Декларация использования ИИ в научной статье становится всё более важной с точки зрения научной этики, воспроизводимости и прозрачности.
Где размещать декларацию? Обычно в одном из следующих мест:
Раздел «Методы»/«Материалы и методы» — если ИИ был инструментом в исследовательском процессе.
Раздел «Благодарности» (Acknowledgements) — если ИИ использовался для вспомогательных задач.
Отдельный раздел «Декларация об использовании ИИ» или «Заявление об использовании ИИ-инструментов» — становится стандартом во многих журналах.
Сноска — на первой странице статьи.
Варианты формулировок деклараций (от наиболее к наименее распространенным)
1. Для вспомогательных задач (редактирование, перевод, проверка грамматики) Это самый частый случай. Важно подчеркнуть, что автор несет ответственность за содержание. Базовая: «При подготовке данной рукописи авторы использовали [название ИИ, например, ChatGPT, Grammarly, DeepL] для [конкретные задачи: проверки грамматики, улучшения стиля и читаемости текста, перевода]. Авторы внимательно проверили и отредактировали результат и несут полную ответственность за содержание публикации». Более краткая: «Авторы использовали [название ИИ] для улучшения читаемости и языка рукописи. Содержание и научные выводы остаются исключительной ответственностью авторов».
2. Для анализа данных или написания кода Здесь важна воспроизводимость. «В ходе исследования для [задача: анализа изображений, обработки естественного языка, генерации кода] был применен ИИ-инструмент [название и версия, например, ChatGPT-4, GitHub Copilot]. Использованные промпты (запросы) и полученные результаты доступны в репозитории [ссылка] для обеспечения воспроизводимости».
3. Для генерации идей или обзора литературы Требует особой проверки и осторожности. «На начальном этапе исследования авторы использовали [название ИИ] для генерации идей и предварительного обзора существующих работ по теме. Все сгенерированные идеи были критически переосмыслены, проверены и дополнены авторами. Финальный обзор литературы и интерпретация выполнены авторами самостоятельно».
4. Для создания иллюстраций, графиков, схем «Рисунок(и) [номера] был(и) создан(ы) с помощью ИИ-инструмента [название, например, DALL-E 3, Midjourney] на основе текстового описания, предоставленного авторами. Исходные промпты и параметры генерации приведены в приложении».
5. Если ИИ является предметом исследования «В данной работе исследуется модель [название модели, e.g., GPT-4, Llama 3]. Авторы не использовали ИИ-инструменты для подготовки самой рукописи».
6. Если ИИ не использовался Явное заявление (рекомендуется): «При подготовке данной рукописи авторы не использовали генеративный искусственный интеллект или аналогичные автоматизированные инструменты». Или просто: «Неприменимо». Ключевые элементы, которые должна включать хорошая декларация (FAIR-принципы): Какие именно инструменты использовались? (ChatGPT, Claude, Copilot, Stable Diffusion и т.д.) Для каких конкретных задач? (редактирование текста, генерация кода, создание изображений, анализ данных). Какова роль авторов? (Всегда подчеркивайте, что авторы несут ответственность за проверку, достоверность и интерпретацию). Доступны ли данные для воспроизведения? (По возможности укажите репозиторий с промптами, версиями моделей, seed-значениями).
Что НЕЛЬЗЯ делать (важные предупреждения):
❗️ Не декларировать использование. Это нарушает принципы прозрачности и может быть расценено как недобросовестная практика.
❗️ Использовать ИИ для генерации гипотез, анализа данных или выводов без тщательной экспертной проверки. Это может привести к «галлюцинациям» и ошибкам.
❗️ Представлять текст, сгенерированный ИИ, как собственный без существенного интеллектуального вклада. Это форма плагиата.
❗️ Загружать в ИИ конфиденциальные данные или неопубликованные результаты.
Где размещать декларацию? Обычно в одном из следующих мест:
Раздел «Методы»/«Материалы и методы» — если ИИ был инструментом в исследовательском процессе.
Раздел «Благодарности» (Acknowledgements) — если ИИ использовался для вспомогательных задач.
Отдельный раздел «Декларация об использовании ИИ» или «Заявление об использовании ИИ-инструментов» — становится стандартом во многих журналах.
Сноска — на первой странице статьи.
Варианты формулировок деклараций (от наиболее к наименее распространенным)
1. Для вспомогательных задач (редактирование, перевод, проверка грамматики) Это самый частый случай. Важно подчеркнуть, что автор несет ответственность за содержание. Базовая: «При подготовке данной рукописи авторы использовали [название ИИ, например, ChatGPT, Grammarly, DeepL] для [конкретные задачи: проверки грамматики, улучшения стиля и читаемости текста, перевода]. Авторы внимательно проверили и отредактировали результат и несут полную ответственность за содержание публикации». Более краткая: «Авторы использовали [название ИИ] для улучшения читаемости и языка рукописи. Содержание и научные выводы остаются исключительной ответственностью авторов».
2. Для анализа данных или написания кода Здесь важна воспроизводимость. «В ходе исследования для [задача: анализа изображений, обработки естественного языка, генерации кода] был применен ИИ-инструмент [название и версия, например, ChatGPT-4, GitHub Copilot]. Использованные промпты (запросы) и полученные результаты доступны в репозитории [ссылка] для обеспечения воспроизводимости».
3. Для генерации идей или обзора литературы Требует особой проверки и осторожности. «На начальном этапе исследования авторы использовали [название ИИ] для генерации идей и предварительного обзора существующих работ по теме. Все сгенерированные идеи были критически переосмыслены, проверены и дополнены авторами. Финальный обзор литературы и интерпретация выполнены авторами самостоятельно».
4. Для создания иллюстраций, графиков, схем «Рисунок(и) [номера] был(и) создан(ы) с помощью ИИ-инструмента [название, например, DALL-E 3, Midjourney] на основе текстового описания, предоставленного авторами. Исходные промпты и параметры генерации приведены в приложении».
5. Если ИИ является предметом исследования «В данной работе исследуется модель [название модели, e.g., GPT-4, Llama 3]. Авторы не использовали ИИ-инструменты для подготовки самой рукописи».
6. Если ИИ не использовался Явное заявление (рекомендуется): «При подготовке данной рукописи авторы не использовали генеративный искусственный интеллект или аналогичные автоматизированные инструменты». Или просто: «Неприменимо». Ключевые элементы, которые должна включать хорошая декларация (FAIR-принципы): Какие именно инструменты использовались? (ChatGPT, Claude, Copilot, Stable Diffusion и т.д.) Для каких конкретных задач? (редактирование текста, генерация кода, создание изображений, анализ данных). Какова роль авторов? (Всегда подчеркивайте, что авторы несут ответственность за проверку, достоверность и интерпретацию). Доступны ли данные для воспроизведения? (По возможности укажите репозиторий с промптами, версиями моделей, seed-значениями).
Что НЕЛЬЗЯ делать (важные предупреждения):
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤1
Forwarded from Научные журналы и базы данных (НЖБД)
С 1 января 2026 года вступает в силу новый ГОСТ по оформлению научных текстов
С 1 января 2026 года в Российской Федерации вводится в действие национальный стандарт ГОСТ Р 7.0.110—2025 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Оригиналы текстовые авторские и издательские. Требования к типографскому оформлению», сообщает Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Новый ГОСТ задаёт единую нормативную рамку для авторов, редакторов и издателей, учитывает реальные практики подготовки текста, снижает число «серых зон» и редакционных конфликтов и ориентирован на перспективу долгосрочной унификации научного и образовательного книгоиздания.
ГОСТ Р 7.0.110—2025 охватывает требования к оформлению страницы и шрифтовому оформлению, заголовкам, абзацам и пробелам, переносу и выравниванию текста, а также к оформлению таблиц, иллюстраций, формул, математических и физико-химических обозначений, чисел, единиц измерения, сокращений, ссылок и списков. Стандарт учитывает использование современных текстовых процессоров и ориентирует на применение стилей, что повышает технологичность подготовки рукописей и снижает объём ручной технической правки.
В отличие от ряда ранее применявшихся разрозненных требований, ГОСТ Р 7.0.110—2025 прямо ориентирован на научные и учебные тексты, а не только на издательские оригиналы в узком типографском смысле. В приложениях стандарта приведены примеры, связанные со структурой научной статьи, в том числе с использованием модели IMRaD (Introduction, Methods, Results, Discussion).
Отдельным практически значимым блоком является детализированное регулирование использования кавычек. В стандарте зафиксировано, что в русском языке применяются кавычки «…», допускается использование „кавычек второго уровня“, в английском языке используются кавычки “…”, а в программном коде — прямые кавычки "…". Также установлены правила оформления вложенных кавычек: допускается либо опускание одной из подряд идущих кавычек, либо разграничение уровней с использованием разных типов кавычек (например: «… „…“ …»). Эти положения особенно актуальны для двуязычных научных журналов и публикаций, содержащих фрагменты программного кода.
#ГОСТ Р 7.0.110—2025
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных
С 1 января 2026 года в Российской Федерации вводится в действие национальный стандарт ГОСТ Р 7.0.110—2025 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Оригиналы текстовые авторские и издательские. Требования к типографскому оформлению», сообщает Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Новый ГОСТ задаёт единую нормативную рамку для авторов, редакторов и издателей, учитывает реальные практики подготовки текста, снижает число «серых зон» и редакционных конфликтов и ориентирован на перспективу долгосрочной унификации научного и образовательного книгоиздания.
ГОСТ Р 7.0.110—2025 охватывает требования к оформлению страницы и шрифтовому оформлению, заголовкам, абзацам и пробелам, переносу и выравниванию текста, а также к оформлению таблиц, иллюстраций, формул, математических и физико-химических обозначений, чисел, единиц измерения, сокращений, ссылок и списков. Стандарт учитывает использование современных текстовых процессоров и ориентирует на применение стилей, что повышает технологичность подготовки рукописей и снижает объём ручной технической правки.
В отличие от ряда ранее применявшихся разрозненных требований, ГОСТ Р 7.0.110—2025 прямо ориентирован на научные и учебные тексты, а не только на издательские оригиналы в узком типографском смысле. В приложениях стандарта приведены примеры, связанные со структурой научной статьи, в том числе с использованием модели IMRaD (Introduction, Methods, Results, Discussion).
Отдельным практически значимым блоком является детализированное регулирование использования кавычек. В стандарте зафиксировано, что в русском языке применяются кавычки «…», допускается использование „кавычек второго уровня“, в английском языке используются кавычки “…”, а в программном коде — прямые кавычки "…". Также установлены правила оформления вложенных кавычек: допускается либо опускание одной из подряд идущих кавычек, либо разграничение уровней с использованием разных типов кавычек (например: «… „…“ …»). Эти положения особенно актуальны для двуязычных научных журналов и публикаций, содержащих фрагменты программного кода.
#ГОСТ Р 7.0.110—2025
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных
👍5
Частые ошибки начинающих исследователей ⚠️📚
Начало научного пути почти всегда сопровождается ошибками — и это нормально. Важно вовремя их заметить и скорректировать, чтобы исследование не потеряло научную ценность.
🔹 Слишком широкая тема
Попытка «охватить всё» приводит к поверхностным выводам. Узкая, чётко сформулированная проблема почти всегда сильнее.
🔹 Нечёткая цель и размытые задачи
Если цель нельзя сформулировать в одном предложении, исследование теряет фокус, а текст — логику.
🔹 Методология “под результат”
Выбор методов после получения данных — частая, но серьёзная ошибка. Метод должен определяться до исследования, а не подгоняться под выводы.
🔹 Пересказ литературы вместо анализа
Обзор источников — это не конспект, а критическое осмысление и выявление научных пробелов.
🔹 Слабая связь между теорией и результатами
Теоретическая часть и выводы должны «разговаривать» друг с другом, а не существовать отдельно.
🔹 Игнорирование требований журнала
Неверное оформление, стиль или структура часто становятся причиной отклонения статьи ещё до рецензирования.
💡 Главный совет: хорошее исследование — это не идеальный старт, а умение учиться на замечаниях редакторов и рецензентов.
Ошибки — часть научного роста. Важно превращать их в опыт, а не в разочарование.
Начало научного пути почти всегда сопровождается ошибками — и это нормально. Важно вовремя их заметить и скорректировать, чтобы исследование не потеряло научную ценность.
🔹 Слишком широкая тема
Попытка «охватить всё» приводит к поверхностным выводам. Узкая, чётко сформулированная проблема почти всегда сильнее.
🔹 Нечёткая цель и размытые задачи
Если цель нельзя сформулировать в одном предложении, исследование теряет фокус, а текст — логику.
🔹 Методология “под результат”
Выбор методов после получения данных — частая, но серьёзная ошибка. Метод должен определяться до исследования, а не подгоняться под выводы.
🔹 Пересказ литературы вместо анализа
Обзор источников — это не конспект, а критическое осмысление и выявление научных пробелов.
🔹 Слабая связь между теорией и результатами
Теоретическая часть и выводы должны «разговаривать» друг с другом, а не существовать отдельно.
🔹 Игнорирование требований журнала
Неверное оформление, стиль или структура часто становятся причиной отклонения статьи ещё до рецензирования.
💡 Главный совет: хорошее исследование — это не идеальный старт, а умение учиться на замечаниях редакторов и рецензентов.
Ошибки — часть научного роста. Важно превращать их в опыт, а не в разочарование.
👍3❤2
👍6
Forwarded from Блог академического письма Дины Красносельской
Про коммуникации с рецензентами...
Доброго вечера, читающим) Постепенно входим в рабочий режим, сегодня снова говорим о рецензировании в слайдах, предыдущий пост по теме собрал множество реакций.
Исходя из практики (из отмеченного на слайдах):
1) если Вы только начали подавать статьи в сильные журналы и они проходят desk rejection, то это уже маленькая победа💪;
2) про человеческий фактор. Наряду с действительно ценными замечаниями по статье, которые я получила от одного рецензента, мне пришлось аккуратно написать про разницу между систематическим обзором и мета-анализом. Да, я делала ссылки из высокоцитируемых академических статей.
А какие интересные случаи были у Вас в процессе рецензирования?
Доброго вечера, читающим) Постепенно входим в рабочий режим, сегодня снова говорим о рецензировании в слайдах, предыдущий пост по теме собрал множество реакций.
Исходя из практики (из отмеченного на слайдах):
1) если Вы только начали подавать статьи в сильные журналы и они проходят desk rejection, то это уже маленькая победа💪;
2) про человеческий фактор. Наряду с действительно ценными замечаниями по статье, которые я получила от одного рецензента, мне пришлось аккуратно написать про разницу между систематическим обзором и мета-анализом. Да, я делала ссылки из высокоцитируемых академических статей.
А какие интересные случаи были у Вас в процессе рецензирования?
👍4❤1
#пресс_релиз
🌾 Оценка возможности плющения микронизированного фуражного зерна
Микронизация фуражного зерна позволяет повысить усвояемость зернового корма. Структурные изменения, происходящие в зерновке при микронизации (образование большого количества пустот, потеря влаги), в результате инфракрасного облучения делают практически невозможным получение хлопьевидной фракции после плющения. Зерновка превращается в пористый хрупкий материал. Плющение микронизированного зерна ячменя и ржи для формирования хлопьевидной фракции на уровне 90% и выше возможно при добавлении 10% жидкости к массе зерна при продолжительности распределения влаги в зерне от 10 до 15 минут.
📖 Читать статью: https://doi.org/10.15507/2658-4123.035.202504.658-677
🌾 Оценка возможности плющения микронизированного фуражного зерна
Микронизация фуражного зерна позволяет повысить усвояемость зернового корма. Структурные изменения, происходящие в зерновке при микронизации (образование большого количества пустот, потеря влаги), в результате инфракрасного облучения делают практически невозможным получение хлопьевидной фракции после плющения. Зерновка превращается в пористый хрупкий материал. Плющение микронизированного зерна ячменя и ржи для формирования хлопьевидной фракции на уровне 90% и выше возможно при добавлении 10% жидкости к массе зерна при продолжительности распределения влаги в зерне от 10 до 15 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Forwarded from Цифровое с.-х. | Труфляк Евгений
Доступен новый учебник "Цифровое сельское хозяйство : учебник / Е. В. Труфляк. – Краснодар, 2026. – 642 с."
СОДЕРЖАНИЕ:
1 ЦИФРОВЫЕ СЕРВИСЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ
1.1 Классификация специального программного обеспечения
1.2 Описание пакетов специального программного обеспечения
1.3 Информационные системы органов власти
1.4 Функции, задачи и интерфейс информационных систем
2 БЕСПИЛОТНЫЕ АВИАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
2.1 Термины на основе действующих ГОСТов
2.2 Классификация беспилотных летательных аппаратов
2.3 Методы управления БВС
2.4 Применение сельскохозяйственных дронов
2.5 Беспилотные летательные аппараты мультироторного типа
2.6 Беспилотные летательные аппараты самолетного типа
2.7 Программное обеспечение
2.8 Беспилотные авиационные системы для мониторинга в сельском хозяйстве
2.9 Беспилотные авиационные системы для внесения СЗР, удобрений и посева
3 СИСТЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ВОЖДЕНИЯ
3.1 Варианты реализации системы параллельного вождения
3.2 Системы автоматического вождения
3.3 Оптимизация маршрутов техники
4 ЛОКАЛЬНЫЙ ОТБОР ПРОБ В СИСТЕМЕ КООРДИНАТ
4.1 Законодательная база, цели и задачи агрохимического обследования
4.2 Методика проведения комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий
4.3 Автоматизация аналитической оценки агрохимических данных
4.4 Альтернативные методы определения свойств почвы
5 ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
5.1 Двухэтапные технологии
5.2 Одноэтапные технологии
6 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ ДАТЧИКОВ В ТОЧНОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ
6.1 Основы применения сенсоров
6.2 Датчики для определения свойств почвы
6.3 Датчики для измерения свойств растений и травостоев
7 СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
8 МЕТЕОСТАНЦИИ И ПОГОДНЫЕ СЕРВИСЫ
9 ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
10 РОБОТОТЕХНИКА
10.1 Роботизированные системы в сельском хозяйстве
10.2 Каталог полевых роботов
10.3 Беспилотные транспортные средства
11 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АКВАКУЛЬТУРА
12 ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
13 ЦИФРОВОЕ ЖИВОТНОВОДСТВО
13.1 Элементы точного молочного скотоводства
13.2 Элементы точного свиноводства
13.3 Элементы точного птицеводства
13.4 Инновации в точном животноводстве
14 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
14.1 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах онлайн и офлайн
14.2 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений с использованием индексов вегетации Биоиндекса и NDVI
14.3 Эффективность применения шин низкого давления при возделывании озимого ячменя
14.4 Использование беспилотной технологии внесения удобрений, гербицидной, инсектицидной и фунгицидной обработок при возделывании озимого ячменя
14.5 Экономическая эффективность применения БАС и наземной техники в производственных условиях
14.6 Эффективность дифференцированного внесения удобрений с использованием модели искусственного интеллекта
Заказать электронный вариант можно по почте trufliak@mail.ru
#Учебныепособия
СОДЕРЖАНИЕ:
1 ЦИФРОВЫЕ СЕРВИСЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ
1.1 Классификация специального программного обеспечения
1.2 Описание пакетов специального программного обеспечения
1.3 Информационные системы органов власти
1.4 Функции, задачи и интерфейс информационных систем
2 БЕСПИЛОТНЫЕ АВИАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
2.1 Термины на основе действующих ГОСТов
2.2 Классификация беспилотных летательных аппаратов
2.3 Методы управления БВС
2.4 Применение сельскохозяйственных дронов
2.5 Беспилотные летательные аппараты мультироторного типа
2.6 Беспилотные летательные аппараты самолетного типа
2.7 Программное обеспечение
2.8 Беспилотные авиационные системы для мониторинга в сельском хозяйстве
2.9 Беспилотные авиационные системы для внесения СЗР, удобрений и посева
3 СИСТЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ВОЖДЕНИЯ
3.1 Варианты реализации системы параллельного вождения
3.2 Системы автоматического вождения
3.3 Оптимизация маршрутов техники
4 ЛОКАЛЬНЫЙ ОТБОР ПРОБ В СИСТЕМЕ КООРДИНАТ
4.1 Законодательная база, цели и задачи агрохимического обследования
4.2 Методика проведения комплексного агрохимического обследования почв сельскохозяйственных угодий
4.3 Автоматизация аналитической оценки агрохимических данных
4.4 Альтернативные методы определения свойств почвы
5 ДИФФЕРЕНЦИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
5.1 Двухэтапные технологии
5.2 Одноэтапные технологии
6 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕНСОРНЫХ ДАТЧИКОВ В ТОЧНОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ
6.1 Основы применения сенсоров
6.2 Датчики для определения свойств почвы
6.3 Датчики для измерения свойств растений и травостоев
7 СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
8 МЕТЕОСТАНЦИИ И ПОГОДНЫЕ СЕРВИСЫ
9 ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
10 РОБОТОТЕХНИКА
10.1 Роботизированные системы в сельском хозяйстве
10.2 Каталог полевых роботов
10.3 Беспилотные транспортные средства
11 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АКВАКУЛЬТУРА
12 ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
13 ЦИФРОВОЕ ЖИВОТНОВОДСТВО
13.1 Элементы точного молочного скотоводства
13.2 Элементы точного свиноводства
13.3 Элементы точного птицеводства
13.4 Инновации в точном животноводстве
14 ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ТЕХНОЛОГИЙ ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ
14.1 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений в режимах онлайн и офлайн
14.2 Сравнительный анализ дифференцированного внесения удобрений с использованием индексов вегетации Биоиндекса и NDVI
14.3 Эффективность применения шин низкого давления при возделывании озимого ячменя
14.4 Использование беспилотной технологии внесения удобрений, гербицидной, инсектицидной и фунгицидной обработок при возделывании озимого ячменя
14.5 Экономическая эффективность применения БАС и наземной техники в производственных условиях
14.6 Эффективность дифференцированного внесения удобрений с использованием модели искусственного интеллекта
Заказать электронный вариант можно по почте trufliak@mail.ru
#Учебныепособия
🔥6👍2