SJR 2022: что изменилось для российских журналов
В начале месяца обновились данные по показателю SJR для журналов, входящих в Scopus. Всего в обновленный список вошло 27955 изданий (годом ранее — 28306 журналов). В целом, тренд на сокращение рейтингового списка сохраняется с 2017 года.
Как и в прошлом году мы решили посмотреть на изменение позиций для журналов из России. Всего таких изданий в списке 507 — на 3 больше, чем в прошлом году. Большинство журналов Q1 по максимальному квартилю сохранили свои позиции (35 из 53). Сразу 7 журналов без квартиля по итогам прошлого года попали в Q1 сейчас, но в целом доля верхних квартилей изменилась незначительно. Журналы без квартиля в прошлом году в основном попали в 4 квартиль (41 из 76).
Для наглядности вновь подготовили sankey-диаграмму, которая отражает «миграцию» журналов. Кроме того, к ней прилагается таблица с указанием квартилей журналов в 2021 и 2022 году, в которой можно отфильтровать представленные на диаграмме случаи.
#scopus #sjr #квартили #россия #журналы #инфографика
В начале месяца обновились данные по показателю SJR для журналов, входящих в Scopus. Всего в обновленный список вошло 27955 изданий (годом ранее — 28306 журналов). В целом, тренд на сокращение рейтингового списка сохраняется с 2017 года.
Как и в прошлом году мы решили посмотреть на изменение позиций для журналов из России. Всего таких изданий в списке 507 — на 3 больше, чем в прошлом году. Большинство журналов Q1 по максимальному квартилю сохранили свои позиции (35 из 53). Сразу 7 журналов без квартиля по итогам прошлого года попали в Q1 сейчас, но в целом доля верхних квартилей изменилась незначительно. Журналы без квартиля в прошлом году в основном попали в 4 квартиль (41 из 76).
Для наглядности вновь подготовили sankey-диаграмму, которая отражает «миграцию» журналов. Кроме того, к ней прилагается таблица с указанием квартилей журналов в 2021 и 2022 году, в которой можно отфильтровать представленные на диаграмме случаи.
#scopus #sjr #квартили #россия #журналы #инфографика
Что пишут о ChatGPT в Scopus и Web of Science
Из-за популярности чат-ботов и ChatGPT растет количество исследований, посвященных им. Одно из них представляет собой анализ литературы по чат-ботам и комплексный обзор научных документов по ChatGPT и фокусируется только на публикациях, индексируемых в Scopus и Web of Science.
Авторы выбрали Scopus и Web of Science, поскольку обе эти базы включают наиболее важные журналы по информатике, статистике, инженерии и математике. На первом этапе был проведен библиометрический анализ всей опубликованной литературы, включая статьи, главы книг, доклады конференций и обзоры по чатботам из баз данных Scopus (5839) и WoS (2531) за период с 1998 по 2023 год. Углубленный анализ, сосредоточенный на источниках, странах, влиянии авторов и ключевых словах, показал, что ChatGPT является мейнстримом в рамках анализа чат-ботов. На втором этапе был проведен библиометрический анализ публикаций ChatGPT, и 45 опубликованных исследований были тщательно проанализированы на предмет использованных методов, новизны и выводов. Ключевые области интересов, выявленные в ходе исследования, можно разделить на три группы: искусственный интеллект и связанные с ним технологии, разработка и оценка разговорных агентов, а также цифровые технологии и психическое здоровье.
Основные выводы:
1️⃣ Исследования чат-ботов вызывают интерес у исследователей по всему миру, в них принимают участие ученые из более чем половины стран мира. Исследования ChatGPT уже проводились в 46 странах.
2️⃣ США занимают первое место по количеству публикаций, связанных как с чат-ботами, так и с ChatGPT. Далее идут Германия и Великобритания. Они входят в первую группу стран, выпускающих публикации по чат-ботам в Scopus, и занимают второе и третье места по количеству публикаций по ChatGPT, соответственно.
3️⃣ Психическое здоровье становится все более популярной областью исследований при анализе чат-ботов, разрабатываемых в области охраны здоровья. Исследователи отмечают, чат-боты расширяют возможности реализации когнитивно-поведенческой терапии.
4️⃣ В исследованиях, связанных с ChatGPT, популярная область — здравоохранение. Исследователи изучают потенциал ChatGPT для предоставления персонализированных рекомендаций по лечению, облегчения удаленного мониторинга пациентов и помощи медицинским работникам в принятии решений.
В заключении авторы отмечают, что ChatGPT выступает ключевым направлением в исследованиях чат-ботов, при этом текущая литература в основном сосредоточена на его возможностях и ограничениях в таких областях, как исследовательская этика, медицина и социальные науки.
#обзор #искусственныйинтеллект #chatgpt #wos #scopus
Из-за популярности чат-ботов и ChatGPT растет количество исследований, посвященных им. Одно из них представляет собой анализ литературы по чат-ботам и комплексный обзор научных документов по ChatGPT и фокусируется только на публикациях, индексируемых в Scopus и Web of Science.
Авторы выбрали Scopus и Web of Science, поскольку обе эти базы включают наиболее важные журналы по информатике, статистике, инженерии и математике. На первом этапе был проведен библиометрический анализ всей опубликованной литературы, включая статьи, главы книг, доклады конференций и обзоры по чатботам из баз данных Scopus (5839) и WoS (2531) за период с 1998 по 2023 год. Углубленный анализ, сосредоточенный на источниках, странах, влиянии авторов и ключевых словах, показал, что ChatGPT является мейнстримом в рамках анализа чат-ботов. На втором этапе был проведен библиометрический анализ публикаций ChatGPT, и 45 опубликованных исследований были тщательно проанализированы на предмет использованных методов, новизны и выводов. Ключевые области интересов, выявленные в ходе исследования, можно разделить на три группы: искусственный интеллект и связанные с ним технологии, разработка и оценка разговорных агентов, а также цифровые технологии и психическое здоровье.
Основные выводы:
1️⃣ Исследования чат-ботов вызывают интерес у исследователей по всему миру, в них принимают участие ученые из более чем половины стран мира. Исследования ChatGPT уже проводились в 46 странах.
2️⃣ США занимают первое место по количеству публикаций, связанных как с чат-ботами, так и с ChatGPT. Далее идут Германия и Великобритания. Они входят в первую группу стран, выпускающих публикации по чат-ботам в Scopus, и занимают второе и третье места по количеству публикаций по ChatGPT, соответственно.
3️⃣ Психическое здоровье становится все более популярной областью исследований при анализе чат-ботов, разрабатываемых в области охраны здоровья. Исследователи отмечают, чат-боты расширяют возможности реализации когнитивно-поведенческой терапии.
4️⃣ В исследованиях, связанных с ChatGPT, популярная область — здравоохранение. Исследователи изучают потенциал ChatGPT для предоставления персонализированных рекомендаций по лечению, облегчения удаленного мониторинга пациентов и помощи медицинским работникам в принятии решений.
В заключении авторы отмечают, что ChatGPT выступает ключевым направлением в исследованиях чат-ботов, при этом текущая литература в основном сосредоточена на его возможностях и ограничениях в таких областях, как исследовательская этика, медицина и социальные науки.
#обзор #искусственныйинтеллект #chatgpt #wos #scopus
«Ночь музеев» в фокусе наукометрии
Ни для кого не секрет, что музеи и другие культурные объекты принимают активное участие в научно-исследовательской деятельности. На их базе изучаются археологические находки, памятники природы, предметы искусства, особенности геологии, культуры и истории различных регионов. В преддверии «Ночи музеев» мы подготовили информацию о научной активности пятнадцати российских музеев, галерей и национальных парков, профили которых есть в OpenAlex.
🏺Всего в базе OpenAlex было найдено 1057 статей, принадлежащих 568 авторам. Выделили 144 тематики различных уровней, по каждой из которых было не менее 3 публикаций.
🏺Больше всего в базе публикаций с аффилиацией Музея антропологии и этнографии (Кунсткамеры) в Санкт-Петербурге (702). За ним следует Государственный Эрмитаж (656) и Геологический музей им. Вернадского (340).
🏺Топ-3 тематики по числу публикаций для музеев — археология, геология и география. На четвертом месте искусство, далее радиоуглеродное датирование и другие узкопроофильные темы.
🏺Для национальных парков наиболее популярные темы — экология, экосистемы и изменение климата.
На диаграмме представлены наиболее популярные тематики и количество статей в них по каждой из рассмотренных организаций. Повышение качества метаданных в открытых базах данных позволит в будущем детальнее смотреть на профили музеев в разрезе наукометрии.
#открытыйдоступ #OpenAlex #музеи
Ни для кого не секрет, что музеи и другие культурные объекты принимают активное участие в научно-исследовательской деятельности. На их базе изучаются археологические находки, памятники природы, предметы искусства, особенности геологии, культуры и истории различных регионов. В преддверии «Ночи музеев» мы подготовили информацию о научной активности пятнадцати российских музеев, галерей и национальных парков, профили которых есть в OpenAlex.
🏺Всего в базе OpenAlex было найдено 1057 статей, принадлежащих 568 авторам. Выделили 144 тематики различных уровней, по каждой из которых было не менее 3 публикаций.
🏺Больше всего в базе публикаций с аффилиацией Музея антропологии и этнографии (Кунсткамеры) в Санкт-Петербурге (702). За ним следует Государственный Эрмитаж (656) и Геологический музей им. Вернадского (340).
🏺Топ-3 тематики по числу публикаций для музеев — археология, геология и география. На четвертом месте искусство, далее радиоуглеродное датирование и другие узкопроофильные темы.
🏺Для национальных парков наиболее популярные темы — экология, экосистемы и изменение климата.
На диаграмме представлены наиболее популярные тематики и количество статей в них по каждой из рассмотренных организаций. Повышение качества метаданных в открытых базах данных позволит в будущем детальнее смотреть на профили музеев в разрезе наукометрии.
#открытыйдоступ #OpenAlex #музеи
Как с помощью библиометрии найти потенциально талантливых молодых людей в области естественных наук и наук о жизни?
Сегодня научно-исследовательские институты и университеты используют различные подходы к поиску перспективных молодых ученых. Есть множество процедур по отбору ученых на стипендии, позиции постдоков и т.д. В большинстве случаев учитывается не только экспертная оценка, но и библиометрические показатели. В основе подхода к выявлению молодых талантливых ученых, представленных в этом исследовании, лежат данные Scopus, позволяющие измерять индивидуальную производительность и выявлять таланты по всему миру на различных этапах карьеры.
Исходный набор данных для исследования был ограничен 1999-2020 годами и типами документов (статьи, обзоры и сборники трудов). В общей сложности — 45 709 395 публикаций. В качестве дополнительного источника использовали информацию о публикациях и грантах из Dimensions. В роли потенциально талантливых молодых ученых выступают авторы, которые к настоящему моменту провели в академической среде около десяти лет.
Для отбора использовались три показателя:
• количество статей в журналах с высоким нормализованным импакт-фактором (показатель Q1),
• общее количество статей (показатель O),
• количество статей, где автор выступал контактным лицом (показатель С).
По мнению авторов, эти показатели зарекомендовали себя в предыдущих исследованиях (см. обзор литературы) в качестве хороших предикторов успеха в науке. Авторы протестировали различные комбинации показателей для выявления талантливых ученых и обнаружили, что наиболее благоприятные результаты дает комбинация OxQ1: общее количество статей и количество статей в журналах с высоким нормализованным импакт-фактором. На этой основе создали базу данных потенциально талантливых ученых, которые опубликовали свою первую работу в период с 2007 по 2011 год и входят в топ-1% по показателям O и Q1 по крайней мере в одной широкой области классификатора ASJC.
Набор данных можно скачать бесплатно. Он содержит 46 200 потенциально талантливых ученых. Некоторые из них представлены в более чем одной широкой области ASJC. Результаты показывают, что наименьший процент молодых потенциально талантливых ученых был обнаружен в областях ветеринарии и иммунологии и микробиологии, а наибольший — в физике и астрономии, что может напрямую отражать специфику данных областей.
#обзор #scopus #базыданных
Сегодня научно-исследовательские институты и университеты используют различные подходы к поиску перспективных молодых ученых. Есть множество процедур по отбору ученых на стипендии, позиции постдоков и т.д. В большинстве случаев учитывается не только экспертная оценка, но и библиометрические показатели. В основе подхода к выявлению молодых талантливых ученых, представленных в этом исследовании, лежат данные Scopus, позволяющие измерять индивидуальную производительность и выявлять таланты по всему миру на различных этапах карьеры.
Исходный набор данных для исследования был ограничен 1999-2020 годами и типами документов (статьи, обзоры и сборники трудов). В общей сложности — 45 709 395 публикаций. В качестве дополнительного источника использовали информацию о публикациях и грантах из Dimensions. В роли потенциально талантливых молодых ученых выступают авторы, которые к настоящему моменту провели в академической среде около десяти лет.
Для отбора использовались три показателя:
• количество статей в журналах с высоким нормализованным импакт-фактором (показатель Q1),
• общее количество статей (показатель O),
• количество статей, где автор выступал контактным лицом (показатель С).
По мнению авторов, эти показатели зарекомендовали себя в предыдущих исследованиях (см. обзор литературы) в качестве хороших предикторов успеха в науке. Авторы протестировали различные комбинации показателей для выявления талантливых ученых и обнаружили, что наиболее благоприятные результаты дает комбинация OxQ1: общее количество статей и количество статей в журналах с высоким нормализованным импакт-фактором. На этой основе создали базу данных потенциально талантливых ученых, которые опубликовали свою первую работу в период с 2007 по 2011 год и входят в топ-1% по показателям O и Q1 по крайней мере в одной широкой области классификатора ASJC.
Набор данных можно скачать бесплатно. Он содержит 46 200 потенциально талантливых ученых. Некоторые из них представлены в более чем одной широкой области ASJC. Результаты показывают, что наименьший процент молодых потенциально талантливых ученых был обнаружен в областях ветеринарии и иммунологии и микробиологии, а наибольший — в физике и астрономии, что может напрямую отражать специфику данных областей.
#обзор #scopus #базыданных
Соответствие журналов Белого списка квартилям журналов в Scopus и WoS
На страничке Белого списка (далее БС) появились уровни журналов. На представленных ниже картинках мы построили связь между старыми квартилями по двум базам и новыми уровнями.
В целом можно сказать, что уровни БС примерно соответствуют квартилям Scopus. Тогда как журналы WoS входят в основном в первые 3 уровня, а первый уровень БС соответствует 1-2 квартилю WoS.
#журналы #белыйсписок #scopus #wos #россия
На страничке Белого списка (далее БС) появились уровни журналов. На представленных ниже картинках мы построили связь между старыми квартилями по двум базам и новыми уровнями.
В целом можно сказать, что уровни БС примерно соответствуют квартилям Scopus. Тогда как журналы WoS входят в основном в первые 3 уровня, а первый уровень БС соответствует 1-2 квартилю WoS.
#журналы #белыйсписок #scopus #wos #россия
Общероссийский день библиотек
Сегодня отмечается Общероссийский день библиотек. В этот день в 1795 году была основана Императорская публичная библиотека (сегодня — Российская национальная библиотека). Объем фонда этой библиотеки с тех пор вырос с 300 тысяч до 40 миллионов экземпляров. Что можно сказать о российских библиотеках сегодня?
По данным Министерства культуры в России на конец 2022 года насчитывалось 40906 библиотек с общим фондом хранения более 800 миллионов документов. Российская государственная библиотека с 48 млн документов занимает 5 место в мире по объему библиотечного фонда, а упоминавшаяся выше Российская национальная библиотека — 7 место.
Специалисты по библиотечному делу работают сегодня с каталогами, базами данных и автоматизированными библиотечно-информационными системами, которые отслеживают приобретение и обращение фондов и периодики. Всего таких систем порядка 16, причем одни из самых популярных (Alma, Aleph, Virtua и др.) принадлежат дочерним подразделениям компании Clarivate, оператору Web of Science. В России, наравне с Virtua, распространены национальные системы ИРБИС, РУСЛАН, а также внутренние разработки некоторых библиотек.
Сами по себе исследования в области библиотечно-информационного дела хотя и не являются ведущим направлением научной работы, все же производятся на базе библиотек и профильных учебных заведений. Исследуются, например, функции библиотек в наукометрии, особенности локальной библиографии, история и направления развития библиотек. На графике приведены наиболее активные организации, публикующие работы в области библиотечно-информационного дела, и количество их статей по этой теме, индексируемых в открытой базе OpenAlex.
#открытыйдоступ #OpenAlex #библиотеки
Сегодня отмечается Общероссийский день библиотек. В этот день в 1795 году была основана Императорская публичная библиотека (сегодня — Российская национальная библиотека). Объем фонда этой библиотеки с тех пор вырос с 300 тысяч до 40 миллионов экземпляров. Что можно сказать о российских библиотеках сегодня?
По данным Министерства культуры в России на конец 2022 года насчитывалось 40906 библиотек с общим фондом хранения более 800 миллионов документов. Российская государственная библиотека с 48 млн документов занимает 5 место в мире по объему библиотечного фонда, а упоминавшаяся выше Российская национальная библиотека — 7 место.
Специалисты по библиотечному делу работают сегодня с каталогами, базами данных и автоматизированными библиотечно-информационными системами, которые отслеживают приобретение и обращение фондов и периодики. Всего таких систем порядка 16, причем одни из самых популярных (Alma, Aleph, Virtua и др.) принадлежат дочерним подразделениям компании Clarivate, оператору Web of Science. В России, наравне с Virtua, распространены национальные системы ИРБИС, РУСЛАН, а также внутренние разработки некоторых библиотек.
Сами по себе исследования в области библиотечно-информационного дела хотя и не являются ведущим направлением научной работы, все же производятся на базе библиотек и профильных учебных заведений. Исследуются, например, функции библиотек в наукометрии, особенности локальной библиографии, история и направления развития библиотек. На графике приведены наиболее активные организации, публикующие работы в области библиотечно-информационного дела, и количество их статей по этой теме, индексируемых в открытой базе OpenAlex.
#открытыйдоступ #OpenAlex #библиотеки
Цитирования и качество исследований: есть ли взаимосвязь?
Мы уже писали про анализ использования импакт-фактора в оценке исследований от британских коллег (там же мы кратко рассказали о программе UK Research Excellence Framework). Авторы того исследования обнаружили очень слабую положительную корреляцию между экспертными оценками статей и импакт-факторами журналов. Статья, о которой мы расскажем сегодня, является ответвлением исследования, проведенного в 2021 году в рамках подготовки к REF2028, и посвящена анализу взаимосвязи цитирований и качества исследований.
Ценность цитирований для оценки качества исследований нередко становится предметом научных споров. Безусловно, не всегда ясно, что именно подразумевают под качеством исследований, но обычно его рассматривают с точки зрения методологической строгости, новизны/оригинальности и влияния на науку или общество. Авторы называют свою статью первой крупномасштабной общенаучной академической оценкой взаимосвязи качества исследований и цитирований, сопоставляя данные для 87739 журнальных статей по 34 укрупненным предметным группам (UoA). Эти два показателя положительно коррелируют во всех академических областях, отражая в целом линейные отношения во всех областях.
Основные выводы, к которым авторы приходят:
• Статьи с большим количеством цитирований, как правило, более высокого качества во всех областях науки. Положительные корреляции наблюдаются даже в большинстве областей искусства и гуманитарных наук (включая Music, Drama, Dance, and Performing Arts; Studies in Creative Arts and Writing; Arts and Humanities), хотя сила этих связей значительно варьируется (см. скриншот).
• Высокое цитирование не гарантирует однозначное высокое качество исследований в какой-либо области.
• Положительная связь между исследованиями качества и цитируемости относительно универсальны.
К ограничениям данного исследования можно отнести тот факт, что все отобранные журнальные статьи публиковались сотрудниками британских университетов, и взаимосвязь между цитированием и качеством может быть иной в других странах. К тому же нормализация поля ограничена схемами Scopus и Dimensions, а сами статьи выбираются авторами самостоятельно и в большинстве случаев представляют лучшие по их мнению работы.
Таким образом, несмотря на то, что цитирование, нормализованное по соответствующим областям, положительно коррелирует с качеством исследований во всех областях, оно никогда не отражает значимость исследования в полной мере, даже при переходе к высокоцитируемым публикациям.
#обзор #цитирование #журналы #экспертнаяоценка
Мы уже писали про анализ использования импакт-фактора в оценке исследований от британских коллег (там же мы кратко рассказали о программе UK Research Excellence Framework). Авторы того исследования обнаружили очень слабую положительную корреляцию между экспертными оценками статей и импакт-факторами журналов. Статья, о которой мы расскажем сегодня, является ответвлением исследования, проведенного в 2021 году в рамках подготовки к REF2028, и посвящена анализу взаимосвязи цитирований и качества исследований.
Ценность цитирований для оценки качества исследований нередко становится предметом научных споров. Безусловно, не всегда ясно, что именно подразумевают под качеством исследований, но обычно его рассматривают с точки зрения методологической строгости, новизны/оригинальности и влияния на науку или общество. Авторы называют свою статью первой крупномасштабной общенаучной академической оценкой взаимосвязи качества исследований и цитирований, сопоставляя данные для 87739 журнальных статей по 34 укрупненным предметным группам (UoA). Эти два показателя положительно коррелируют во всех академических областях, отражая в целом линейные отношения во всех областях.
Основные выводы, к которым авторы приходят:
• Статьи с большим количеством цитирований, как правило, более высокого качества во всех областях науки. Положительные корреляции наблюдаются даже в большинстве областей искусства и гуманитарных наук (включая Music, Drama, Dance, and Performing Arts; Studies in Creative Arts and Writing; Arts and Humanities), хотя сила этих связей значительно варьируется (см. скриншот).
• Высокое цитирование не гарантирует однозначное высокое качество исследований в какой-либо области.
• Положительная связь между исследованиями качества и цитируемости относительно универсальны.
К ограничениям данного исследования можно отнести тот факт, что все отобранные журнальные статьи публиковались сотрудниками британских университетов, и взаимосвязь между цитированием и качеством может быть иной в других странах. К тому же нормализация поля ограничена схемами Scopus и Dimensions, а сами статьи выбираются авторами самостоятельно и в большинстве случаев представляют лучшие по их мнению работы.
Таким образом, несмотря на то, что цитирование, нормализованное по соответствующим областям, положительно коррелирует с качеством исследований во всех областях, оно никогда не отражает значимость исследования в полной мере, даже при переходе к высокоцитируемым публикациям.
#обзор #цитирование #журналы #экспертнаяоценка
День русского языка: Пушкин в научных статьях
Сегодня, в День русского языка, в Вышке будут объявлены победители Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ. В этом году конкурс проводится уже в третий раз, в нем представлено 259 работ по двум номинациям: научной и научно-популярной.
Учреждение Дня русского языка приурочено ко дню рождения великого русского поэта Александра Сергеевича Пушкина, отмечаемого ежегодного 6 июня. Чтобы проследить влияние поэта на исследователей и их работы, мы проанализировали статьи из базы данных OpenAlex, у которых в заголовке присутствует слово «Пушкин». Всего таких статей было 1806. Из аннотаций к ним, переведенным на русский язык, составили облако слов. Самыми часто встречающимися словами были названия его произведений: Евгений Онегин, Борис Годунов, Медный всадник, а также другие русские писатели и поэты, на многих из которых творчество Александра Сергеевича оказало непосредственное влияние, — Анна Ахматова, Борис Пастернак, Владимир Набоков, Иосиф Бродский. Конечно, встречается и профессиональная лексика таких областей, как культурология и филология: культурный код, интертекстуальный анализ, критический прием. Интересно, что среди слов-ассоциаций выделяются также дополненная реальность и итальянское кино.
#вышка #инфографика #открытыйдоступ #OpenAlex #Пушкин
Сегодня, в День русского языка, в Вышке будут объявлены победители Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ. В этом году конкурс проводится уже в третий раз, в нем представлено 259 работ по двум номинациям: научной и научно-популярной.
Учреждение Дня русского языка приурочено ко дню рождения великого русского поэта Александра Сергеевича Пушкина, отмечаемого ежегодного 6 июня. Чтобы проследить влияние поэта на исследователей и их работы, мы проанализировали статьи из базы данных OpenAlex, у которых в заголовке присутствует слово «Пушкин». Всего таких статей было 1806. Из аннотаций к ним, переведенным на русский язык, составили облако слов. Самыми часто встречающимися словами были названия его произведений: Евгений Онегин, Борис Годунов, Медный всадник, а также другие русские писатели и поэты, на многих из которых творчество Александра Сергеевича оказало непосредственное влияние, — Анна Ахматова, Борис Пастернак, Владимир Набоков, Иосиф Бродский. Конечно, встречается и профессиональная лексика таких областей, как культурология и филология: культурный код, интертекстуальный анализ, критический прием. Интересно, что среди слов-ассоциаций выделяются также дополненная реальность и итальянское кино.
#вышка #инфографика #открытыйдоступ #OpenAlex #Пушкин
Сегодня международный день архивов, значит, самое время рассказать о базе публикаций от команды, возможно, главного из них — Internet Archive.
Проект FATCAT в полной мере отражает суть архивной деятельности — сохранение знания на все времена, в данном случае — знания о публикациях. Для нас с вами важен еще и второй принцип Internet Archive, распространяющийся на FATCAT — сделать все знания человечества доступными всем жителям Земли, разумеется, бесплатно.
FATCAT — открытая база метаданных научных публикаций наподобие OpenAlex, но с важными отличиями: каждая публикация (work) представлена всеми версиями, которые называются релизами (release). Остальные сущности — container (например, журнал или сервер препринтов), creator (автор, редактор, переводчик), file set (датасеты и сопроводительные материалы) и т.д., организаций, издателей, грантов среди них нет. Также система хранит в Internet Archive полные тексты публикаций, где это позволяется лицензией, и призывает всех пользователей указывать ссылки на полные тексты/данные для вечного хранения.
Вот как это выглядит на примере статьи одного из авторов нашего канала.
Конечно, система пока не может обеспечить качество авторских профилей, сопоставимое с коммерческими базами, учет цитирований там тоже в стадии становления, но совокупный объем данных, уже сохраненных в проекте, огромен: 131 миллион works, из которых 38 миллионов доступны в полном тексте, данные о 195 тысячах журналов и других изданий и многое другое. Все это собирается и обогащается из CrossRef, PubMed Central, CORE, Wikidata, ORCID, DOAJ, Норвежского списка журналов и других компонентов глобальной инфраструктуры открытой науки.
FATCAT имеет руководство и полноценный общедоступный API, отметим, порог входа там повыше, чем у CrossRef и OpenAlex, но сам доступ совершенно открыт, поэтому система активно используется множеством сторонних проектов. Идентификаторы FATCAT интегрированы во множество проектов в рамках открытой науки, в том числе в белый список журналов Российского центра научной информации.
Несмотря на скудные возможности некоммерческой команды, проект быстро развивается. Так, на его основе появился сервис, который многим будет интереснее, чем API и метаданные:
Internet Archive Scholar, реализующий полнотекстовой (sic!) поиск по 25 миллионам публикаций начиная с XVIII века.
#архив #открытыйдоступ
Проект FATCAT в полной мере отражает суть архивной деятельности — сохранение знания на все времена, в данном случае — знания о публикациях. Для нас с вами важен еще и второй принцип Internet Archive, распространяющийся на FATCAT — сделать все знания человечества доступными всем жителям Земли, разумеется, бесплатно.
FATCAT — открытая база метаданных научных публикаций наподобие OpenAlex, но с важными отличиями: каждая публикация (work) представлена всеми версиями, которые называются релизами (release). Остальные сущности — container (например, журнал или сервер препринтов), creator (автор, редактор, переводчик), file set (датасеты и сопроводительные материалы) и т.д., организаций, издателей, грантов среди них нет. Также система хранит в Internet Archive полные тексты публикаций, где это позволяется лицензией, и призывает всех пользователей указывать ссылки на полные тексты/данные для вечного хранения.
Вот как это выглядит на примере статьи одного из авторов нашего канала.
Конечно, система пока не может обеспечить качество авторских профилей, сопоставимое с коммерческими базами, учет цитирований там тоже в стадии становления, но совокупный объем данных, уже сохраненных в проекте, огромен: 131 миллион works, из которых 38 миллионов доступны в полном тексте, данные о 195 тысячах журналов и других изданий и многое другое. Все это собирается и обогащается из CrossRef, PubMed Central, CORE, Wikidata, ORCID, DOAJ, Норвежского списка журналов и других компонентов глобальной инфраструктуры открытой науки.
FATCAT имеет руководство и полноценный общедоступный API, отметим, порог входа там повыше, чем у CrossRef и OpenAlex, но сам доступ совершенно открыт, поэтому система активно используется множеством сторонних проектов. Идентификаторы FATCAT интегрированы во множество проектов в рамках открытой науки, в том числе в белый список журналов Российского центра научной информации.
Несмотря на скудные возможности некоммерческой команды, проект быстро развивается. Так, на его основе появился сервис, который многим будет интереснее, чем API и метаданные:
Internet Archive Scholar, реализующий полнотекстовой (sic!) поиск по 25 миллионам публикаций начиная с XVIII века.
#архив #открытыйдоступ
Сегодняшний пост посвящен тому, как выделять тематические кластеры методами, не основанными на цитированиях самих публикаций. Эти подходы тестируются на массиве 13817 публикаций НИУ ВШЭ в Scopus за 2019-2023 годы.
В качестве кластеров можно использовать:
1️⃣ Авторские ключевые слова. Хорошо описывают содержание и хорошо работают как лейблы кластеров, но есть не у всех публикаций и требуют внешние метрики качества. Кластеризация через совместную встречаемость.
2️⃣ Журналы. Узкоспециализированные журналы «ловят» тематики гораздо лучше AI, но чем шире тематика издания, тем ниже ценность метода. Можно кластеризовать журналы в группы наукометрическими (ссылки и пересечения в списках литературы) и лингвистическими (совпадение ключевых слов, схожесть аннотаций и названий) методами. Важное достоинство — журнал с репутацией/цитируемостью позволяет оценить средний уровень свежих работ.
3️⃣ Автоматически выделенные ключевые слова и прочие методы, основанные на программном анализе текстов (аннотаций и названий). Сложны для интерпретации и фильтрации по релевантности. Важно, что есть открытый набор из ~60 тысяч тематик/кластеров/ключевых слов, выделенный алгоритмически в OpenAlex/Wikidata, что позволяет сравнивать полученные кластеры с общемировыми трендами.
Для измерения и сопоставления кластеров можно использовать:
• журналы (уровни в экспертных списках и метрики),
• цитирования (требуют нормализации по тематике, году и типу публикации, лаг накопления),
• средние годы выпуска для оценки роста/затухания,
• международное соавторство (рекомендуется нормализация по тематикам).
Самые часто встречающиеся ключевые слова для НИУ ВШЭ: covid-19, machine learning, higher education, culture, deep learning, china, education, innovation, subjective well-being, human capital, blockchain.
На графике представлена визуализация авторских ключевых слов, кластеризация на основе совместной встречаемости. Если сравнивать первые 50 кластеров, которые встречаются по наиболее частому ключевому слову, то по среднему возрасту они практически не отличаются, зато отличаются по среднему уровню журналов.
#инструменты #университеты #scopus #вышка
В качестве кластеров можно использовать:
1️⃣ Авторские ключевые слова. Хорошо описывают содержание и хорошо работают как лейблы кластеров, но есть не у всех публикаций и требуют внешние метрики качества. Кластеризация через совместную встречаемость.
2️⃣ Журналы. Узкоспециализированные журналы «ловят» тематики гораздо лучше AI, но чем шире тематика издания, тем ниже ценность метода. Можно кластеризовать журналы в группы наукометрическими (ссылки и пересечения в списках литературы) и лингвистическими (совпадение ключевых слов, схожесть аннотаций и названий) методами. Важное достоинство — журнал с репутацией/цитируемостью позволяет оценить средний уровень свежих работ.
3️⃣ Автоматически выделенные ключевые слова и прочие методы, основанные на программном анализе текстов (аннотаций и названий). Сложны для интерпретации и фильтрации по релевантности. Важно, что есть открытый набор из ~60 тысяч тематик/кластеров/ключевых слов, выделенный алгоритмически в OpenAlex/Wikidata, что позволяет сравнивать полученные кластеры с общемировыми трендами.
Для измерения и сопоставления кластеров можно использовать:
• журналы (уровни в экспертных списках и метрики),
• цитирования (требуют нормализации по тематике, году и типу публикации, лаг накопления),
• средние годы выпуска для оценки роста/затухания,
• международное соавторство (рекомендуется нормализация по тематикам).
Самые часто встречающиеся ключевые слова для НИУ ВШЭ: covid-19, machine learning, higher education, culture, deep learning, china, education, innovation, subjective well-being, human capital, blockchain.
На графике представлена визуализация авторских ключевых слов, кластеризация на основе совместной встречаемости. Если сравнивать первые 50 кластеров, которые встречаются по наиболее частому ключевому слову, то по среднему возрасту они практически не отличаются, зато отличаются по среднему уровню журналов.
#инструменты #университеты #scopus #вышка
Предметные рейтинги вузов: кейс норвежского списка журналов
Ранее мы обращали внимание на экспертные списки, используемые в мире в качестве инструментов оценки науки. Сегодня подготовили небольшой срез по публикациям 2019-2023 гг. крупнейших российских вузов в журналах, входящих в 1-ый и 2-ой уровни норвежского списка. Напомним, что ко второму уровню относятся ведущие журналы, а к первому — те, которые известны специалистам в своих областях и обеспечивают приемлемый уровень публикаций. Сводный балл, который лежит в основе сравнений, формировался исходя из принципа: 1 статья в ведущем журнале (2-го уровня; NPI2) = 3 статьи в обычном журнале (1-го уровня; NPI1). С результатами анализа можно ознакомиться по ссылке. Для удобства сравнений приводим аналитику в разрезе областей и организаций.
P.S. Заметим, что норвежская система оценки ориентируется также на долевой подсчет, поэтому результаты по некоторым областям могут быть смещены из-за мегаколлабораций.
#экспертныесписки #журналы #национальнаясистема
Ранее мы обращали внимание на экспертные списки, используемые в мире в качестве инструментов оценки науки. Сегодня подготовили небольшой срез по публикациям 2019-2023 гг. крупнейших российских вузов в журналах, входящих в 1-ый и 2-ой уровни норвежского списка. Напомним, что ко второму уровню относятся ведущие журналы, а к первому — те, которые известны специалистам в своих областях и обеспечивают приемлемый уровень публикаций. Сводный балл, который лежит в основе сравнений, формировался исходя из принципа: 1 статья в ведущем журнале (2-го уровня; NPI2) = 3 статьи в обычном журнале (1-го уровня; NPI1). С результатами анализа можно ознакомиться по ссылке. Для удобства сравнений приводим аналитику в разрезе областей и организаций.
P.S. Заметим, что норвежская система оценки ориентируется также на долевой подсчет, поэтому результаты по некоторым областям могут быть смещены из-за мегаколлабораций.
#экспертныесписки #журналы #национальнаясистема
Нецитируемые статьи в структуре научной коммуникации
В майском выпуске Journal of Informetrics вышла статья наших коллег из Вышки о нецитируемых статьях. В рамках исследования они выдвинули тезис о том, что нецитируемые публикации являются основой для построения особой формы научной коммуникации. Коллеги утверждают, что списки ссылок нецитируемых статей образуют динамическую систему, частично ответственную за перераспределение научного потенциала других публикаций в области.
В рамках исследования авторы обращались к базе данных INSPIRE, содержащей информацию о более чем 1,4 миллионах публикаций по физике высоких энергий. Окончательная выборка охватывает 729515 статей, опубликованных с 1970 по 2015 год.
Нецитируемые публикации обычно включают документы, которые по ряду причин не вписываются в стандарты современных баз данных. Часто к ним относятся статьи из журналов на иностранных языках, отличных от английского, книги и краткие сообщения, редакционные статьи. Сравнительное исследование языковых областей двух ведущих библиометрических баз данных показало, что 92,64% публикаций Scopus были на английском языке, а соответствующая доля в Web of Science составила 95,37%.
Кроме того, импакт-фактор журнала значительно коррелирует с коэффициентом нецитируемости. Например, в журналах первого квартиля (JCR Q1) коэффициент нецитируемости статей и обзоров составляет 1,7%, тогда как в журналах четвертого квартиля (JCR Q4) этот показатель уже равен 27,4%.
Сохраняются различия в нецитируемости и между дисциплинами. Как правило, самый высокий коэффициент нецитируемости наблюдается в гуманитарных науках.
Нужно учитывать и тот факт, что на некоторые открытия ссылаются без явного цитирования. В библиометрии это явление называется «вытеснение путем инкорпорации» (OBI — obliteration by incorporation): превращение определенных идей в универсально разделяемые без последующего цитирования. Такой тип цитирования не может быть извлечен из списков цитируемых ссылок. Для его обнаружения требуется полнотекстовый анализ. Вся эти схемы цитирования порождают нецитируемость.
Данные, полученные в ходе исследования, доказывают также, что высокоцитируемые статьи не являются прямыми противоположностями нецитируемых. Нецитируемые работы — это не ошибка исторического развития науки, а естественный результат непоследовательности и перекоса распределения вкладов в науку.
#обзор #вышка #цитирование
В майском выпуске Journal of Informetrics вышла статья наших коллег из Вышки о нецитируемых статьях. В рамках исследования они выдвинули тезис о том, что нецитируемые публикации являются основой для построения особой формы научной коммуникации. Коллеги утверждают, что списки ссылок нецитируемых статей образуют динамическую систему, частично ответственную за перераспределение научного потенциала других публикаций в области.
В рамках исследования авторы обращались к базе данных INSPIRE, содержащей информацию о более чем 1,4 миллионах публикаций по физике высоких энергий. Окончательная выборка охватывает 729515 статей, опубликованных с 1970 по 2015 год.
Нецитируемые публикации обычно включают документы, которые по ряду причин не вписываются в стандарты современных баз данных. Часто к ним относятся статьи из журналов на иностранных языках, отличных от английского, книги и краткие сообщения, редакционные статьи. Сравнительное исследование языковых областей двух ведущих библиометрических баз данных показало, что 92,64% публикаций Scopus были на английском языке, а соответствующая доля в Web of Science составила 95,37%.
Кроме того, импакт-фактор журнала значительно коррелирует с коэффициентом нецитируемости. Например, в журналах первого квартиля (JCR Q1) коэффициент нецитируемости статей и обзоров составляет 1,7%, тогда как в журналах четвертого квартиля (JCR Q4) этот показатель уже равен 27,4%.
Сохраняются различия в нецитируемости и между дисциплинами. Как правило, самый высокий коэффициент нецитируемости наблюдается в гуманитарных науках.
Нужно учитывать и тот факт, что на некоторые открытия ссылаются без явного цитирования. В библиометрии это явление называется «вытеснение путем инкорпорации» (OBI — obliteration by incorporation): превращение определенных идей в универсально разделяемые без последующего цитирования. Такой тип цитирования не может быть извлечен из списков цитируемых ссылок. Для его обнаружения требуется полнотекстовый анализ. Вся эти схемы цитирования порождают нецитируемость.
Данные, полученные в ходе исследования, доказывают также, что высокоцитируемые статьи не являются прямыми противоположностями нецитируемых. Нецитируемые работы — это не ошибка исторического развития науки, а естественный результат непоследовательности и перекоса распределения вкладов в науку.
#обзор #вышка #цитирование
Нецитируемые статьи и их влияние на концентрацию цитирования
В продолжение поста про нецитируемые публикации в структуре научной коммуникации сегодня расскажем об исследовании влияния нецитируемых статей на концентрацию цитирования. Анализ коллег основан на метаданных о публикациях, извлеченных из основной коллекции WoS, охватывающей публикации с 1980 по 2020 год.
Для составления показателей концентрации коллеги используют два подхода: подход на основе цитирования и подход на основе ссылок. Подходы на основе цитирования и на основе ссылок различаются в отношении к статьям без ссылок. В подходе, основанном на цитировании, статьи без ссылок естественно включаются, поскольку процесс поиска данных начинается со всех статей, опубликованных в данном году. И наоборот, подход, основанный на ссылках, естественно исключает статьи без цитирования, поскольку анализ фокусируется на ссылках, сделанных в данном году. Кроме того, важно отметить, что количество нецитируемых статей имеет тенденцию к снижению с течением времени. Например, если рассматривать десятилетний период цитирования, то доля статей без ссылок снизилась с 34% в 1980 году до 11% в 2010 году среди всех статей в базе данных WoS, исключая самоцитирование.
Анализ показал, что наиболее надежным методом для анализа концентрации цитирования во времени является подход, основанный на цитировании, с учетом нецитируемых статей, с нормализацией по полю и году, а также с фиксированным временным окном. Необходимо также учитывать расширение библиометрических баз данных и эволюцию самоцитирования. Результаты этого метода показывают последовательное снижение концентрации цитирования.
Также было обнаружено, что различные регионы играют разную роль в своем вкладе в нецитируемость. Снижение относительной цитируемости статей Северной Америки и увеличение участия Европы и Азии влияет на структуру цитирования. В то время как Северная Америка по-прежнему составляет большую часть 1% самых цитируемых статей и производит много ссылок, которые получают эти статьи, ее роль среди статей, цитируемых только один раз, значительно ниже.
Выводы, сделанные в этой статье, подчеркивают важность учета нецитируемых статей и их потенциальное влияние на концентрацию цитирования.
#обзор #цитирование #wos
В продолжение поста про нецитируемые публикации в структуре научной коммуникации сегодня расскажем об исследовании влияния нецитируемых статей на концентрацию цитирования. Анализ коллег основан на метаданных о публикациях, извлеченных из основной коллекции WoS, охватывающей публикации с 1980 по 2020 год.
Для составления показателей концентрации коллеги используют два подхода: подход на основе цитирования и подход на основе ссылок. Подходы на основе цитирования и на основе ссылок различаются в отношении к статьям без ссылок. В подходе, основанном на цитировании, статьи без ссылок естественно включаются, поскольку процесс поиска данных начинается со всех статей, опубликованных в данном году. И наоборот, подход, основанный на ссылках, естественно исключает статьи без цитирования, поскольку анализ фокусируется на ссылках, сделанных в данном году. Кроме того, важно отметить, что количество нецитируемых статей имеет тенденцию к снижению с течением времени. Например, если рассматривать десятилетний период цитирования, то доля статей без ссылок снизилась с 34% в 1980 году до 11% в 2010 году среди всех статей в базе данных WoS, исключая самоцитирование.
Анализ показал, что наиболее надежным методом для анализа концентрации цитирования во времени является подход, основанный на цитировании, с учетом нецитируемых статей, с нормализацией по полю и году, а также с фиксированным временным окном. Необходимо также учитывать расширение библиометрических баз данных и эволюцию самоцитирования. Результаты этого метода показывают последовательное снижение концентрации цитирования.
Также было обнаружено, что различные регионы играют разную роль в своем вкладе в нецитируемость. Снижение относительной цитируемости статей Северной Америки и увеличение участия Европы и Азии влияет на структуру цитирования. В то время как Северная Америка по-прежнему составляет большую часть 1% самых цитируемых статей и производит много ссылок, которые получают эти статьи, ее роль среди статей, цитируемых только один раз, значительно ниже.
Выводы, сделанные в этой статье, подчеркивают важность учета нецитируемых статей и их потенциальное влияние на концентрацию цитирования.
#обзор #цитирование #wos
Изменения в квартилях журналов WoS
28 июня компания Clarivate опубликовала очередной список Journal Citation Reports (JCR), в котором приводится распределение по квартилям для всех журналов, индексирующихся в Web of Science.
Как и в случае с квартилями SJR, мы проанализировали «миграцию» журналов между квартилями. Кроме того, приведены диаграммы, показывающие различия в распределении самого импакт-фактора для разных коллекций (AHCI, ESCI, SCIE и SSCI). Нужно отметить, что для журналов из коллекций Arts and Humanities Citation Index (AHCI) и Emerging Sources Citation Index (ESCI) импакт-факторы опубликованы впервые.
#wos #журналы #инфографика #квартили
28 июня компания Clarivate опубликовала очередной список Journal Citation Reports (JCR), в котором приводится распределение по квартилям для всех журналов, индексирующихся в Web of Science.
Как и в случае с квартилями SJR, мы проанализировали «миграцию» журналов между квартилями. Кроме того, приведены диаграммы, показывающие различия в распределении самого импакт-фактора для разных коллекций (AHCI, ESCI, SCIE и SSCI). Нужно отметить, что для журналов из коллекций Arts and Humanities Citation Index (AHCI) и Emerging Sources Citation Index (ESCI) импакт-факторы опубликованы впервые.
#wos #журналы #инфографика #квартили
И снова про Twitter: если вашу работу твитнули, какова вероятность, что ее процитируют?
В статье анализируется открытая база данных ученых в Twitter, о которой мы уже рассказывали ранее, а также отдельные твиты, содержащие ссылки на научные работы (Crossref Event Data 2023). Примерно 6,4 миллиона твитов, сделанных исследователями в этом наборе данных за 2017-2019 годы, были связаны с чуть более чем 1 миллионом отдельных DOI, найденных в таблице работ OpenAlex. Из 5 307 769 твитов, содержащих ссылки на журнальные статьи, 768 710 соответствовали ссылкам на работы, авторами которых был тот же пользователь Twitter, что составляет 14,5%.
Пользователи Twitter чаще цитируют :
• работы, связанные с их учебным заведением,
• работы, соавторами которых они являются,
• работы, имеющие непосредственное отношение к их собственным исследованиям,
• работы, опубликованные в журналах, в которых они тоже публиковались.
Из интересного:
• по мере развития карьеры и увеличения количества публикаций исследователи реже цитируют свои твиты,
• тематическое сходство твита с собственным исследованием и областью изучения оказывает большое влияние на связь между твитом и его последующим цитированием,
• чем больше работ исследователи публикуют в Twitter, тем меньше вероятность их цитирования,
• ученые, цитирующие свои собственные работы, могут показать, как Twitter может использоваться в качестве платформы для повышения узнаваемости собственной научной деятельности, утверждения себя в качестве эксперта в какой-либо области или расширения своего социального капитала .
#обзор #цитирование #twitter
В статье анализируется открытая база данных ученых в Twitter, о которой мы уже рассказывали ранее, а также отдельные твиты, содержащие ссылки на научные работы (Crossref Event Data 2023). Примерно 6,4 миллиона твитов, сделанных исследователями в этом наборе данных за 2017-2019 годы, были связаны с чуть более чем 1 миллионом отдельных DOI, найденных в таблице работ OpenAlex. Из 5 307 769 твитов, содержащих ссылки на журнальные статьи, 768 710 соответствовали ссылкам на работы, авторами которых был тот же пользователь Twitter, что составляет 14,5%.
Пользователи Twitter чаще цитируют :
• работы, связанные с их учебным заведением,
• работы, соавторами которых они являются,
• работы, имеющие непосредственное отношение к их собственным исследованиям,
• работы, опубликованные в журналах, в которых они тоже публиковались.
Из интересного:
• по мере развития карьеры и увеличения количества публикаций исследователи реже цитируют свои твиты,
• тематическое сходство твита с собственным исследованием и областью изучения оказывает большое влияние на связь между твитом и его последующим цитированием,
• чем больше работ исследователи публикуют в Twitter, тем меньше вероятность их цитирования,
• ученые, цитирующие свои собственные работы, могут показать, как Twitter может использоваться в качестве платформы для повышения узнаваемости собственной научной деятельности, утверждения себя в качестве эксперта в какой-либо области или расширения своего социального капитала .
#обзор #цитирование #twitter
Факторы, влияющие на публикацию в открытом доступе: на примере Springer Nature
Мы уже писали о проблеме перехода к открытому доступу (OA) и связанной с ним плате за обработку статей (APC). Многие авторы не могут позволить себе оплатить эти взносы. Таким образом ОА может скорее усугублять существующее неравенство в системе публикаций, чем преодолевать его. Коллеги провели исследование и изучили 522 411 статей, опубликованных в издательстве Springer Nature, чтобы выявить взаимосвязь между авторами, принадлежащими к странам с разным уровнем дохода, их выбором модели публикации и влиянием их статей на цитируемость. Была обнаружена сильная корреляция между уровнем журнала и моделью публикации в золотых ОА-журналах, в то время как в гибридных журналах ОА-вариант в основном отсутствует. Также положительная корреляция между цитированием и публикацией в открытом доступе в 1,3 раза слабее в странах с высоким уровнем дохода, чем в других странах.
Результаты исследования показывают, что:
• авторы, имеющие право на освобождение от платы за обработку статей (APC), публикуются в золотых ОА-журналах чаще, чем другие,
• авторы, имеющие право на скидку APC, имеют наименьший коэффициент публикаций в ОА-журналах (что позволяет предположить, что данная скидка недостаточно мотивирует авторов публиковаться в золотых ОА-журналах),
• наиболее значимыми факторами при выборе модели OA являются уровень дохода в стране, трудовой стаж и опыт OA-публикаций, пол автора оказывает наименьшее влияние.
#обзор #открытыйдоступ #apc #scopus
Мы уже писали о проблеме перехода к открытому доступу (OA) и связанной с ним плате за обработку статей (APC). Многие авторы не могут позволить себе оплатить эти взносы. Таким образом ОА может скорее усугублять существующее неравенство в системе публикаций, чем преодолевать его. Коллеги провели исследование и изучили 522 411 статей, опубликованных в издательстве Springer Nature, чтобы выявить взаимосвязь между авторами, принадлежащими к странам с разным уровнем дохода, их выбором модели публикации и влиянием их статей на цитируемость. Была обнаружена сильная корреляция между уровнем журнала и моделью публикации в золотых ОА-журналах, в то время как в гибридных журналах ОА-вариант в основном отсутствует. Также положительная корреляция между цитированием и публикацией в открытом доступе в 1,3 раза слабее в странах с высоким уровнем дохода, чем в других странах.
Результаты исследования показывают, что:
• авторы, имеющие право на освобождение от платы за обработку статей (APC), публикуются в золотых ОА-журналах чаще, чем другие,
• авторы, имеющие право на скидку APC, имеют наименьший коэффициент публикаций в ОА-журналах (что позволяет предположить, что данная скидка недостаточно мотивирует авторов публиковаться в золотых ОА-журналах),
• наиболее значимыми факторами при выборе модели OA являются уровень дохода в стране, трудовой стаж и опыт OA-публикаций, пол автора оказывает наименьшее влияние.
#обзор #открытыйдоступ #apc #scopus
О туризме в наукометрическом разрезе
Пока многие читатели "Выше квартилей" находятся в отпуске или готовятся к нему, мы решили поинтересоваться, как тема отдыха и путешествий освещается в научном мире.
Исследовались статьи базы OpenAlex, для которых указана тема "tourism" в 2018-2023 гг.
Вот некоторые результаты нашего анализа:
• В абсолютных значениях лидером оказались Индонезия и Китай, за ними следуют США и Великобритания.
• В относительных же величинах несмотря на общее небольшое количество публикаций лидируют небольшие курортные страны: Фиджи, Аруба, Багамы, Барбадос. У этих стран более 3% публикаций посвящено сфере туризма и гостеприимства. Более 2% - у Гайаны, Андорры, Маврикия, Французской Полинезии, Мальдив, Черногории, а у Ямайки и Кипра - более 1,5%.
• Нужно отметить, что эти величины тесно связаны с доходами стран от туризма (согласно данным UNWTO).
P.S. Картинка ученого-наукометриста в летнем отпуске сгенерирована Kandinsky 2.2 by Sber AI
#OpenAlex #открытыйдоступ #инфографика
Пока многие читатели "Выше квартилей" находятся в отпуске или готовятся к нему, мы решили поинтересоваться, как тема отдыха и путешествий освещается в научном мире.
Исследовались статьи базы OpenAlex, для которых указана тема "tourism" в 2018-2023 гг.
Вот некоторые результаты нашего анализа:
• В абсолютных значениях лидером оказались Индонезия и Китай, за ними следуют США и Великобритания.
• В относительных же величинах несмотря на общее небольшое количество публикаций лидируют небольшие курортные страны: Фиджи, Аруба, Багамы, Барбадос. У этих стран более 3% публикаций посвящено сфере туризма и гостеприимства. Более 2% - у Гайаны, Андорры, Маврикия, Французской Полинезии, Мальдив, Черногории, а у Ямайки и Кипра - более 1,5%.
• Нужно отметить, что эти величины тесно связаны с доходами стран от туризма (согласно данным UNWTO).
P.S. Картинка ученого-наукометриста в летнем отпуске сгенерирована Kandinsky 2.2 by Sber AI
#OpenAlex #открытыйдоступ #инфографика
Scientometrio в День эсперанто
Сегодня отмечается День эсперанто. В этот день в 1887 году Людвиг Заменгоф опубликовал учебник по одному из наиболее известных в мире искусственных международных языков, на активное развитие и использование которого возлагал большие надежды (название языка «эсперанто» отсылает к слову «надежда» и использовался самим Заменгофом в качестве псевдонима).
В основе эсперанто — романо-германские корни, есть заимствования из славянских языков, при этом грамматика максимально упрощена. За счет этого эсперанто значительно облегчает изучение других языков.
Сейчас языком эсперанто владеет по разным оценкам от ста тысяч до двух миллионов человек. Всеобщая ассоциация эсперанто насчитывает порядка 14 тысяч членов.
С точки зрения наукометрии эсперанто вряд ли можно считать объектом пристального изучения в мире: в базе OpenAlex индексируется всего лишь порядка тысячи статей и около 600 книг. Тем не менее публикации и книги выходят каждый год, и даже несмотря на повышение охвата нельзя не отметить, что со временем число публикаций постепенно увеличивается.
PS: В Scopus на данный момент индексируется 170 публикаций, для которых указан язык эсперанто, однако большинство из них на самом деле написаны на других языках — латышском и испанском. Судя по всему, в ряде случаев алгоритмы Scopus ошибочно определяют эти языки из-за максимального сходства с эсперанто.
#OpenAlex #открытыйдоступ #языки #эсперанто
https://i.ibb.co/BPQQTSd/Untitled.png
Сегодня отмечается День эсперанто. В этот день в 1887 году Людвиг Заменгоф опубликовал учебник по одному из наиболее известных в мире искусственных международных языков, на активное развитие и использование которого возлагал большие надежды (название языка «эсперанто» отсылает к слову «надежда» и использовался самим Заменгофом в качестве псевдонима).
В основе эсперанто — романо-германские корни, есть заимствования из славянских языков, при этом грамматика максимально упрощена. За счет этого эсперанто значительно облегчает изучение других языков.
Сейчас языком эсперанто владеет по разным оценкам от ста тысяч до двух миллионов человек. Всеобщая ассоциация эсперанто насчитывает порядка 14 тысяч членов.
С точки зрения наукометрии эсперанто вряд ли можно считать объектом пристального изучения в мире: в базе OpenAlex индексируется всего лишь порядка тысячи статей и около 600 книг. Тем не менее публикации и книги выходят каждый год, и даже несмотря на повышение охвата нельзя не отметить, что со временем число публикаций постепенно увеличивается.
PS: В Scopus на данный момент индексируется 170 публикаций, для которых указан язык эсперанто, однако большинство из них на самом деле написаны на других языках — латышском и испанском. Судя по всему, в ряде случаев алгоритмы Scopus ошибочно определяют эти языки из-за максимального сходства с эсперанто.
#OpenAlex #открытыйдоступ #языки #эсперанто
https://i.ibb.co/BPQQTSd/Untitled.png
