«Призрак бродит по… журналам»: о последствиях использования GPT-моделей в качестве академического инструмента

ChatGPT от OpenAI, запущенный в конце ноября 2022, в последнее время находит всё больше применений в академической среде, о чем мы уже писали ранее. Он способен автоматизировать повторяющиеся задачи: например, генерировать код (правда не всегда актуальный для текущих версий пакетов), обобщать данные из нескольких научных статей, неплохо справляться с переводом текстов и даже перефразировать целые абзацы для большего соответствия академическому стилю. Однако у всего этого есть обратная сторона: во-первых, чат-боты, стремясь понравиться, зачастую выдают ложные факты за действительные, а во-вторых — могут недобросовестно использоваться самими авторами.

В недавней заметке в Scientometrics описывается одно из обнаруженных ограничений ChatGPT — склонность генерировать «призрачные» научные ссылки. Когда у чат-бота запрашивают библиографические ссылки по конкретной теме, он предоставляет правдоподобные результаты — это могут быть реальные названия статей, а в качестве источника публикации указываются названия ведущих журналов. Однако на практике выясняется, что таких статей никогда не существовало. Такие ссылки, сгенерированные при участии недобросовестных авторов, могут в конечном итоге попадать в научные публикации, особенно в тех издательствах, где процессы рецензирования слабы или вообще отсутствуют. Реальные же ссылки от GPT-моделей, вероятнее всего, усиливают эффект Матфея, о котором мы упоминали в одном из наших предыдущих постов.

Выявление таких «призрачных» ссылок — настоящий вызов для научного сообщества. Безусловно, полностью сгенерированная библиография вызовет вопросы у любого профессионала в области, однако отдельные аргументы, написанные при помощи GPT-моделей и ссылающиеся на несуществующие работы, могут с некоторой вероятностью тиражироваться в других исследованиях.

Мы же решили проверить описанный эффект сразу на трех моделях — ChatGPT, YandexGPT2 и GigaChat. Результаты вы можете видеть на скриншотах. Как и ожидалось, наиболее правдоподобные цитаты выдает ChatGPT. YandexGPT2 оказывается не менее изобретателен в создании новых публикаций: забывает о страницах, но упоминает реальных людей в качестве соавторов. А вот от GigaChat удается получить только библиографические сведения о журнале, без имен авторов и названия статей (вероятно, в данном случае использовались другие источники данных для обучения моделей).

#обзор #цитирование #искусственныйинтеллект #GPT

​О гендерном балансе: эксперимент в рамках конкурса грантового финансирования

В нашем канале мы не раз обращались к проблеме представленности женщин в академии: отмечали гендерный дисбаланс в различных дисциплинах (в том числе и в России), а также фиксируемый разрыв в цитировании работ. Продолжая цикл постов в рамках данной темы, сегодня планируем поговорить о соблюдении гендерного баланса при принятии решений о грантовой поддержке научных исследований.

В недавней работе испанских авторов широко освещается вопрос гендерной предвзятости в контексте привлечения грантового финансирования. Исследователи обращают внимание, что результаты предыдущих работ в этой области дают весьма противоречивые результаты. Стремясь внести ясность, авторы прибегают к проведению полевого эксперимента на базе экспертной системы университетов Галисии (Galician University System). В его рамках их интересовали 2 ключевых вопроса:

1. Есть ли различия в оценках проектов, где руководителями выступали мужчины или же, напротив, женщины?
2. Предвзяты ли рецензенты в отношении заявок, где ключевыми исследователями выступают авторы одного с ними пола?

В ходе эксперимента рецензенты оценивали схожий по характеристикам набор заявок, при этом сведения о ключевом исполнителе проекта выступали вмешательством.

Полученные эмпирические результаты свидетельствуют скорее о том, что обе гипотезы об отсутствии гендерной предвзятости на имеющемся эмпирическом материале не отвергаются. Авторы лишь обращают внимание на определенные (и статистически незначимые) различия в оценке женщинами заявок, где ключевыми исследователями выступают мужчины-руководители при отсутствии схожего паттерна поведения у рецензентов мужского пола.

Исследовательские выводы дают надежду на то, что хотя бы в отдельных аспектах соблюдение гендерного баланса в академической сфере не должно быть существенной проблемой. Между тем как отмечают сами авторы исследования, результаты эксперимента довольно сложно обобщить на другие кейсы грантовых систем и потенциально на другие страны. Кроме того, отмеченный гендерный дисбаланс рассматривался именно с позиции преференций при оценке непосредственных заявок: женщин-руководителей грантовых заявок все еще несравнимо меньше, чем мужчин.

#обзор #рецензирование #гранты #женщины

​Международный день распространения информации о болезни Альцгеймера

21 сентября во всем мире отмечается Международный день распространения информации о болезни Альцгеймера. Это нейродегенеративное заболевание является наиболее распространенным вариантом деменции (на его долю приходится около 60% случаев). Сейчас в мире насчитывается более 55 млн пациентов с этим диагнозом, и согласно прогнозу ВОЗ это число будет удваиваться каждые 20 лет.

Симптомы болезни Альцгеймера были впервые подробно описаны в 1907 году. С тех пор ведутся активные исследования по поиску возможных механизмов развития болезни, ее профилактики и лечения. Тем не менее ясности в отношении причин развития болезни и способов ее лечения все еще нет, равно как и нет лекарств с доказанной эффективностью.

Общественные затраты на поиск решений по преодолению последствий болезни Альцгеймера и деменции составляют существенную часть расходов систем здравоохранения. На исследовательскую работу в этой сфере выделяются также значительные суммы. Однако именно в случае с болезнью Альцгеймера несоблюдение академической этики стало началом большого скандала, о котором мы сегодня решили напомнить нашим читателям.

В 2006 году в Nature вышла статья, посвященная роли специфического белка Aβ*56 в ходе развития болезни Альцгеймера, за авторством Сильвена Лесне (Sylvain Lesné) и его коллег. Она завоевала популярность и в течение долгого времени оставалась наиболее авторитетной и влиятельной в этой области. Однако в 2022 году нейробиолог Мэтью Шрэг предоставил в NIH отчет, в котором выразил сомнения по поводу достоверности изображений, приводящихся в статье Лесне. Science опубликовал расследование научного журналиста Чарльза Пиллера, посвященное этому исследованию, что привело к настоящей буре в научных кругах. В итоге Nature добавили к статье предупреждение о том, что в настоящий момент проводят собственное расследование, а читателям рекомендуется с осторожностью относиться к содержимому статьи. Заметим, что за год, прошедший с начала скандала, статья так и не была отозвана ни редакцией, ни самими авторами.

Многие научные журналисты писали впоследствии о том, что сфальсифицированные результаты предопределили дальнейшие шаги в области и являлись сдерживающим фактором для проверки других гипотез. Мы решили посмотреть, насколько разветвленной оказалась сеть цитирований в рамках данного подхода. Для этого построили карту цитирований по ключевому слову “amyloid-β protein” в VOSviewer на базе OpenAlex для визуализации взаимосвязей между статьями. Отмеченное исследование (см. sylvain lesné (2006)) действительно оказалось в эпицентре научной дискуссии: в общей сложности статья 2006 года была процитирована более 2500 раз, а совокупно со связанными исследованиями публикационный граф разрастается до 27,5 тысяч наименований.

При этом заметим, что общая гипотеза, протестированная в том числе и в данной статье, всё еще является наиболее конструктивной. Надеемся, что внимательное и добросовестное отношение к проведению экспериментов и публикации результатов исследований поможет специалистам продвинуться в поисках эффективной терапии болезни Альцгеймера в ближайшие годы, особенно с учетом пристального внимания научных журналистов к данной теме.

#обзор #OpenAlex #VOSViewer #болезньальцгеймера

«Мертвые души» в соавторах

31 октября в некоторых странах в канун католического Дня всех святых широко отмечается Хэллоуин. Несмотря на неоднозначные реакции и отношение к его празднованию в России, сама дискуссия — хороший повод затронуть близкие к области death studies вопросы в контексте наукометрии. Сегодня мы рассмотрим кейс, касающийся посмертного авторства, на примере известного венгерского математика Пала Эрдёша (1913-1996).

Широкой публике он известен в первую очередь благодаря шуточному «числу Эрдёша» — рекуррентно определяемому показателю, который демонстрирует кратчайший путь соавторства от какого-либо ученого к самому Эрдёшу: например, у прямого соавтора Эрдёша показатель 1, у исследователя, пишущего в коллаборации с соавтором Эрдёша — 2, а ученые, от которых нельзя построить цепочку соавторств с Эрдёшем, имеют в качестве показателя бесконечность. По сути, можно сказать, что число Эрдёша — это число «рукопожатий» между соавторами (проверить, какое у вас число Эрдёша, вы можете в специальном сервисе).

В заметке 2011 года Вольфганг Гленцель (Wolfgang Glänzel) отмечает, что по разным причинам уже в 21 веке — в период от 3 до 10 лет после смерти П. Эрдёша — вышло 25 статей, которые указывали его как соавтора. Работу Гленцеля, в свою очередь, упоминает польский ученый Марек Космульски (Marek Kosmulski) в статье 2021 года в рамках исследования случаев фиктивного посмертного соавторства.

«Фиктивное авторство» — это форма научного мошенничества, в котором недобросовестные ученые поддельно приписываются к исследованию из корыстных соображений (например, наиболее распространенный случай: старший коллега принуждает младшего добавлять его в соавторы). В качестве случая крайнего злоупотребления соавторством Космульски приводит исследованный в статье 2020 года случай, названный «free-riding»: руководитель группы добавляет всех членов в качестве соавторов, и у последних зачастую нет права редактировать конечный вариант «их» текста.

Такая форма фиктивного соавторства, как посмертное, имеет свои особенности, т.к. усопший автор всегда более уязвим для манипуляций его именем. Для подобных случаев Космульски предлагает новое понятие — «некроавторство».

При этом Космульски подчеркивает, что не относит к фиктивному соавторству те случаи подлинного посмертного авторства, причиной которых стали:

• Технические проблемы: между отправкой и окончательной печатью прошло много времени.
• Финансовые проблемы: автор был слишком беден, чтобы покрыть расходы на печать, и не мог найти спонсоров.
• Цензура (например, государственная или издательская), и т. д., не позволившие опубликовать работу при жизни автора.

Чтобы обосновать границу легитимного указания на авторство, Космульски ссылается на критерии Международного комитета редакторов медицинских журналов (ICMJE):

• Существенный вклад в разработку концепции или дизайна работы, а также получение, анализ или интерпретация данных для работы,
• Подготовка проекта работы или ее критический пересмотр с учетом важного интеллектуального содержания,
• Окончательное утверждение версии для публикации,
• Согласие нести ответственность за все аспекты работы, чтобы вопросы, связанные с точностью или целостностью любой части работы, были надлежащим образом изучены и решены.

Если хотя бы один из критериев не выполнен, то возникает повод сомневаться в уместности указания соавторства.

По оценке автора «некроавторство» как форма научного мошенничества не является серьезной угрозой, так как почти не приносит реальной пользы. Однако он замечает, что в случае с менее известными учеными, чем П. Эрдёш, редакторы и рецензенты могут не иметь технической возможности узнать о кончине одного из авторов, что открывает пространство для манипуляций.

#обзор #журналы #некроавторство

​​Особенности наукометрической оценки в гуманитарных и естественных науках

В октябрьской статье Scholarly Kitchen, на фоне закрытия нескольких гуманитарных программ в Университете Западной Вирджинии, Карин Вульф в очередной раз поднимает вопрос о том, что применение моделей и требований, предъявляемых к STEM, в гуманитарных и социальных науках не только неуместно, но и нежелательно и даже опасно.

Действительно, часто приходится подчеркивать необходимость использования различных подходов, метрик и показателей при сравнении областей SSH (Social Sciences & Humanities) и STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) — об особенностях оценки гуманитарных наук упоминается даже в нашем руководстве. Традиционные метрики, которые на сегодняшний день используются большинством библиометрических баз, рассчитаны преимущественно на естественные и инженерно-технические науки, тогда как в гуманитарных и социальных науках есть своя специфика: а) публикации часто представлены на родном языке, б) монографии составляют существенную долю в отдельных областях, в) в среднем число соавторов в областях SSH ниже, чем в STEM; г) темп выпуска новых публикаций в SSH также намного ниже (Waltman).

По этой причине нет универсального способа оценки публикационной активности, который был бы одинаково эффективен в отношении рассматриваемых укрупненных областей. В сегодняшнем посте мы предлагаем ознакомиться со статьей датского исследователя П. Мельхиорсена (P. Melchiorsen), посвященного особенностям библиометрии SSH и STEM.

В этой статье рассматриваются двое условных ученых, ведущих исследования в областях гуманитарных и технических наук, находящихся примерно на одной ступени научной карьеры и активности. Исследователь X публикует в основном материалы конференций в сборниках и журналах на английском языке. Среднее количество авторов публикаций — 4,2. Исследователь А пишет в основном на датском языке, но типы публикаций гораздо более разнообразны: это статьи, главы книг, книги, обзоры, комментарии и дебаты в журналах. Среднее количество авторов публикаций – 1,3. И у Х, и у А число публикаций заметно увеличивается до и в течение нескольких лет после назначения на должность профессора, а затем снова снижается.

Для анализа эффективности их работы предлагается использовать три типа индикаторов:

1. Основанные на публикациях:
1. Количество и типы публикаций;
2. Фракционный балл — для международных коллабораций и общий;
2. Основанные на цитированиях:
1. Индекс Хирша в WoS и Google Scholar;
2. Публикации в журналах из верхнего дециля по CiteScore;
3. FWCI;
3. Альтметрики:
1. Число скачиваний;
2. Число упоминаний в медиа;
3. Объем финансирования.

Все эти показатели рассчитывались для сотрудников подразделения, в которых работали рассматриваемые ученые. Полученные значения распределялись по квартилям (заметим, что в данном примере четвертый квартиль является наивысшим); для итоговой оценки использовался так называемый q-индекс, который представляет собой простую сумму квартилей по вышеприведенным показателям. Таким образом, максимально возможное значение q-индекса равно числу показателей, умноженному на 4.

На скриншоте приведены лепестковые диаграммы для рассматриваемых гипотетических исследователей. Несмотря на сильные различия в распределении преимуществ и в публикационных стратегиях, их q-индексы оказались близки друг другу: 35 у исследователя X и 37 у исследователя А.

На первый взгляд, такой подход выглядит достаточно привлекательным для ранжирования исследователей в рамках одного подразделения крупного университета или института, а также для последующего сравнения эффективности работы ученых из разных областей. Однако вопрос о том, как сравнивать ученых из различных институтов или даже стран, остается открытым. К тому же суммирование квартилей (пусть и в разрезе разных индикаторов) является скорее еще одним количественным формализованным подходом, подменяющим экспертное оценивание исследовательского вклада по модели «выше квартилей».

#SSH #STEM #обзор #руководство

Цели устойчивого развития: сравнение исследований по Web of Science и OpenAlex

С тех пор как в 2015 году ООН представила «Цели в области устойчивого развития» (ЦУР) в качестве основной повестки на период до 2030 года, классификация исследовательских работ, содействующих выполнению поставленных целей, стала еще одним широко используемым подходом при анализе научного вклада и результативности. Для того, чтобы отметить вклад исследователей в достижение этих целей, в базах Scopus и WoS были введены специальные классификаторы, указывающие на реализацию какой из 17 целей направлено конкретное исследование. Такая схема позволила ученым оценить текущие объемы исследований в разрезе не только научных областей, но и ЦУР. Однако, можно задаться вопросом, насколько репрезентативны данные классификаторы?

Так, в 2020 году вышло крупное исследование, посвященное оценке разных подходов к определению связи исследований с ЦУР. В нем авторы указывают, что любое подобное исследование должно предполагать несколько этапов подготовки: (а) предварительная интерпретация тем и концепций ЦУР, (б) определение того, что подразумевается под “вкладом” в ЦУР, (в) преобразование концепций в поисковый запрос, который позволит найти публикации, внесшие вклад, и (г) выбор базы данных.

Исследователи отобрали статьи, которые напрямую заявляют о своем вкладе в ЦУР (т.к. оценить косвенный вклад крайне сложно), и сравнили получившиеся результаты с тем, что было реализовано при помощи SciVal компанией Elsevier. В результате они обнаружили большое расхождение полученных данных. Несмотря на то, что их собственный подход выявил примерно схожее с WoS количество статей, тем не менее, найденные разными подходами статьи совпадали только в 25-50% случаев (в отношении разных целей процент совпадения варьировался). Исходя из этих результатов, авторы статьи настаивают на том, что данные WoS, посвященные ЦУР, следует оценивать критически.

При этом 13 сентября команда OpenAlex анонсировала обновление схемы базы данных: среди прочего, были добавлены поля и баллы для обозначения силы связей с целями устойчивого развития; для разметки использовалась модель машинного обучения, основанная на репозитории Aurora Universities Network. Этот репозиторий содержит размеченные поисковые запросы, касающиеся реализации ЦУР. Мы решили воспользоваться этим, чтобы расширить и дополнить анализ приведенного исследования.

С этой целью сделали собственную выборку из OpenAlex. Первоначально были отобраны более 112 тысяч статей, для которых указана тематика (concept) «sustainable development goals», а из них выделены статьи, для которых сила связей с различными целями составляет не менее 0,6. Таких статей оказалось 21 300.

Наибольшее количество статей посвящены следующим целям:

- Цель №2 «ликвидация голода» (4536),
- Цель №8 «достойная работа и экономический рост» (4078),
- Мета-цель №17 «партнерство в интересах устойчивого развития» (3642),
- Цель №9 «индустриализация, инновации и инфраструктура» (2025).

Кроме того, мы выяснили, что 52% статей находятся в открытом доступе, при этом 65% из них имеет статус Gold OA.

Следует отметить, что статьи, отобранные таким образом, все-таки составляют неполный датасет, поскольку концепции присваиваются автоматически на основании заголовка и аннотации статьи. Таким образом, если в этих полях не указывались «цели устойчивого развития» в качестве термина, статья не попадала в нашу выборку.

Результат визуализирован в приведенной диаграмме. Предлагаем читателям сравнить показатели.

#цур #wos #openalex #обзор #журналы #инфографика

​​Цели устойчивого развития: внутренние и международные коллаборации

В продолжение нашего предыдущего поста о ЦУР, сегодня мы затронем тему международного партнерства и коллабораций и с этой целью обратимся к недавнему исследованию, посвященному разработке инструментов по поиску партнерств для выполнения ЦУР.
В статье указывается, что с момента оформления ЦУР большая часть усилий была направлена на выявление и оценку связей между секторами, разработку инструментов и сбор данных о взаимодействии ЦУР для политики и планирования. Но намного меньше внимания уделялось разработке методов и инструментов на основе фактических данных, которые бы ставили своей целью совершенствование подходов по внедрению коллабораций для выполнения ЦУР.
Хотя партнерства для устойчивого развития стали очень популярными и распространенными за последние два десятилетия, исследования показывают, что локальные негосударственные группы (университеты, компании, небольшие неправительственные организации, местные жители и организации на местном уровне) участвуют в реализации ЦУР недостаточно активно, так как такие партнерства являются сложными и дорогостоящими.
Используя инструменты OpenAlex, мы проанализировали распределение числа внутренних и международных коллабораций в публикациях, напрямую связанных с целями устойчивого развития. Результаты представлены на диаграмме.
Подавляющее большинство статей, напрямую касающихся устойчивого развития, — от 72% (Affordable and clean energy) до 83% (Peace, Justice and strong institutions) — пишутся в рамках внутренних коллабораций. Судя по всему международное сотрудничество наиболее характерно для целей, предполагающих активный обмен опытом и напрямую связанных с общемировым благополучием — «недорогостоящая и чистая энергия», «хорошее здоровье», «борьба с изменением климата». Внутренние коллаборации, напротив, предпочтительны в направлениях, тесно связанных с политикой конкретного государства — «мир, правосудие и эффективные институты», «качественное образование», «достойная работа и экономический рост».

#цур #openalex #обзор #инфографика

Наука без прорывов? Индекс революционности научных исследований (disruption index)

Известный исследователь Лутц Борманн в соавторстве со своим немецким коллегой совсем недавно опубликовал обзорную статью, посвященную индексу “революционности” или “прорыва” в науке (disruption index). В первой части статьи авторы подробно анализируют технические аспекты индекса и его вариантов, а в последующих — эффективность и ограничения. Поводом для обзора стали исследования в Nature, в которых обращалось внимание на снижение прорывного потенциала у новых научных работ и патентов.

Индекс прорыва используется для оценки влияния научных работ на появление подрывных инноваций — нововведений, которые обесценивают конкурентоспособные параметры благодаря уникальному преимуществу и тем самым создают новую рыночную парадигму.

При этом индекс прорыва следует отличать от индекса новизны. Последний, как отмечают авторы, основывается на представлении о том, что творчество — это не creatio ex nihilo (”творение из ничего”), а кумулятивный процесс, проявляющийся в нетипичных комбинациях предшествующего знания. С историей создания и принципом расчета индекса прорыва можно ознакомиться в работе Фанка и Оуэн-Смит, на которую ссылаются авторы.

В самой же обзорной статье приводится несколько наблюдений по теме индекса прорыва, основанных на анализе последних исследований в области:

1️⃣ В первую очередь исследователи обращают внимание на то, что прорыв и консолидация — противоположные понятия. Чем больше число статей, которые цитируют публикацию, но не ее источники, тем более прорывной ее следует считать: “Большие команды, как правило, проводят консолидирующие исследования, в то время как маленькие команды, как правило, выпускают революционные публикации” (Ву и др., 2019).

2️⃣ Свежие публикации по теме подтверждают, что всё больше исследователей пытаются интегрировать индекс прорыва в оценку влияния отдельных публикаций на научные области. Некоторые исследователи идут дальше и предлагают использовать индекс прорыва журналов (JDI) в качестве альтернативы традиционным показателям, таким как JIF (см. Цзян и Лю, 2023).

3️⃣ Снижение индекса прорыва свидетельствует не столько о том, что наука стагнирует, сколько об “инфляции цитирования”: на сдвиг в структуре сетей цитирования влияют такие факторы, как постепенное увеличение списков литературы и самоцитирование.

4️⃣ При этом на глобальном уровне наблюдается постоянное снижение средних показателей индекса прорыва во всех дисциплинах. Этот результат кажется неожиданным на фоне массового расширения глобальной научной системы в последние десятилетия.

Тенденция снижения числа прорывных исследований, как показывает обзор, подтверждается сегодня многими авторами, и это открывает пространство для новой научной дискуссии. В части обсуждения приведенной по теме литературы К. Лейбел и Л. Борманн подчеркивают, что выявленная тенденция стала заметной только благодаря введению индекса прорыва. На наш взгляд, пока неясно, как именно следует ее интерпретировать: говорит ли она о том, что наука в целом становится менее “прорывной” или, напротив, что смена парадигм становится для науки новой нормой.

По крайней мере один прорыв года, имеющий непосредственное отношение к науке, зафиксировать все же можно: словари Collins и Cambridge Dictionary связывают слова года с искусственным интеллектом (AI) на фоне популярности генеративных моделей.

#обзор #disruptionindex

Факторы развития карьеры молодых ученых

В рамках подготовки к студенческому фестивалю «Наука³», который пройдёт сегодня в Вышке, мы коснемся темы факторов, влияющих на развитие карьеры молодых ученых.

В прошлом месяце в Scientometrics вышло большое обзорное исследование, посвященное изучению различных показателей, используемых для прогнозирования будущего успеха исследователей, находящихся в начале академического пути. В работе Даниэль Ли (Danielle Lee) рассматривает публикации молодых исследователей с точки зрения: а) результата, требуемого от начинающего ученого, чтобы считаться успешным; б) детерминант, влияющих на данный результат.

В статье подчеркивается, что более половины из рассматриваемых в статье работ по теме ориентированы на рассмотрение показателей публикационной активности в качестве основного критерия эффективности: стратегия “publish or perish” продолжает доминировать в сознании многих исследователей.

Изучая критерии эффективности, автор приходит к выводу, что наиболее значимым фактором для будущего успеха является плодотворность молодого ученого в начале пути, в то время как совокупный импакт-фактор исследований почти не влияет на успешный старт карьеры в ранние годы: прогнозы развития молодых ученых, основанные на данном показателе, почти полностью совпадают с теми, при расчете которых авторы ориентируются на совокупность публикаций. Говоря о стратегии устойчивого карьерного пути, автор ссылается на исследования, которые указывают на “эффекта Матфея”: продолжительная и успешная карьера является результатом использования кумулятивных преимуществ опыта, репутации и социальных связей, а невозможность добиться прогресса на ранних этапах приводит к скорому закату научной карьеры.

Другим критически важным фактором в аспирантский период является влияние наставников и академических руководителей: их надзор в начале пути и наличие совместных работ положительно влияли на дальнейшую карьеру после получения ученой степени. Помимо прочего, наличие опытного наставника сокращало время, необходимое для получения руководящей академической должности, и повышало вероятность стать наставником самому.

При этом какие-то из факторов показали смешанные результаты: например, предоставление грантов значительно повысило продуктивность молодых биологов, однако для их коллег-медиков гранты не оказали никакого влияния.

Возвращаясь же к нашему анонсу, отметим, что на фестивале «Наука³» будет представлен и стенд Наукометрического центра. Приглашаем молодых ученых в атриум корпуса на Покровском бульваре с 15:00 до 18:00.

#обзор #анонс #молодыеученые

Вымирающий жанр? О видимости и значимости рецензий на книги

На фоне цифровизации жанр книжных рецензий (“book review”), на первый взгляд, представляется вымирающим. Несмотря на очевидную пользу в виде обратной связи для авторов и повышения заметности обозреваемой работы книжному рецензированию как самостоятельной практике уделяется не такое пристальное внимание.

При этом уже сегодня такие материалы не имеют отдельной категории в регулярно рассматриваемых нами Scopus и OpenAlex (Web of Science выгодно отличается в этом аспекте от своих конкурентов). И если в первом случае они вовсе не представлены в базе, то во втором несмотря на формальную индексацию нельзя ни безболезненно выделить их среди журнальных статей, ни найти в метаданных ссылку на исходный материал, который находится в фокусе внимания рецензента.

В недавнем посте The Scholary Kitchen приводится рассуждение на тему несправедливого и несвоевременного обесценивания важности книжных рецензий. Поводом к посту стала статья с говорящим названием “In Defense of the Beleaguered Academic Book Review“, в которой выражается обеспокоенность тем, что время и труд, затраченные на написание рецензии, обычно оцениваются академическими управленцами недостаточно высоко. Автор статьи указывает, что ей как редактору журнала приходится сталкиваться с трудностями в поиске рецензентов вплоть до того, что некоторые университеты отговаривают своих сотрудников от обзоров книг, так как формальные показатели их попросту не учитывают. Статья призывает администрацию университетов пересмотреть существующую практику отказа преподавателей от написания книжных обзоров с целью отдать должное работе рецензента.

Общая же аргументация Джилл О’Нейлл (Jill O'Neill) из The Scholarly Kitchen строится вокруг того, что книжное рецензирование не должно рассматриваться в качестве побочного академического продукта, так как он выполняет необходимую функцию формирования общественного мнения и оценки на рынке. Помимо обмена мнениями между учеными книжные рецензии играют существенную роль в издательском или библиотечном деле, поставленном перед проблемой распространения новинок. Даже в случае приобретения книг по инициативе читателей, академические библиотеки зачастую осторожно подходят к расходованию средств. Отсутствие своевременных, содержательных комментариев к новым книгам создают, таким образом, проблемы для авторов, издательств и платформ.

А что же генеративные нейронные сети? Кажется, что именно они представляют основную угрозу для жанра в недалеком будущем. Взгляд автора заметки скорее можно назвать оптимистичным — AI пока что не может полноценно решить эту трудоемкую задачу. Хотя можно предположить, что довольно скоро AI может догнать по уровню по крайней мере тех молодых ученых, для которых написание книжной рецензии является входной точкой в мир академических публикаций.

#обзор #bookreview