❓Кто такой редактор научного текста и чем он занимается?
🧐 Это специалист, который работает с научным материалом, чтобы улучшить его ясность, точность, логичность и соответствие стандартам, не меняя при этом научного содержания и смысла, вложенного автором.
❗️Его основные задачи:
Содержательный анализ (глубокое редактирование):
🔹 Проверяет логику изложения: от постановки проблемы к методам, результатам, обсуждению и выводам.
🔹 Убеждается, что выводы следуют из полученных данных и не являются завышенными.
🔹 Проверяет, нет ли противоречий между разделами текста.
🔹 Задает автору "неудобные" вопросы с позиции читателя: "Что именно вы имели в виду?", "Почему этот метод был выбран?", "Насколько это утверждение обосновано?".
Структурное редактирование:
🔹 Следит за тем, чтобы структура статьи соответствовала требованиям журнала (формат IMRaD: Введение, Методы, Результаты, Обсуждение).
🔹 Помогает выстроить аргументацию внутри разделов и обеспечить плавные переходы между ними.
Языковое и стилистическое редактирование:
🔹 Упрощает сложные и громоздкие предложения.
🔹 Убирает канцеляризмы и речевые штампы.
🔹 Приводит терминологию к единообразию.
🔹 Исправляет грамматические, орфографические и пунктуационные ошибки.
Техническое редактирование и проверка формата:
🔹 Приводит библиографические ссылки к единому стандарту (APA, Vancouver, ГОСТ и т.д.).
🔹 Проверяет корректность оформления таблиц, рисунков, формул.
🔹 Следит, чтобы текст полностью соответствовал правилам журнала или издательства для публикации.
😎 Редактор научного текста — это важнейший соавтор по форме, который не пишет за ученого, но помогает ему донести свои идеи до мира в самом лучшем виде. Для автора работа с хорошим редактором — это инвестиция в репутацию и гарантия того, что статья будет воспринята серьезно.
🧐 Это специалист, который работает с научным материалом, чтобы улучшить его ясность, точность, логичность и соответствие стандартам, не меняя при этом научного содержания и смысла, вложенного автором.
❗️Его основные задачи:
Содержательный анализ (глубокое редактирование):
🔹 Проверяет логику изложения: от постановки проблемы к методам, результатам, обсуждению и выводам.
🔹 Убеждается, что выводы следуют из полученных данных и не являются завышенными.
🔹 Проверяет, нет ли противоречий между разделами текста.
🔹 Задает автору "неудобные" вопросы с позиции читателя: "Что именно вы имели в виду?", "Почему этот метод был выбран?", "Насколько это утверждение обосновано?".
Структурное редактирование:
🔹 Следит за тем, чтобы структура статьи соответствовала требованиям журнала (формат IMRaD: Введение, Методы, Результаты, Обсуждение).
🔹 Помогает выстроить аргументацию внутри разделов и обеспечить плавные переходы между ними.
Языковое и стилистическое редактирование:
🔹 Упрощает сложные и громоздкие предложения.
🔹 Убирает канцеляризмы и речевые штампы.
🔹 Приводит терминологию к единообразию.
🔹 Исправляет грамматические, орфографические и пунктуационные ошибки.
Техническое редактирование и проверка формата:
🔹 Приводит библиографические ссылки к единому стандарту (APA, Vancouver, ГОСТ и т.д.).
🔹 Проверяет корректность оформления таблиц, рисунков, формул.
🔹 Следит, чтобы текст полностью соответствовал правилам журнала или издательства для публикации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11
Forwarded from Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Google запустила Google Scholar Labs.
Это экспериментальный сервис на базе искусственного интеллекта, который помогает формулировать и решать сложные научные вопросы, анализируя их с разных сторон и выявляя ключевые аспекты, а также проводя поиск по базе публикаций Google Scholar. Например, система может определить взаимосвязь между потреблением кофеина и кратковременной памятью, учитывая возрастные особенности, и подобрать релевантные работы.
Новая функция пока доступна только избранным пользователям, но демонстрирует перспективы применения ИИ для глубокого поиска и анализа научных публикаций, ускоряя работу исследователей и расширяя возможности подготовки обзоров литературы и аналитики в научной коммуникации.
#ии #AI #googlescholar
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Это экспериментальный сервис на базе искусственного интеллекта, который помогает формулировать и решать сложные научные вопросы, анализируя их с разных сторон и выявляя ключевые аспекты, а также проводя поиск по базе публикаций Google Scholar. Например, система может определить взаимосвязь между потреблением кофеина и кратковременной памятью, учитывая возрастные особенности, и подобрать релевантные работы.
Новая функция пока доступна только избранным пользователям, но демонстрирует перспективы применения ИИ для глубокого поиска и анализа научных публикаций, ускоряя работу исследователей и расширяя возможности подготовки обзоров литературы и аналитики в научной коммуникации.
#ии #AI #googlescholar
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
👍1
❓Что такое ретракция?
🤔 Ретракция — это не "удаление" статьи, а заявление о том, что она ненадежна. Причины ретракции варьируются от откровенного мошеннительства до добросовестных ошибок. Всегда ищите официальное уведомление о ретракции, чтобы понять, почему статья была отозвана, и оценить серьезность проступка.
Основные причины ретракции статей:
1️⃣ Научное мошенничество (Нарушение добросовестности исследования)
Это самые тяжелые случаи, подрывающие доверие к науке.
🔹 Фабрикация: Полное выдумывание данных, которых никогда не существовало.
🔹 Фальсификация: Манипуляция реальными данными или экспериментами для получения желаемого результата. Сюда относится подгонка данных, обрезка неудобных результатов из изображений и т.д.
🔹 Плагиат: Присвоение чужих идей, текста или данных без указания авторства.
2️⃣ Ошибки (Без злого умысла)
В этих случаях авторы действовали добросовестно, но ошибки оказались слишком серьезными.
🔹 Ошибки в данных или анализе: Непреднамеренные ошибки в проведении экспериментов, сборе данных или статистическом анализе, которые ставят под сомнение основные выводы.
🔹 Ошибочные выводы: Выводы исследования не вытекают из представленных данных или являются чрезмерно спекулятивными.
🔹 Ошибки в экспериментальной методике: Обнаружение фатального недостатка в методике, который делает все результаты неверными.
3️⃣ Проблемы с авторством и публикацией
🔹 Нарушение этики исследований: Отсутствие информированного согласия от пациентов или участников исследований, жестокое обращение с лабораторными животными.
🔹 Неправомочное соавторство или "потерянное" авторство: Включение в авторы людей, не внесших вклад, или, наоборот, исключение реальных участников.
🔹 Дублирующая публикация ("Само-плагиат"): Публикация одной и той же статьи или значительной ее части в нескольких журналах без соответствующего уведомления редакций и цитирования. Это вводит читателей в заблуждение, искусственно завышая продуктивность автора.
🔹 Нарушение конфликта интересов: Сокрытие финансовых или иных связей, которые могли повлиять на интерпретацию результатов (например, финансирование фармацевтической компанией исследования ее же препарата).
4️⃣ Проблемы с рецензированием
🔹 Фальсификация процесса рецензирования: Авторы предоставляют фальшивые адреса электронной почты для предполагаемых рецензентов, чтобы самим контролировать процесс рецензирования и получать положительные отзывы.
Основные причины ретракции статей:
1️⃣ Научное мошенничество (Нарушение добросовестности исследования)
Это самые тяжелые случаи, подрывающие доверие к науке.
🔹 Фабрикация: Полное выдумывание данных, которых никогда не существовало.
🔹 Фальсификация: Манипуляция реальными данными или экспериментами для получения желаемого результата. Сюда относится подгонка данных, обрезка неудобных результатов из изображений и т.д.
🔹 Плагиат: Присвоение чужих идей, текста или данных без указания авторства.
2️⃣ Ошибки (Без злого умысла)
В этих случаях авторы действовали добросовестно, но ошибки оказались слишком серьезными.
🔹 Ошибки в данных или анализе: Непреднамеренные ошибки в проведении экспериментов, сборе данных или статистическом анализе, которые ставят под сомнение основные выводы.
🔹 Ошибочные выводы: Выводы исследования не вытекают из представленных данных или являются чрезмерно спекулятивными.
🔹 Ошибки в экспериментальной методике: Обнаружение фатального недостатка в методике, который делает все результаты неверными.
3️⃣ Проблемы с авторством и публикацией
🔹 Нарушение этики исследований: Отсутствие информированного согласия от пациентов или участников исследований, жестокое обращение с лабораторными животными.
🔹 Неправомочное соавторство или "потерянное" авторство: Включение в авторы людей, не внесших вклад, или, наоборот, исключение реальных участников.
🔹 Дублирующая публикация ("Само-плагиат"): Публикация одной и той же статьи или значительной ее части в нескольких журналах без соответствующего уведомления редакций и цитирования. Это вводит читателей в заблуждение, искусственно завышая продуктивность автора.
🔹 Нарушение конфликта интересов: Сокрытие финансовых или иных связей, которые могли повлиять на интерпретацию результатов (например, финансирование фармацевтической компанией исследования ее же препарата).
4️⃣ Проблемы с рецензированием
🔹 Фальсификация процесса рецензирования: Авторы предоставляют фальшивые адреса электронной почты для предполагаемых рецензентов, чтобы самим контролировать процесс рецензирования и получать положительные отзывы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
❓Почему повторная публикация является проблемой?
🔹 Искажение научных данных: она создает иллюзию большего объема данных и большего числа независимых исследований, чем есть на самом деле.
🔹 Нарушение авторских прав: журналы обычно требуют передачи авторских прав. Публикация в другом месте без разрешения нарушает эти права.
🔹 Пустая трата ресурсов: рецензенты и редакторы тратят время на уже проверенную работу.
🔹 Неэтичное получение преимуществ: авторы получают незаслуженные цитирования, финансирование и карьерный рост.
⁉️ Как избежать нарушения?
🔸 Всегда ссылайтесь на свои предыдущие работы. Если новая статья строится на основе предыдущей, четко укажите это и объясните, что нового вносит текущее исследование.
🔸 Не отправляйте одну и ту же статью в несколько журналов одновременно.
🔸 При повторном использовании собственных текстов (методик, описаний) используйте кавычки и цитирование, как если бы это был текст другого автора.
🔸 Если сомневаетесь, ознакомьтесь с правилами журнала.
🔸 В случае вторичной публикации (например, на другом языке) — всегда получайте разрешение от редактора оригинального журнала и четко указывайте первоисточник.
😎 Повторная публикация — это в большинстве случаев серьезное нарушение научной этики. Ключевые принципы, отличающие допустимую практику от недопустимой, — это прозрачность, цитирование первоисточника, добавление новой научной ценности и получение всех необходимых разрешений.
🔹 Искажение научных данных: она создает иллюзию большего объема данных и большего числа независимых исследований, чем есть на самом деле.
🔹 Нарушение авторских прав: журналы обычно требуют передачи авторских прав. Публикация в другом месте без разрешения нарушает эти права.
🔹 Пустая трата ресурсов: рецензенты и редакторы тратят время на уже проверенную работу.
🔹 Неэтичное получение преимуществ: авторы получают незаслуженные цитирования, финансирование и карьерный рост.
⁉️ Как избежать нарушения?
🔸 Всегда ссылайтесь на свои предыдущие работы. Если новая статья строится на основе предыдущей, четко укажите это и объясните, что нового вносит текущее исследование.
🔸 Не отправляйте одну и ту же статью в несколько журналов одновременно.
🔸 При повторном использовании собственных текстов (методик, описаний) используйте кавычки и цитирование, как если бы это был текст другого автора.
🔸 Если сомневаетесь, ознакомьтесь с правилами журнала.
🔸 В случае вторичной публикации (например, на другом языке) — всегда получайте разрешение от редактора оригинального журнала и четко указывайте первоисточник.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
🧭 Снова воскресенье — снова мы отбираем лучшее.
Главные посты на канале «Интеграция образования»:
Качество цитирования
Пресс-релиз: применение метадискурсивных маркеров в аргументативных эссе, написанных на родном (L1) и английском (L2) языках турецкими студентами, изучающими английский язык как иностранный
Кто такой редактор научного текста и чем он занимается?
Google запустила Google Scholar Labs
Что такое ретракция?
Почему повторная публикация является проблемой?
Стараемся для вас! Приятного чтения❤️
Главные посты на канале «Интеграция образования»:
Качество цитирования
Пресс-релиз: применение метадискурсивных маркеров в аргументативных эссе, написанных на родном (L1) и английском (L2) языках турецкими студентами, изучающими английский язык как иностранный
Кто такой редактор научного текста и чем он занимается?
Google запустила Google Scholar Labs
Что такое ретракция?
Почему повторная публикация является проблемой?
Стараемся для вас! Приятного чтения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Forwarded from Pro.nauku (Николай Павличенко)
одной строкой
стенограмма)
учёных
"Об утверждении Правил формирования и ведения реестра аттестатов о присвоении ученых званий и сведений о присвоенных ученых званиях"
в области ИИ
(по состоянию
на 25.11.2025 г.)
Pro.nauku | подписаться
#Новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Президент России
Встреча с участниками V Конгресса молодых учёных
В Екатерининском зале Кремля прошла встреча Владимира Путина с участниками V Конгресса молодых учёных.
👍4🥰1👏1
Начал свою работу научно-практический семинар «Развитие компетенций редакторов и издателей по подготовке высокорейтинговых научных журналов».
Семинар направлен на совершенствование профессиональных навыков, необходимых для управления научным изданием, повышения его качества и репутации.
Желаем всем участникам продуктивной работы и полезного профессионального диалога! 🚀
Семинар направлен на совершенствование профессиональных навыков, необходимых для управления научным изданием, повышения его качества и репутации.
Желаем всем участникам продуктивной работы и полезного профессионального диалога! 🚀
👍6🔥2
ResearcherID: инструмент, который помогает не потеряться в науке 🔍 🆔
ResearcherID — это уникальный идентификатор автора в экосистеме Web of Science. Он создан для того, чтобы ваши публикации всегда находили именно вас, даже если имя записывается по-разному или совпадает с именами других исследователей.
✨ Почему он важен?
• формирует точный и прозрачный публикационный профиль;
• корректно связывает статьи из разных журналов и баз;
• позволяет легко отслеживать цитирования и метрики;
• повышает видимость ваших работ для международного научного сообщества.
Если вы развиваете научное портфолио, активно публикуетесь или участвуете в peer-review, ResearcherID станет вашим надёжным «паспортом учёного» в глобальном научном пространстве.
Подробнее: https://www.researcherid.com/
ResearcherID — это уникальный идентификатор автора в экосистеме Web of Science. Он создан для того, чтобы ваши публикации всегда находили именно вас, даже если имя записывается по-разному или совпадает с именами других исследователей.
✨ Почему он важен?
• формирует точный и прозрачный публикационный профиль;
• корректно связывает статьи из разных журналов и баз;
• позволяет легко отслеживать цитирования и метрики;
• повышает видимость ваших работ для международного научного сообщества.
Если вы развиваете научное портфолио, активно публикуетесь или участвуете в peer-review, ResearcherID станет вашим надёжным «паспортом учёного» в глобальном научном пространстве.
Подробнее: https://www.researcherid.com/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
☄️ Российский центр научной информации (РЦНИ) подписал лицензионные договора с научными издательствами, подавшими заявки в ИС «Метафора». Редакции 1686 журналов получили доступ к загрузке выпусков; обработка новых заявок продолжается в текущем режиме.
📲 Для корректного расчета показателей журналам следует передать сведения обо всех опубликованных статьях с начала 2023 года и впоследствии регулярно передавать данные обо всех опубликованных статьях в течение 3 месяцев после выхода номера.
Инструкции по работе с ИС «Метафора» обновлены и доступны по адресу — https://rcsi.science/activity/metafora/
📲 Для корректного расчета показателей журналам следует передать сведения обо всех опубликованных статьях с начала 2023 года и впоследствии регулярно передавать данные обо всех опубликованных статьях в течение 3 месяцев после выхода номера.
Инструкции по работе с ИС «Метафора» обновлены и доступны по адресу — https://rcsi.science/activity/metafora/
👍3
Forwarded from CoLab.ws
Представляем большое обновление научного поисковика Cobalt🔥
Мы разработали большое количество новых функций, которые позволят искать вам статьи эффективнее:
1. Поиск по абстрактам
Ранее поиск велся только по заголовкам статей. Теперь учитываются десятки миллионов абстрактов, что значительно расширяет выдачу.
2. Поиск по авторам в разных форматах
Система распознаёт различные варианты записи авторов (например: Oganov A. R., Susumu Kitagawa, Yaghi OM).
3. Динамические фильтры
Количество работ в каждом фильтре обновляется с учётом выбранных параметров. Также в фильтрах рассчитается статистика сущностей для каждого запроса.
4. Поисковые операторы (AND, OR, NOT, *, "" и др.)
Можно формулировать сложные запросы в одном поисковом поле.
5. Список научных организаций из всех стран
В базе теперь более 11 000 исследовательских организаций. Для каждой рассчитывается количество публикаций на основе аффилиаций в статьях по нашему собственному алгоритму. По организациям можно фильтровать результаты поиска.
6. Подсчет цитируемости запроса
Для каждого поискового запроса теперь отображается суммарная и средняя цитируемость публикаций.
7. Лемматизация слов
Поиск учитывает разные формы одного слова, что позволяет в несколько раз увеличить число результатов в выдаче.
8. Работа с научными аббревиатурами
Система понимает более 700 научных сокращений и их расшифровки (например, NMR и Nuclear Magnetic Resonance, OLED и Organic Light-Emitting Diodes, ROS и Reactive Oxygen Species).
9. Увеличенный лимит выгрузок (до 500 публикаций)
Для зарегистрированных пользователей расширена возможность экспорта результатов.
10. Исключение сущностей из поиска
Дополнительная кнопка позволяет исключать конкретные элементы прямо из выдачи.
11. История запросов
Теперь можно возвращаться к предыдущим поискам.
12. Поиск профилей исследователей ученых
В отдельной вкладке выдается список зарегистрированных профилей с CoLab, связанных с результатом поискового запроса. Это позволяет, например, искать людей в разных организациях, кто занимается определенной темой.
13. Изменена система релевантности
Более актуальные и цитируемые публикации стали отображаться выше в выдаче.
14. Сортировка по IF и SJR
Добавлена возможность сортировать результаты поиска по SJR и IF журнала. Это полезно, чтобы смотреть, какого уровня журналы публикуют результаты по теме запроса.
15. Фильтр по числу авторов в статье
Это позволяет искать статьи с определенным числом авторов. Например, если вас интересует конкретные научные группы, а не статьи с 20+ авторами.
👉🏻Попробовать новые функции можно по ссылке: https://cobalt.colab.ws/
Команда CoLab.ws🔥
Мы разработали большое количество новых функций, которые позволят искать вам статьи эффективнее:
1. Поиск по абстрактам
Ранее поиск велся только по заголовкам статей. Теперь учитываются десятки миллионов абстрактов, что значительно расширяет выдачу.
2. Поиск по авторам в разных форматах
Система распознаёт различные варианты записи авторов (например: Oganov A. R., Susumu Kitagawa, Yaghi OM).
3. Динамические фильтры
Количество работ в каждом фильтре обновляется с учётом выбранных параметров. Также в фильтрах рассчитается статистика сущностей для каждого запроса.
4. Поисковые операторы (AND, OR, NOT, *, "" и др.)
Можно формулировать сложные запросы в одном поисковом поле.
5. Список научных организаций из всех стран
В базе теперь более 11 000 исследовательских организаций. Для каждой рассчитывается количество публикаций на основе аффилиаций в статьях по нашему собственному алгоритму. По организациям можно фильтровать результаты поиска.
6. Подсчет цитируемости запроса
Для каждого поискового запроса теперь отображается суммарная и средняя цитируемость публикаций.
7. Лемматизация слов
Поиск учитывает разные формы одного слова, что позволяет в несколько раз увеличить число результатов в выдаче.
8. Работа с научными аббревиатурами
Система понимает более 700 научных сокращений и их расшифровки (например, NMR и Nuclear Magnetic Resonance, OLED и Organic Light-Emitting Diodes, ROS и Reactive Oxygen Species).
9. Увеличенный лимит выгрузок (до 500 публикаций)
Для зарегистрированных пользователей расширена возможность экспорта результатов.
10. Исключение сущностей из поиска
Дополнительная кнопка позволяет исключать конкретные элементы прямо из выдачи.
11. История запросов
Теперь можно возвращаться к предыдущим поискам.
12. Поиск профилей исследователей ученых
В отдельной вкладке выдается список зарегистрированных профилей с CoLab, связанных с результатом поискового запроса. Это позволяет, например, искать людей в разных организациях, кто занимается определенной темой.
13. Изменена система релевантности
Более актуальные и цитируемые публикации стали отображаться выше в выдаче.
14. Сортировка по IF и SJR
Добавлена возможность сортировать результаты поиска по SJR и IF журнала. Это полезно, чтобы смотреть, какого уровня журналы публикуют результаты по теме запроса.
15. Фильтр по числу авторов в статье
Это позволяет искать статьи с определенным числом авторов. Например, если вас интересует конкретные научные группы, а не статьи с 20+ авторами.
👉🏻Попробовать новые функции можно по ссылке: https://cobalt.colab.ws/
Команда CoLab.ws
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Открытый доступ (Open Access, OA) — это модель распространения научных знаний, при которой статьи, данные и результаты исследований доступны свободно, без платных подписок и ограничений. Любой читатель — от студента до учёного — может открыть публикацию, прочитать её, процитировать и использовать в своей работе.
🔓 Почему открытый доступ важен?
1. Ускоряет развитие науки
Когда результаты исследований становятся доступными всем, научная коммуникация ускоряется:
— другие учёные быстрее проверяют выводы;
— растёт число междисциплинарных исследований;
— уменьшается дублирование работ.
2. Повышает видимость и цитируемость статей
Открытые публикации читают чаще. А значит, автор получает больше откликов, обсуждений и цитат — это напрямую влияет на научную карьеру.
3. Обеспечивает равный доступ к знаниям
Не все университеты могут позволить себе платные подписки на крупные базы данных.
Открытый доступ делает научную информацию доступной для:
— небольших вузов,
— региональных исследовательских центров,
— зарубежных коллег,
— независимых учёных.
4. Укрепляет доверие к науке
Открытые данные и открытые публикации повышают прозрачность и воспроизводимость исследований.
5. Максимизирует общественную пользу
Многие исследования финансируются государством или фондами.
Открытый доступ делает результаты общественным достоянием, тем самым возвращая пользу обществу:
— учителя используют материалы в обучении,
— инженеры — в разработках,
— медики — в практике,
— журналисты — в популяризации.
Золотой (Gold) OA — статья сразу открыта на сайте журнала, автор платит публикационный сбор (APC).
Бриллиантовый (или Платиновый)(Diamond/Platinum) OA — статья бесплатна и для авторов, и для читателей, финансирование внешнее.
Зелёный (Green) OA — автор размещает препринт или постпринт в репозитории.
Гибридный (Hybrid) OA — подписной журнал делает статью открытой за дополнительную плату автора.
Бронзовый (Bronze) OA — статья открыта только для чтения без лицензии, доступ может быть снят.
Открытый доступ — это не просто тренд, а фундамент современной науки.
Он делает знания доступными, исследования — заметными, а научное сообщество — более связанным и сильным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Forwarded from Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Исследование университета Дикина: ChatGPT выдумывает каждую пятую научную ссылку
Недавнее исследование, проведенное в Университете Дикина, вновь подняло серьезные вопросы о применении чат-ботов на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, в академических исследованиях. Согласно результатам исследования, большая часть информации и списка литературы, предоставленного ботом, оказалась либо неверной, либо полностью вымышленной.
По словам экспертов, ChatGPT было поручено подготовить обзоры литературы по шести темам, связанным с психическим здоровьем. В ходе проверки выяснилось, что 35 (19,9%) из 176 цитат были совершенно ложными. Остальные 141 цитата (45,4%) содержат неверные номера страниц, отсутствующие цифры DOI или ошибки в дате публикации. Только 77 источников (43,8%) признаны точными и достоверными.
Хуже всего то, что эти ошибки нелегко распознать сразу. Например, 64 процента ложных цифр DOI привели к материалам, не имеющим никакого отношения к теме, а еще 36 процентов привели к страницам, которых вообще не было.
#chatgpt #ai #ии
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Недавнее исследование, проведенное в Университете Дикина, вновь подняло серьезные вопросы о применении чат-ботов на основе искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, в академических исследованиях. Согласно результатам исследования, большая часть информации и списка литературы, предоставленного ботом, оказалась либо неверной, либо полностью вымышленной.
По словам экспертов, ChatGPT было поручено подготовить обзоры литературы по шести темам, связанным с психическим здоровьем. В ходе проверки выяснилось, что 35 (19,9%) из 176 цитат были совершенно ложными. Остальные 141 цитата (45,4%) содержат неверные номера страниц, отсутствующие цифры DOI или ошибки в дате публикации. Только 77 источников (43,8%) признаны точными и достоверными.
Хуже всего то, что эти ошибки нелегко распознать сразу. Например, 64 процента ложных цифр DOI привели к материалам, не имеющим никакого отношения к теме, а еще 36 процентов привели к страницам, которых вообще не было.
#chatgpt #ai #ии
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
👍4
Где публикуются российские ученые и какие патенты они получают: цифры и графики
Число научных публикаций российских авторов в рецензируемых изданиях выросло в 2,7 раза в 2010–2023 гг., причем по отдельным областям науки – в несколько десятков раз, а доля России от общего числа работ увеличилась с 1,8 до 2,9%. Изобретательская активность, напротив, снизилась на фоне сокращения заявок от иностранцев. О результативности исследований и разработок в России – в графиках «Ведомостей»
Число научных публикаций российских авторов в рецензируемых изданиях выросло в 2,7 раза в 2010–2023 гг., причем по отдельным областям науки – в несколько десятков раз, а доля России от общего числа работ увеличилась с 1,8 до 2,9%. Изобретательская активность, напротив, снизилась на фоне сокращения заявок от иностранцев. О результативности исследований и разработок в России – в графиках «Ведомостей»
👍4
Forwarded from Выше квартилей
Дайджест ноябрь 2025:
Представляем дайджест научных событий за последний месяц.
Рейтинги
• Обновлена методология Списка Higly Cited Researchers от Clarivate, в который в этом году вошло 6868человек. В этом году из списка исключены все статьи, авторы которых в прошлом году были исключены из-за подозрений в недобросовестных исследованиях. Как отметили наши коллеги из НБЖД, в рейтинг вошли пятеро ученых из России.
• Информатик Йошуа Бенджио стал первым живым человеком, чьи работы были процитированы более миллиона раз в Google Scholar. Ученый известен своими новаторскими исследованиями в области машинного обучения и считается одним из крестных отцов искусственного интеллекта.
Базы данных
• После года перестройки и повторного тестирования переписанный Walden теперь лежит в основе OpenAlex. Формат набора данных остался прежним, но система стала быстрее и полнее. В базу добавлено около 190 млн новых работ, включая наборы данных, программное обеспечение и другие исследовательские объекты из DataCite и тысяч репозиториев.
• Компания Google представила Scholar Labs — новую экспериментальную функцию в Google Scholar. Теперь ИИ помогает быстрее ориентироваться в исследовательских вопросах: уточняет формулировки, показывает тему под разными углами и подбирает подходящие научные работы. Google отмечает, что пока это эксперимент, созданный для изучения роли ИИ в научном поиске.
• Вышло обновление научного поисковика Cobalt от Colab.
• В Dateno вышло крупное обновление реестра Data Catalog Registry — открытой базы данных мировых порталов открытых данных. Теперь поисковик Dateno индексирует более 22 млн наборов данных.
ИИ в науке
• Исследование 21 чат-бота (ChatGPT, Copilot, Gemini и др.) показало, что большие языковые модели плохо определяют отозванные публикации. Они не только ненадёжно находили такие статьи, но и выдавали разные результаты при одних и тех же запросах.
• Исследователи продолжают эксперементировать с внедрением LLM в процессе рецензирования. Результаты исследований показывают, что оценки LLM хорошо совпадают с человеческими, при этом среднее время обработки одной статьи было заметно короче для LLM (около 33 с.) по сравнению с людьми (около 1582 с.).
Научная этика
• Retraction Watch сообщает, что у Кусая Хасана, недавно удостоенного двух премий от Clarivate "Distinguished Researcher Award” и “Distinguished Research Award”, в прошлом году была отозвана 21 статья. Многие из отозванных работ были связаны с фабриками публикаций (paper mills), а некоторые содержали заимствованные материалы.
• В LSE подняли вопрос исправлений в научных статьях. Опрос 982 химиков показал, что 88 % из них находили ошибки в публикациях, и большинство (79 %) приняли меры. Однако исследователи предпочитают обсуждать этот вопрос с коллегами, а также связываться с авторами напрямую, избегая писать в журнал или публиковать опровержение.
• Большое количество исследователей могут пострадать от искажения показателей цитирования, вызванных проблемами с обработкой метаданных Springer Nature. Из-за ошибки многие цитирования приписываются первой статье в журнальном томе, а не статье из этого же тома, для которой они предназначались. Эта проблема затрагивает множество изданий, например, Nature Communications, Scientific Reports и несколько журналов BMC.
• Площадка препринтов arXiv запретила обзоры по информатике, пытаясь сдержать рост низкокачественных материалов, созданных ИИ.
Наука в мире
• В этом году конкурс от Science "Dance Your Ph.D." впервые вводит специальный приз за танец на исследовательскую тематику, созданный при помощи ИИ.
• Коалиция Plan S анонсировала новый план на ближайшие 5 лет. Обновленная стратегия представляет собой более гибкий подход, отдавая предпочтение альтернативам платным журналам, способствуя «более инклюзивной, справедливой и устойчивой издательской системы». Так, план поддерживает препринты и публикацию Diamond Access.
#дайджест #научнаяэтика #научнаяполитика #иивнауке #рейтинги #базыданных
Представляем дайджест научных событий за последний месяц.
Рейтинги
• Обновлена методология Списка Higly Cited Researchers от Clarivate, в который в этом году вошло 6868человек. В этом году из списка исключены все статьи, авторы которых в прошлом году были исключены из-за подозрений в недобросовестных исследованиях. Как отметили наши коллеги из НБЖД, в рейтинг вошли пятеро ученых из России.
• Информатик Йошуа Бенджио стал первым живым человеком, чьи работы были процитированы более миллиона раз в Google Scholar. Ученый известен своими новаторскими исследованиями в области машинного обучения и считается одним из крестных отцов искусственного интеллекта.
Базы данных
• После года перестройки и повторного тестирования переписанный Walden теперь лежит в основе OpenAlex. Формат набора данных остался прежним, но система стала быстрее и полнее. В базу добавлено около 190 млн новых работ, включая наборы данных, программное обеспечение и другие исследовательские объекты из DataCite и тысяч репозиториев.
• Компания Google представила Scholar Labs — новую экспериментальную функцию в Google Scholar. Теперь ИИ помогает быстрее ориентироваться в исследовательских вопросах: уточняет формулировки, показывает тему под разными углами и подбирает подходящие научные работы. Google отмечает, что пока это эксперимент, созданный для изучения роли ИИ в научном поиске.
• Вышло обновление научного поисковика Cobalt от Colab.
• В Dateno вышло крупное обновление реестра Data Catalog Registry — открытой базы данных мировых порталов открытых данных. Теперь поисковик Dateno индексирует более 22 млн наборов данных.
ИИ в науке
• Исследование 21 чат-бота (ChatGPT, Copilot, Gemini и др.) показало, что большие языковые модели плохо определяют отозванные публикации. Они не только ненадёжно находили такие статьи, но и выдавали разные результаты при одних и тех же запросах.
• Исследователи продолжают эксперементировать с внедрением LLM в процессе рецензирования. Результаты исследований показывают, что оценки LLM хорошо совпадают с человеческими, при этом среднее время обработки одной статьи было заметно короче для LLM (около 33 с.) по сравнению с людьми (около 1582 с.).
Научная этика
• Retraction Watch сообщает, что у Кусая Хасана, недавно удостоенного двух премий от Clarivate "Distinguished Researcher Award” и “Distinguished Research Award”, в прошлом году была отозвана 21 статья. Многие из отозванных работ были связаны с фабриками публикаций (paper mills), а некоторые содержали заимствованные материалы.
• В LSE подняли вопрос исправлений в научных статьях. Опрос 982 химиков показал, что 88 % из них находили ошибки в публикациях, и большинство (79 %) приняли меры. Однако исследователи предпочитают обсуждать этот вопрос с коллегами, а также связываться с авторами напрямую, избегая писать в журнал или публиковать опровержение.
• Большое количество исследователей могут пострадать от искажения показателей цитирования, вызванных проблемами с обработкой метаданных Springer Nature. Из-за ошибки многие цитирования приписываются первой статье в журнальном томе, а не статье из этого же тома, для которой они предназначались. Эта проблема затрагивает множество изданий, например, Nature Communications, Scientific Reports и несколько журналов BMC.
• Площадка препринтов arXiv запретила обзоры по информатике, пытаясь сдержать рост низкокачественных материалов, созданных ИИ.
Наука в мире
• В этом году конкурс от Science "Dance Your Ph.D." впервые вводит специальный приз за танец на исследовательскую тематику, созданный при помощи ИИ.
• Коалиция Plan S анонсировала новый план на ближайшие 5 лет. Обновленная стратегия представляет собой более гибкий подход, отдавая предпочтение альтернативам платным журналам, способствуя «более инклюзивной, справедливой и устойчивой издательской системы». Так, план поддерживает препринты и публикацию Diamond Access.
#дайджест #научнаяэтика #научнаяполитика #иивнауке #рейтинги #базыданных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ВИДЕОАНОНС: читайте в ближайшем выпуске журнала "Интеграция образования"
👍4
ORCID: ваш универсальный научный идентификатор 🆔🌍
ORCID — это международный уникальный идентификатор исследователя, который помогает однозначно связывать автора с его научными работами, проектами, грантами и аффилиациями. Один номер — и вся ваша академическая деятельность становится прозрачной и узнаваемой.
✨ Зачем учёному нужен ORCID?
• предотвращает путаницу с однофамильцами;
• связывает публикации, даже если менялись фамилия или место работы;
• облегчает подачу статей в журналы — многие издательства требуют ORCID;
• автоматически синхронизируется с ResearcherID, Scopus, Crossref и другими системами;
• помогает формировать единое, аккуратное научное портфолио.
🌐 ORCID — это ваш постоянный, неизменный «цифровой паспорт учёного», который остаётся с вами на протяжении всей карьеры и делает ваши исследования заметными в глобальной научной среде.
🔗 Создать профиль: https://orcid.org
ORCID — это международный уникальный идентификатор исследователя, который помогает однозначно связывать автора с его научными работами, проектами, грантами и аффилиациями. Один номер — и вся ваша академическая деятельность становится прозрачной и узнаваемой.
• предотвращает путаницу с однофамильцами;
• связывает публикации, даже если менялись фамилия или место работы;
• облегчает подачу статей в журналы — многие издательства требуют ORCID;
• автоматически синхронизируется с ResearcherID, Scopus, Crossref и другими системами;
• помогает формировать единое, аккуратное научное портфолио.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
📌 Гештальт-законы являются фундаментальным инструментом для реализации более общих принципов восприятия научной информации. Грамотное использование этих законов превращает хаотичные данные в ясное, легко воспринимаемое и запоминающееся сообщение.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from Блог академического письма Дины Красносельской
Про раздел Методы в социальных (общественных) исследованиях …
Доброго вечера, читающим).
В одном из комментариев к моим постам читательница блога спросила о методах в социальных (общественных) науках. Сегодня разбираем статью Питера Смагорски [1] – эксперта, рецензента и редактора журналов интересующей тематики с опытом свыше 25 лет, в слайдах делюсь интересными выжимками из статьи.
Мне показалась интересной сама эволюция методов в социальных (общественных) науках, представленная в этой статье.
В 1960-1980 гг. в общественных науках популярностью пользовались методы экспериментальных исследований, которые не требовали обширного детального описания помимо объяснения:
👉статистических тестов для описания результатов (критерий хи-квадрат, t-критерий и др.);
различий между сравниваемыми группами (разные подходы к обучению);
👉характера данных (например, идентификация первичных черт в студенческих письмах);
👉контрольных переменных (например, эффект учителя);
👉особенностей сбора данных.
Начиная с 1970-х годов, постепенно исследователи стали заимствовать методы вне экспериментального подхода, что потребовало их детализации в связи с:
✍объяснением новых методов и целесообразности их использования;
✍описанием контекста исследования (cоциальный и культурный опыт участников; социальная и политическая обстановка исследования)
Как итог, раздел «Методы» эволюционировал до четкой детализации описания исследования и согласованности с разделом «Результаты» и теоретическими положениями.
[1] Smagorinsky, P. (2008). The Method Section as Conceptual Epicenter in Constructing Social Science Research Reports. Written Communication, 25(3), 389-411. https://doi.org/10.1177/0741088308317815 (Original work published 2008)
Доброго вечера, читающим).
В одном из комментариев к моим постам читательница блога спросила о методах в социальных (общественных) науках. Сегодня разбираем статью Питера Смагорски [1] – эксперта, рецензента и редактора журналов интересующей тематики с опытом свыше 25 лет, в слайдах делюсь интересными выжимками из статьи.
Мне показалась интересной сама эволюция методов в социальных (общественных) науках, представленная в этой статье.
В 1960-1980 гг. в общественных науках популярностью пользовались методы экспериментальных исследований, которые не требовали обширного детального описания помимо объяснения:
👉статистических тестов для описания результатов (критерий хи-квадрат, t-критерий и др.);
различий между сравниваемыми группами (разные подходы к обучению);
👉характера данных (например, идентификация первичных черт в студенческих письмах);
👉контрольных переменных (например, эффект учителя);
👉особенностей сбора данных.
Начиная с 1970-х годов, постепенно исследователи стали заимствовать методы вне экспериментального подхода, что потребовало их детализации в связи с:
✍объяснением новых методов и целесообразности их использования;
✍описанием контекста исследования (cоциальный и культурный опыт участников; социальная и политическая обстановка исследования)
Как итог, раздел «Методы» эволюционировал до четкой детализации описания исследования и согласованности с разделом «Результаты» и теоретическими положениями.
[1] Smagorinsky, P. (2008). The Method Section as Conceptual Epicenter in Constructing Social Science Research Reports. Written Communication, 25(3), 389-411. https://doi.org/10.1177/0741088308317815 (Original work published 2008)
👍5🔥1