Некоммерческое издание публикаций не снижает их стоимости
Современная научная публикационная деятельность сталкивается с серьезными финансовыми вызовами. Растущая стоимость публикационного процесса увеличивает потребность в некоммерческих моделях публикаций. Однако существует вероятность того, что популярность таких моделей может ограничить рост издательств, но так и не привести к удешевлению процесса публикации. В сегодняшнем обзоре мы рассмотрим посвященное этой теме недавнее исследование Роба Джонсона, главы компании Research Consulting в области исследовательской политики.
Инициатива ЕС по снижению стоимости публикации
В мае 2023 года Совет ЕС назвал текущие расходы на публикации неприемлемыми:
«Расходы на платный доступ к статьям и их публикацию становятся непосильными, а каналы публикаций для исследователей часто находятся в руках частных компаний, которые зачастую контролируют интеллектуальную собственность на статьи».
Совет призвал Комиссию и EC поддержать политику, направленную на создание некоммерческой, открытой и многоформатной модели научных изданий, не влекущей за собой никаких расходов для авторов и читателей.
В своем исследовании Р. Джонсон указывает, что существующие издательства уменьшают расходы на процесс публикации путем использования государственных субсидий или масштабирования объема выпускаемых публикаций. Это же наблюдение подтверждает отчет Массачусетского технологического института «Доступ к науке и стипендиям: ключевые вопросы о будущем публикации научных работ», в котором предлагается два способа увеличения прибыли коммерческих изданий: увеличение количества публикаций и снижение расходов.
О состоянии коммерческих изданий свидетельствуют данные инициативы OpenAPC при библиотеке Билефельдского университета, которая публикует наборы данных о сборах, выплачиваемых университетами и исследовательскими институтами за статьи в журналах открытого доступа.
Создание Open Research Europe и сценарии развития
Сложившуюся ситуацию, как описано в инициативе ЕС, предлагается решить при помощи создания ORE — издательской платформы открытого доступа на некоммерческой основе. Предполагается, что эта платформа будет работать как независимое юридическое лицо, что позволит оценить полную стоимость публикационного цикла. Большинство услуг, связанных с производством публикаций, таких как редакционные, производственные или технологические функции, будут выполняться сторонними поставщиками, но допускается возможность реализации платформы на базе уже существующей академической или международной организации. Однако, насколько создание ORE решит проблему роста стоимости публикаций?
В 2023 году Р. Джонсон представил отчет о потенциале создания ORE. В нем рассматриваются вероятные внутренние и внешние факторы, потенциально способные повлиять на рост опубликованных материалов, а также предполагаемый рост расходов в период с 2026 по 2030 годы.
Р. Джонсон смоделировал несколько сценариев возможного роста публикаций под эгидой ORE. Им были выделены пять основных категорий предполагаемых затрат:
а) расходы на производство статей,
б) маркетинг и вовлечение сообщества,
в) разработка и обслуживание платформы,
г) зарплаты и оклады,
д) административные накладные расходы.
В результате расчеты автора показывают, что даже при самом оптимистичном сценарии маловероятно, что стоимость одной публикации будет значительно ниже текущих коммерческих расценок.
В целом исследование показывает, что, с учетом всех категорий расходов, некоммерческие модели издания слабо способствуют уменьшению стоимости публикационного процесса. Р. Джонсон указывает, что политика развития издательств открытого доступа предполагает две крайние стратегии: сохранение качества ценой потери доли влияния и доходности, либо наращивание объемов издаваемых материалов, рискуя потерять доверие читателей к качеству.
#обзор #OpenResearchEurope #коммерциализация
Современная научная публикационная деятельность сталкивается с серьезными финансовыми вызовами. Растущая стоимость публикационного процесса увеличивает потребность в некоммерческих моделях публикаций. Однако существует вероятность того, что популярность таких моделей может ограничить рост издательств, но так и не привести к удешевлению процесса публикации. В сегодняшнем обзоре мы рассмотрим посвященное этой теме недавнее исследование Роба Джонсона, главы компании Research Consulting в области исследовательской политики.
Инициатива ЕС по снижению стоимости публикации
В мае 2023 года Совет ЕС назвал текущие расходы на публикации неприемлемыми:
«Расходы на платный доступ к статьям и их публикацию становятся непосильными, а каналы публикаций для исследователей часто находятся в руках частных компаний, которые зачастую контролируют интеллектуальную собственность на статьи».
Совет призвал Комиссию и EC поддержать политику, направленную на создание некоммерческой, открытой и многоформатной модели научных изданий, не влекущей за собой никаких расходов для авторов и читателей.
В своем исследовании Р. Джонсон указывает, что существующие издательства уменьшают расходы на процесс публикации путем использования государственных субсидий или масштабирования объема выпускаемых публикаций. Это же наблюдение подтверждает отчет Массачусетского технологического института «Доступ к науке и стипендиям: ключевые вопросы о будущем публикации научных работ», в котором предлагается два способа увеличения прибыли коммерческих изданий: увеличение количества публикаций и снижение расходов.
О состоянии коммерческих изданий свидетельствуют данные инициативы OpenAPC при библиотеке Билефельдского университета, которая публикует наборы данных о сборах, выплачиваемых университетами и исследовательскими институтами за статьи в журналах открытого доступа.
Создание Open Research Europe и сценарии развития
Сложившуюся ситуацию, как описано в инициативе ЕС, предлагается решить при помощи создания ORE — издательской платформы открытого доступа на некоммерческой основе. Предполагается, что эта платформа будет работать как независимое юридическое лицо, что позволит оценить полную стоимость публикационного цикла. Большинство услуг, связанных с производством публикаций, таких как редакционные, производственные или технологические функции, будут выполняться сторонними поставщиками, но допускается возможность реализации платформы на базе уже существующей академической или международной организации. Однако, насколько создание ORE решит проблему роста стоимости публикаций?
В 2023 году Р. Джонсон представил отчет о потенциале создания ORE. В нем рассматриваются вероятные внутренние и внешние факторы, потенциально способные повлиять на рост опубликованных материалов, а также предполагаемый рост расходов в период с 2026 по 2030 годы.
Р. Джонсон смоделировал несколько сценариев возможного роста публикаций под эгидой ORE. Им были выделены пять основных категорий предполагаемых затрат:
а) расходы на производство статей,
б) маркетинг и вовлечение сообщества,
в) разработка и обслуживание платформы,
г) зарплаты и оклады,
д) административные накладные расходы.
В результате расчеты автора показывают, что даже при самом оптимистичном сценарии маловероятно, что стоимость одной публикации будет значительно ниже текущих коммерческих расценок.
В целом исследование показывает, что, с учетом всех категорий расходов, некоммерческие модели издания слабо способствуют уменьшению стоимости публикационного процесса. Р. Джонсон указывает, что политика развития издательств открытого доступа предполагает две крайние стратегии: сохранение качества ценой потери доли влияния и доходности, либо наращивание объемов издаваемых материалов, рискуя потерять доверие читателей к качеству.
#обзор #OpenResearchEurope #коммерциализация
Дайджест: июль 2024
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные статьи
В Scientometrics вышло исследование классики библиометрического цитирования — какие старые публикации в этой области по-прежнему высоко цитируются.
Китайские ученые проанализировали, насколько оценки рецензентов соответствуют последующим цитированиям статей. Выяснилось, что корреляция невелика.
Journal of Informetrics опубликовал статью, посвященную новому подходу к вычислению расстояний между исследовательскими дисциплинами. Подход основан на изучении исследовательских коллабораций и измерении схожести публикаций.
В Quantitative Science Studies предлагается новый способ подсчета импакт-фактора для более точной оценки влияния и видимости научных журналов и публикаций.
Редакторская политика
Национальная организация по информационным стандартам (NISO) выпустила рекомендации по информированию об отзывах статей и публикации «выражений обеспокоенности» в связи (например) с сомнительной методологией.
А ODI (Open Discovery Initiative), основанная NISO, опубликовала лучшие практики внедрения предварительно индексированных поисковых инструментов. Вендоры отреагировали в основном положительно.
На Scholarly Kitchen вышло интервью с Ричардом Джефферсоном, основателем библиометрической платформы The Lens. Интересный рассказ о том, как была задумана и реализована The Lens, и какие вызовы стоят перед ней сейчас.
Одна из самых интересных новостей, на наш взгляд, касается Informa, материнской компании академического издательства Taylor & Francis. Она заключила с Microsoft соглашение о доступе к данным для обучения искусственного интеллекта. Многие исследователи, публикующиеся в издательстве, считают это сомнительным решением — во-первых, потому, что авторов об этом никто не предупреждал, а во-вторых, потому, что это создает тревожный прецедент и подчеркивает и без того «хищническую» природу академических публикаций.
Базы данных
Ежегодный отчет также выпустил Springer Nature. Помимо прочего, он показывает рост числа исследований в открытом доступе.
Издательство De Gruyter Brill объявило, что в 2025 году сделает 37 дополнительных журналов доступными бесплатно через свою модель Subscribe to Open (S2O).
ОЭСР переводит материалы и сервисы своей электронной библиотеки в открытый доступ.
Наука в мире
Исследователи MIT представили GenSQL, генеративный ИИ для баз данных на основе SQL, который может делать прогнозы, обнаруживать аномалии, угадывать пропущенные значения, исправлять ошибки или генерировать синтетические данные.
1-3 июля в Вашингтоне состоялась ежегодная конференция ICSSI (International Conference on Science and Innovation). К сожалению, архивов прошлых конференций на сайте нет, но мы будем надеяться на публикацию материалов конференции в будущих сборниках.
Наука в России
Альянс в сфере искусственного интеллекта выпустил новый рейтинг вузов России, готовящих специалистов по ИИ. Всего в рейтинг входит 207 университетов из 69 регионов страны.
В соответствии с приказом МинОбра, с 26 июля вносятся изменения в правилах формирования перечня рецензируемых научных изданий ВАК.
Академик Хохлов пишет об РЦНИ: на платформе начали появляться первые (январские) выпуски некоторых журналов РАН за 2024 год.
В НИУ ВШЭ разрабатывают технологию идентификации текстов, сгенерированных ИИ любого типа.
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #искуственныйинтеллект
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные статьи
В Scientometrics вышло исследование классики библиометрического цитирования — какие старые публикации в этой области по-прежнему высоко цитируются.
Китайские ученые проанализировали, насколько оценки рецензентов соответствуют последующим цитированиям статей. Выяснилось, что корреляция невелика.
Journal of Informetrics опубликовал статью, посвященную новому подходу к вычислению расстояний между исследовательскими дисциплинами. Подход основан на изучении исследовательских коллабораций и измерении схожести публикаций.
В Quantitative Science Studies предлагается новый способ подсчета импакт-фактора для более точной оценки влияния и видимости научных журналов и публикаций.
Редакторская политика
Национальная организация по информационным стандартам (NISO) выпустила рекомендации по информированию об отзывах статей и публикации «выражений обеспокоенности» в связи (например) с сомнительной методологией.
А ODI (Open Discovery Initiative), основанная NISO, опубликовала лучшие практики внедрения предварительно индексированных поисковых инструментов. Вендоры отреагировали в основном положительно.
На Scholarly Kitchen вышло интервью с Ричардом Джефферсоном, основателем библиометрической платформы The Lens. Интересный рассказ о том, как была задумана и реализована The Lens, и какие вызовы стоят перед ней сейчас.
Одна из самых интересных новостей, на наш взгляд, касается Informa, материнской компании академического издательства Taylor & Francis. Она заключила с Microsoft соглашение о доступе к данным для обучения искусственного интеллекта. Многие исследователи, публикующиеся в издательстве, считают это сомнительным решением — во-первых, потому, что авторов об этом никто не предупреждал, а во-вторых, потому, что это создает тревожный прецедент и подчеркивает и без того «хищническую» природу академических публикаций.
Базы данных
Ежегодный отчет также выпустил Springer Nature. Помимо прочего, он показывает рост числа исследований в открытом доступе.
Издательство De Gruyter Brill объявило, что в 2025 году сделает 37 дополнительных журналов доступными бесплатно через свою модель Subscribe to Open (S2O).
ОЭСР переводит материалы и сервисы своей электронной библиотеки в открытый доступ.
Наука в мире
Исследователи MIT представили GenSQL, генеративный ИИ для баз данных на основе SQL, который может делать прогнозы, обнаруживать аномалии, угадывать пропущенные значения, исправлять ошибки или генерировать синтетические данные.
1-3 июля в Вашингтоне состоялась ежегодная конференция ICSSI (International Conference on Science and Innovation). К сожалению, архивов прошлых конференций на сайте нет, но мы будем надеяться на публикацию материалов конференции в будущих сборниках.
Наука в России
Альянс в сфере искусственного интеллекта выпустил новый рейтинг вузов России, готовящих специалистов по ИИ. Всего в рейтинг входит 207 университетов из 69 регионов страны.
В соответствии с приказом МинОбра, с 26 июля вносятся изменения в правилах формирования перечня рецензируемых научных изданий ВАК.
Академик Хохлов пишет об РЦНИ: на платформе начали появляться первые (январские) выпуски некоторых журналов РАН за 2024 год.
В НИУ ВШЭ разрабатывают технологию идентификации текстов, сгенерированных ИИ любого типа.
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #искуственныйинтеллект
Использование ИИ в технологическом трансфере
Месяц назад в Nature вышла заметка основателя “Научного центра науки и инноваций Северо-Западного университета” Дашунь Вана (Dashun Wang), посвященная использованию алгоритмов ИИ для выявления ученых, нуждающихся в поддержке их научных результатов для практического приложения.
Во время пилотного проекта исследовательской группы Вана обнаружилось, что одна исследовательница в области биологии не знала о влиянии своих научных работ на рынок, но в результате знакомства с подразделением технологического трансфера она узнала, что частные компании широко цитируют ее исследования в своих патентах, и подала заявку на регистрацию своего изобретения. Этот пример сподвигнул Вана задаться вытекающими из этого кейса вопросами: можно ли выявить исследователей с невостребованным инновационным потенциалом и каким образом?
В течение нескольких лет исследовательский коллектив Вана работал с различными университетами США, пытаясь найти оптимальные способы максимизировать результаты научной деятельности.
В ходе исследования обнаружились некоторые потворяющиеся паттерны, например:
- женщины реже патентуют свои работы, чем мужчины (причем разница — от двух до десяти раз в зависимости от области), при одинаковом (судя по цитируемости) уровне работы;
- преподаватели с постоянным контрактом подают заявки чаще, чем те, кто трудоустроен по временному контракту.
Кроме того, выяснилось, что существует довольно много ученых, которые не стремятся к трансферу технологий, не взаимодействуют с соответствующим департаментом (а такие есть почти во всех университетах), не подают заявки на патенты.
Ван и его коллеги полагают, что публикующиеся ежегодно наборы данных о миллионах статей, препринтов и грантовых заявок можно анализировать при помощи ИИ, чтобы выявить пробелы и узкие места, которые мешают технологическим прорывам.
Одним из главных хайлайтов статьи является утверждение Вана о дихотомии между фундаментальными и прикладными исследованиями и условиями современности: сложно спрогнозировать какие исследования найдут непосредственное технологическое применение.
Вывод Вана состоит в том, что исследования были бы намного влиятельней, если бы университеты использовали инструменты ИИ с целью поиска научных результатов своих сотрудников, к которым применим технологический трансфер.
#обзор #искусственныйинтеллект #патенты
Месяц назад в Nature вышла заметка основателя “Научного центра науки и инноваций Северо-Западного университета” Дашунь Вана (Dashun Wang), посвященная использованию алгоритмов ИИ для выявления ученых, нуждающихся в поддержке их научных результатов для практического приложения.
Во время пилотного проекта исследовательской группы Вана обнаружилось, что одна исследовательница в области биологии не знала о влиянии своих научных работ на рынок, но в результате знакомства с подразделением технологического трансфера она узнала, что частные компании широко цитируют ее исследования в своих патентах, и подала заявку на регистрацию своего изобретения. Этот пример сподвигнул Вана задаться вытекающими из этого кейса вопросами: можно ли выявить исследователей с невостребованным инновационным потенциалом и каким образом?
В течение нескольких лет исследовательский коллектив Вана работал с различными университетами США, пытаясь найти оптимальные способы максимизировать результаты научной деятельности.
В ходе исследования обнаружились некоторые потворяющиеся паттерны, например:
- женщины реже патентуют свои работы, чем мужчины (причем разница — от двух до десяти раз в зависимости от области), при одинаковом (судя по цитируемости) уровне работы;
- преподаватели с постоянным контрактом подают заявки чаще, чем те, кто трудоустроен по временному контракту.
Кроме того, выяснилось, что существует довольно много ученых, которые не стремятся к трансферу технологий, не взаимодействуют с соответствующим департаментом (а такие есть почти во всех университетах), не подают заявки на патенты.
Ван и его коллеги полагают, что публикующиеся ежегодно наборы данных о миллионах статей, препринтов и грантовых заявок можно анализировать при помощи ИИ, чтобы выявить пробелы и узкие места, которые мешают технологическим прорывам.
Одним из главных хайлайтов статьи является утверждение Вана о дихотомии между фундаментальными и прикладными исследованиями и условиями современности: сложно спрогнозировать какие исследования найдут непосредственное технологическое применение.
Вывод Вана состоит в том, что исследования были бы намного влиятельней, если бы университеты использовали инструменты ИИ с целью поиска научных результатов своих сотрудников, к которым применим технологический трансфер.
#обзор #искусственныйинтеллект #патенты
Взаимодействовали ли вы с центром технологического трансфера в своем институте?
Да, успешно - 5
👍👍 6%
Да, но без успешного результата - 4
👍👍 5%
Нет, но знаю, что у нас есть такой отдел - 23
👍👍👍👍👍 29%
У нас нет центра технологического трансфера - 38
👍👍👍👍👍👍👍👍 48%
В моей области это неприменимо - 10
👍👍👍 13%
👥 80 человек уже проголосовало.
Да, успешно - 5
👍👍 6%
Да, но без успешного результата - 4
👍👍 5%
Нет, но знаю, что у нас есть такой отдел - 23
👍👍👍👍👍 29%
У нас нет центра технологического трансфера - 38
👍👍👍👍👍👍👍👍 48%
В моей области это неприменимо - 10
👍👍👍 13%
👥 80 человек уже проголосовало.
Самоцитирования журналов: тематический, страновой и квартильный разрезы
Постепенно возвращаясь к академическому ритму после летних каникул, мы решили обратить внимание наших подписчиков на динамику самоцитирований журналов, индексирующихся в Web of Science.
В онлайн-руководстве вопрос самоцитирований рассматривается как с точки зрения отдельного автора, так и с позиции журнального самоцитирования. Основная проблема самоцитирований в последнем случае — это искажение информации об истинной видимости журнальных статей академическим сообществом, что снижает надежность метрик, рассчитываемых на основе цитируемости (в том числе и широко используемых квартилей, являющихся побочным продуктом статистического подхода). Последние работы в области наукометрии (Bennett H., Singh B. & Slattery F.: 2024; Fiorillo. L.: 2024) показывают, что интерес к оценке самоцитирований не только сохраняется, но и является драйвером для описания тех изменений, которые претерпевают отдельные научные области.
Наша сегодняшняя аналитика продолжает заданное направление и построена на данных по источникам WoS за 2021-2023 гг. На диаграмме можно увидеть области, в которых наиболее часто встречается самоцитирование: в основном это узкие специфические области литературы (в частности, славянская литература — в среднем более 50% самоцитирований) и физики (физика полей и частиц, астрофизика, физика плазмы — 25-30%) Если говорить о странах-издателях журналов, то наибольшее количество самоцитирований встречается в журналах стран Африки и СНГ.
С квартилем журнала доля самоцитирований коррелирует слабо, но устойчиво — медианное значение составляет от 7,2% в журналах Q1 до 11,3% в Q4. Наблюдается и зависимость от коллекции, в которую входит журнал: меньше всего прибегают к самоцитированию авторы журналов из коллекции SCIE (Science Citation Index Expanded, 7,3%), за ней следует SSCI (Social Sciences Citation Index, 9,3%). У коллекций ESCI (Emerging Sources Citation Index) и AHCI (Arts & Humanities Citation Index) показатели самоцитирования выше — 10,2% и 11,1% соответственно.
#аналитика #самоцитирование #webofscience #руководство
Постепенно возвращаясь к академическому ритму после летних каникул, мы решили обратить внимание наших подписчиков на динамику самоцитирований журналов, индексирующихся в Web of Science.
В онлайн-руководстве вопрос самоцитирований рассматривается как с точки зрения отдельного автора, так и с позиции журнального самоцитирования. Основная проблема самоцитирований в последнем случае — это искажение информации об истинной видимости журнальных статей академическим сообществом, что снижает надежность метрик, рассчитываемых на основе цитируемости (в том числе и широко используемых квартилей, являющихся побочным продуктом статистического подхода). Последние работы в области наукометрии (Bennett H., Singh B. & Slattery F.: 2024; Fiorillo. L.: 2024) показывают, что интерес к оценке самоцитирований не только сохраняется, но и является драйвером для описания тех изменений, которые претерпевают отдельные научные области.
Наша сегодняшняя аналитика продолжает заданное направление и построена на данных по источникам WoS за 2021-2023 гг. На диаграмме можно увидеть области, в которых наиболее часто встречается самоцитирование: в основном это узкие специфические области литературы (в частности, славянская литература — в среднем более 50% самоцитирований) и физики (физика полей и частиц, астрофизика, физика плазмы — 25-30%) Если говорить о странах-издателях журналов, то наибольшее количество самоцитирований встречается в журналах стран Африки и СНГ.
С квартилем журнала доля самоцитирований коррелирует слабо, но устойчиво — медианное значение составляет от 7,2% в журналах Q1 до 11,3% в Q4. Наблюдается и зависимость от коллекции, в которую входит журнал: меньше всего прибегают к самоцитированию авторы журналов из коллекции SCIE (Science Citation Index Expanded, 7,3%), за ней следует SSCI (Social Sciences Citation Index, 9,3%). У коллекций ESCI (Emerging Sources Citation Index) и AHCI (Arts & Humanities Citation Index) показатели самоцитирования выше — 10,2% и 11,1% соответственно.
#аналитика #самоцитирование #webofscience #руководство
Анализ цитирований в российских публикациях в Web of Science
В последнем выпуске Journal of Scientometric Research в соавторстве с Дарьей Мальцевой (ВШЭ) вышла статья, посвященная библиометрическому анализу российской науки на базе 1,38 млн публикаций российских (со)авторов.
В основе работы — использование метода спектроскопии года публикации цитируемых работ (RPYS — Reference Publication Year Spectroscopy), разработанного в 2013 Вернером Марксом. Этот метод, как правило, применяется для более ограниченных датасетов (например, для публикаций одного исследователя, журнала или научной дисциплины). Для обработки миллионов записей данных метод был масштабирован авторами исследования с использованием СУБД, что позволило проанализировать исторические корни российской науки.
В качестве исходных данных был взят массив статей, индексированных в WoS до мая 2022 года, у которых хотя бы один из авторов имеет российскую аффилиацию, в виде текстовых файлов. Почти все статьи приходятся на период с 1992 по 2022 гг, до 1992 публикаций крайне мало. Общее количество ссылок в описанном массиве — более 32 млн, при этом 1,66 млн ведут на статьи, входящие в исходный датасет.
Согласно результатам исследования:
🔹 Количество ссылок в статьях заметно возросло с течением времени: если в 1992 г. в публикации приводилось в среднем 15 ссылок, то в 2022 г. их было 47.
🔹 Один из основных объектов анализа — разница в «возрасте» между статьей и публикациями, которая она цитирует. Подавляющее большинство ссылок приходится на группу 20+ лет — это означает, что российская наука в значительной степени опиралась на более «старые» фундаментальные исследования.
🔹 Общий средний возраст цитируемых статей составил 14,5 лет, и в рассматриваемый период (с 1992 по 2022) он увеличился примерно на 14%. Следует отметить и динамику: так, средний возраст достигает пика (15,5 лет) в 2014 г., а затем снижается. Таким образом, авторы публикаций, написанных после 2014 года, начинают чаще цитировать более «свежие» статьи.
Если говорить о научных журналах, то во все периоды чаще всего цитировались Physical Review Letters, Physical Review B, Physical Review D, The Astrophysical Journal, The Journal of Chemical Physics и Journal of the American Chemical Society, а также Nature и Science. До 2000 года в топ-10 входили также «Доклады Академии Наук СССР», но после 2000-х цитировать их практически перестали.
Так или иначе, подавляющее число цитирований приходится на долю естественных наук, что отмечают и сами авторы.
#обзор #цитирования #RPYS #WebofScience
В последнем выпуске Journal of Scientometric Research в соавторстве с Дарьей Мальцевой (ВШЭ) вышла статья, посвященная библиометрическому анализу российской науки на базе 1,38 млн публикаций российских (со)авторов.
В основе работы — использование метода спектроскопии года публикации цитируемых работ (RPYS — Reference Publication Year Spectroscopy), разработанного в 2013 Вернером Марксом. Этот метод, как правило, применяется для более ограниченных датасетов (например, для публикаций одного исследователя, журнала или научной дисциплины). Для обработки миллионов записей данных метод был масштабирован авторами исследования с использованием СУБД, что позволило проанализировать исторические корни российской науки.
В качестве исходных данных был взят массив статей, индексированных в WoS до мая 2022 года, у которых хотя бы один из авторов имеет российскую аффилиацию, в виде текстовых файлов. Почти все статьи приходятся на период с 1992 по 2022 гг, до 1992 публикаций крайне мало. Общее количество ссылок в описанном массиве — более 32 млн, при этом 1,66 млн ведут на статьи, входящие в исходный датасет.
Согласно результатам исследования:
🔹 Количество ссылок в статьях заметно возросло с течением времени: если в 1992 г. в публикации приводилось в среднем 15 ссылок, то в 2022 г. их было 47.
🔹 Один из основных объектов анализа — разница в «возрасте» между статьей и публикациями, которая она цитирует. Подавляющее большинство ссылок приходится на группу 20+ лет — это означает, что российская наука в значительной степени опиралась на более «старые» фундаментальные исследования.
🔹 Общий средний возраст цитируемых статей составил 14,5 лет, и в рассматриваемый период (с 1992 по 2022) он увеличился примерно на 14%. Следует отметить и динамику: так, средний возраст достигает пика (15,5 лет) в 2014 г., а затем снижается. Таким образом, авторы публикаций, написанных после 2014 года, начинают чаще цитировать более «свежие» статьи.
Если говорить о научных журналах, то во все периоды чаще всего цитировались Physical Review Letters, Physical Review B, Physical Review D, The Astrophysical Journal, The Journal of Chemical Physics и Journal of the American Chemical Society, а также Nature и Science. До 2000 года в топ-10 входили также «Доклады Академии Наук СССР», но после 2000-х цитировать их практически перестали.
Так или иначе, подавляющее число цитирований приходится на долю естественных наук, что отмечают и сами авторы.
#обзор #цитирования #RPYS #WebofScience
Дайджест: август 2024
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные статьи
• В Scientometrics вышло новое исследование о цитированиях, которые статьи получают в Twitter (X). Согласно последним результатам, такое внимание к статьям может быть связано с включением в твиты визуального контента.
• Ученые из Китая представили дополненный метод анализа влияния университетов на рынок труда. Для этого они включили в алгоритм расчета рейтинга данные о профессиональной мобильности выпускников университетов.
• В Journal of Informetrics вышла статья, затрагивающая вопросы анонимности авторов и рецензентов. Проанализировав открытые отчеты рецензирования 2059 статей, исследователи обнаружили, что информация о личностях авторов не влияла на характеристику рецензий.
Интересные заметки
• Посты, имеющие политическую окраску, подрывают авторитет ученых, пишет Times Higher Education со ссылкой на оригинал исследования, причем чем более радикальную позицию займет ученый, тем меньшее доверие склонны ему оказывать.
• В Science вышла заметка о влиянии размера исследовательской группы на дальнейший отказ ее участников от научной карьеры (чем больше команда, тем ниже вероятность продолжить научную карьеру).
• В Nature вышел гайд о том, как распознать хищнические конференции.
• В заметке на Scholary Kitchen был поднят дискуссионный вопрос о том, кто должен нести издержки за отзыв статьи: сам автор, редакция журнала, рецензент или же организация, с которой аффилирован автор.
• В качестве бонуса: в ближайшие месяцы появится карточная игра Publish or Perish, симулятор академической жизни (источник новости).
Рейтинги
• 15 августа вышел международный рейтинг университетов ARWU 2024.
• А 30 августа был опубликован свежий выпуск «Три миссии университета».
Инструменты и AI
• Новая японская система искусственного интеллекта (The AI Scientist), проводящая научные исследования с использованием языковых моделей, самостоятельно изменяла свой код для того, чтобы продлить время работы над задачей.
• Scopus анонсировал новую функцию Scopus AI — Copilot, предназначенную для обработки специфических и сложных запросов. Copilot может сам выбирать метод поиска и разбивать запрос на оптимальные части.
• Во ВШЭ успешно защитились несколько студентов, в работах которых использовался YandexGPT; больше половины получили высший балл.
• Библиографический менеджер Zotero опубликовал крупнейшее обновление за 18-летнюю историю — версию Zotero 7. Новая версия имеет более дружелюбный дизайн, поддерживает в режиме чтения документы не только PDF формата, но и EPUB.
• В исследовании, опубликованном в Journal of Scientometric Research, авторы описали функциональные возможности пакета R «tosr», используемого для построения древа науки. Основное достоинство пакета заключаются в его способности объединять наборы данных как Scopus, так и WoS, а не ограничиваться одной из баз.
Наука в России
• Утвержден состав Совета при Президенте Российской Федерации по науке и образованию.
• На федеральном портале проектов нормативных правовых актов размещен проект постановления Правительства РФ, в котором предлагается заменить в остальных постановлениях упоминания журналов WoS и Scopus на “Белый список”.
• Александра Элбакян создала сайт, на котором разместила Декларацию об открытом доступе к научному знанию. Читатели могут подписаться под Декларацией лично, указав свои ФИО, степень и доводы в поддержку инициативы. Декларация вызвала дискуссию, некоторые участники которой отреагировали сдержанно в силу неопределенного статуса подобных инициатив.
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #искуственныйинтеллект
Представляем свежий дайджест научных событий за последний месяц.
Научные статьи
• В Scientometrics вышло новое исследование о цитированиях, которые статьи получают в Twitter (X). Согласно последним результатам, такое внимание к статьям может быть связано с включением в твиты визуального контента.
• Ученые из Китая представили дополненный метод анализа влияния университетов на рынок труда. Для этого они включили в алгоритм расчета рейтинга данные о профессиональной мобильности выпускников университетов.
• В Journal of Informetrics вышла статья, затрагивающая вопросы анонимности авторов и рецензентов. Проанализировав открытые отчеты рецензирования 2059 статей, исследователи обнаружили, что информация о личностях авторов не влияла на характеристику рецензий.
Интересные заметки
• Посты, имеющие политическую окраску, подрывают авторитет ученых, пишет Times Higher Education со ссылкой на оригинал исследования, причем чем более радикальную позицию займет ученый, тем меньшее доверие склонны ему оказывать.
• В Science вышла заметка о влиянии размера исследовательской группы на дальнейший отказ ее участников от научной карьеры (чем больше команда, тем ниже вероятность продолжить научную карьеру).
• В Nature вышел гайд о том, как распознать хищнические конференции.
• В заметке на Scholary Kitchen был поднят дискуссионный вопрос о том, кто должен нести издержки за отзыв статьи: сам автор, редакция журнала, рецензент или же организация, с которой аффилирован автор.
• В качестве бонуса: в ближайшие месяцы появится карточная игра Publish or Perish, симулятор академической жизни (источник новости).
Рейтинги
• 15 августа вышел международный рейтинг университетов ARWU 2024.
• А 30 августа был опубликован свежий выпуск «Три миссии университета».
Инструменты и AI
• Новая японская система искусственного интеллекта (The AI Scientist), проводящая научные исследования с использованием языковых моделей, самостоятельно изменяла свой код для того, чтобы продлить время работы над задачей.
• Scopus анонсировал новую функцию Scopus AI — Copilot, предназначенную для обработки специфических и сложных запросов. Copilot может сам выбирать метод поиска и разбивать запрос на оптимальные части.
• Во ВШЭ успешно защитились несколько студентов, в работах которых использовался YandexGPT; больше половины получили высший балл.
• Библиографический менеджер Zotero опубликовал крупнейшее обновление за 18-летнюю историю — версию Zotero 7. Новая версия имеет более дружелюбный дизайн, поддерживает в режиме чтения документы не только PDF формата, но и EPUB.
• В исследовании, опубликованном в Journal of Scientometric Research, авторы описали функциональные возможности пакета R «tosr», используемого для построения древа науки. Основное достоинство пакета заключаются в его способности объединять наборы данных как Scopus, так и WoS, а не ограничиваться одной из баз.
Наука в России
• Утвержден состав Совета при Президенте Российской Федерации по науке и образованию.
• На федеральном портале проектов нормативных правовых актов размещен проект постановления Правительства РФ, в котором предлагается заменить в остальных постановлениях упоминания журналов WoS и Scopus на “Белый список”.
• Александра Элбакян создала сайт, на котором разместила Декларацию об открытом доступе к научному знанию. Читатели могут подписаться под Декларацией лично, указав свои ФИО, степень и доводы в поддержку инициативы. Декларация вызвала дискуссию, некоторые участники которой отреагировали сдержанно в силу неопределенного статуса подобных инициатив.
#дайджест #новости #редакторскаяполитика #базыданных #наукавроссии #искуственныйинтеллект
Библиометрия за пределами цитирования: индекс упоминаний
Современные практики цитирования появились относительно недавно, из-за чего научные базы данных сталкиваются с проблемой неполноты учтенных ссылок: например, WoS гарантирует достоверность ссылок лишь с 1980 года, а Scopus — с 1996. При этом ссылки на источники всегда были неотъемлемой частью науки.
В недавней статье ученые из Нидерландов описывают метод, предназначенный для решения данной проблемы — индексирование упоминаний, расширяющее понятие научной ссылки.
Предлагаемый метод состоит из двух основных этапов: текст-майнинг и соотнесение упоминаний с источниками. Авторы ограничили выборку периодом с 1890 по 1979 гг., использовав тексты англоязычной философии. Корпус включает 1 095 765 упоминаний, извлеченных из 22 977 статей в 12 журналах. Распознавание имеет естественные ограничения: например, омонимию фамилий (Рой Вуд Селларс и Уилфред Селларс) — в таком случае учитывается контекст и смежные упоминания. В итоге предложенный алгоритм позволил успешно распознать 93% упоминаний.
При помощи этого метода авторы проанализировали корпус публикаций по философии — дисциплине, где стандартизированные цитаты не использовались вплоть до 1970-х годов, что делает ее удобной областью для демонстрации возможностей нового инструмента.
В статье предлагается несколько кейсов использования индекса. Например, общее число упоминаний персон, сравнение канонов упоминаний в главных англоязычных университетах или изменение трендов упоминаний с течением времени.
В качестве примера одного из кейсов прикладываем к посту скриншот визуализации при помощи VOSviewer сети совместных упоминаний в американских журналах в период с 1950-1959 гг. Интерактивную версию можно посмотреть по ссылке.
Индекс упоминаний стал основой для сервиса EDHIPHY (enriched data for the history of philosophy), на котором размещена база данных упоминаний о философах в журнальных статьях. Авторы предлагают использовать сервис для проведения собственных исследований.
Анализ упоминаний дополняет традиционные методы анализа цитирований, поскольку он применим ко многим историческим периодам и научным областям, где ссылки не имеют форму цитаты. Авторы статьи полагают, что в перспективе анализ упоминаний может быть распространен на всю историю науки.
#обзор #базыданных #индексы #сети
Современные практики цитирования появились относительно недавно, из-за чего научные базы данных сталкиваются с проблемой неполноты учтенных ссылок: например, WoS гарантирует достоверность ссылок лишь с 1980 года, а Scopus — с 1996. При этом ссылки на источники всегда были неотъемлемой частью науки.
В недавней статье ученые из Нидерландов описывают метод, предназначенный для решения данной проблемы — индексирование упоминаний, расширяющее понятие научной ссылки.
Предлагаемый метод состоит из двух основных этапов: текст-майнинг и соотнесение упоминаний с источниками. Авторы ограничили выборку периодом с 1890 по 1979 гг., использовав тексты англоязычной философии. Корпус включает 1 095 765 упоминаний, извлеченных из 22 977 статей в 12 журналах. Распознавание имеет естественные ограничения: например, омонимию фамилий (Рой Вуд Селларс и Уилфред Селларс) — в таком случае учитывается контекст и смежные упоминания. В итоге предложенный алгоритм позволил успешно распознать 93% упоминаний.
При помощи этого метода авторы проанализировали корпус публикаций по философии — дисциплине, где стандартизированные цитаты не использовались вплоть до 1970-х годов, что делает ее удобной областью для демонстрации возможностей нового инструмента.
В статье предлагается несколько кейсов использования индекса. Например, общее число упоминаний персон, сравнение канонов упоминаний в главных англоязычных университетах или изменение трендов упоминаний с течением времени.
В качестве примера одного из кейсов прикладываем к посту скриншот визуализации при помощи VOSviewer сети совместных упоминаний в американских журналах в период с 1950-1959 гг. Интерактивную версию можно посмотреть по ссылке.
Индекс упоминаний стал основой для сервиса EDHIPHY (enriched data for the history of philosophy), на котором размещена база данных упоминаний о философах в журнальных статьях. Авторы предлагают использовать сервис для проведения собственных исследований.
Анализ упоминаний дополняет традиционные методы анализа цитирований, поскольку он применим ко многим историческим периодам и научным областям, где ссылки не имеют форму цитаты. Авторы статьи полагают, что в перспективе анализ упоминаний может быть распространен на всю историю науки.
#обзор #базыданных #индексы #сети
Гендерная гомофилия в научной среде
Недавно в статистике Scimago стала отображаться доля публикаций с участием женщин, в связи с чем мы бы хотели затронуть тему гендерной гомофилии в научной среде — тенденции к соавторству исследователей с лицами того же пола, которая, как показывают последние работы, положительно связана с увеличением представительства женщин в научном сообществе и к которой женщины более склонны.
Доля научных работ, написанных в соавторстве, возросла и теперь доминирует над единоличным авторством во всех областях, за исключением гуманитарных наук (хотя и здесь подобное сотрудничество постепенно приобретает популярность). Как и в других профессиональных вопросах исследователи выбирают соавторов на основе их опыта, ресурсов, доверия и личной расположенности.
В статье, опубликованной в PLoS ONE, авторы проанализировали явление гендерной гомофилии в геторогенном научном ландшафте на базе корпуса JSTOR, который включает документы из более чем 2500 журналов, охватывающих социальные, естественные и гуманитарные науки. Исходный набор данных, с которыми работали авторы, составил 1 450 605 статей с 2 787 833 авторствами, опубликованными с 1665 по 2011 год. После исключения статей, которые нельзя было отнести к определенной области, а также работ с единственным автором и/или с авторами, пол которых не удалось определить, размер корпуса составил 252 413 документов с 807 588 авторствами.
При помощи метода иерархической кластеризации авторы разделили научный ландшафт на различные уровни детализации — от двух десятков дисциплинарных областей до более чем 1400 небольших интеллектуальных сообществ, что позволило проанализировать специфичное для конкретной области сотрудничество и меняющееся гендерное представительство с течением времени, а также позволило обнаружить статистически значимую поведенческую гендерную гомофилию в соавторстве по всему корпусу JSTOR. Этот вывод сохранился на всех уровнях детализации. Интерактивный браузер кластеризации доступен по ссылке.
Авторы статьи отмечают, что полученные ими результаты не могут отражать намерения или мотивы отдельных авторов, т.е. они напрямую не раскрывают влияние причин, по которым гендерный состав сильно различается в разных научных областях.
Согласно результатам исследования статистически значимая поведенческая гомофилия положительно связана как с размером области, так и с долей женщин-авторов в этой области, т.е. по мере увеличения представительства женщин в определенной дисциплине повышается вероятность того, что лица одного пола, которые совместимы по другим ключевым параметрам, будут объединяться для сотрудничества. Эти результаты согласуются с предыдущими исследованиями в области экономики, согласно которым поведенческая гомофилия, как правило, выше в подобластях с более высокой долей женщин.
Ряд других исследований подтверждают наличие гендерных перекосов в научном соавторстве. Женщины реже, чем мужчины, становятся соавторами, а когда становятся, то реже занимают первую или последнюю позицию в списке авторов. Также женщины могут сотрудничать с другими женщинами для повышения своей уверенности, производительности и мотивации в областях, стереотипно связанных с мужчинами, а также могут отказываться от соавторства из-за дискриминации со стороны мужчин в научных коллективах.
#гомофилия #соавторство #Scimago
Недавно в статистике Scimago стала отображаться доля публикаций с участием женщин, в связи с чем мы бы хотели затронуть тему гендерной гомофилии в научной среде — тенденции к соавторству исследователей с лицами того же пола, которая, как показывают последние работы, положительно связана с увеличением представительства женщин в научном сообществе и к которой женщины более склонны.
Доля научных работ, написанных в соавторстве, возросла и теперь доминирует над единоличным авторством во всех областях, за исключением гуманитарных наук (хотя и здесь подобное сотрудничество постепенно приобретает популярность). Как и в других профессиональных вопросах исследователи выбирают соавторов на основе их опыта, ресурсов, доверия и личной расположенности.
В статье, опубликованной в PLoS ONE, авторы проанализировали явление гендерной гомофилии в геторогенном научном ландшафте на базе корпуса JSTOR, который включает документы из более чем 2500 журналов, охватывающих социальные, естественные и гуманитарные науки. Исходный набор данных, с которыми работали авторы, составил 1 450 605 статей с 2 787 833 авторствами, опубликованными с 1665 по 2011 год. После исключения статей, которые нельзя было отнести к определенной области, а также работ с единственным автором и/или с авторами, пол которых не удалось определить, размер корпуса составил 252 413 документов с 807 588 авторствами.
При помощи метода иерархической кластеризации авторы разделили научный ландшафт на различные уровни детализации — от двух десятков дисциплинарных областей до более чем 1400 небольших интеллектуальных сообществ, что позволило проанализировать специфичное для конкретной области сотрудничество и меняющееся гендерное представительство с течением времени, а также позволило обнаружить статистически значимую поведенческую гендерную гомофилию в соавторстве по всему корпусу JSTOR. Этот вывод сохранился на всех уровнях детализации. Интерактивный браузер кластеризации доступен по ссылке.
Авторы статьи отмечают, что полученные ими результаты не могут отражать намерения или мотивы отдельных авторов, т.е. они напрямую не раскрывают влияние причин, по которым гендерный состав сильно различается в разных научных областях.
Согласно результатам исследования статистически значимая поведенческая гомофилия положительно связана как с размером области, так и с долей женщин-авторов в этой области, т.е. по мере увеличения представительства женщин в определенной дисциплине повышается вероятность того, что лица одного пола, которые совместимы по другим ключевым параметрам, будут объединяться для сотрудничества. Эти результаты согласуются с предыдущими исследованиями в области экономики, согласно которым поведенческая гомофилия, как правило, выше в подобластях с более высокой долей женщин.
Ряд других исследований подтверждают наличие гендерных перекосов в научном соавторстве. Женщины реже, чем мужчины, становятся соавторами, а когда становятся, то реже занимают первую или последнюю позицию в списке авторов. Также женщины могут сотрудничать с другими женщинами для повышения своей уверенности, производительности и мотивации в областях, стереотипно связанных с мужчинами, а также могут отказываться от соавторства из-за дискриминации со стороны мужчин в научных коллективах.
#гомофилия #соавторство #Scimago
Наукометрическая библиотека в НЦ НИУ ВШЭ
Вчера в Наукометрическом центре ВШЭ состоялось знаковое событие: было положено начало наукометрической библиотеки! Наша подписчица, пожелавшая остаться неизвестной, передала нам в дар Essays of an Information Scientist — собрание сочинений Юджина Гарфилда, на работы которого регулярно ссылаемся в нашей рубрике «История наукометрии». В них собраны публикации, благодаря которым был заложен теоретический фундамент наукометрии, какой мы видим ее сейчас. Кроме того, в одном из томов присутствует факсимильная подпись Гарфилда, невероятно ценная и воодушевляющая.
Мы благодарим анонимную подписчицу и планируем активно работать с сочинениями Юджина Гарфилда!
#библиотека #Гарфилд #ВШЭ
Вчера в Наукометрическом центре ВШЭ состоялось знаковое событие: было положено начало наукометрической библиотеки! Наша подписчица, пожелавшая остаться неизвестной, передала нам в дар Essays of an Information Scientist — собрание сочинений Юджина Гарфилда, на работы которого регулярно ссылаемся в нашей рубрике «История наукометрии». В них собраны публикации, благодаря которым был заложен теоретический фундамент наукометрии, какой мы видим ее сейчас. Кроме того, в одном из томов присутствует факсимильная подпись Гарфилда, невероятно ценная и воодушевляющая.
Мы благодарим анонимную подписчицу и планируем активно работать с сочинениями Юджина Гарфилда!
#библиотека #Гарфилд #ВШЭ
Гендерная гомофилия — исследование RSCI
Недавно мы писали об исследовании гендерной гомофилии, опубликованном в PLoS ONE. Нас заинтересовало более актуальное положение в различных научных областях, прежде всего по российским источникам. Мы решили проанализировать публикации 2023 года на предмет гендерного распределения исследователей, основываясь на данных OpenAlex. Выборка состояла из журналов RSCI (включая их переводные версии).
Наш исходный датасет включал 42 353 публикации со следующими параметрами: тип публикации "article"; не менее двух авторов, год публикации = 2023. Для определения предполагаемого пола авторов использовался пакет gender в R, который рассчитывает вероятность того, является ли имя мужским или женским, основываясь на данных за 1932-2012 гг. Для имен, которые не удалось распознать, дополнительно анализировалось родовое окончание фамилии. Всего в рассматриваемом датасете оказалось 187 303 автора, из которых 60 802 — женщины, 66 233 — мужчины, у 60 268 пол не был распознан. Последний результат частично связан с несовершенством метаданных в OpenAlex, но в большой степени со страновыми особенностями. Во-первых, пакет gender довольно часто не распознает азиатские и ближневосточные имена; во-вторых, в ряде стран (например, в Индии) принято указывать только инициалы и фамилию, что делает распознавание имени невозможным.
Итоговый массив составляет 18 238 публикаций, для которых распознан пол всех авторов. В нем мы выявили 3 079 публикаций, написанных чисто женскими коллективами, 3 940 — чисто мужскими. В 3 494 случаях число мужчин и женщин среди авторов было одинаковым. Также выяснилось, что чисто мужские коллективы обычно незначительно крупнее, чем чисто женские — 2,29 авторов-мужчин и 2,27 авторов-женщин в среднем.
Показательным также оказалось распределение по предметным областям. Наибольший разрыв по-прежнему сохраняется в инженерных дисциплинах — мужских коллективов более чем в два раза больше, чем женских, тогда как во всех науках о здоровье, включая общую медицину, число авторских женских коллективов значительно превосходит число мужских (причем это характерно только для нашей выборки по журналам RSCI — на общемировой выборке женщины имеют преимущество только в сестринском деле, общих науках о здоровье и нейронауках, причем перевес незначителен).
#аналитика #гомофилия #соавторство #OpenAlex
Недавно мы писали об исследовании гендерной гомофилии, опубликованном в PLoS ONE. Нас заинтересовало более актуальное положение в различных научных областях, прежде всего по российским источникам. Мы решили проанализировать публикации 2023 года на предмет гендерного распределения исследователей, основываясь на данных OpenAlex. Выборка состояла из журналов RSCI (включая их переводные версии).
Наш исходный датасет включал 42 353 публикации со следующими параметрами: тип публикации "article"; не менее двух авторов, год публикации = 2023. Для определения предполагаемого пола авторов использовался пакет gender в R, который рассчитывает вероятность того, является ли имя мужским или женским, основываясь на данных за 1932-2012 гг. Для имен, которые не удалось распознать, дополнительно анализировалось родовое окончание фамилии. Всего в рассматриваемом датасете оказалось 187 303 автора, из которых 60 802 — женщины, 66 233 — мужчины, у 60 268 пол не был распознан. Последний результат частично связан с несовершенством метаданных в OpenAlex, но в большой степени со страновыми особенностями. Во-первых, пакет gender довольно часто не распознает азиатские и ближневосточные имена; во-вторых, в ряде стран (например, в Индии) принято указывать только инициалы и фамилию, что делает распознавание имени невозможным.
Итоговый массив составляет 18 238 публикаций, для которых распознан пол всех авторов. В нем мы выявили 3 079 публикаций, написанных чисто женскими коллективами, 3 940 — чисто мужскими. В 3 494 случаях число мужчин и женщин среди авторов было одинаковым. Также выяснилось, что чисто мужские коллективы обычно незначительно крупнее, чем чисто женские — 2,29 авторов-мужчин и 2,27 авторов-женщин в среднем.
Показательным также оказалось распределение по предметным областям. Наибольший разрыв по-прежнему сохраняется в инженерных дисциплинах — мужских коллективов более чем в два раза больше, чем женских, тогда как во всех науках о здоровье, включая общую медицину, число авторских женских коллективов значительно превосходит число мужских (причем это характерно только для нашей выборки по журналам RSCI — на общемировой выборке женщины имеют преимущество только в сестринском деле, общих науках о здоровье и нейронауках, причем перевес незначителен).
#аналитика #гомофилия #соавторство #OpenAlex
Качество исследования vs влияние: дискуссия о подходе к оценке публикаций
Зачастую ценность результатов научных исследований определяется не только их качеством. Важную роль могут играть также ненаучные факторы, не относящиеся напрямую к научному содержанию: объем публикации, особенности издания, упоминаемые аффилиации, репутация авторов и т.п.
В недавней статье исследователи, входящие в число рецензентов журнала Scientometrics, ставят вопрос о том, что должно быть ориентиром в оценке публикации: достаточно ли оценивать качество работы или следует руководствоваться более широким понятием научного влияния?
С одной стороны, в большинстве стран и институтов научная политика ориентирована на эффективное распределение средств для увеличения пользы от научных работ и максимизации их социального влияния.
С другой стороны, авторы указывают, что существующие во многих странах системы оценки научных исследований — например, британская программа REF 2021 — ориентированы в основном именно на оценку качества публикации (оригинальность, значимость, логичность), используя в качестве метода преимущественно экспертное рецензирование. Хотя в британской программе социальный импакт тоже учитывается, но имеет меньший вес по сравнению с оценкой качества (60% против 25%).
В последние годы эта проблема обсуждается довольно активно. Так, в 2022 году в рамках инициативы Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA) было сформулировано «Соглашение о реформировании оценки научных исследований», что привело к очередному витку наукометрической дискуссии: стоит ли оценивать исследования на основе качества ограниченного числа работ или на основе влияния неограниченного числа только индексируемых публикаций.
В статье авторы предполагают, что выбор подхода, ориентированного на оценку влияния публикации, может быть оправдан потенциальной ролью ненаучных факторов. Чтобы оценить их значимость, авторы использовали, с одной стороны, экспертные оценки, которые рецензенты присвоили 6 446 публикациям в рамках первой итальянской процедуры по оценке публикаций (Research Assessment Exercise) за период 2001-2003 гг., а с другой – показатели научного влияния, которое измерялось через цитируемость публикаций согласно данным Web of Science с нормировкой на области и окна цитирования. На основе этих данных были построены 3 прогностические модели со случайными эффектами, включающие:
1. только ненаучные факторы;
2. ненаучные факторы и экспертную оценку, присвоенную рецензентами;
3. ненаучные факторы и краткосрочный импакт, измеряемый ранним цитированием.
Сравнение моделей показало, что прогностическая точность первой регрессионной модели с точки зрения коэффициента детерминации схожа со второй. Таким образом, дорогостоящая качественная экспертная оценка несущественно отличалась в точности предсказаний от количественной оценки, основанной на ненаучных параметрах.
Выяснилось, что для положительного долгосрочного влияния важны следующие факторы: наличие иностранных соавторов, их репутация, длина публикации и импакт-фактор журнала; процент самоцитирований и «возраст» цитируемых статей, напротив, имеют отрицательное влияние. Общее количество авторов и наличие открытого доступа оказались практически незначимыми факторами.
Хотя качественное рецензирование остается важной частью оценки исследований, включение и учет ненаучных факторов, описываемых количественными методами, могут дать более полное представление о влиянии публикаций. В то же время, оглядываясь на отечественный опыт проведения процедуры оценки, Д. Косяков и А. Гуськов еще в 2019 году подчеркивали, что он тяготеет скорее к обратной крайности: качественная оценка по большей части исключалась в пользу формальных количественных метрик.
Нахождение баланса представляется важной задачей в рамках совершенствования государственной политики в области оценки научных организаций и исследовательских коллективов.
#обзор #рецензирование #экспертныеоценки
Зачастую ценность результатов научных исследований определяется не только их качеством. Важную роль могут играть также ненаучные факторы, не относящиеся напрямую к научному содержанию: объем публикации, особенности издания, упоминаемые аффилиации, репутация авторов и т.п.
В недавней статье исследователи, входящие в число рецензентов журнала Scientometrics, ставят вопрос о том, что должно быть ориентиром в оценке публикации: достаточно ли оценивать качество работы или следует руководствоваться более широким понятием научного влияния?
С одной стороны, в большинстве стран и институтов научная политика ориентирована на эффективное распределение средств для увеличения пользы от научных работ и максимизации их социального влияния.
С другой стороны, авторы указывают, что существующие во многих странах системы оценки научных исследований — например, британская программа REF 2021 — ориентированы в основном именно на оценку качества публикации (оригинальность, значимость, логичность), используя в качестве метода преимущественно экспертное рецензирование. Хотя в британской программе социальный импакт тоже учитывается, но имеет меньший вес по сравнению с оценкой качества (60% против 25%).
В последние годы эта проблема обсуждается довольно активно. Так, в 2022 году в рамках инициативы Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA) было сформулировано «Соглашение о реформировании оценки научных исследований», что привело к очередному витку наукометрической дискуссии: стоит ли оценивать исследования на основе качества ограниченного числа работ или на основе влияния неограниченного числа только индексируемых публикаций.
В статье авторы предполагают, что выбор подхода, ориентированного на оценку влияния публикации, может быть оправдан потенциальной ролью ненаучных факторов. Чтобы оценить их значимость, авторы использовали, с одной стороны, экспертные оценки, которые рецензенты присвоили 6 446 публикациям в рамках первой итальянской процедуры по оценке публикаций (Research Assessment Exercise) за период 2001-2003 гг., а с другой – показатели научного влияния, которое измерялось через цитируемость публикаций согласно данным Web of Science с нормировкой на области и окна цитирования. На основе этих данных были построены 3 прогностические модели со случайными эффектами, включающие:
1. только ненаучные факторы;
2. ненаучные факторы и экспертную оценку, присвоенную рецензентами;
3. ненаучные факторы и краткосрочный импакт, измеряемый ранним цитированием.
Сравнение моделей показало, что прогностическая точность первой регрессионной модели с точки зрения коэффициента детерминации схожа со второй. Таким образом, дорогостоящая качественная экспертная оценка несущественно отличалась в точности предсказаний от количественной оценки, основанной на ненаучных параметрах.
Выяснилось, что для положительного долгосрочного влияния важны следующие факторы: наличие иностранных соавторов, их репутация, длина публикации и импакт-фактор журнала; процент самоцитирований и «возраст» цитируемых статей, напротив, имеют отрицательное влияние. Общее количество авторов и наличие открытого доступа оказались практически незначимыми факторами.
Хотя качественное рецензирование остается важной частью оценки исследований, включение и учет ненаучных факторов, описываемых количественными методами, могут дать более полное представление о влиянии публикаций. В то же время, оглядываясь на отечественный опыт проведения процедуры оценки, Д. Косяков и А. Гуськов еще в 2019 году подчеркивали, что он тяготеет скорее к обратной крайности: качественная оценка по большей части исключалась в пользу формальных количественных метрик.
Нахождение баланса представляется важной задачей в рамках совершенствования государственной политики в области оценки научных организаций и исследовательских коллективов.
#обзор #рецензирование #экспертныеоценки
Семья Нобелей
Объявлены даты вручения Нобелевской премии.
В этом году лауреатов объявят с 7 по 14 октября. В преддверии данного события мы вновь готовим серию постов, а начнем ее с недавнего анализа академического генеалогического древа нобелевской «семьи», опубликованного в Scientometrics Ричардом Толом (Richard S. J. Tol), членом Европейской академии, профессором экономики Университета Сассекса и Амстердамского свободного университета.
Автор построил академическую родословную всех лауреатов Нобелевской премии (по данным на 2022 год) с акцентом на связи между научными руководителями и студентами / наставниками и подопечными (для более ранних периодов развития науки). Согласно результатам исследования, 696 из 727 лауреатов Нобелевской премии за научные достижения в областях физики, химии, медицины и экономики принадлежат одному древу.
Для решения проблемы определения наставника (иногда ученого растит команда, формальный наставник может отличаться от фактического и т.д.) автор использовал базу данных AcademicTree.
Общее генеалогическое древо, полученное в результате работы, состоит из 33 поколений с Эразмом Роттердамским (1466-1536) в качестве общего предка. Отдельно можно выделить 25 генеалогических деревьев с одним нобелевским лауреатом, 4 древа с 2 лауреатами и 1 древо с 696 (96% от всех лауреатов). Помимо этого Ричард Тол выделил 360 пар «профессор-студент», в которых оба получили Нобелевскую премию, из которых 255 пар в одной и той же дисциплине.
668 лауреатов (92%) связаны между собой из-за общего "научного предка" – Эммануэля Ступануса (Emmanuel Stupanus). 228 лауреатов (31%) Нобелевской премии являются научными "потомками" лорда Рэлея (Lord Rayleigh), обладателя премии по физике 1904 года. 51 лауреат (7%) Нобелевской премии связаны с Крейгом Мелло (Craig Mello), который получил премию по медицине в 2006 году.
Кластеризация лауреатов Нобелевской премии сильнее всего в химии и физике и слабее всего в экономике. Лауреаты премии по химии обучают большинство лауреатов в других областях; лауреаты премии по медицине больше всего обучаются лауреатами из других областей. Так, распределение учеников 96 лауреатов Нобелевской премии по химии, выигравших Нобелевскую премию, выглядит следующим образом: 66 — по химии, 12 — по физике и 18 — по медицине. Экономика является наиболее изолированной, так как ее представители не обучали и не обучались лауреатами по другим дисциплинам.
Нобелевские лауреаты, несомненно, обладают врожденным исследовательским талантом и учатся у лучших. Возможно, именно наставничество на разных этапах образования помогло в полной мере реализовать их потенциал. Однако, по мнению автора, Нобелевские премии группируются в поколениях, что имеет некоторое сходство с непотизмом.
Открытым остается вопрос: такая концентрация нобелевских лауреатов – следствие того, что лучшие профессора отбирают лучших студентов и вкладываются в них, или же авторитет лауреатов прошлых лет и их голос в академическом мире влияют на выдвижение протеже на престижную премию?
#нобелевскаяпремия #академическоедрево #AcademicTree
Объявлены даты вручения Нобелевской премии.
В этом году лауреатов объявят с 7 по 14 октября. В преддверии данного события мы вновь готовим серию постов, а начнем ее с недавнего анализа академического генеалогического древа нобелевской «семьи», опубликованного в Scientometrics Ричардом Толом (Richard S. J. Tol), членом Европейской академии, профессором экономики Университета Сассекса и Амстердамского свободного университета.
Автор построил академическую родословную всех лауреатов Нобелевской премии (по данным на 2022 год) с акцентом на связи между научными руководителями и студентами / наставниками и подопечными (для более ранних периодов развития науки). Согласно результатам исследования, 696 из 727 лауреатов Нобелевской премии за научные достижения в областях физики, химии, медицины и экономики принадлежат одному древу.
Для решения проблемы определения наставника (иногда ученого растит команда, формальный наставник может отличаться от фактического и т.д.) автор использовал базу данных AcademicTree.
Общее генеалогическое древо, полученное в результате работы, состоит из 33 поколений с Эразмом Роттердамским (1466-1536) в качестве общего предка. Отдельно можно выделить 25 генеалогических деревьев с одним нобелевским лауреатом, 4 древа с 2 лауреатами и 1 древо с 696 (96% от всех лауреатов). Помимо этого Ричард Тол выделил 360 пар «профессор-студент», в которых оба получили Нобелевскую премию, из которых 255 пар в одной и той же дисциплине.
668 лауреатов (92%) связаны между собой из-за общего "научного предка" – Эммануэля Ступануса (Emmanuel Stupanus). 228 лауреатов (31%) Нобелевской премии являются научными "потомками" лорда Рэлея (Lord Rayleigh), обладателя премии по физике 1904 года. 51 лауреат (7%) Нобелевской премии связаны с Крейгом Мелло (Craig Mello), который получил премию по медицине в 2006 году.
Кластеризация лауреатов Нобелевской премии сильнее всего в химии и физике и слабее всего в экономике. Лауреаты премии по химии обучают большинство лауреатов в других областях; лауреаты премии по медицине больше всего обучаются лауреатами из других областей. Так, распределение учеников 96 лауреатов Нобелевской премии по химии, выигравших Нобелевскую премию, выглядит следующим образом: 66 — по химии, 12 — по физике и 18 — по медицине. Экономика является наиболее изолированной, так как ее представители не обучали и не обучались лауреатами по другим дисциплинам.
Нобелевские лауреаты, несомненно, обладают врожденным исследовательским талантом и учатся у лучших. Возможно, именно наставничество на разных этапах образования помогло в полной мере реализовать их потенциал. Однако, по мнению автора, Нобелевские премии группируются в поколениях, что имеет некоторое сходство с непотизмом.
Открытым остается вопрос: такая концентрация нобелевских лауреатов – следствие того, что лучшие профессора отбирают лучших студентов и вкладываются в них, или же авторитет лауреатов прошлых лет и их голос в академическом мире влияют на выдвижение протеже на престижную премию?
#нобелевскаяпремия #академическоедрево #AcademicTree
