eLIBRARY.RU

Обновления в анализе публикационной активности организаций 🔹 На странице анализа публикационной активности организации в разделе "Публикации за 2025 год по областям знаний" добавлены показатели по Белому списку (ЕГПНИ). Для расчетов использовался объединенный список журналов, включающий Белый список (2023 года) и актуальный список журналов ЕГПНИ. 🔹 На этой же странице в разделе "Цитирования публикаций за 5 лет по областям знаний" добавлен столбец показателей по Белому списку (ЕГПНИ), в том числе в последней строке рассчитан показатель "Совокупное цитирование статей организации в Белом списке за 5 лет (2021-2025)". 🔹 На странице со списком публикаций организации добавлена возможность ограничить вывод и анализ журналами из ЕГПНИ, Белого списка или объединенного списка ЕГПНИ/Белый список, а также выбрать любой уровень журналов в этих списках. 🔹 Кроме того, появилась возможность использовать для анализа произвольный список журналов. Для этого необходимо собрать такой список в одну из своих подборок журналов. Сделать это можно в Каталоге журналов. После этого на странице со списком публикаций организации в конце списка различных баз данных и категорий выбрать соответствующую подборку. Такая возможность может быть полезна для организаций, использующих свои внутренние списки журналов для оценки, аттестации сотрудников и т.д. 🔹 Информация о вхождении журнала в различные базы данных и списки, в том числе в Белый список и ЕГПНИ, добавлена на странице с описанием публикации. 🔹 Уровни Белого списка и ЕГПНИ, а также объединенного списка ЕГПНИ/Белый список можно выбрать теперь и на странице сравнения показателей журналов. И там тоже можно использовать персональные подборки журналов для сравнения журналов между собой по различным показателям.

Продолжается регистрация участников на конференцию Science Online 2026 26 сентября – 3 октября, Сочи, Роза-Хутор Тема года: "Наука в цифре: новые горизонты оценки исследований и искусственный интеллект" Конференция - это не только доклады и мастер-классы, но и дискуссии, круглые столы и живой экспертный диалог о будущем научных платформ, наукометрии и роли ИИ в науке. Хотите выступить? Направьте предложение по докладу на forum@elibrary.ru — заявки принимаются до 15 августа 2026 г. Для участия в программе необходимо направить нам название доклада, список авторов и аннотацию (150–200 слов). Регистрация открыта до 24 августа. Не упустите возможность стать частью главного события в сфере информационного обеспечения науки!

Делегация Научной электронной библиотеки eLIBRARY примет участие в 14-й Международной научно-практической конференции Научное издание международного уровня – 2026: достижения и перспективы развития. В программе — выступления представителей eLIBRARY.RU по двум ключевым темам: - Новые информационные сервисы на платформе eLIBRARY.RU - Развитие проекта Ядро РИНЦ Следите за обновлениями в нашем канале!

Фантомные ссылки: как ИИ загрязняет научную литературу Nature опубликовал тревожное исследование: анализ, проведённый командой новостного отдела Nature совместно с компанией Grounded AI показал, что десятки тысяч научных публикаций 2025 года, включая журнальные статьи, книги и труды конференций, вероятно, содержат хотя бы одну фейковую ссылку, сгенерированную искусственным интеллектом. По оценкам аналитиков, только за прошлый год таких публикаций могло накопиться свыше 110 000. Речь идёт о так называемых галлюцинированных цитированиях (они же библиографические конфабуляции): ИИ генерирует правдоподобно выглядящие ссылки с реальными именами авторов, убедительными названиями статей, DOI, которые ведут в никуда. Выглядит как настоящая цитата, но на самом деле такой работы не существует. Анализ показал, что в 2025 году доля работ хотя бы с одной такой ссылкой достигла 2,6% - против 0,3% в 2024-м. Среди принятых докладов NeurIPS 2025 (одной из ведущих мировых конференций по ИИ) фантомные ссылки обнаружены в 53 работах, прошедших рецензирование нескольких экспертов. Один из редакторов журнала Taylor & Francis сообщила, что в январе отклонила 25% поданных рукописей из-за фейковых ссылок. Это не только техническая проблема. Ситуация угрожает базовому принципу науки: верифицируемости знания. Если ссылка не ведёт к реальному источнику, рушится вся цепочка научной аргументации. Существует мнение, что использование фантомных ссылок может квалифицироваться как научная недобросовестность. Эта же тема звучала на конференции Science Analytics 2026, прошедшей 2–3 апреля в ИНТЦ МГУ “Воробьёвы горы”. Светлана Александровна Морозова (РГПУ им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург) представила доклад “Библиографические конфабуляции генеративных моделей ИИ как индикатор достоверности научной коммуникации”, рассказывающий о том, как распознавать фантомные ссылки и что они говорят о качестве научного текста в целом. Все презентации конференции доступны по ссылке.

Science Analytics 2026 - спасибо, что были с нами! 2–3 апреля в ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова прошла конференция Science Analytics 2026 "От оценки научных результатов к доказательному формированию научной политики". Два насыщенных дня, интересные доклады, потрясающая атмосфера - так это было. В программе был представлен широчайший диапазон тематик: формирование ядра РИНЦ и риски некритического внедрения ИИ, семантическое картирование дисциплин и целостность данных для университетских рейтингов, академическое письмо и международное научное сотрудничество. Именно это разнообразие отразило главное: научная аналитика сегодня находится в точке трансформации. Благодарим всех спикеров за глубокие доклады, партнёров конференции за поддержку и совместную работу, участников - за вопросы, дискуссии и живой интерес. Презентации докладов уже доступны на сайте конференции. До встречи на следующей конференции! Уже совсем скоро - Science Online 2026 в Красной Поляне, с 26 сентября по 3 октября. Следите за анонсами и регистрируйтесь заранее.

eLIBRARY.RU и INVENTORUS заключили соглашение о создании единой среды для анализа научно-технической информации Москва, 2 апреля 2026 г. Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU и платформа интеллектуального анализа научно-технической информации INVENTORUS договорились о сотрудничестве. 2 апреля стороны подписали соответствующий меморандум на конференции Science Analytics 2026. Партнерство предполагает объединение данных о российских научных публикациях с инструментами ИИ-аналитики. Для российской науки это означает движение к новой модели работы с научной информацией. Если раньше исследователи и R&D-команды были вынуждены использовать несколько несвязанных инструментов, то сейчас речь идет о формировании более цельной информационной среды. Новая связка позволит сократить время на поиск и обработку данных, а также упростить выявление научных и технологических трендов, значимых связей и перспективных направлений исследований. Сегодня уже недостаточно просто иметь доступ к информации. Важно уметь быстро превращать ее в выводы и решения. Именно в этом мы видим смысл новой исследовательской инфраструктуры, — отметил основатель и генеральный директор INVENTORUS Евгений Елфимов. Мы видим конкретные точки интеграции наших продуктов и понимаем, что можем создать вместе нечто большее, чем каждый по отдельности. Наша цель - инфраструктура, которая реально изменит качество работы с научной информацией в России, — прокомментировал Геннадий Еременко, генеральный директор НЭБ eLIBRARY.

Выявление перспективных направлений в робототехнике: новый подход на основе открытого рецензирования На конференции Science Analytics совместный доклад представят Олег Георгиевич Григорьев, доктор технических наук, главный научный сотрудник, руководитель отделения ФИЦ "Информатика и управление" РАН , и Дмитрий Алексеевич Девяткин, кандидат физико-математических наук, руководитель отдела того же центра. Своевременное выявление перспективных научных направлений позволяет исследователям, научным организациям и фондам эффективно расставлять приоритеты в условиях ограниченных ресурсов. Традиционный анализ цитирований обладает рядом существенных недостатков: опирается на дорогостоящие или ограниченно доступные международные базы данных, не отражает локальные тенденции и имеет значительный временной разрыв между появлением первых инновационных результатов и ростом цитирований. Для преодоления этих ограничений в ФИЦ ИУ РАН разработан новый подход на основе материалов открытого рецензирования (OpenReview, AlphaXiv): сбор, группировка и анализ рецензий к статьям и проектам с автоматическим ранжированием выявленных направлений и формированием кратких резюме с помощью языковой модели. Апробация подхода позволила идентифицировать пять новых перспективных направлений в робототехнике, появившихся в 2023–2025 годах. С использованием поисковых инструментов ФИЦ ИУ РАН и Google Scholar была проанализирована динамика патентования и публикационной активности, определены ключевые центры компетенций в России и за рубежом, а также установлен профиль каждого направления - научные исследования, технологические разработки или создание промышленных изделий. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Программа *Изображение сгенерировано с помощью Perplexity Max

Потенциал взаимодействия китайских и российских университетов в научной и образовательной сфере На конференции Science Analytics Павел Геннадьевич Арефьев, руководитель аналитического отдела Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU, представит совместный доклад с Марком Анатольевичем Акоевым, директором лаборатории наукометрии компании E-Quadrat, и Сергеем Вадимовичем Дамбергом, социологом компании "Интеграция и Консалтинг". В докладе анализируется потенциал взаимодействия китайских и российских университетов в научной и образовательной сфере на основе сочетания библиометрических данных и качественных методов. Рассматривается динамика совместных публикаций за 2020–2024 гг.; потенциал развития совместных проектов оценивается с использованием подхода тематических кластеров SciVal. Отдельное внимание уделяется изменениям "карты сотрудничества": какие направления растут быстрее, где кооперация носит эпизодический характер, а где формируются устойчивые партнёрства. Университеты сопоставляются по уровню в рейтинге ARWU, принадлежности к инициативе Double First-Class и институциональному профилю российских вузов. Полученные результаты верифицированы в серии глубинных интервью с российскими и китайскими учёными, руководителями лабораторий и организаторами научно-образовательного процесса. Качественные данные позволяют уточнить интерпретацию библиометрических трендов и выявить ключевые "узкие места" сотрудничества: поиск партнёров, согласование вопросов интеллектуальной собственности и доступа к данным, управление проектами, кадровую мобильность и развитие совместных образовательных треков. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано с помощью Perplexity Max

Тематическое картирование психологической науки: семантическая кластеризация на службе аналитики На конференции Science Analytics совместный доклад представят Анна Александровна Шведовская, кандидат психологических наук, доцент, начальник управления информационными и издательскими проектами МГППУ, Денис Викторович Косяков, заведующий лабораторией наукометрии и научных коммуникаций РИЭПП и научный сотрудник ИВМиМГ СО РАН, и Виктория Викторовна Пономарева, директор Фундаментальной библиотеки МГППУ. В докладе представлен прототип веб-сервиса анализа и визуализации тематических трендов в психологии, разработанный для информационно-аналитического сопровождения научной деятельности Московского государственного психолого-педагогического университета. Сервис ориентирован на работу с реальными публикационными потоками и опирается на воспроизводимую связку семантической кластеризации, библиометрических данных и пользовательских интерфейсов. Эмпирической базой послужили 929 119 публикаций, индексированных за период 2015–2024 гг. Для построения тематической структуры поля применён BERTopic: эмбеддинги заголовков и аннотаций рассчитывались моделью E5-large, далее выполнялось снижение размерности UMAP и кластеризация HDBSCAN, а расширение кластеров обеспечивалось процедурой reduce_outliers на исходных эмбеддингах. Интерпретируемость результатов обеспечена автоматическим именованием и кратким описанием топиков с помощью языковой модели на основе набора репрезентативных публикаций из ядра, а также привязкой к классификатору APA PsycInfo. Для оценки "веса" и динамики тематик предложены две интегральные метрики: Impact (нормированная цитируемость, доля высокоцитируемых работ и качество источников по CiteScore) и Impulse (тренды по совокупному CiteScore, разнообразию авторов и стран с использованием индекса Херфиндаля). Прототип веб-интерфейса реализован как связка FastAPI (бэкенд) + React (фронтенд) с навигацией по темам, просмотром профиля топика, временных рядов, списка ключевых публикаций и несколькими режимами картирования (семантическое пространство, Impact×Impulse, силовая модель близости). В эксперименте получено 531 тематическое направление; около 34% документов формируют ядра топиков, остальные атрибутированы по семантической близости. Отдельный практический результат - выявление заметного шума индексации в рубрике PSYC (топики и журналы, не относящиеся к психологии), что подчёркивает необходимость контент-ориентированного подхода к построению карт дисциплины и повышает ценность сервисов, совмещающих семантическое моделирование и библиометрические сигналы. Сервис рассматривается как инструмент поддержки планирования исследований, экспертной оценки проектов/отчётов и контекстуализации рецензирования. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация * Изображение сгенерировано с помощью Perplexity Max

Важное объявление для тех, кто хотел бы участвовать в Science Analytics 2026, но еще не успел зарегистрироваться По многочисленным обращениям мы продлеваем срок регистрации до 31 марта 2026 года включительно. Успейте зарегистрироваться и забронировать своё место на конференции! Напоминаем, что конференция пройдёт 2-3 апреля 2026 в ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва). Тема этого года - "От оценки научных результатов к доказательному формированию научной политики". Ну а мы продолжаем публиковать анонсы выступлений - следите за нашим каналом! Регистрация

Семантическая реконструкция исследовательских приоритетов в медицинской науке: подход "снизу вверх" На конференции Science Analytics выступят Елена Ивановна Аксёнова, доктор медицинских наук, доктор экономических наук, профессор, директор Научно-исследовательского института организации здравоохранения и медицинского менеджмента (Москва), и Алина Анатольевна Альшевская, кандидат медицинских наук, аналитик отдела мониторинга научной деятельности того же института и старший научный сотрудник Лаборатории иммунной инженерии Института регенеративной медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова. В сфере здравоохранения существует значительное количество стратегических и нормативных документов, формулирующих приоритетные направления научного развития. Однако отнесение исследований к декларируемым приоритетам не отвечает на принципиальный вопрос: в каких областях фактически сосредоточена научная активность исследовательских коллективов? В рамках проекта был реализован альтернативный подход - анализ исследовательской повестки "снизу вверх" на основе семантической кластеризации полного массива публикаций. В исследование включены 16 603 медицинские статьи за 2020–2025 гг., по результатам анализа которых выделено 125 ключевых тематик, объединённых в 28 кластеров и 5 мета-кластеров. Такой формат анализа позволил реконструировать фактическую структуру научных направлений без опоры на предварительно заданные рубрикаторы, а также выявить устойчивые исследовательские ядра и тематические концентрации. Представленные результаты демонстрируют, что семантическое моделирование публикационного массива может рассматриваться как инструмент наукометрического анализа и стратегического планирования с практическим применением в формировании исследовательских программ. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано с помощью Perplexity Max

Академическая честность и искусственный интеллект На конференции Science Analytics выступит Евгений Иванович Лукьянчиков, исполнительный директор компании Антиплагиат, с докладом "Академическая честность и ИИ: от принципов к работающим решениям". В центре выступления - вопрос о том, является ли использование искусственного интеллекта в образовании угрозой или новым ресурсом, и как сохранить стандарты академической этики, не игнорируя технологический прогресс. Особое внимание будет уделено практическим шагам: от внедрения технических систем контроля оригинальности до обновления локальных нормативных актов вузов. Слушатели узнают, как выстроить прозрачную систему верификации работ и выработать эффективные форматы взаимодействия с авторами в эпоху ChatGPT. Дата и место: 2–3 апреля 2026 года, ИНТЦ МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва. Регистрация *Изображение сгенрировано ChatGPT

Система быстрого поиска по идентификаторам на eLIBRARY.RU Многие уже наверное знают, что основной идентификатор публикаций на платформе eLIBRARY.RU - это eLIBRARY Document Number (EDN). И что найти публикацию, зная ее EDN, очень просто - достаточно в адресной строке указать код EDN после https://elibrary.ru/. Например, https://elibrary.ru/zegabi Однако не все знают, что такой же способ работает и для идентификаторов DOI. То есть, набрав, например, в адресной строке: https://elibrary.ru/10.3748/wjg.v20.i38.13842, Вы сразу попадаете на описание этой публикации на eLIBRARY.RU. Если такой публикации нет на eLIBRARY.RU, то запрос будет переадресован в doi.org. Это значит, что Вы в любом случае получите какой-то ответ (если, конечно, такой код DOI существует). Но это еще не все. Такой же метод работает и для для ISBN! Просто укажите код ISBN (10-значный или 13-значный, с тире или без тире) после https://elibrary.ru/ и попадете на описание монографии на eLIBRARY.RU. Например, https://elibrary.ru/978-5-7996-1352-5 Но и это еще не все. Можно использовать не только идентификаторы публикаций, но и идентификаторы авторов (ORCID, SPIN), организаций (ROR) и журналов (ISSN). При их указании в адресной строке после адреса https://elibrary.ru/ Вы попадете на страницу с профилем соответствующего автора, организации или журнала. Если такого профиля на eLIBRARY.RU нет, то запрос будет переадресован в соответствующую международную систему идентификации. Примеры: ROR: https://elibrary.ru/05dkdaa55 ORCID: https://elibrary.ru/0000-0002-4244-4270 ISSN: https://elibrary.ru/1997-7298 SPIN: https://elibrary.ru/67859959 При формировании ссылки на профиль автора с указанием SPIN нужно учитывать, что есть небольшая вероятность (<0,2%), что существует такой же код ISSN у журнала. Связано это с тем, что структура этих кодов похожа, хотя алгоритмы расчета контрольной цифры и отличаются. В таком случае предпочтение отдается коду ISSN. Чтобы при этом все-таки попасть на профиль автора, достаточно указать код SPIN без тире.

Целостность исследований в эпоху манипуляций На конференции Science Analytics выступит Марат Маратович Фатхуллин, независимый эксперт, с докладом "Целостность исследований для университетских рейтингов и аналитики". Проблема академической недобросовестности и манипулирования научными показателями приобретает всё более серьёзный характер: в 2023 году было ретрагировано более 10 тысяч научных статей - абсолютный рекорд за всю историю наблюдений. Половина отзывов связана с фальсификацией данных и фабриками статей (papermills), производящими фальшивый научный контент. Ключевые аспекты доклада: - Спектр угроз целостности исследований: фабрики статей (papermills), фальсификация авторства, манипулирование цитированием, этические нарушения, скрытые конфликты интересов, плагиат, фабрикация и фальсификация данных, манипулирование рецензированием, цитатные картели - Контроль качества показателей цитирования для университетских рейтингов: анализ институционального самоцитирования, распределения публикаций по журналам, распределения цитирований, аффилиаций авторов, дисциплинарного фокуса - Выявление аномалий и паттернов манипулирования: корреляция между уровнем самоцитирования, публикациями в исключённых журналах и ретрагированными статьями - Механизмы реагирования Марат Маратович продемонстрирует, как технологические решения в сочетании с экспертным надзором и прозрачными процедурами позволяют выявлять недобросовестные практики и обеспечивать достоверность данных для университетских рейтингов и научной аналитики. Доклад покажет международный опыт работы с проблемами целостности исследований и предложит инструменты для российского научного сообщества. Выступление будет полезно аналитикам научной деятельности, сотрудникам научных управлений, специалистам по рейтингам, редакторам научных журналов и всем, кто интересуется проблемами целостности исследований и научных публикаций. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT

Искусственный интеллект: слуга или господин? На конференции Science Analytics с программным докладом выступит Владимир Викторович Иванов, заместитель президента Российской академии наук, руководитель информационно-аналитического центра "Наука" РАН, член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, кандидат технических наук. Тема доклада — "Искусственный интеллект — слуга или господин?". Искусственный интеллект представляет собой одно из наиболее динамично развивающихся технологических направлений современности и уже стал базовым элементом среды обитания человека. Традиционно ИИ рассматривается как технологическая система, функционирующая по методологии, определённой человеком, и призванная служить его интересам. Однако стремительный прогресс в этой области заставляет задаться фундаментальным вопросом о границах развития интеллектуальных технологий и их взаимоотношениях с человеком. Ключевые темы доклада: - Технологии искусственного интеллекта как элемент технологической глобализации и трансформации среды обитания человека - Концепция "Интеллектуального креста" — критической точки, в которой возможности ИИ могут превысить возможности человека - Сценарий развития событий при прохождении точки "Интеллектуального креста" и потенциальная угроза исчезновения человека как Homo Sapiens - Философский и методологический анализ отношений "Человек — искусственный интеллект": от подчинённости к доминированию технологии - Экологический подход к анализу взаимодействия технологических систем с человеческой культурой и цивилизацией - Необходимость выработки принципов ответственного развития ИИ и механизмов контроля за сохранением роли человека как субъекта, определяющего цели и границы применения технологий Владимир Викторович предложит концептуальную рамку для осмысления долгосрочных последствий развития искусственного интеллекта, выходящую за пределы утилитарного подхода к технологиям. Доклад поднимает вопросы стратегического значения: как обеспечить, чтобы ИИ оставался инструментом в руках человека, а не превратился в силу, определяющую судьбу человечества. Это выступление задаст философскую и этическую рамку для обсуждения прикладных вопросов применения ИИ в научной аналитике. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация

Как российские университеты реагируют на появление генеративного ИИ: типология институциональных стратегий На конференции Science Analytics выступит Анна Алексеевна Панова, кандидат экономических наук, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук, старший научный сотрудник Проектно-учебной лаборатории "Развитие университетов" НИУ ВШЭ, с докладом "Институциональные реакции российских университетов на распространение генеративного искусственного интеллекта". Стремительное развитие и распространение технологий генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) создаёт для университетов одновременно новые возможности и серьёзные вызовы. Существующие исследования преимущественно фокусируются на индивидуальном использовании ГИИ студентами и преподавателями, в то время как институциональная реакция университетов как организаций остаётся малоизученной областью. Данное исследование восполняет этот пробел, предлагая систематический анализ стратегий российских вузов. Ключевые аспекты доклада: - Методология исследования: полуструктурированные интервью с проректорами по образованию российских университетов различных типов и регионов - Эмпирическая типология институциональных реакций университетов на распространение ГИИ - Два ключевых параметра классификации: отношение к использованию генеративного ИИ (от запретительного до поощряющего) и источники организационных изменений (внешние факторы или внутренние инициативы) - Шесть типов университетов по характеру реакции на ГИИ: * Регуляторы * Инноваторы * Экспериментаторы * Колеблющиеся * Консерваторы * Выжидающие Аналитическая модель позволит участникам конференции сопоставить свой опыт с выявленными типами реакций и скорректировать институциональные стратегии. Доклад будет интересен руководителям университетов, проректорам по образованию и цифровизации, исследователям высшего образования и всем, кто участвует в формировании политики университетов в отношении технологий ГИИ. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT

Экосистема сервисов “Пульса науки” На конференции Science Analytics выступит Кристина Боргоякова, директор по развитию компании "Пульс науки", кандидат технических наук, с докладом "Сервисы и услуги компании 'Пульс науки' для развития технологического лидерства научных и образовательных организаций". В условиях активного развития отечественной научной инфраструктуры и усиления внимания к технологическому суверенитету университеты и научные организации нуждаются в комплексных решениях для оценки своей деятельности, стратегического планирования и подготовки кадров. Компания “Пульс науки” предлагает экосистему сервисов, которая охватывает все ключевые аспекты управления научно-исследовательской деятельностью: - Технологический суверенитет и технологическое лидерство как стратегические приоритеты российской научной политики - Подготовка кадров для укрепления технологических позиций научных и образовательных организаций - Наукометрический консалтинг: экспертная поддержка в вопросах оценки публикационной активности, рейтингового продвижения и выстраивания стратегий научного развития - Образовательный кластер компании: вебинары, круглые столы, конференции и научно-образовательные школы для исследователей, администраторов науки и сотрудников библиотек - Информационно-аналитический сервис ID SCIENCE: комплексный инструмент для мониторинга и оценки научно-исследовательской деятельности организаций - Архитектура ID SCIENCE: структура организации, функциональные возможности сервиса, система показателей деятельности организации - API для интеграции ID SCIENCE с внутренними системами университетов и научных центров - Новые проекты и инициативы по расширению линейки услуг и улучшению поддержки исследователей, научных организаций и образовательных учреждений. Кристина Боргоякова продемонстрирует, что такой комплексный подход позволяет организациям эффективно управлять своим научным потенциалом, принимать обоснованные стратегические решения и укреплять конкурентные позиции в национальном и международном пространстве. Доклад будет полезен руководителям научных и образовательных организаций, проректорам по науке, сотрудникам научных управлений и всем, кто отвечает за развитие научно-исследовательской деятельности. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT

Искусственный интеллект как новый инструмент научной аналитики На конференции SCIENCE ANALYTICS состоится панельная дискуссия "Искусственный интеллект как новый инструмент научной аналитики: от метрик к практической интеграции науки и промышленности", организованная командой INVENTORUS. Среди участников дискуссии - основатель и генеральный директор компании INVENTORUS Евгений Елфимов, академик РАН Алексей Хохлов, руководитель Проектного офиса ФИПС Олег Ена. Сегодня традиционные наукометрические показатели все чаще становятся предметом критики: они хорошо измеряют научную активность, но далеко не всегда отражают реальный вклад исследований в развитие технологий, экономики и общества. Одновременно стремительное развитие цифровых платформ и методов искусственного интеллекта открывает новые возможности для анализа научных данных и формирования более содержательных метрик. В ходе дискуссии участники обсудят, как современные AI-инструменты позволяют выйти за пределы классического подсчета публикаций и цитирований. Речь пойдет о возможностях выявления скрытых связей между фундаментальными исследованиями, патентами и технологическими запросами промышленности, оценке потенциала коммерциализации научных результатов, а также формировании новых доказательных подходов к научно-технологической политике. Особое внимание будет уделено практическому применению интеллектуальной аналитики, автоматизации экспертных процедур, развитию инструментов научно-технологического прогнозирования и созданию условий для более эффективной кооперации между академической средой, бизнесом и государством. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT

Новое ядро РИНЦ: противостояние девальвации научных публикаций На пленарном заседании конференции Science Analytics выступит академик РАН Алексей Ремович Хохлов. Тема пленарного заседания – “Формирование ядра РИНЦ и оценка науки”. Термин “Ядро РИНЦ” существует давно и традиционно обозначал журналы, входящие в авторитетные международные базы данных Web of Science, Scopus и российский индекс цитирования RSCI. В RSCI входит около тысячи российских журналов, удовлетворяющих высоким научным требованиям. Ключевые темы доклада: - Расширение концепции ядра РИНЦ: наряду с журналами в базу данных будут включены научные монографии и труды конференций высокого научного уровня - Роль Научно-методического совета (НМС), куда вошли ведущие российские учёные, как главного экспертного органа Ядра РИНЦ - Утверждённый НМС Регламент комплектования базы данных Ядро РИНЦ - Первый этап формирования нового ядра: отбор членами НМС наиболее востребованных научных монографий последнего времени для добавления к существующему ядру Академик Хохлов представит стратегическое видение развития проекта как инструмента противостояния снижению стандартов научных публикаций в России. Доклад затрагивает фундаментальные вопросы научной политики: как сохранить качество оценки науки, не допустить размывания критериев научности и обеспечить международную конкурентоспособность российских исследований. Надеюсь, что развитие данного проекта позволит противостоять процессу девальвации ценности российских научных публикаций, которое неизбежно произойдет в случае принятия альтернативных подходов. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT

Критерии качественного научного текста На конференции Science Analytics выступит Ирина Борисовна Короткина, доктор педагогических наук, доцент, заведующая Центром академического письма Управления наукометрии и рейтингового продвижения Президентской академии (РАНХиГС), с докладом "Критерии оценки научного текста: прозрачность, объективность, универсальность". За последнее десятилетие требования к отечественным научным публикациям существенно изменились. Все больше российских редакций переходят на двойное слепое рецензирование и публикуют метаданные на двух языках в международном формате IMRaD. Однако на практике рецензенты нередко концентрируются исключительно на содержательной стороне исследования, упуская из виду языковое качество текста и информативность метаданных. Редакторы также не всегда способны конкретно сформулировать замечания к структуре и риторике статьи, в результате чего страдает как видимость публикации в международных базах данных, так и импакт-фактор самого журнала. Ключевые аспекты доклада: - Проблема недостаточного знания международных риторических и публикационных конвенций среди российских исследователей, рецензентов и редакторов - Последствия отсутствия систематического обучения академическому письму: низкая цитируемость качественных исследований из-за недостатков текста - Комплексный подход Центра академического письма Президентской академии к решению проблемы: трансдисциплинарные курсы повышения квалификации для исследователей и редакторов, индивидуальные консультации по научным текстам - Детализированная гибкая шкала критериев оценки научного текста, применимая к различным дисциплинарным контекстам и жанрам публикаций - Практический опыт онлайн-курса "Письмо для научно-публикационных целей": 100-балльная шкала оценки заголовка и аннотации, технология взаимного слепого рецензирования работ слушателей - Педагогическая модель, при которой каждый участник курса выступает в трёх ролях — автора, рецензента трёх чужих работ и получателя трёх независимых рецензий - Универсальные инструменты объективной, легко интерпретируемой оценки текста для авторов, рецензентов и редакторов Ирина Борисовна продемонстрирует, как систематическое обучение академическому письму в соответствии с международными стандартами позволяет закрыть лакуны в подготовке исследователей и повысить качество научных коммуникаций. Прозрачные критерии оценки текста делают процесс рецензирования более объективным и конструктивным, а также способствуют росту международной видимости российских исследований. Доклад будет полезен авторам научных статей, рецензентам, редакторам журналов, преподавателям и всем, кто заинтересован в повышении качества научных публикаций. Дата и место: 2–3 апреля 2026, ИНТЦ МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва) Регистрация *Изображение сгенерировано ChatGPT