Задержка старта бета-тестирования

Мы приносим извинения за задержку в выпуске нашего сайта. В процессе работы над проектом мы столкнулись с некоторыми непредвиденными техническими трудностями, которые требуют дополнительного времени для их устранения.

Нашей основной целью является предоставление вам качественного и надежного продукта, и мы хотим убедиться, что каждая деталь будет соответствовать высоким стандартам в рамках бета-тестирования. Мы ценим ваше терпение и понимание в этой ситуации.

Будьте уверены, что наша команда усердно работает над завершением всех необходимых доработок.

Мы обязательно сообщим вам новую дату релиза как можно скорее.

Для нас крайне важно создать платформу, которая будет полезной и удобной для каждого пользователя. Поэтому мы также открыты для ваших предложений и комментариев. Если у вас есть идеи или замечания, пожалуйста, свяжитесь с нами через наш чат @SciArticleChat или @SciManager.

Спасибо за ваше терпение и понимание!

Рынок публикационной деятельности

Несколько интересных статистических фактов о рынке публикационной деятельности:

1. Глобальный академический и исследовательский рынок: глобальный рынок академических публикаций оценивался примерно в 26,5 млрд долларов в 2020 году. Если предположить, что академический и исследовательский рынок будет расти такими же темпами, то в 2025 году его объем может составить около 3,3 трлн руб.

2. Число исследователей: по данным ЮНЕСКО, во всем мире насчитывается около 8 миллионов исследователей.

3. Издательства открытого доступа: тенденция к публикациям в открытом доступе растет, при этом рынок OA оценивается в 100 млрд рублей в 2020 году и расширяется. Исследователи, занимающиеся публикациями в OA, будут ключевым целевым рынком.

4. Ежегодно в мире публикуется значительное количество статей в открытом доступе (Open Access, OA). В 2023 году только издательство MDPI опубликовало 285,244 статей в открытом доступе​. Общий объем публикаций в открытом доступе по всем издателям значительно превышает эту цифру.

5. Согласно данным, доля статей, публикуемых в открытом доступе, стабильно растет. В 2020 году 35,98% всех научных статей были опубликованы в полностью открытом доступе, что отражает устойчивую тенденцию к увеличению доли таких публикаций.

6. На 2022 год общее количество опубликованных научных статей составило около 2.8 миллионов​ (Phys.org)​. Если применять процент закрытого доступа (43.14%) к этому числу, то можно оценить, что около 1.2 миллионов статей были опубликованы в закрытом доступе в 2022 году.

Глобальный академический и исследовательский рынок находится в состоянии динамичного роста с четкой тенденцией к повышению доступности научных публикаций, что положительно влияет на распространение и развитие научных знаний.

@SciArticleChannel

📊 Интересные статистические факты о научной публикационной активности

- Глобальный объём научных публикаций растёт примерно на 4% ежегодно за последние 10 лет.
- Китай лидирует в мире по количеству научных публикаций, выпустив 898,949 статей в 2022 году.
- США находятся на втором месте с 457,335 научными статьями в 2022 году.
- Россия показывает впечатляющий рост публикационной активности — 10% ежегодного прироста с 2010 по 2020 год.
- Индия заняла третье место в мире по количеству научных публикаций в 2022 году с 207,390 статьями.
- На 15 крупнейших стран приходится 76% мирового объёма публикаций в 2020 году.
- Международные коллаборации становятся всё более популярными, более 20% статей имеют соавторов из нескольких стран.
- Китай и США вместе производят 39% мировых публикаций в области науки и инженерии в 2020 году.
- Специализация в научных областях различается по странам: Китай фокусируется на инженерии, США — на медицинских науках.
- С 2010 по 2022 год мировое количество научных публикаций увеличилось с 1.9 до 3.3 миллионов статей.

Эти данные предоставлены Национальным научным фондом (NSF) и базируются на исследованиях, проведённых с использованием базы данных Scopus.

@SciArticleChannel

🖋 Стилистические отличия в написании научных статей в разных странах

Как стили написания научных статей различаются в разных странах?

Факторы, которые влияют на восприятие статей и их принятие в международные журналы больше всего:

1. Сложность грамматических конструкций
Исследование показало, что научные статьи, написанные учёными из стран, где английский не является родным языком, часто отличаются по синтаксической и лексической сложности. Уровень синтаксической сложности, включая длину предложений и их структуру, и лексическая сложность, включая разнообразие и плотность лексики, могут быть разными в зависимости от этнической принадлежности авторов​​.

2. Фокус на разные научные области
Страны также различаются в своей специализации на определённых научных областях. Например, Китай больше фокусируется на инженерных науках, тогда как США и ЕС больше специализируются на медицинских науках и биологии​​.

3. Использование активного и пассивного залога
В англоязычных странах принято использовать активный залог для ясности и прямоты изложения. В то время как в других странах, таких как Германия и Россия, преобладает пассивный залог, что придаёт тексту более формальный тон​.

4. Структура и форматирование
В разных странах могут быть различия в структуре научных статей. Например, англоязычные статьи часто следуют структуре IMRAD (Introduction, Methods, Results, and Discussion), тогда как в некоторых других странах может быть больше внимания уделено литературному обзору и заключению​.

5. Стиль цитирования
В то время как в США и Великобритании принято использовать стиль цитирования APA или MLA, в европейских странах, таких как Германия и Франция, часто используется стиль цитирования, рекомендованный конкретными научными журналами или организациями​.

Данные различия подчёркивают важность понимания и адаптации к различным стилям научного письма для успешной публикации в международных журналах.

📁 Ссылка на источник

@SciArticleChannel

🐱 Фейковые статьи кота-учёного набрали более 130 цитирований

Произошёл необычный случай. Экспериментаторы опубликовали 12 статей по математике от имени кота «Ларри Ричардсона» и зарегистрировали ещё 12 вымышленных авторов, которые активно «цитировали» эти работы. В результате, ресурсы для поиска научных публикаций не смогли отфильтровать поддельные исследования Ларри, что позволило коту набрать 132 цитирования из 144 исходных и оставить 11 научных работ.

Случай демонстрирует серьёзные проблемы в текущих системах оценки научных публикаций:

- Недостаток проверки авторства: Системы не распознали фальшивых авторов и публикаций.
- Уязвимость к манипуляциям: Высокий индекс Хирша был достигнут благодаря ложным цитированиям.
- Общий рост числа публикаций: Ежегодный рост объёма научных публикаций усложняет проверку.

Эксперимент подчёркивает необходимость разработки более строгих методов валидации научных работ для поддержания доверия к научным данным и авторам.

📁Ссылка на источник

@SciArticleChannel

Как изменится наука из-за ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) уже начал оказывать существенное влияние на развитие науки, и в ближайшие годы это влияние будет только усиливаться. ИИ трансформирует подходы к научным исследованиям, делая их более эффективными и масштабируемыми. Однако возникает вопрос: как именно изменится наука под воздействием ИИ, и какие новые вызовы встанут перед учёными?

ИИ уже внедрён во многие ключевые области науки:

- Ускорение обработки данных
С увеличением объёмов данных, доступных учёным, традиционные методы анализа становятся недостаточно эффективными. ИИ позволяет анализировать большие данные в биомедицине, астрономии, экологии и других областях, выявляя закономерности и взаимосвязи, которые были бы невозможны для обнаружения вручную. Это ускоряет процесс открытия новых знаний и расширяет возможности для исследований (University of Chicago News).

- Развитие моделирования и прогнозирования
ИИ помогает в создании сложных математических моделей, которые учитывают множество переменных и позволяют делать точные прогнозы. Например, в климатологии и метеорологии ИИ используется для прогнозирования погодных условий и изменения климата с большей точностью и детализацией (Paperpal).

- Автоматизация рутинных задач
Многие процессы в научных исследованиях требуют значительного времени и усилий, например, анализ изображений или обработка экспериментальных данных. ИИ способен автоматизировать эти задачи, освобождая учёных для работы над более сложными и креативными аспектами их исследований.

Несмотря на очевидные преимущества ИИ, его внедрение в науку несёт в себе ряд вызовов:

- Углубление этических вопросов
С развитием ИИ возрастает необходимость обсуждения этических аспектов его использования. Например, при обработке медицинских данных важно учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности. Учёные будут вынуждены разрабатывать новые подходы к решению этических проблем, связанных с ИИ.

- Сложность интерпретации результатов
Хотя ИИ может обрабатывать и анализировать данные с высокой скоростью и точностью, интерпретация полученных результатов остаётся задачей для человека. ИИ может предоставлять огромные объёмы информации, но выводы из этих данных должны делать учёные, обладающие креативным и критическим мышлением.

- Риск снижения креативности
С ростом зависимости от ИИ в рутинных задачах существует риск, что учёные будут меньше сосредотачиваться на развитии креативного подхода к исследованиям. Важно сохранить баланс между использованием ИИ и развитием человеческой интуиции и изобретательности.

ИИ, безусловно, изменит науку, сделав её более эффективной и технологически продвинутой. ИИ станет не заменой, а мощным инструментом в руках исследователей, способным кардинально изменить ландшафт науки.

@SciArticleChannel

Интеграция модели SciBiz в @SciArticleBot

Мы рады сообщить, что модель SciBiz — разработка, направленная на проведение экспресс-оценок предметов и объектов исследования — будет интегрирована в нашего бота уже в этом месяце!

Что такое SciBiz?

Модель SciBiz была создана для решения важной задачи: предоставления быстрого и точного обзора научной литературы. Эта модель существенно ускоряет процесс получения первичной оценки, позволяя пользователям быстро находить релевантные научные статьи и анализировать их.

Как работает SciBiz?

1. Анализ и обзор литературы: SciBiz автоматически собирает и анализирует научные публикации по запросу пользователя, фильтруя их по важным параметрам — дате публикации, авторитетности источника и релевантности (в стадии разработки).

2. Формирование кратких описаний: Модель создает краткие описания каждой из найденных статей, выделяя основные выводы и идеи, чтобы пользователь мог быстро понять суть исследования (будет интегрировано в бот в первую очередь).

3. Синтез ключевых выводов: SciBiz объединяет ключевые выводы из различных статей в интегрированный отчет, который дает целостное представление о текущем состоянии исследуемого вопроса (в стадии разработки).

4. Возможность задавать вопросы: Новая функция позволит пользователям задавать вопросы на основе набора проанализированных источников. Это поможет уточнить детали, углубиться в интересующую тему или получить дополнительную информацию по выбранным статьям.

Скоро SciBiz станет частью @SciArticleBot, что позволит пользователям не только искать научные статьи, но и мгновенно получать краткие суммаризации их содержания. Вы сможете оценить качество этих суммаризаций и помочь нам улучшать алгоритмы для предоставления еще более точных и полезных результатов.

@SciArticleChannel

Открытый доступ и его преимущества

Открытый доступ (Open Access) значительно влияет на видимость и цитируемость научных статей. Исследования показывают, что работы, опубликованные в открытом доступе, получают на 30-50% больше цитирований по сравнению с традиционными статьями. Это связано с расширением аудитории, включая учёных из развивающихся стран, и более широким доступом к знаниям. Однако у открытого доступа есть свои вызовы, такие как высокая стоимость публикации и риск снижения качества рецензирования.

Преимущества и проблемы, связанные с открытым доступом: 54.1.sa.32

Искусственный интеллект в обучении

ИИ активно меняет образовательный процесс, предлагая персонализированные учебные программы, автоматизацию оценки и адаптивное обучение. Персонализация повышает успеваемость студентов на 34%, а адаптивные программы помогают удерживать интерес и сокращают количество отчислений на 20%. Однако с внедрением ИИ возникают и вызовы, такие как защита данных и обеспечение прозрачности алгоритмов.

ИИ продолжает играть ключевую роль в трансформации образования, делая его более доступным и эффективным: 54.1.sa.33