелевских лекций экономистов за 1969–2009 годы. В них обнаружились упоминания 163 женщин в 198 библиографических ссылках — авторов исследований, редакторов и других участниц научной работы. Исследование показывает, насколько богаче реальная история экономической мысли по сравнению с привычным списком лауреатов. Впору вспомнить эффект Матильды — недооценку вклада женщин в науку.
Есть и географическое измерение. В Applied Economics авторы изучили 2604 статьи ведущего китайского Economic Research Journal за 2000–2019 годы, пытаясь понять отсутствие китайских экономистов среди нобелиатов. В выборке преобладали прикладные вопросы, связанные с фирмами, отраслями и национальным контекстом, тогда как более общие теоретические постановки встречались реже. По мнению авторов, это может сказываться на международной видимости исследований.
Таким образом, научное признание может приходить десятилетиями, распределяется далеко не равномерно, а после присуждения премии дополнительно усиливает цитируемость уже признанных работ. Как и во многих других областях науки, здесь узнаваемы механизмы накопленного преимущества.
А кого ждать сегодня?
В Citation Laureates Clarivate три варианта: Сьюзан Эйти (Susan Athey) и Хэл Вариан (Hal Varian) — экономика информационных технологий; Майкл Вудфорд (Michael Woodford) — денежно-кредитная политика; Сидни Уинтер (Sidney Winter) — эволюционный подход к изучению фирм.
На Polymarket утром 12 октября впереди Дэвид Отор (David Autor), исследователь влияния технологий на занятость и прошлогодний лауреат Clarivate, — около 32 %. Далее Ариэль Пейкс (Ariel Pakes) — 25 %, Лоуренс Кац (Lawrence Katz) — 13 %, С. Эйти и М. Вудфорд — по 12 %.
После прошлогодней премии за исследования экономического роста через технологические изменения наша традиционная ставка — экономика информации: С. Эйти и Х. Вариан. Посмотрим примерно через час, совпадёт ли прогноз с мнением Нобелевского комитета.
#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #экономика
❤3👍1
Совсем скоро станет известно имя лауреата Нобелевской премии по экономике. Как Вы думаете, кто получит награду?
Сьюзен Эйти (Susan Athey) и Хэл Вэриан (Hal Varian) — экономика цифровых рынков. - 15
👍👍👍👍👍👍👍👍 58%
Майкл Вудфорд (Michael Woodford) — денежно-кредитная политика и инфляционные ожидания. - 1
👍 4%
Сидни Уинтер (Sidney Winter) — эволюционная теория фирмы и организационных изменений. - 2
👍👍 8%
Дэвид Отор (David Autor) и Лоуренс Кац (Lawrence Katz) — рынок труда, технологии и неравенство. - 1
👍 4%
Ариэль Пейкс, Стивен Берри и Джеймс Левинсон (Pakes, Berry & Levinsohn) — модели спроса и конкуренции. - 1
👍 4%
Ричард Бланделл (Richard Blundell) — прикладная микроэконометрика и поведение домохозяйств.
▫️ 0%
Роберт Барро (Robert Barro) — макроэкономика и теория экономического роста. - 1
👍 4%
Эрнст Фер (Ernst Fehr) — поведенческая экономика и социальные предпочтения. - 1
👍 4%
Тома Пикетти (Thomas Piketty) и/или Эммануэль Саез (Emmanuel Saez) — экономическое неравенство и налогообложение. - 3
👍👍 12%
Другой ученый (Ваш вариант в комментариях). - 1
👍 4%
👥 26 человек уже проголосовало.
Сьюзен Эйти (Susan Athey) и Хэл Вэриан (Hal Varian) — экономика цифровых рынков. - 15
👍👍👍👍👍👍👍👍 58%
Майкл Вудфорд (Michael Woodford) — денежно-кредитная политика и инфляционные ожидания. - 1
👍 4%
Сидни Уинтер (Sidney Winter) — эволюционная теория фирмы и организационных изменений. - 2
👍👍 8%
Дэвид Отор (David Autor) и Лоуренс Кац (Lawrence Katz) — рынок труда, технологии и неравенство. - 1
👍 4%
Ариэль Пейкс, Стивен Берри и Джеймс Левинсон (Pakes, Berry & Levinsohn) — модели спроса и конкуренции. - 1
👍 4%
Ричард Бланделл (Richard Blundell) — прикладная микроэконометрика и поведение домохозяйств.
▫️ 0%
Роберт Барро (Robert Barro) — макроэкономика и теория экономического роста. - 1
👍 4%
Эрнст Фер (Ernst Fehr) — поведенческая экономика и социальные предпочтения. - 1
👍 4%
Тома Пикетти (Thomas Piketty) и/или Эммануэль Саез (Emmanuel Saez) — экономическое неравенство и налогообложение. - 3
👍👍 12%
Другой ученый (Ваш вариант в комментариях). - 1
👍 4%
👥 26 человек уже проголосовало.
🏆 Роберт Э. Холл (Robert E. Hall) и Майкл Вудфорд (Michael Woodford) получили Нобелевскую премию по экономике 2026 года за микроэкономические основы макроэкономической стабилизации.
P.S. С М. Вудфордом Clarivate впервые за наградной цикл попал в точку. Р. Холл был также Citation Laureates, но в 2017 году. Интересно, что от классической статьи второго ("Stochastic Implications of the Life Cycle–Permanent Income Hypothesis") до премии прошло почти 48 лет. Основные же работы М. Вудфорда приходятся на конец 1990-х — начало 2000-х гг.
P.S. С М. Вудфордом Clarivate впервые за наградной цикл попал в точку. Р. Холл был также Citation Laureates, но в 2017 году. Интересно, что от классической статьи второго ("Stochastic Implications of the Life Cycle–Permanent Income Hypothesis") до премии прошло почти 48 лет. Основные же работы М. Вудфорда приходятся на конец 1990-х — начало 2000-х гг.
🔥9