Особенности наукометрической оценки в гуманитарных и естественных науках
В октябрьской статье Scholarly Kitchen, на фоне закрытия нескольких гуманитарных программ в Университете Западной Вирджинии, Карин Вульф в очередной раз поднимает вопрос о том, что применение моделей и требований, предъявляемых к STEM, в гуманитарных и социальных науках не только неуместно, но и нежелательно и даже опасно.
Действительно, часто приходится подчеркивать необходимость использования различных подходов, метрик и показателей при сравнении областей SSH (Social Sciences & Humanities) и STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) — об особенностях оценки гуманитарных наук упоминается даже в нашем руководстве. Традиционные метрики, которые на сегодняшний день используются большинством библиометрических баз, рассчитаны преимущественно на естественные и инженерно-технические науки, тогда как в гуманитарных и социальных науках есть своя специфика: а) публикации часто представлены на родном языке, б) монографии составляют существенную долю в отдельных областях, в) в среднем число соавторов в областях SSH ниже, чем в STEM; г) темп выпуска новых публикаций в SSH также намного ниже (Waltman).
По этой причине нет универсального способа оценки публикационной активности, который был бы одинаково эффективен в отношении рассматриваемых укрупненных областей. В сегодняшнем посте мы предлагаем ознакомиться со статьей датского исследователя П. Мельхиорсена (P. Melchiorsen), посвященного особенностям библиометрии SSH и STEM.
В этой статье рассматриваются двое условных ученых, ведущих исследования в областях гуманитарных и технических наук, находящихся примерно на одной ступени научной карьеры и активности. Исследователь X публикует в основном материалы конференций в сборниках и журналах на английском языке. Среднее количество авторов публикаций — 4,2. Исследователь А пишет в основном на датском языке, но типы публикаций гораздо более разнообразны: это статьи, главы книг, книги, обзоры, комментарии и дебаты в журналах. Среднее количество авторов публикаций – 1,3. И у Х, и у А число публикаций заметно увеличивается до и в течение нескольких лет после назначения на должность профессора, а затем снова снижается.
Для анализа эффективности их работы предлагается использовать три типа индикаторов:
1. Основанные на публикациях:
1. Количество и типы публикаций;
2. Фракционный балл — для международных коллабораций и общий;
2. Основанные на цитированиях:
1. Индекс Хирша в WoS и Google Scholar;
2. Публикации в журналах из верхнего дециля по CiteScore;
3. FWCI;
3. Альтметрики:
1. Число скачиваний;
2. Число упоминаний в медиа;
3. Объем финансирования.
Все эти показатели рассчитывались для сотрудников подразделения, в которых работали рассматриваемые ученые. Полученные значения распределялись по квартилям (заметим, что в данном примере четвертый квартиль является наивысшим); для итоговой оценки использовался так называемый q-индекс, который представляет собой простую сумму квартилей по вышеприведенным показателям. Таким образом, максимально возможное значение q-индекса равно числу показателей, умноженному на 4.
На скриншоте приведены лепестковые диаграммы для рассматриваемых гипотетических исследователей. Несмотря на сильные различия в распределении преимуществ и в публикационных стратегиях, их q-индексы оказались близки друг другу: 35 у исследователя X и 37 у исследователя А.
На первый взгляд, такой подход выглядит достаточно привлекательным для ранжирования исследователей в рамках одного подразделения крупного университета или института, а также для последующего сравнения эффективности работы ученых из разных областей. Однако вопрос о том, как сравнивать ученых из различных институтов или даже стран, остается открытым. К тому же суммирование квартилей (пусть и в разрезе разных индикаторов) является скорее еще одним количественным формализованным подходом, подменяющим экспертное оценивание исследовательского вклада по модели «выше квартилей».
#SSH #STEM #обзор #руководство
В октябрьской статье Scholarly Kitchen, на фоне закрытия нескольких гуманитарных программ в Университете Западной Вирджинии, Карин Вульф в очередной раз поднимает вопрос о том, что применение моделей и требований, предъявляемых к STEM, в гуманитарных и социальных науках не только неуместно, но и нежелательно и даже опасно.
Действительно, часто приходится подчеркивать необходимость использования различных подходов, метрик и показателей при сравнении областей SSH (Social Sciences & Humanities) и STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) — об особенностях оценки гуманитарных наук упоминается даже в нашем руководстве. Традиционные метрики, которые на сегодняшний день используются большинством библиометрических баз, рассчитаны преимущественно на естественные и инженерно-технические науки, тогда как в гуманитарных и социальных науках есть своя специфика: а) публикации часто представлены на родном языке, б) монографии составляют существенную долю в отдельных областях, в) в среднем число соавторов в областях SSH ниже, чем в STEM; г) темп выпуска новых публикаций в SSH также намного ниже (Waltman).
По этой причине нет универсального способа оценки публикационной активности, который был бы одинаково эффективен в отношении рассматриваемых укрупненных областей. В сегодняшнем посте мы предлагаем ознакомиться со статьей датского исследователя П. Мельхиорсена (P. Melchiorsen), посвященного особенностям библиометрии SSH и STEM.
В этой статье рассматриваются двое условных ученых, ведущих исследования в областях гуманитарных и технических наук, находящихся примерно на одной ступени научной карьеры и активности. Исследователь X публикует в основном материалы конференций в сборниках и журналах на английском языке. Среднее количество авторов публикаций — 4,2. Исследователь А пишет в основном на датском языке, но типы публикаций гораздо более разнообразны: это статьи, главы книг, книги, обзоры, комментарии и дебаты в журналах. Среднее количество авторов публикаций – 1,3. И у Х, и у А число публикаций заметно увеличивается до и в течение нескольких лет после назначения на должность профессора, а затем снова снижается.
Для анализа эффективности их работы предлагается использовать три типа индикаторов:
1. Основанные на публикациях:
1. Количество и типы публикаций;
2. Фракционный балл — для международных коллабораций и общий;
2. Основанные на цитированиях:
1. Индекс Хирша в WoS и Google Scholar;
2. Публикации в журналах из верхнего дециля по CiteScore;
3. FWCI;
3. Альтметрики:
1. Число скачиваний;
2. Число упоминаний в медиа;
3. Объем финансирования.
Все эти показатели рассчитывались для сотрудников подразделения, в которых работали рассматриваемые ученые. Полученные значения распределялись по квартилям (заметим, что в данном примере четвертый квартиль является наивысшим); для итоговой оценки использовался так называемый q-индекс, который представляет собой простую сумму квартилей по вышеприведенным показателям. Таким образом, максимально возможное значение q-индекса равно числу показателей, умноженному на 4.
На скриншоте приведены лепестковые диаграммы для рассматриваемых гипотетических исследователей. Несмотря на сильные различия в распределении преимуществ и в публикационных стратегиях, их q-индексы оказались близки друг другу: 35 у исследователя X и 37 у исследователя А.
На первый взгляд, такой подход выглядит достаточно привлекательным для ранжирования исследователей в рамках одного подразделения крупного университета или института, а также для последующего сравнения эффективности работы ученых из разных областей. Однако вопрос о том, как сравнивать ученых из различных институтов или даже стран, остается открытым. К тому же суммирование квартилей (пусть и в разрезе разных индикаторов) является скорее еще одним количественным формализованным подходом, подменяющим экспертное оценивание исследовательского вклада по модели «выше квартилей».
#SSH #STEM #обзор #руководство
Цели устойчивого развития: сравнение исследований по Web of Science и OpenAlex
С тех пор как в 2015 году ООН представила «Цели в области устойчивого развития» (ЦУР) в качестве основной повестки на период до 2030 года, классификация исследовательских работ, содействующих выполнению поставленных целей, стала еще одним широко используемым подходом при анализе научного вклада и результативности. Для того, чтобы отметить вклад исследователей в достижение этих целей, в базах Scopus и WoS были введены специальные классификаторы, указывающие на реализацию какой из 17 целей направлено конкретное исследование. Такая схема позволила ученым оценить текущие объемы исследований в разрезе не только научных областей, но и ЦУР. Однако, можно задаться вопросом, насколько репрезентативны данные классификаторы?
Так, в 2020 году вышло крупное исследование, посвященное оценке разных подходов к определению связи исследований с ЦУР. В нем авторы указывают, что любое подобное исследование должно предполагать несколько этапов подготовки: (а) предварительная интерпретация тем и концепций ЦУР, (б) определение того, что подразумевается под “вкладом” в ЦУР, (в) преобразование концепций в поисковый запрос, который позволит найти публикации, внесшие вклад, и (г) выбор базы данных.
Исследователи отобрали статьи, которые напрямую заявляют о своем вкладе в ЦУР (т.к. оценить косвенный вклад крайне сложно), и сравнили получившиеся результаты с тем, что было реализовано при помощи SciVal компанией Elsevier. В результате они обнаружили большое расхождение полученных данных. Несмотря на то, что их собственный подход выявил примерно схожее с WoS количество статей, тем не менее, найденные разными подходами статьи совпадали только в 25-50% случаев (в отношении разных целей процент совпадения варьировался). Исходя из этих результатов, авторы статьи настаивают на том, что данные WoS, посвященные ЦУР, следует оценивать критически.
При этом 13 сентября команда OpenAlex анонсировала обновление схемы базы данных: среди прочего, были добавлены поля и баллы для обозначения силы связей с целями устойчивого развития; для разметки использовалась модель машинного обучения, основанная на репозитории Aurora Universities Network. Этот репозиторий содержит размеченные поисковые запросы, касающиеся реализации ЦУР. Мы решили воспользоваться этим, чтобы расширить и дополнить анализ приведенного исследования.
С этой целью сделали собственную выборку из OpenAlex. Первоначально были отобраны более 112 тысяч статей, для которых указана тематика (concept) «sustainable development goals», а из них выделены статьи, для которых сила связей с различными целями составляет не менее 0,6. Таких статей оказалось 21 300.
Наибольшее количество статей посвящены следующим целям:
- Цель №2 «ликвидация голода» (4536),
- Цель №8 «достойная работа и экономический рост» (4078),
- Мета-цель №17 «партнерство в интересах устойчивого развития» (3642),
- Цель №9 «индустриализация, инновации и инфраструктура» (2025).
Кроме того, мы выяснили, что 52% статей находятся в открытом доступе, при этом 65% из них имеет статус Gold OA.
Следует отметить, что статьи, отобранные таким образом, все-таки составляют неполный датасет, поскольку концепции присваиваются автоматически на основании заголовка и аннотации статьи. Таким образом, если в этих полях не указывались «цели устойчивого развития» в качестве термина, статья не попадала в нашу выборку.
Результат визуализирован в приведенной диаграмме. Предлагаем читателям сравнить показатели.
#цур #wos #openalex #обзор #журналы #инфографика
С тех пор как в 2015 году ООН представила «Цели в области устойчивого развития» (ЦУР) в качестве основной повестки на период до 2030 года, классификация исследовательских работ, содействующих выполнению поставленных целей, стала еще одним широко используемым подходом при анализе научного вклада и результативности. Для того, чтобы отметить вклад исследователей в достижение этих целей, в базах Scopus и WoS были введены специальные классификаторы, указывающие на реализацию какой из 17 целей направлено конкретное исследование. Такая схема позволила ученым оценить текущие объемы исследований в разрезе не только научных областей, но и ЦУР. Однако, можно задаться вопросом, насколько репрезентативны данные классификаторы?
Так, в 2020 году вышло крупное исследование, посвященное оценке разных подходов к определению связи исследований с ЦУР. В нем авторы указывают, что любое подобное исследование должно предполагать несколько этапов подготовки: (а) предварительная интерпретация тем и концепций ЦУР, (б) определение того, что подразумевается под “вкладом” в ЦУР, (в) преобразование концепций в поисковый запрос, который позволит найти публикации, внесшие вклад, и (г) выбор базы данных.
Исследователи отобрали статьи, которые напрямую заявляют о своем вкладе в ЦУР (т.к. оценить косвенный вклад крайне сложно), и сравнили получившиеся результаты с тем, что было реализовано при помощи SciVal компанией Elsevier. В результате они обнаружили большое расхождение полученных данных. Несмотря на то, что их собственный подход выявил примерно схожее с WoS количество статей, тем не менее, найденные разными подходами статьи совпадали только в 25-50% случаев (в отношении разных целей процент совпадения варьировался). Исходя из этих результатов, авторы статьи настаивают на том, что данные WoS, посвященные ЦУР, следует оценивать критически.
При этом 13 сентября команда OpenAlex анонсировала обновление схемы базы данных: среди прочего, были добавлены поля и баллы для обозначения силы связей с целями устойчивого развития; для разметки использовалась модель машинного обучения, основанная на репозитории Aurora Universities Network. Этот репозиторий содержит размеченные поисковые запросы, касающиеся реализации ЦУР. Мы решили воспользоваться этим, чтобы расширить и дополнить анализ приведенного исследования.
С этой целью сделали собственную выборку из OpenAlex. Первоначально были отобраны более 112 тысяч статей, для которых указана тематика (concept) «sustainable development goals», а из них выделены статьи, для которых сила связей с различными целями составляет не менее 0,6. Таких статей оказалось 21 300.
Наибольшее количество статей посвящены следующим целям:
- Цель №2 «ликвидация голода» (4536),
- Цель №8 «достойная работа и экономический рост» (4078),
- Мета-цель №17 «партнерство в интересах устойчивого развития» (3642),
- Цель №9 «индустриализация, инновации и инфраструктура» (2025).
Кроме того, мы выяснили, что 52% статей находятся в открытом доступе, при этом 65% из них имеет статус Gold OA.
Следует отметить, что статьи, отобранные таким образом, все-таки составляют неполный датасет, поскольку концепции присваиваются автоматически на основании заголовка и аннотации статьи. Таким образом, если в этих полях не указывались «цели устойчивого развития» в качестве термина, статья не попадала в нашу выборку.
Результат визуализирован в приведенной диаграмме. Предлагаем читателям сравнить показатели.
#цур #wos #openalex #обзор #журналы #инфографика
Цели устойчивого развития: внутренние и международные коллаборации
В продолжение нашего предыдущего поста о ЦУР, сегодня мы затронем тему международного партнерства и коллабораций и с этой целью обратимся к недавнему исследованию, посвященному разработке инструментов по поиску партнерств для выполнения ЦУР.
В статье указывается, что с момента оформления ЦУР большая часть усилий была направлена на выявление и оценку связей между секторами, разработку инструментов и сбор данных о взаимодействии ЦУР для политики и планирования. Но намного меньше внимания уделялось разработке методов и инструментов на основе фактических данных, которые бы ставили своей целью совершенствование подходов по внедрению коллабораций для выполнения ЦУР.
Хотя партнерства для устойчивого развития стали очень популярными и распространенными за последние два десятилетия, исследования показывают, что локальные негосударственные группы (университеты, компании, небольшие неправительственные организации, местные жители и организации на местном уровне) участвуют в реализации ЦУР недостаточно активно, так как такие партнерства являются сложными и дорогостоящими.
Используя инструменты OpenAlex, мы проанализировали распределение числа внутренних и международных коллабораций в публикациях, напрямую связанных с целями устойчивого развития. Результаты представлены на диаграмме.
Подавляющее большинство статей, напрямую касающихся устойчивого развития, — от 72% (Affordable and clean energy) до 83% (Peace, Justice and strong institutions) — пишутся в рамках внутренних коллабораций. Судя по всему международное сотрудничество наиболее характерно для целей, предполагающих активный обмен опытом и напрямую связанных с общемировым благополучием — «недорогостоящая и чистая энергия», «хорошее здоровье», «борьба с изменением климата». Внутренние коллаборации, напротив, предпочтительны в направлениях, тесно связанных с политикой конкретного государства — «мир, правосудие и эффективные институты», «качественное образование», «достойная работа и экономический рост».
#цур #openalex #обзор #инфографика
В продолжение нашего предыдущего поста о ЦУР, сегодня мы затронем тему международного партнерства и коллабораций и с этой целью обратимся к недавнему исследованию, посвященному разработке инструментов по поиску партнерств для выполнения ЦУР.
В статье указывается, что с момента оформления ЦУР большая часть усилий была направлена на выявление и оценку связей между секторами, разработку инструментов и сбор данных о взаимодействии ЦУР для политики и планирования. Но намного меньше внимания уделялось разработке методов и инструментов на основе фактических данных, которые бы ставили своей целью совершенствование подходов по внедрению коллабораций для выполнения ЦУР.
Хотя партнерства для устойчивого развития стали очень популярными и распространенными за последние два десятилетия, исследования показывают, что локальные негосударственные группы (университеты, компании, небольшие неправительственные организации, местные жители и организации на местном уровне) участвуют в реализации ЦУР недостаточно активно, так как такие партнерства являются сложными и дорогостоящими.
Используя инструменты OpenAlex, мы проанализировали распределение числа внутренних и международных коллабораций в публикациях, напрямую связанных с целями устойчивого развития. Результаты представлены на диаграмме.
Подавляющее большинство статей, напрямую касающихся устойчивого развития, — от 72% (Affordable and clean energy) до 83% (Peace, Justice and strong institutions) — пишутся в рамках внутренних коллабораций. Судя по всему международное сотрудничество наиболее характерно для целей, предполагающих активный обмен опытом и напрямую связанных с общемировым благополучием — «недорогостоящая и чистая энергия», «хорошее здоровье», «борьба с изменением климата». Внутренние коллаборации, напротив, предпочтительны в направлениях, тесно связанных с политикой конкретного государства — «мир, правосудие и эффективные институты», «качественное образование», «достойная работа и экономический рост».
#цур #openalex #обзор #инфографика
Наука без прорывов? Индекс революционности научных исследований (disruption index)
Известный исследователь Лутц Борманн в соавторстве со своим немецким коллегой совсем недавно опубликовал обзорную статью, посвященную индексу “революционности” или “прорыва” в науке (disruption index). В первой части статьи авторы подробно анализируют технические аспекты индекса и его вариантов, а в последующих — эффективность и ограничения. Поводом для обзора стали исследования в Nature, в которых обращалось внимание на снижение прорывного потенциала у новых научных работ и патентов.
Индекс прорыва используется для оценки влияния научных работ на появление подрывных инноваций — нововведений, которые обесценивают конкурентоспособные параметры благодаря уникальному преимуществу и тем самым создают новую рыночную парадигму.
При этом индекс прорыва следует отличать от индекса новизны. Последний, как отмечают авторы, основывается на представлении о том, что творчество — это не creatio ex nihilo (”творение из ничего”), а кумулятивный процесс, проявляющийся в нетипичных комбинациях предшествующего знания. С историей создания и принципом расчета индекса прорыва можно ознакомиться в работе Фанка и Оуэн-Смит, на которую ссылаются авторы.
В самой же обзорной статье приводится несколько наблюдений по теме индекса прорыва, основанных на анализе последних исследований в области:
1️⃣ В первую очередь исследователи обращают внимание на то, что прорыв и консолидация — противоположные понятия. Чем больше число статей, которые цитируют публикацию, но не ее источники, тем более прорывной ее следует считать: “Большие команды, как правило, проводят консолидирующие исследования, в то время как маленькие команды, как правило, выпускают революционные публикации” (Ву и др., 2019).
2️⃣ Свежие публикации по теме подтверждают, что всё больше исследователей пытаются интегрировать индекс прорыва в оценку влияния отдельных публикаций на научные области. Некоторые исследователи идут дальше и предлагают использовать индекс прорыва журналов (JDI) в качестве альтернативы традиционным показателям, таким как JIF (см. Цзян и Лю, 2023).
3️⃣ Снижение индекса прорыва свидетельствует не столько о том, что наука стагнирует, сколько об “инфляции цитирования”: на сдвиг в структуре сетей цитирования влияют такие факторы, как постепенное увеличение списков литературы и самоцитирование.
4️⃣ При этом на глобальном уровне наблюдается постоянное снижение средних показателей индекса прорыва во всех дисциплинах. Этот результат кажется неожиданным на фоне массового расширения глобальной научной системы в последние десятилетия.
Тенденция снижения числа прорывных исследований, как показывает обзор, подтверждается сегодня многими авторами, и это открывает пространство для новой научной дискуссии. В части обсуждения приведенной по теме литературы К. Лейбел и Л. Борманн подчеркивают, что выявленная тенденция стала заметной только благодаря введению индекса прорыва. На наш взгляд, пока неясно, как именно следует ее интерпретировать: говорит ли она о том, что наука в целом становится менее “прорывной” или, напротив, что смена парадигм становится для науки новой нормой.
По крайней мере один прорыв года, имеющий непосредственное отношение к науке, зафиксировать все же можно: словари Collins и Cambridge Dictionary связывают слова года с искусственным интеллектом (AI) на фоне популярности генеративных моделей.
#обзор #disruptionindex
Известный исследователь Лутц Борманн в соавторстве со своим немецким коллегой совсем недавно опубликовал обзорную статью, посвященную индексу “революционности” или “прорыва” в науке (disruption index). В первой части статьи авторы подробно анализируют технические аспекты индекса и его вариантов, а в последующих — эффективность и ограничения. Поводом для обзора стали исследования в Nature, в которых обращалось внимание на снижение прорывного потенциала у новых научных работ и патентов.
Индекс прорыва используется для оценки влияния научных работ на появление подрывных инноваций — нововведений, которые обесценивают конкурентоспособные параметры благодаря уникальному преимуществу и тем самым создают новую рыночную парадигму.
При этом индекс прорыва следует отличать от индекса новизны. Последний, как отмечают авторы, основывается на представлении о том, что творчество — это не creatio ex nihilo (”творение из ничего”), а кумулятивный процесс, проявляющийся в нетипичных комбинациях предшествующего знания. С историей создания и принципом расчета индекса прорыва можно ознакомиться в работе Фанка и Оуэн-Смит, на которую ссылаются авторы.
В самой же обзорной статье приводится несколько наблюдений по теме индекса прорыва, основанных на анализе последних исследований в области:
1️⃣ В первую очередь исследователи обращают внимание на то, что прорыв и консолидация — противоположные понятия. Чем больше число статей, которые цитируют публикацию, но не ее источники, тем более прорывной ее следует считать: “Большие команды, как правило, проводят консолидирующие исследования, в то время как маленькие команды, как правило, выпускают революционные публикации” (Ву и др., 2019).
2️⃣ Свежие публикации по теме подтверждают, что всё больше исследователей пытаются интегрировать индекс прорыва в оценку влияния отдельных публикаций на научные области. Некоторые исследователи идут дальше и предлагают использовать индекс прорыва журналов (JDI) в качестве альтернативы традиционным показателям, таким как JIF (см. Цзян и Лю, 2023).
3️⃣ Снижение индекса прорыва свидетельствует не столько о том, что наука стагнирует, сколько об “инфляции цитирования”: на сдвиг в структуре сетей цитирования влияют такие факторы, как постепенное увеличение списков литературы и самоцитирование.
4️⃣ При этом на глобальном уровне наблюдается постоянное снижение средних показателей индекса прорыва во всех дисциплинах. Этот результат кажется неожиданным на фоне массового расширения глобальной научной системы в последние десятилетия.
Тенденция снижения числа прорывных исследований, как показывает обзор, подтверждается сегодня многими авторами, и это открывает пространство для новой научной дискуссии. В части обсуждения приведенной по теме литературы К. Лейбел и Л. Борманн подчеркивают, что выявленная тенденция стала заметной только благодаря введению индекса прорыва. На наш взгляд, пока неясно, как именно следует ее интерпретировать: говорит ли она о том, что наука в целом становится менее “прорывной” или, напротив, что смена парадигм становится для науки новой нормой.
По крайней мере один прорыв года, имеющий непосредственное отношение к науке, зафиксировать все же можно: словари Collins и Cambridge Dictionary связывают слова года с искусственным интеллектом (AI) на фоне популярности генеративных моделей.
#обзор #disruptionindex
SpringerLink
What do we know about the disruption index in scientometrics? An overview of the literature
Scientometrics - The purpose of this paper is to provide a review of the literature on the original disruption index (DI1) and its variants in scientometrics. The DI1 has received much media...
Факторы развития карьеры молодых ученых
В рамках подготовки к студенческому фестивалю «Наука³», который пройдёт сегодня в Вышке, мы коснемся темы факторов, влияющих на развитие карьеры молодых ученых.
В прошлом месяце в Scientometrics вышло большое обзорное исследование, посвященное изучению различных показателей, используемых для прогнозирования будущего успеха исследователей, находящихся в начале академического пути. В работе Даниэль Ли (Danielle Lee) рассматривает публикации молодых исследователей с точки зрения: а) результата, требуемого от начинающего ученого, чтобы считаться успешным; б) детерминант, влияющих на данный результат.
В статье подчеркивается, что более половины из рассматриваемых в статье работ по теме ориентированы на рассмотрение показателей публикационной активности в качестве основного критерия эффективности: стратегия “publish or perish” продолжает доминировать в сознании многих исследователей.
Изучая критерии эффективности, автор приходит к выводу, что наиболее значимым фактором для будущего успеха является плодотворность молодого ученого в начале пути, в то время как совокупный импакт-фактор исследований почти не влияет на успешный старт карьеры в ранние годы: прогнозы развития молодых ученых, основанные на данном показателе, почти полностью совпадают с теми, при расчете которых авторы ориентируются на совокупность публикаций. Говоря о стратегии устойчивого карьерного пути, автор ссылается на исследования, которые указывают на “эффекта Матфея”: продолжительная и успешная карьера является результатом использования кумулятивных преимуществ опыта, репутации и социальных связей, а невозможность добиться прогресса на ранних этапах приводит к скорому закату научной карьеры.
Другим критически важным фактором в аспирантский период является влияние наставников и академических руководителей: их надзор в начале пути и наличие совместных работ положительно влияли на дальнейшую карьеру после получения ученой степени. Помимо прочего, наличие опытного наставника сокращало время, необходимое для получения руководящей академической должности, и повышало вероятность стать наставником самому.
При этом какие-то из факторов показали смешанные результаты: например, предоставление грантов значительно повысило продуктивность молодых биологов, однако для их коллег-медиков гранты не оказали никакого влияния.
Возвращаясь же к нашему анонсу, отметим, что на фестивале «Наука³» будет представлен и стенд Наукометрического центра. Приглашаем молодых ученых в атриум корпуса на Покровском бульваре с 15:00 до 18:00.
#обзор #анонс #молодыеученые
В рамках подготовки к студенческому фестивалю «Наука³», который пройдёт сегодня в Вышке, мы коснемся темы факторов, влияющих на развитие карьеры молодых ученых.
В прошлом месяце в Scientometrics вышло большое обзорное исследование, посвященное изучению различных показателей, используемых для прогнозирования будущего успеха исследователей, находящихся в начале академического пути. В работе Даниэль Ли (Danielle Lee) рассматривает публикации молодых исследователей с точки зрения: а) результата, требуемого от начинающего ученого, чтобы считаться успешным; б) детерминант, влияющих на данный результат.
В статье подчеркивается, что более половины из рассматриваемых в статье работ по теме ориентированы на рассмотрение показателей публикационной активности в качестве основного критерия эффективности: стратегия “publish or perish” продолжает доминировать в сознании многих исследователей.
Изучая критерии эффективности, автор приходит к выводу, что наиболее значимым фактором для будущего успеха является плодотворность молодого ученого в начале пути, в то время как совокупный импакт-фактор исследований почти не влияет на успешный старт карьеры в ранние годы: прогнозы развития молодых ученых, основанные на данном показателе, почти полностью совпадают с теми, при расчете которых авторы ориентируются на совокупность публикаций. Говоря о стратегии устойчивого карьерного пути, автор ссылается на исследования, которые указывают на “эффекта Матфея”: продолжительная и успешная карьера является результатом использования кумулятивных преимуществ опыта, репутации и социальных связей, а невозможность добиться прогресса на ранних этапах приводит к скорому закату научной карьеры.
Другим критически важным фактором в аспирантский период является влияние наставников и академических руководителей: их надзор в начале пути и наличие совместных работ положительно влияли на дальнейшую карьеру после получения ученой степени. Помимо прочего, наличие опытного наставника сокращало время, необходимое для получения руководящей академической должности, и повышало вероятность стать наставником самому.
При этом какие-то из факторов показали смешанные результаты: например, предоставление грантов значительно повысило продуктивность молодых биологов, однако для их коллег-медиков гранты не оказали никакого влияния.
Возвращаясь же к нашему анонсу, отметим, что на фестивале «Наука³» будет представлен и стенд Наукометрического центра. Приглашаем молодых ученых в атриум корпуса на Покровском бульваре с 15:00 до 18:00.
#обзор #анонс #молодыеученые
Telegram
Вышка для своих
1 декабря на Покровке пройдет фестиваль «Наука³»
Фестиваль науки НИУ ВШЭ — ежегодное событие студенческой научной жизни университета, которое проводится уже в шестой раз. В этом году идея фестиваля состоит в создании уникальной платформы, позволяющей студентам…
Фестиваль науки НИУ ВШЭ — ежегодное событие студенческой научной жизни университета, которое проводится уже в шестой раз. В этом году идея фестиваля состоит в создании уникальной платформы, позволяющей студентам…
Вымирающий жанр? О видимости и значимости рецензий на книги
На фоне цифровизации жанр книжных рецензий (“book review”), на первый взгляд, представляется вымирающим. Несмотря на очевидную пользу в виде обратной связи для авторов и повышения заметности обозреваемой работы книжному рецензированию как самостоятельной практике уделяется не такое пристальное внимание.
При этом уже сегодня такие материалы не имеют отдельной категории в регулярно рассматриваемых нами Scopus и OpenAlex (Web of Science выгодно отличается в этом аспекте от своих конкурентов). И если в первом случае они вовсе не представлены в базе, то во втором несмотря на формальную индексацию нельзя ни безболезненно выделить их среди журнальных статей, ни найти в метаданных ссылку на исходный материал, который находится в фокусе внимания рецензента.
В недавнем посте The Scholary Kitchen приводится рассуждение на тему несправедливого и несвоевременного обесценивания важности книжных рецензий. Поводом к посту стала статья с говорящим названием “In Defense of the Beleaguered Academic Book Review“, в которой выражается обеспокоенность тем, что время и труд, затраченные на написание рецензии, обычно оцениваются академическими управленцами недостаточно высоко. Автор статьи указывает, что ей как редактору журнала приходится сталкиваться с трудностями в поиске рецензентов вплоть до того, что некоторые университеты отговаривают своих сотрудников от обзоров книг, так как формальные показатели их попросту не учитывают. Статья призывает администрацию университетов пересмотреть существующую практику отказа преподавателей от написания книжных обзоров с целью отдать должное работе рецензента.
Общая же аргументация Джилл О’Нейлл (Jill O'Neill) из The Scholarly Kitchen строится вокруг того, что книжное рецензирование не должно рассматриваться в качестве побочного академического продукта, так как он выполняет необходимую функцию формирования общественного мнения и оценки на рынке. Помимо обмена мнениями между учеными книжные рецензии играют существенную роль в издательском или библиотечном деле, поставленном перед проблемой распространения новинок. Даже в случае приобретения книг по инициативе читателей, академические библиотеки зачастую осторожно подходят к расходованию средств. Отсутствие своевременных, содержательных комментариев к новым книгам создают, таким образом, проблемы для авторов, издательств и платформ.
А что же генеративные нейронные сети? Кажется, что именно они представляют основную угрозу для жанра в недалеком будущем. Взгляд автора заметки скорее можно назвать оптимистичным — AI пока что не может полноценно решить эту трудоемкую задачу. Хотя можно предположить, что довольно скоро AI может догнать по уровню по крайней мере тех молодых ученых, для которых написание книжной рецензии является входной точкой в мир академических публикаций.
#обзор #bookreview
На фоне цифровизации жанр книжных рецензий (“book review”), на первый взгляд, представляется вымирающим. Несмотря на очевидную пользу в виде обратной связи для авторов и повышения заметности обозреваемой работы книжному рецензированию как самостоятельной практике уделяется не такое пристальное внимание.
При этом уже сегодня такие материалы не имеют отдельной категории в регулярно рассматриваемых нами Scopus и OpenAlex (Web of Science выгодно отличается в этом аспекте от своих конкурентов). И если в первом случае они вовсе не представлены в базе, то во втором несмотря на формальную индексацию нельзя ни безболезненно выделить их среди журнальных статей, ни найти в метаданных ссылку на исходный материал, который находится в фокусе внимания рецензента.
В недавнем посте The Scholary Kitchen приводится рассуждение на тему несправедливого и несвоевременного обесценивания важности книжных рецензий. Поводом к посту стала статья с говорящим названием “In Defense of the Beleaguered Academic Book Review“, в которой выражается обеспокоенность тем, что время и труд, затраченные на написание рецензии, обычно оцениваются академическими управленцами недостаточно высоко. Автор статьи указывает, что ей как редактору журнала приходится сталкиваться с трудностями в поиске рецензентов вплоть до того, что некоторые университеты отговаривают своих сотрудников от обзоров книг, так как формальные показатели их попросту не учитывают. Статья призывает администрацию университетов пересмотреть существующую практику отказа преподавателей от написания книжных обзоров с целью отдать должное работе рецензента.
Общая же аргументация Джилл О’Нейлл (Jill O'Neill) из The Scholarly Kitchen строится вокруг того, что книжное рецензирование не должно рассматриваться в качестве побочного академического продукта, так как он выполняет необходимую функцию формирования общественного мнения и оценки на рынке. Помимо обмена мнениями между учеными книжные рецензии играют существенную роль в издательском или библиотечном деле, поставленном перед проблемой распространения новинок. Даже в случае приобретения книг по инициативе читателей, академические библиотеки зачастую осторожно подходят к расходованию средств. Отсутствие своевременных, содержательных комментариев к новым книгам создают, таким образом, проблемы для авторов, издательств и платформ.
А что же генеративные нейронные сети? Кажется, что именно они представляют основную угрозу для жанра в недалеком будущем. Взгляд автора заметки скорее можно назвать оптимистичным — AI пока что не может полноценно решить эту трудоемкую задачу. Хотя можно предположить, что довольно скоро AI может догнать по уровню по крайней мере тех молодых ученых, для которых написание книжной рецензии является входной точкой в мир академических публикаций.
#обзор #bookreview
The Scholarly Kitchen
The Necessity of Book Reviews - The Scholarly Kitchen
Is the scholar-to-scholar exchange found in book reviews still of value to the community? There is concern over their decline.
Проблемное цитирование — непреднамеренная ошибка или лень?
В декабре вышла статья о последствиях преднамеренной лени в отношении цитирования. Авторы рассмотрели кейс с цитатой, приведенной известным поведенческим экономистом Джорджем Левенштейном. Он неправильно указал авторство цитаты, что оставило большой «радиоактивный след»: с легкой руки авторитетного ученого неверное авторство цитаты закрепилось и периодически возобновлялось в последующих работах его читателей. Кроме того, исследования показывают, что авторам свойственно ссылаться на высокоцитируемые статьи, даже если они подверглись серьезной и обоснованной критике.
Это лишь частный эпизод, который иллюстрирует проявление более общего феномена, который принято называть «problematic citation behavior».
Проблемное цитирование может быть двух видов:
а) Неточное цитирование (ошибки возникают из-за небрежного указания выходных данных цитируемой статьи),
б) Заимствованное цитирование (некритичное копирование цитат из вторичных источников).
Если неточное цитирование является результатом простой оплошности, то заимствованное цитирование отличается преднамеренным уклонением от добросовестной работы с источниками и производит ложное впечатление о том, что автор действительно ознакомился с цитируемой работой: известно, что высокое количество цитирований создает у читателя ощущение глубокого погружения автора в изучаемый вопрос.
Причины проблемного цитирования могут быть самыми разными. Например, нехватка времени в условиях “publish-or-perish”, излишнее доверие вторичным источникам, отсутствие доступа к требуемой публикации и, наконец, самые банальные — лень или недобросовестность ученого.
Заметим, что неточные ссылки затрудняют читательский поиск и доступ к работам и нарушают связь между оригинальной работой и исследованиями, которые на нее ссылаются, в результате чего автоматизированные индексы цитирования и базы данных, включая Scopus и Web of Science, пропускают или неправильно классифицируют ссылки на свои индексируемые публикации.
Мы рекомендуем всем читателям внимательно перепроверять цитаты из вторичных источников и ответственно относиться к оформлению собственных работ.
#обзор #цитирование #научнаяэтика
В декабре вышла статья о последствиях преднамеренной лени в отношении цитирования. Авторы рассмотрели кейс с цитатой, приведенной известным поведенческим экономистом Джорджем Левенштейном. Он неправильно указал авторство цитаты, что оставило большой «радиоактивный след»: с легкой руки авторитетного ученого неверное авторство цитаты закрепилось и периодически возобновлялось в последующих работах его читателей. Кроме того, исследования показывают, что авторам свойственно ссылаться на высокоцитируемые статьи, даже если они подверглись серьезной и обоснованной критике.
Это лишь частный эпизод, который иллюстрирует проявление более общего феномена, который принято называть «problematic citation behavior».
Проблемное цитирование может быть двух видов:
а) Неточное цитирование (ошибки возникают из-за небрежного указания выходных данных цитируемой статьи),
б) Заимствованное цитирование (некритичное копирование цитат из вторичных источников).
Если неточное цитирование является результатом простой оплошности, то заимствованное цитирование отличается преднамеренным уклонением от добросовестной работы с источниками и производит ложное впечатление о том, что автор действительно ознакомился с цитируемой работой: известно, что высокое количество цитирований создает у читателя ощущение глубокого погружения автора в изучаемый вопрос.
Причины проблемного цитирования могут быть самыми разными. Например, нехватка времени в условиях “publish-or-perish”, излишнее доверие вторичным источникам, отсутствие доступа к требуемой публикации и, наконец, самые банальные — лень или недобросовестность ученого.
Заметим, что неточные ссылки затрудняют читательский поиск и доступ к работам и нарушают связь между оригинальной работой и исследованиями, которые на нее ссылаются, в результате чего автоматизированные индексы цитирования и базы данных, включая Scopus и Web of Science, пропускают или неправильно классифицируют ссылки на свои индексируемые публикации.
Мы рекомендуем всем читателям внимательно перепроверять цитаты из вторичных источников и ответственно относиться к оформлению собственных работ.
#обзор #цитирование #научнаяэтика
Наукометрия: об истории понятия и науки в целом
В преддверии празднования Дня российской науки мы решили начать новую рубрику на нашем канале, посвященную истории наукометрии.
Как научная область наукометрия довольно молода, но в ее истории есть ключевые повороты, яркие моменты и значимые исследования, которыми мы хотели поделиться с нашими читателями на протяжении серии постов.
Первый пост можно почитать по ссылке: https://telegra.ph/Naukometriya-ob-istorii-ponyatiya-i-nauki-v-celom-02-06-2
#историянаукометрии #обзор
В преддверии празднования Дня российской науки мы решили начать новую рубрику на нашем канале, посвященную истории наукометрии.
Как научная область наукометрия довольно молода, но в ее истории есть ключевые повороты, яркие моменты и значимые исследования, которыми мы хотели поделиться с нашими читателями на протяжении серии постов.
Первый пост можно почитать по ссылке: https://telegra.ph/Naukometriya-ob-istorii-ponyatiya-i-nauki-v-celom-02-06-2
#историянаукометрии #обзор
Telegraph
Наукометрия: об истории понятия и науки в целом
Сегодняшний мы посвятим происхождению понятия «наукометрия». В первую очередь, его стоит отличить от других, используемых наряду с ним и в схожих контекстах: библиометрия и инфометрия. Термин «библиометрия», предложенный в 1969 году в статье Алана Причарда…
Олигополия журналов открытого доступа
В последние десятилетия академические библиотеки столкнулись с кризисом, связанным с увеличением стоимости на подписки журналов. Исследователи объясняют возникшую проблему олигополией нескольких ведущих коммерческих издательств, которые использовали стратегии дифференциации продуктов и ценообразования, чтобы манипулировать рынком подписок на научные журналы.
В сравнении с традиционным подходом к публикациям, модель публикаций открытого доступа позволяет издателям получать доход в процессе производства, а не в процессе продаж, что не только минимизирует производственные расходы и финансовые потери от непроданных копий, но и снижает порог входа на рынок. Несмотря на ощутимые преимущества такого подхода, малоизвестные издательства всё еще не могут конкурировать с крупными.
Так, известное издательство ничем не рискует при выпуске нового журнала, так как он будет ассоциироваться с высоким качеством и престижностью, также крупные издательства могут взимать более высокую плату за обработку публикаций за счет бренда и отсутствия фиксированных цен на рынке и предлагать гибридный открытый доступ, позволяющий получать доход от одной и той же статьи дважды (т.е. оплату за подписку и за обработку публикации).
Помимо прочего, ключевым фактором, по мнению авторов статьи, является подсчет статей, индексируемых крупномасштабными библиометрическими базами данных (охватывающим журналы коммерческих издательств), который создает сильный стимул для исследователей публиковаться именно в них (молодым исследователям это нужно для продвижения по карьерной лестнице, а состоявшимся — для подтверждения грантов) что, в свою очередь, усиливает контроль коммерческих издателей над научным сообществом.
В 2020 году на издательском рынке открытого доступа было опубликовано в общей сложности 640 169 статей, индексирующихся в Web of Science (WoS). Доход от сборов за обработку статей (APC) составил 1 254 775 669 долларов, при этом на долю восьми крупнейших издательств открытого доступа (MDPI, Springer-Nature, Elsevier, Wiley, Frontiers, PLOS, Hindawi, Taylor & Francis) пришлось почти 70,63% общего дохода, несмотря на то, что они производят всего 30,92% продукции на рынке. При этом число издателей открытого доступа резко выросло с 1368 (2008 г.) до 8442 в (2020 г.).
Сложившаяся ситуация давно вызывала волнения в научном сообществе. Так, в 2012 году кампания Сost of Knowledge, запущенная кембриджским математиком Тимоти Гауэрсом, просила исследователей протестовать против бизнес-модели Elsevier путем полного бойкотирования ее журналов. Несколько университетских библиотек, в том числе крупных и известных университетов, такие как Калифорнийский университет и Гарвард, также вели активные переговоры с крупными коммерческими издателями и грозили бойкотом. Констанцский университет просто отменил все подписки Elsevier, поскольку не мог и не хотел идти в ногу с агрессивной ценовой политикой компании (рост стоимости на подписки на 30% с 2010 по 2015 год) (Larivière, Haustein, Mongeon, 2015). На графике в статье приводится изменение средней стоимости публикации Gold OA у Elsevier и других ведущих издательств.
Таким образом, несмотря на то, что модель публикаций открытого доступа рассматривалась изначально в том числе как решение проблемы олигополии научных издательств, со временем соотношение издательств этой модели на рынке само стало напоминать олигополию.
#открытыйдоступ #webofscience #elsevier #обзор
В последние десятилетия академические библиотеки столкнулись с кризисом, связанным с увеличением стоимости на подписки журналов. Исследователи объясняют возникшую проблему олигополией нескольких ведущих коммерческих издательств, которые использовали стратегии дифференциации продуктов и ценообразования, чтобы манипулировать рынком подписок на научные журналы.
В сравнении с традиционным подходом к публикациям, модель публикаций открытого доступа позволяет издателям получать доход в процессе производства, а не в процессе продаж, что не только минимизирует производственные расходы и финансовые потери от непроданных копий, но и снижает порог входа на рынок. Несмотря на ощутимые преимущества такого подхода, малоизвестные издательства всё еще не могут конкурировать с крупными.
Так, известное издательство ничем не рискует при выпуске нового журнала, так как он будет ассоциироваться с высоким качеством и престижностью, также крупные издательства могут взимать более высокую плату за обработку публикаций за счет бренда и отсутствия фиксированных цен на рынке и предлагать гибридный открытый доступ, позволяющий получать доход от одной и той же статьи дважды (т.е. оплату за подписку и за обработку публикации).
Помимо прочего, ключевым фактором, по мнению авторов статьи, является подсчет статей, индексируемых крупномасштабными библиометрическими базами данных (охватывающим журналы коммерческих издательств), который создает сильный стимул для исследователей публиковаться именно в них (молодым исследователям это нужно для продвижения по карьерной лестнице, а состоявшимся — для подтверждения грантов) что, в свою очередь, усиливает контроль коммерческих издателей над научным сообществом.
В 2020 году на издательском рынке открытого доступа было опубликовано в общей сложности 640 169 статей, индексирующихся в Web of Science (WoS). Доход от сборов за обработку статей (APC) составил 1 254 775 669 долларов, при этом на долю восьми крупнейших издательств открытого доступа (MDPI, Springer-Nature, Elsevier, Wiley, Frontiers, PLOS, Hindawi, Taylor & Francis) пришлось почти 70,63% общего дохода, несмотря на то, что они производят всего 30,92% продукции на рынке. При этом число издателей открытого доступа резко выросло с 1368 (2008 г.) до 8442 в (2020 г.).
Сложившаяся ситуация давно вызывала волнения в научном сообществе. Так, в 2012 году кампания Сost of Knowledge, запущенная кембриджским математиком Тимоти Гауэрсом, просила исследователей протестовать против бизнес-модели Elsevier путем полного бойкотирования ее журналов. Несколько университетских библиотек, в том числе крупных и известных университетов, такие как Калифорнийский университет и Гарвард, также вели активные переговоры с крупными коммерческими издателями и грозили бойкотом. Констанцский университет просто отменил все подписки Elsevier, поскольку не мог и не хотел идти в ногу с агрессивной ценовой политикой компании (рост стоимости на подписки на 30% с 2010 по 2015 год) (Larivière, Haustein, Mongeon, 2015). На графике в статье приводится изменение средней стоимости публикации Gold OA у Elsevier и других ведущих издательств.
Таким образом, несмотря на то, что модель публикаций открытого доступа рассматривалась изначально в том числе как решение проблемы олигополии научных издательств, со временем соотношение издательств этой модели на рынке само стало напоминать олигополию.
#открытыйдоступ #webofscience #elsevier #обзор
О «спящих красавицах» или эффекте статей-бустеров
У научных публикаций есть стандартный паттерн цитируемости: постепенное возрастание числа цитирований в течение нескольких лет, а после пика — медленное снижение. В ряде научных областей, а также при отсутствии устаревания содержания статьи, уровень цитируемости выходит на плато. Наконец, для фундаментальных публикаций, ставших классическими в своей области, цитируемость со временем может снова постепенно возрастать.
Еще в 2004 г. ван Раан описал феномен «спящих красавиц» — статей, которые в течение долгого периода остаются незамеченными, а затем вдруг привлекают повышенное внимание благодаря одной или нескольким цитированиям. Он предложил три характеристики для таких статей: глубина «сна», продолжительность «сна» и интенсивность «пробуждения», а также выявил лидера по этим показателям и предложил метод предсказания «пробуждения».
С повышением качества метаданных в международных библиометрических базах к описанной проблеме выработался новый подход, позволяющий не только найти «пробуждающие» статьи, но и выявить общие темы, то есть выяснить, в каком направлении развивается научная мысль в данной сфере. Так, в недавней публикации в Scientometrics описывалось неожиданное изменение профиля цитируемости статьи о квантовом эффекте Холла (за эту работу Клаус фон Клитцинг получил Нобелевскую премию по физике в 1985 году). Статья фон Клитцинга, опубликованная в 1980 г., вышла на плато цитируемости (порядка 70) в 1990 г., а в 2021 г. достигла нового пика популярности — ее процитировали почти 300 раз. Это привлекло внимание авторов, которые решили найти причины возрождения интереса к описываемой проблеме. Для этого они использовали данные Web of Science и метод RPYS-CO (Reference Publication Year Spectroscopy based on co-cited papers), который позволяет выявить истоки и отследить историю разработки какой-либо научной темы.
Выяснилось, что наиболее вероятными статьями-«бустерами» (или, по ван Раану, «принцами»), которые снова привлекли внимание к классической публикации фон Клитцига, стали пять публикаций, вышедших с 2005 по 2010 г., и все они посвящены одной из тем, которые затрагивались в изначальном исследовании (а именно — топологическим изоляторам). Описанный метод можно применять для анализа других случаев нестандартного профиля цитируемости.
#webofscience #цитируемость #обзор
У научных публикаций есть стандартный паттерн цитируемости: постепенное возрастание числа цитирований в течение нескольких лет, а после пика — медленное снижение. В ряде научных областей, а также при отсутствии устаревания содержания статьи, уровень цитируемости выходит на плато. Наконец, для фундаментальных публикаций, ставших классическими в своей области, цитируемость со временем может снова постепенно возрастать.
Еще в 2004 г. ван Раан описал феномен «спящих красавиц» — статей, которые в течение долгого периода остаются незамеченными, а затем вдруг привлекают повышенное внимание благодаря одной или нескольким цитированиям. Он предложил три характеристики для таких статей: глубина «сна», продолжительность «сна» и интенсивность «пробуждения», а также выявил лидера по этим показателям и предложил метод предсказания «пробуждения».
С повышением качества метаданных в международных библиометрических базах к описанной проблеме выработался новый подход, позволяющий не только найти «пробуждающие» статьи, но и выявить общие темы, то есть выяснить, в каком направлении развивается научная мысль в данной сфере. Так, в недавней публикации в Scientometrics описывалось неожиданное изменение профиля цитируемости статьи о квантовом эффекте Холла (за эту работу Клаус фон Клитцинг получил Нобелевскую премию по физике в 1985 году). Статья фон Клитцинга, опубликованная в 1980 г., вышла на плато цитируемости (порядка 70) в 1990 г., а в 2021 г. достигла нового пика популярности — ее процитировали почти 300 раз. Это привлекло внимание авторов, которые решили найти причины возрождения интереса к описываемой проблеме. Для этого они использовали данные Web of Science и метод RPYS-CO (Reference Publication Year Spectroscopy based on co-cited papers), который позволяет выявить истоки и отследить историю разработки какой-либо научной темы.
Выяснилось, что наиболее вероятными статьями-«бустерами» (или, по ван Раану, «принцами»), которые снова привлекли внимание к классической публикации фон Клитцига, стали пять публикаций, вышедших с 2005 по 2010 г., и все они посвящены одной из тем, которые затрагивались в изначальном исследовании (а именно — топологическим изоляторам). Описанный метод можно применять для анализа других случаев нестандартного профиля цитируемости.
#webofscience #цитируемость #обзор