Экспертные списки. Academic Journal Guide 2021
Не всегда престиж журнала определяется квартилем или другими метриками. Чтобы убедиться в реальной престижности, пригодятся белые списки и рейтинги, составленные специалистами по соответствующим тематикам. Подробнее про выбор журнала мы писали в нашем руководстве.
Один из таких сервисов, Academic Journal Guide, включает в себя широкий выбор журналов в области экономики, бизнеса и менеджмента (на данный момент 1703 журнала), которые обновляются каждые три года. AJG отличается тем, что его методология хоть и основана на наукометрических показателях, но его рейтинги базируются на экспертных оценках, проведенных экспертами-предметниками из научного комитета.
Процесс добавления новых журналов в рейтинг AJG следующий: открытый конкурс на добавление новых журналов ➡️ анализ данных по JCR, SJR, SNIP, CiteScore ➡️ экспертиза от профильных специалистов ➡️ стандартизизация для
каждой предметной области. На основе метрик, результатов процесса консультаций, другой соответствующей информации и оценки экспертов в предметной области, предлагают либо сохранить существующий уровень журнала, либо изменить его.
Что нужно принимать во внимание при работе с экспертным списком AJG:
• AJG — это гайд для лучшего выбора подходящего журнала;
• Достойные работы можно найти в самых разных журналах (не только в ведущих);
• Помимо оценки рейтинга и актуальности журнала, учитывайте другие факторы, такие как состав и разнообразие его редакционной коллегии, методы взимания гонораров или процент принятых публикаций;
• Важно учитывать методологию подсчета показателей AJG, чтобы понимать, как формируется рейтинг;
• Следует обращаться за советом и рекомендациями к коллегам и академическому сообществу.
Всего в рейтинге AJG выделяют несколько уровней журналов: 1, 2, 3, 4 (где 4 — ведущие мировые журналы).
Чтобы посмотреть список журналов, нужно зарегистрироваться на сайте CABS.
#экспертныесписки #журналы #инструменты
Не всегда престиж журнала определяется квартилем или другими метриками. Чтобы убедиться в реальной престижности, пригодятся белые списки и рейтинги, составленные специалистами по соответствующим тематикам. Подробнее про выбор журнала мы писали в нашем руководстве.
Один из таких сервисов, Academic Journal Guide, включает в себя широкий выбор журналов в области экономики, бизнеса и менеджмента (на данный момент 1703 журнала), которые обновляются каждые три года. AJG отличается тем, что его методология хоть и основана на наукометрических показателях, но его рейтинги базируются на экспертных оценках, проведенных экспертами-предметниками из научного комитета.
Процесс добавления новых журналов в рейтинг AJG следующий: открытый конкурс на добавление новых журналов ➡️ анализ данных по JCR, SJR, SNIP, CiteScore ➡️ экспертиза от профильных специалистов ➡️ стандартизизация для
каждой предметной области. На основе метрик, результатов процесса консультаций, другой соответствующей информации и оценки экспертов в предметной области, предлагают либо сохранить существующий уровень журнала, либо изменить его.
Что нужно принимать во внимание при работе с экспертным списком AJG:
• AJG — это гайд для лучшего выбора подходящего журнала;
• Достойные работы можно найти в самых разных журналах (не только в ведущих);
• Помимо оценки рейтинга и актуальности журнала, учитывайте другие факторы, такие как состав и разнообразие его редакционной коллегии, методы взимания гонораров или процент принятых публикаций;
• Важно учитывать методологию подсчета показателей AJG, чтобы понимать, как формируется рейтинг;
• Следует обращаться за советом и рекомендациями к коллегам и академическому сообществу.
Всего в рейтинге AJG выделяют несколько уровней журналов: 1, 2, 3, 4 (где 4 — ведущие мировые журналы).
Чтобы посмотреть список журналов, нужно зарегистрироваться на сайте CABS.
#экспертныесписки #журналы #инструменты
Норвежский список
Говоря об экспертных списках, первыми следует упомянуть перечни, работающие в рамках “Северной модели” оценки науки в ВУЗах Скандинавии. При оценке они не ориентируются ни на какую индексацию в разных наукометрических базах. Журналы и книжные издательства в этой модели разделены на несколько уровней, которые определяют, сколько за соответствующую публикацию получит университет, где работают авторы. Северные страны пробуют сделать единый список, но пока до этого далеко и приходится пользоваться отдельными: норвежским, финским и датским. Различия в них невелики, у всех есть английские интерфейсы. Списки обновляются регулярно панелями из многих десятков специалистов-предметников, которые не опираются на наукометрические показатели, но, конечно, принимают их во внимание в рамках экспертных обсуждений.
В Норвежском списке выделяют несколько уровней журналов и издательств:
• Уровень 2 считается самым высоким;
• Журналы 1 уровня отвечают минимальным требованиям, чтобы считаться научными (внешнее рецензирование, научная редакционная коллегия и минимальное национальное авторство, т.е. максимум 2/3 авторов могут принадлежать к одному и тому же учреждению);
• Уровень 0 означает, что журнал был рассмотрен, но отклонен, и публикация в нем не будет учитываться при подсчете публикационной активности;
• Уровень X — это журналы в подвешенном состоянии: неясно, следует одобрить их в свете текущих условий или нет.
Во 2 уровень входят 2196 журналов и 85 издательств. В 1 — 26230 журналов и 1647 издательств. В 0 — 5488 журналов и 1530 издательств. В X — 5 журналов. Посмотреть, к какому уровню относится журнал, можно здесь.
Список никак не дискриминирует по языку издания, индексации и прочим данным. В норвежском списке на текущий момент 142 русскоязычных журнала. Из них один, «Вопросы языкознания», входит в высшую категорию. 106 имеют уровень 1, и еще 35 — уровень 0.
В наукометрической системе Dimensions есть уже встроенные экспертные списки и рейтинги в виде фильтров для пользователей. Мы уже писали о таком подборе публикаций на примере норвежского списка.
#экспертныесписки #журналы #инструменты
Говоря об экспертных списках, первыми следует упомянуть перечни, работающие в рамках “Северной модели” оценки науки в ВУЗах Скандинавии. При оценке они не ориентируются ни на какую индексацию в разных наукометрических базах. Журналы и книжные издательства в этой модели разделены на несколько уровней, которые определяют, сколько за соответствующую публикацию получит университет, где работают авторы. Северные страны пробуют сделать единый список, но пока до этого далеко и приходится пользоваться отдельными: норвежским, финским и датским. Различия в них невелики, у всех есть английские интерфейсы. Списки обновляются регулярно панелями из многих десятков специалистов-предметников, которые не опираются на наукометрические показатели, но, конечно, принимают их во внимание в рамках экспертных обсуждений.
В Норвежском списке выделяют несколько уровней журналов и издательств:
• Уровень 2 считается самым высоким;
• Журналы 1 уровня отвечают минимальным требованиям, чтобы считаться научными (внешнее рецензирование, научная редакционная коллегия и минимальное национальное авторство, т.е. максимум 2/3 авторов могут принадлежать к одному и тому же учреждению);
• Уровень 0 означает, что журнал был рассмотрен, но отклонен, и публикация в нем не будет учитываться при подсчете публикационной активности;
• Уровень X — это журналы в подвешенном состоянии: неясно, следует одобрить их в свете текущих условий или нет.
Во 2 уровень входят 2196 журналов и 85 издательств. В 1 — 26230 журналов и 1647 издательств. В 0 — 5488 журналов и 1530 издательств. В X — 5 журналов. Посмотреть, к какому уровню относится журнал, можно здесь.
Список никак не дискриминирует по языку издания, индексации и прочим данным. В норвежском списке на текущий момент 142 русскоязычных журнала. Из них один, «Вопросы языкознания», входит в высшую категорию. 106 имеют уровень 1, и еще 35 — уровень 0.
В наукометрической системе Dimensions есть уже встроенные экспертные списки и рейтинги в виде фильтров для пользователей. Мы уже писали о таком подборе публикаций на примере норвежского списка.
#экспертныесписки #журналы #инструменты
Белые списки журналов: подход Китая
Продолжая серию постов про экспертные списки, предлагаем взглянуть на Китай. Значение вклада и результатов научных исследований Китая постоянно увеличивалось в течение последних десятилетий. И в 2019 году, превысив аналогичный показатель Соединенных Штатов, Китай стал самой производительной страной в мире.
В настоящее время в Китае существует семь основных списков журналов, каждый из которых составлен с учетом собственных целей и методов оценки:
1️⃣ Chinese Science Citation Database (CSCD),
2️⃣ Journal Partition Table (JPT),
3️⃣ AMI Comprehensive Evaluation Report (AMI),
4️⃣Chinese S&T Journal Citation Report (CJCR),
5️⃣ “A Guide to the Core Journals of China” (GCJC),
6️⃣ Chinese Social Sciences Citation Index (CSSCI),
7️⃣ World Academic Journal Clout Index (WAJCI).
С 2020 года в Китае новая политика оценки исследований, согласно которой он отказывается от показателей, основанных только на WoS в качестве стандарта. Это должно дать возможность исследовательским институтам и финансирующим организациям Китая определять новые стандарты. Несмотря на разнообразие внутренних журнальных рейтингов, которое позволяет исследовать методы оценки и источники данных, единого авторитетного стандарта в Китае до сих пор нет.
Некоторые из этих списков служат подспорьем для менеджеров, руководителей исследований, спонсоров и т.д. Другие предназначены для оптимизации библиотечных коллекций, рекомендаций по спискам для чтения. Количество учреждений, которые вносят свой вклад в составление этих списков, внушительно. Кроме того, отдельные университеты Китая по-прежнему ощущают потребность в создании собственных внутренних списков в дополнение к опубликованным системам.
В перспективе система журнальных списков Китая могла бы транформироваться в национальную платформу для сотрудничества и координирования общих информационных ресурсов и инструментов.
Мы приводим здесь 3 таблицы из статьи, в которых сравниваются области исследования, количество и ранжирование журналов, цели, источники данных всех 7-ми списков. Так, например:
• JPT и WAJCI насчитывают наибольшее количество журналов, оба из которых имеют внутренний и международный охват.
• Что касается дисциплин, JPT и CSCD больше внимания уделяют естественным наукам; AMI и CSSCI сосредоточены на области SSH; и CJCR, GCJC и WAJCI охватывают все дисциплины.
• JPT и WAJCI имеют по четыре уровня в рейтинге, однако в JPT в ТОП входит только 5% от всех публикаций, тогда как в WAJCI все четыре уровня занимают по 25%. Система AMI является более сложной, поскольку журналы делятся на три категории, а затем подразделяются на пять уровней в зависимости от качества. CSCD и CSSCI делятся на два уровня — основной и расширенный список.
Подробнее про оценку журналов в Китае можете прочитать здесь.
#экспертныесписки #журналы #инструменты #Китай
Продолжая серию постов про экспертные списки, предлагаем взглянуть на Китай. Значение вклада и результатов научных исследований Китая постоянно увеличивалось в течение последних десятилетий. И в 2019 году, превысив аналогичный показатель Соединенных Штатов, Китай стал самой производительной страной в мире.
В настоящее время в Китае существует семь основных списков журналов, каждый из которых составлен с учетом собственных целей и методов оценки:
1️⃣ Chinese Science Citation Database (CSCD),
2️⃣ Journal Partition Table (JPT),
3️⃣ AMI Comprehensive Evaluation Report (AMI),
4️⃣Chinese S&T Journal Citation Report (CJCR),
5️⃣ “A Guide to the Core Journals of China” (GCJC),
6️⃣ Chinese Social Sciences Citation Index (CSSCI),
7️⃣ World Academic Journal Clout Index (WAJCI).
С 2020 года в Китае новая политика оценки исследований, согласно которой он отказывается от показателей, основанных только на WoS в качестве стандарта. Это должно дать возможность исследовательским институтам и финансирующим организациям Китая определять новые стандарты. Несмотря на разнообразие внутренних журнальных рейтингов, которое позволяет исследовать методы оценки и источники данных, единого авторитетного стандарта в Китае до сих пор нет.
Некоторые из этих списков служат подспорьем для менеджеров, руководителей исследований, спонсоров и т.д. Другие предназначены для оптимизации библиотечных коллекций, рекомендаций по спискам для чтения. Количество учреждений, которые вносят свой вклад в составление этих списков, внушительно. Кроме того, отдельные университеты Китая по-прежнему ощущают потребность в создании собственных внутренних списков в дополнение к опубликованным системам.
В перспективе система журнальных списков Китая могла бы транформироваться в национальную платформу для сотрудничества и координирования общих информационных ресурсов и инструментов.
Мы приводим здесь 3 таблицы из статьи, в которых сравниваются области исследования, количество и ранжирование журналов, цели, источники данных всех 7-ми списков. Так, например:
• JPT и WAJCI насчитывают наибольшее количество журналов, оба из которых имеют внутренний и международный охват.
• Что касается дисциплин, JPT и CSCD больше внимания уделяют естественным наукам; AMI и CSSCI сосредоточены на области SSH; и CJCR, GCJC и WAJCI охватывают все дисциплины.
• JPT и WAJCI имеют по четыре уровня в рейтинге, однако в JPT в ТОП входит только 5% от всех публикаций, тогда как в WAJCI все четыре уровня занимают по 25%. Система AMI является более сложной, поскольку журналы делятся на три категории, а затем подразделяются на пять уровней в зависимости от качества. CSCD и CSSCI делятся на два уровня — основной и расширенный список.
Подробнее про оценку журналов в Китае можете прочитать здесь.
#экспертныесписки #журналы #инструменты #Китай
Конкурс Программы российских постдоков в Высшей школе экономики
Кто такой российский постдок? Это исследователь не старше 39 лет, имеющий степень кандидата наук / PhD и российское гражданство. Программа российских постдоков нацелена на способных и инициативных молодых исследователей, которые прежде не учились и не работали в НИУ ВШЭ.
Цель программы — укрепление практики интеллектуального обмена и межуниверситетского взаимодействия. Участники Программы получат возможность работать в научных проектах Вышки под руководством ведущих российских и зарубежных ученых. Программа рассчитана на 1 год с возможностью продления на второй.
Открыты 82 вакансии в исследовательских проектах НИУ ВШЭ в Москве, Санкт-Петербурге, Перми и Нижнем Новгороде. Полный перечень вакансий доступен на сайте Программы.
Условия программы:
• Зарплата от 70 000–110 000 рублей (в зависимости от кампуса);
• Компенсация проезда раз в год из места проживания в НИУ ВШЭ и обратно;
• Проживание в общежитии (в комнате не более двух человек) для сотрудников в кампусах Перми и Нижнего Новгорода.
Для участия в конкурсе необходимо заполнить специальную форму. Заявки принимаются до 20 мая 2022 года. Записаться на консультацию с действующими российскими постдоками — участниками программы — можно по ссылке: https://postdocru.hse.ru/advice
Вебинар программы пройдет 6 апреля в 12:00 по московскому времени. Анонс и регистрация доступны по ссылке.
#новости #вышка #анонс
Кто такой российский постдок? Это исследователь не старше 39 лет, имеющий степень кандидата наук / PhD и российское гражданство. Программа российских постдоков нацелена на способных и инициативных молодых исследователей, которые прежде не учились и не работали в НИУ ВШЭ.
Цель программы — укрепление практики интеллектуального обмена и межуниверситетского взаимодействия. Участники Программы получат возможность работать в научных проектах Вышки под руководством ведущих российских и зарубежных ученых. Программа рассчитана на 1 год с возможностью продления на второй.
Открыты 82 вакансии в исследовательских проектах НИУ ВШЭ в Москве, Санкт-Петербурге, Перми и Нижнем Новгороде. Полный перечень вакансий доступен на сайте Программы.
Условия программы:
• Зарплата от 70 000–110 000 рублей (в зависимости от кампуса);
• Компенсация проезда раз в год из места проживания в НИУ ВШЭ и обратно;
• Проживание в общежитии (в комнате не более двух человек) для сотрудников в кампусах Перми и Нижнего Новгорода.
Для участия в конкурсе необходимо заполнить специальную форму. Заявки принимаются до 20 мая 2022 года. Записаться на консультацию с действующими российскими постдоками — участниками программы — можно по ссылке: https://postdocru.hse.ru/advice
Вебинар программы пройдет 6 апреля в 12:00 по московскому времени. Анонс и регистрация доступны по ссылке.
#новости #вышка #анонс
Чёрные списки журналов: подход Китая
На прошлой неделе мы уже писали о белых списках журналов в Китае, а сегодня поговорим о недобросовестных журналах. В настоящее время Китай публикует почти четверть всех научных статей в международных журналах. В конце 2020 года Национальная научная библиотека Китайской академии наук опубликовала список из 65 международных научных журналов WoS, потенциально противоречащих академической строгости. Официальное название китайского списка — «Early Warning List of International Journals (Trial)». Исследователей предупреждают о возможных проблемах с публикацией в журналах с точки зрения качества и достоверности исследований и рекомендуют тщательно выбирать места для публикации (этот список не является оценкой каждой статьи, опубликованной в сомнительных журналах).
За исключением журналов «уровня X» в норвежском списке, другие страны не публикуют официальные списки сомнительных журналов (некоторые журналы норвежского списка также фигурируют в китайском).
Согласно новой политике Китае (2020) в отношении научных публикаций:
• показатели, основанные на WoS , больше не будут применяться напрямую при оценке и финансировании работ,
• оценка исследований должна перейти от метрик к экспертной оценке,
• количество публикаций и импакт-факторы журналов больше не будут учитываться,
• необходимо придать новый приоритет актуальности исследований на местном уровне, то есть будут поощряться публикации в высококачественных китайских журналах и поддерживаться развитие таких журналов.
Новая политика Китая имеет сходство с инициативами в других частях мира, такими как декларация DORA, Лейденский манифест и RRI (Responsible Research and Innovation). Эти инициативы направлены на целостные оценки, которые выходят за рамки показателей публикаций и цитирования, как и новая политика Китая.
Журналы в китайском списке делятся на три уровня риска. Из 65 журналов 8 были отнесены к категории высокого риска, 28 — к среднему , а остальные 29 — к низкому. В 2021 году вышел обновленный список на английском языке, который был сокращен до 35 журналов, поскольку «за последний год большинство издателей, чьи журналы были включены в список журналов раннего предупреждения, приняли действенные меры по улучшению» (при этом в список добавились и новые журналы).
Авторы препринта полагают, что главным критерием отбора журнала в черный список стала ретракция статей; и располагают критерии отнесения журнала в черный список в порядке их влияния.
1️⃣ Доля отозванных статей
С 2016 по 2020 год в 91,4% отозванных статей первыми авторами были исследователи из китайских учреждений, а 89% публикаций были исключительно китайскими. Большинство журналов в черном списке имеют опыт отзыва китайских статей. Показатели отзывов явно влияют на выбор журналов для китайского списка, особенно когда они высоки для китайских статей и связаны с мошенническими статьями.
2️⃣ Количество статей в журнале
Высокая доля китайских статей в международных журналах, особенно в сочетании с быстро растущим ежегодным объемом статей в журналах, влияет на выбор журналов для включения в черный список.
3️⃣ Степень интернационализации
Этот критерий следует интерпретировать как степень китайского доминирования в исследованиях, опубликованных в журнале, как по доле статей, так и по количеству цитирований.
4️⃣ Плата за обработку статьи (APC)
Быстрый рост китайских расходов на APC и концентрация этих расходов в отдельных журналах, вероятно, влияют на выбор журналов для китайского списка.
5️⃣ Индекс успешности цитирования журнала
Цитируемость журналов, по-видимому, не влияет на список (как и последние два критерия).
6️⃣ Уровень самоцитирования
7️⃣ Количество непринятых статей
#экспертныесписки #инструменты #журналы #Китай
На прошлой неделе мы уже писали о белых списках журналов в Китае, а сегодня поговорим о недобросовестных журналах. В настоящее время Китай публикует почти четверть всех научных статей в международных журналах. В конце 2020 года Национальная научная библиотека Китайской академии наук опубликовала список из 65 международных научных журналов WoS, потенциально противоречащих академической строгости. Официальное название китайского списка — «Early Warning List of International Journals (Trial)». Исследователей предупреждают о возможных проблемах с публикацией в журналах с точки зрения качества и достоверности исследований и рекомендуют тщательно выбирать места для публикации (этот список не является оценкой каждой статьи, опубликованной в сомнительных журналах).
За исключением журналов «уровня X» в норвежском списке, другие страны не публикуют официальные списки сомнительных журналов (некоторые журналы норвежского списка также фигурируют в китайском).
Согласно новой политике Китае (2020) в отношении научных публикаций:
• показатели, основанные на WoS , больше не будут применяться напрямую при оценке и финансировании работ,
• оценка исследований должна перейти от метрик к экспертной оценке,
• количество публикаций и импакт-факторы журналов больше не будут учитываться,
• необходимо придать новый приоритет актуальности исследований на местном уровне, то есть будут поощряться публикации в высококачественных китайских журналах и поддерживаться развитие таких журналов.
Новая политика Китая имеет сходство с инициативами в других частях мира, такими как декларация DORA, Лейденский манифест и RRI (Responsible Research and Innovation). Эти инициативы направлены на целостные оценки, которые выходят за рамки показателей публикаций и цитирования, как и новая политика Китая.
Журналы в китайском списке делятся на три уровня риска. Из 65 журналов 8 были отнесены к категории высокого риска, 28 — к среднему , а остальные 29 — к низкому. В 2021 году вышел обновленный список на английском языке, который был сокращен до 35 журналов, поскольку «за последний год большинство издателей, чьи журналы были включены в список журналов раннего предупреждения, приняли действенные меры по улучшению» (при этом в список добавились и новые журналы).
Авторы препринта полагают, что главным критерием отбора журнала в черный список стала ретракция статей; и располагают критерии отнесения журнала в черный список в порядке их влияния.
1️⃣ Доля отозванных статей
С 2016 по 2020 год в 91,4% отозванных статей первыми авторами были исследователи из китайских учреждений, а 89% публикаций были исключительно китайскими. Большинство журналов в черном списке имеют опыт отзыва китайских статей. Показатели отзывов явно влияют на выбор журналов для китайского списка, особенно когда они высоки для китайских статей и связаны с мошенническими статьями.
2️⃣ Количество статей в журнале
Высокая доля китайских статей в международных журналах, особенно в сочетании с быстро растущим ежегодным объемом статей в журналах, влияет на выбор журналов для включения в черный список.
3️⃣ Степень интернационализации
Этот критерий следует интерпретировать как степень китайского доминирования в исследованиях, опубликованных в журнале, как по доле статей, так и по количеству цитирований.
4️⃣ Плата за обработку статьи (APC)
Быстрый рост китайских расходов на APC и концентрация этих расходов в отдельных журналах, вероятно, влияют на выбор журналов для китайского списка.
5️⃣ Индекс успешности цитирования журнала
Цитируемость журналов, по-видимому, не влияет на список (как и последние два критерия).
6️⃣ Уровень самоцитирования
7️⃣ Количество непринятых статей
#экспертныесписки #инструменты #журналы #Китай
Компьютерные науки в мире и России: анализ через топовые конференции
Начинаем серию аналитических докладов Наукометрического центра с текста, подготовленного еще до наступления новой реальности, но представляющего интерес и сейчас. Делимся ссылкой на драфт доклада и собираем комментарии, а затем выпустим финальную версию на нашем сайте.
Компьютерные науки (Computer Science, CS) — важнейшая для современной эпохи область исследований. Инструменты и методы CS не только проникают сейчас во все остальные научные дисциплины, но и в целом стремительно меняют привычную реальность вокруг нас. Развитие CS необходимо для развития науки и технологий, поэтому оценка такого развития в России, выявление точек роста и сопоставление с мировым уровнем — важнейшая задача. Наш аналитический обзор подходит к ее решению, опираясь на датасет трудов порядка 60 ведущих мировых конференций по CS за 2016-2020 годы. В центре внимания — межстрановые и межсекторальные сравнения в динамике за эти годы как по миру, так и по России.
Обзор включает следующие разделы:
• Роль конференций в компьютерных науках. Выявление ведущих конференций
Конференции уровня Flagship по рейтингу CORE как центральный канал коммуникации, накопления и распределения престижа в CS. Методика, источники и особенности сбора данных.
• Картина по миру в целом: динамика ключевых показателей
Бурный рост общего числа трудов топовых конференций. Различия в динамике по отдельным мероприятиям и направлениям. Рост размера авторских коллективов и отличия в конфигурации соавторства.
• Распределение публикаций на топовых конференциях по странам
Рейтинг стран по числу публикаций. Сравнение темпов прироста и выявление лидеров. Взлет Китая, продолжающееся доминирование США, роль остальных стран.
• Отдельные сектора и организации (на основе топ-100 по миру)
Распределение участников топ-100 организаций по странам и секторам. Доминирование Google и Microsoft: различная динамика двух мировых лидеров. Рост китайских техногигантов. Форматы коллаборации бизнеса и вузов.
• Роль России в публикациях на топовых CS-конференциях
Международное сотрудничество, периферийность и соответствующие индикаторы относительного вклада. Основные секторы и организации (Яндекс, Сколтех, НИУ ВШЭ), меняющийся вклад РАН, вузов и коммерческих компаний. Низкая цитируемость публикаций из России. Основные авторские коллективы.
#анонс #доклад #компьютерныенауки
Начинаем серию аналитических докладов Наукометрического центра с текста, подготовленного еще до наступления новой реальности, но представляющего интерес и сейчас. Делимся ссылкой на драфт доклада и собираем комментарии, а затем выпустим финальную версию на нашем сайте.
Компьютерные науки (Computer Science, CS) — важнейшая для современной эпохи область исследований. Инструменты и методы CS не только проникают сейчас во все остальные научные дисциплины, но и в целом стремительно меняют привычную реальность вокруг нас. Развитие CS необходимо для развития науки и технологий, поэтому оценка такого развития в России, выявление точек роста и сопоставление с мировым уровнем — важнейшая задача. Наш аналитический обзор подходит к ее решению, опираясь на датасет трудов порядка 60 ведущих мировых конференций по CS за 2016-2020 годы. В центре внимания — межстрановые и межсекторальные сравнения в динамике за эти годы как по миру, так и по России.
Обзор включает следующие разделы:
• Роль конференций в компьютерных науках. Выявление ведущих конференций
Конференции уровня Flagship по рейтингу CORE как центральный канал коммуникации, накопления и распределения престижа в CS. Методика, источники и особенности сбора данных.
• Картина по миру в целом: динамика ключевых показателей
Бурный рост общего числа трудов топовых конференций. Различия в динамике по отдельным мероприятиям и направлениям. Рост размера авторских коллективов и отличия в конфигурации соавторства.
• Распределение публикаций на топовых конференциях по странам
Рейтинг стран по числу публикаций. Сравнение темпов прироста и выявление лидеров. Взлет Китая, продолжающееся доминирование США, роль остальных стран.
• Отдельные сектора и организации (на основе топ-100 по миру)
Распределение участников топ-100 организаций по странам и секторам. Доминирование Google и Microsoft: различная динамика двух мировых лидеров. Рост китайских техногигантов. Форматы коллаборации бизнеса и вузов.
• Роль России в публикациях на топовых CS-конференциях
Международное сотрудничество, периферийность и соответствующие индикаторы относительного вклада. Основные секторы и организации (Яндекс, Сколтех, НИУ ВШЭ), меняющийся вклад РАН, вузов и коммерческих компаний. Низкая цитируемость публикаций из России. Основные авторские коллективы.
#анонс #доклад #компьютерныенауки
Новое в руководстве: API
API — это программные интерфейсы, позволяющие получать внешние данные автоматически, без захода на веб-страницы, и интегрировать их в свои приложения. Владение API становится базовой компетенцией наукометристов, да и множества других ученых, работающих с данными — а других среди ученых всё меньше.
Сами API при этом становятся все проще в освоении и интереснее. Лучший пример в наукометрии — OpenAlex, самая перспективная наукометрическая база, совершенно бесплатная и общедоступная, о которой мы уже писали ранее. В рамках нашего руководства мы подготовили простую вводную инструкцию, основанную на Python. Освоив ее, вы научитесь легко и быстро выгружать огромные массивы метаданных и показателей публикаций, авторов, источников и организаций из базы, во многом не уступающей Web of Science и Scopus, а во многом — превосходящей их.
#руководство #новости #openalex
API — это программные интерфейсы, позволяющие получать внешние данные автоматически, без захода на веб-страницы, и интегрировать их в свои приложения. Владение API становится базовой компетенцией наукометристов, да и множества других ученых, работающих с данными — а других среди ученых всё меньше.
Сами API при этом становятся все проще в освоении и интереснее. Лучший пример в наукометрии — OpenAlex, самая перспективная наукометрическая база, совершенно бесплатная и общедоступная, о которой мы уже писали ранее. В рамках нашего руководства мы подготовили простую вводную инструкцию, основанную на Python. Освоив ее, вы научитесь легко и быстро выгружать огромные массивы метаданных и показателей публикаций, авторов, источников и организаций из базы, во многом не уступающей Web of Science и Scopus, а во многом — превосходящей их.
#руководство #новости #openalex
Конкурс проектов «Зеркальные лаборатории»
В целях развития внутрироссийских научных коллабораций в Вышке объявлен 3-й открытый конкурс проектов «Зеркальные лаборатории». «Зеркальные лаборатории» — это совместные научные исследования при поддержке НИУ ВШЭ и ВУЗа-партнера, представляющие интерес для обеих сторон.
Прием заявок будет проходить с 21 марта по 20 мая 2022 года, итоги будут подведены до 8 июля 2022 года. Подробная информация о конкурсе доступна по ссылке.
Научное подразделение вашего Университета, заинтересованное в участии в Конкурсе проектов «Зеркальные лаборатории», может стать инициатором участия в Конкурсе, связавшись с научным подразделением НИУ ВШЭ для обсуждения возможности сотрудничества. Перечень научных подразделений НИУ ВШЭ представлен в разделе «Научные подразделения».
Ближайший семинар-консультация по участию в конкурсе состоится 15 апреля в 11:00. Зарегистрироваться на него можно до 14 апреля 17:00.
Если у вас возникнут вопросы по участию в конкурсе, вы можете их задать по электронной почте concurs_labs@hse.ru.
#новости #вышка #университеты #коллаборации
В целях развития внутрироссийских научных коллабораций в Вышке объявлен 3-й открытый конкурс проектов «Зеркальные лаборатории». «Зеркальные лаборатории» — это совместные научные исследования при поддержке НИУ ВШЭ и ВУЗа-партнера, представляющие интерес для обеих сторон.
Прием заявок будет проходить с 21 марта по 20 мая 2022 года, итоги будут подведены до 8 июля 2022 года. Подробная информация о конкурсе доступна по ссылке.
Научное подразделение вашего Университета, заинтересованное в участии в Конкурсе проектов «Зеркальные лаборатории», может стать инициатором участия в Конкурсе, связавшись с научным подразделением НИУ ВШЭ для обсуждения возможности сотрудничества. Перечень научных подразделений НИУ ВШЭ представлен в разделе «Научные подразделения».
Ближайший семинар-консультация по участию в конкурсе состоится 15 апреля в 11:00. Зарегистрироваться на него можно до 14 апреля 17:00.
Если у вас возникнут вопросы по участию в конкурсе, вы можете их задать по электронной почте concurs_labs@hse.ru.
#новости #вышка #университеты #коллаборации
www.hse.ru
Проект «Зеркальные лаборатории»
Академическая карьера в России
Сейчас проходит 23-я Ясинская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, где в секции «Наука и инновации» Виктория Слепых выступила с докладом «Академическая карьера в России»), который дает понимание того, как складываются карьерные траектории молодых кандидатов наук.
Обычно доля защищенных диссертаций является показателем эффективности аспирантуры в России. Однако не все исследователи со степенью кандидата наук продолжают академическую карьеру, многие задействованы в неакадемическом секторе.
Важно принимать во внимание особенность академической системы России, которая, согласно авторам доклада, разделяется на исследовательский (научные организации) и университетский сектор (следует особенно отметить ведущие университеты: федеральные, университеты из инициативы 5-100, НИУ). Исследователи разных секторов отличаются как по продуктивности, так и по карьерным стратегиям.
Вторая особенность академической системы России в том, что в России низкий уровень академической мобильности. Более половины исследователей России (52%) работают в том же месте, где они писали диссертацию. Академическую мобильность можно рассматривать как фактор, повышающий вероятность продолжения карьеры в академических кругах.
Для того, чтобы посмотреть на академическую карьеру исследователей с кандидатской степенью, авторы доклада составили выборку из исследователей, защитивших кандидатские диссертации в Российских диссоветах по математике, физике, биологии и химии в 2012 г. и имеющих публикации в Scopus, и проанализировали данные за 2012-2020 годы. Источником формирования выборки стала ВАК; в целом выборка составила 1952 исследователя (44% биологи, 29% физики, 20% химики, 7% математики). Почти половина защитившихся исследователей в области естественных наук продолжают свою научную деятельность.
Приводим несколько интересных данных из доклада:
• Исследователи, которые окончили аспирантуру в университетском секторе, наименее видимы для международного академического сообщества. Около 30% этих исследователей продолжают публиковаться в неиндексируемых журналах, 20% покинули академию.
• 45% исследователей никогда не публиковали работы в соавторстве с зарубежными коллегами.
• 44% исследователей хотя бы раз публиковали работу с множественной аффилиацией.
• Лишь 13% исследователей когда-либо меняли город работы.
• 9% исследователей покинули Россию, 20% из них впоследствии вернулась.
• Из тех исследователей, которые остаются в науке, активно публикуются 94%.
#новости #доклад #университеты
Сейчас проходит 23-я Ясинская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества, где в секции «Наука и инновации» Виктория Слепых выступила с докладом «Академическая карьера в России»), который дает понимание того, как складываются карьерные траектории молодых кандидатов наук.
Обычно доля защищенных диссертаций является показателем эффективности аспирантуры в России. Однако не все исследователи со степенью кандидата наук продолжают академическую карьеру, многие задействованы в неакадемическом секторе.
Важно принимать во внимание особенность академической системы России, которая, согласно авторам доклада, разделяется на исследовательский (научные организации) и университетский сектор (следует особенно отметить ведущие университеты: федеральные, университеты из инициативы 5-100, НИУ). Исследователи разных секторов отличаются как по продуктивности, так и по карьерным стратегиям.
Вторая особенность академической системы России в том, что в России низкий уровень академической мобильности. Более половины исследователей России (52%) работают в том же месте, где они писали диссертацию. Академическую мобильность можно рассматривать как фактор, повышающий вероятность продолжения карьеры в академических кругах.
Для того, чтобы посмотреть на академическую карьеру исследователей с кандидатской степенью, авторы доклада составили выборку из исследователей, защитивших кандидатские диссертации в Российских диссоветах по математике, физике, биологии и химии в 2012 г. и имеющих публикации в Scopus, и проанализировали данные за 2012-2020 годы. Источником формирования выборки стала ВАК; в целом выборка составила 1952 исследователя (44% биологи, 29% физики, 20% химики, 7% математики). Почти половина защитившихся исследователей в области естественных наук продолжают свою научную деятельность.
Приводим несколько интересных данных из доклада:
• Исследователи, которые окончили аспирантуру в университетском секторе, наименее видимы для международного академического сообщества. Около 30% этих исследователей продолжают публиковаться в неиндексируемых журналах, 20% покинули академию.
• 45% исследователей никогда не публиковали работы в соавторстве с зарубежными коллегами.
• 44% исследователей хотя бы раз публиковали работу с множественной аффилиацией.
• Лишь 13% исследователей когда-либо меняли город работы.
• 9% исследователей покинули Россию, 20% из них впоследствии вернулась.
• Из тех исследователей, которые остаются в науке, активно публикуются 94%.
#новости #доклад #университеты
Сравнение качества метаданных в БД CrossRef, Lens, OpenAlex, Scopus, Semantic Scholar, Web of Science Core Collection
Сейчас часто говорят о необходимости перехода на другие базы данных, помимо Scopus и Web of Science. Какие есть альтернативы? Недавно вышла статья Лутая и Любушко, в которой проведен сравнительный анализ качества метаданных научных публикаций в БД Scopus, Web of Science, CrossRef, Lens, Semantic Scholar и OpenAlex. Речь пойдет про отличия работы механизмов баз данных: почему не все данные в разных базах совпадают, отличается количество авторов и их имена и т.д. Подробнее про источники данных для анализа и ограничения читайте в самой статье.
На протяжении последних десятилетий Scopus и Web of Science считались золотым стандартом качества метаданных. Но с появлением новых открытых инструментов для поиска научных публикаций (Dimensions, Semantic Scholar, Lens, SciLit и OpenAlex) наукометристы могут охватывать гораздо большее количество публикаций.
Особенно важны для аналитики следующие метаданные: информация об авторах исследования и их месте работы, списки пристатейной литературы и цитирующих статей, информация о финансировании исследований.
Из Scopus, Wеb of Science Core Collection и CrossRef были выделены публикации с участием российских авторов, присутствующие во всех 3-х БД. Из полученного списка случайным образом сформировали 4 выборки по 15000 уникальных (по DOI) документов, опубликованных в 2021, 2020, 2019 и 2016-2018 годах.
Приводим некоторые из наблюдений статьи:
1. Отличия в написании имен авторов статьи и их количества в разных БД могут быть вызваны следующими причинами: использование названия команды исследователей вместо индивидуальных имен, включение фамилий авторов на кириллице и латинице, удвоение фамилий, разрыв составных фамилий по дефису, включение расширенного состава исследовательских групп в список авторов, включение аффилиаций в перечень имен.
2. Некоторые издатели чаще других допускают ошибки в оформлении метаданных статей. Для некоторых российских издательств (Consillium Medicum, the Russian Academy of Sciences, Tomsk State University, Ural Federal University) доля ошибок действительно высока. Из зарубежных издательств наибольший уровень различий наблюдался для Oxford University Press (5.0%), American Astronomical Society (3.8%).
3. Благодаря инициативе по открытию списков литературы, издатели начали переводить списки литературы в БД CrossRef в формат открытой лицензии. Однако, на январь 2022 не все крупные издатели перевели в открытый формат списки пристатейной литературы.
4. Суммарное количество источников в списках литературы в БД Scopus – 2213075, CrossRef– 2048947 и Web of Science Core Collection – 2194431. Во всех подгруппах (по году публикации) суммарное количество цитирований в Web of Science Core Collection меньше, чем в других БД. CrossRef опережает Web of Science Core Collection, но уступает Scopus. Количество цитирований в Lens, Semantic Scholar и OpenAlex приблизительно одинаково и больше наблюдаемого для Scopus.
6. Частота упоминаний аффилиаций в CrossRef растет от группы статей 2016-2018 годов к группе статей 2021 года, но пока на исследуемом массиве статей составляет лишь 20%. В Semantic Scholar аффилиации появляются лишь эпизодически.
7. Некоторые поля метаданных (о месте работы авторов, о финансировании, реферат) до сих пор заполнены в недостаточной степени, чтобы представить конкуренцию Scopus и Web of Science Core Collection для решения задач учета и мониторинга.
Из иллюстраций привели в пример информацию о количестве цитирований и попарное сравнение баз данных.
#обзор #инфографика #базыданных
Сейчас часто говорят о необходимости перехода на другие базы данных, помимо Scopus и Web of Science. Какие есть альтернативы? Недавно вышла статья Лутая и Любушко, в которой проведен сравнительный анализ качества метаданных научных публикаций в БД Scopus, Web of Science, CrossRef, Lens, Semantic Scholar и OpenAlex. Речь пойдет про отличия работы механизмов баз данных: почему не все данные в разных базах совпадают, отличается количество авторов и их имена и т.д. Подробнее про источники данных для анализа и ограничения читайте в самой статье.
На протяжении последних десятилетий Scopus и Web of Science считались золотым стандартом качества метаданных. Но с появлением новых открытых инструментов для поиска научных публикаций (Dimensions, Semantic Scholar, Lens, SciLit и OpenAlex) наукометристы могут охватывать гораздо большее количество публикаций.
Особенно важны для аналитики следующие метаданные: информация об авторах исследования и их месте работы, списки пристатейной литературы и цитирующих статей, информация о финансировании исследований.
Из Scopus, Wеb of Science Core Collection и CrossRef были выделены публикации с участием российских авторов, присутствующие во всех 3-х БД. Из полученного списка случайным образом сформировали 4 выборки по 15000 уникальных (по DOI) документов, опубликованных в 2021, 2020, 2019 и 2016-2018 годах.
Приводим некоторые из наблюдений статьи:
1. Отличия в написании имен авторов статьи и их количества в разных БД могут быть вызваны следующими причинами: использование названия команды исследователей вместо индивидуальных имен, включение фамилий авторов на кириллице и латинице, удвоение фамилий, разрыв составных фамилий по дефису, включение расширенного состава исследовательских групп в список авторов, включение аффилиаций в перечень имен.
2. Некоторые издатели чаще других допускают ошибки в оформлении метаданных статей. Для некоторых российских издательств (Consillium Medicum, the Russian Academy of Sciences, Tomsk State University, Ural Federal University) доля ошибок действительно высока. Из зарубежных издательств наибольший уровень различий наблюдался для Oxford University Press (5.0%), American Astronomical Society (3.8%).
3. Благодаря инициативе по открытию списков литературы, издатели начали переводить списки литературы в БД CrossRef в формат открытой лицензии. Однако, на январь 2022 не все крупные издатели перевели в открытый формат списки пристатейной литературы.
4. Суммарное количество источников в списках литературы в БД Scopus – 2213075, CrossRef– 2048947 и Web of Science Core Collection – 2194431. Во всех подгруппах (по году публикации) суммарное количество цитирований в Web of Science Core Collection меньше, чем в других БД. CrossRef опережает Web of Science Core Collection, но уступает Scopus. Количество цитирований в Lens, Semantic Scholar и OpenAlex приблизительно одинаково и больше наблюдаемого для Scopus.
6. Частота упоминаний аффилиаций в CrossRef растет от группы статей 2016-2018 годов к группе статей 2021 года, но пока на исследуемом массиве статей составляет лишь 20%. В Semantic Scholar аффилиации появляются лишь эпизодически.
7. Некоторые поля метаданных (о месте работы авторов, о финансировании, реферат) до сих пор заполнены в недостаточной степени, чтобы представить конкуренцию Scopus и Web of Science Core Collection для решения задач учета и мониторинга.
Из иллюстраций привели в пример информацию о количестве цитирований и попарное сравнение баз данных.
#обзор #инфографика #базыданных