Главная Новые поступления Описание Шлюз Z39.50

Базы данных


Библиометрия - результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
 Найдено в других БД:Каталог книг и продолжающихся изданий (269)Каталог диссертаций и авторефератов диссертаций УрО РАН (8)Каталог препринтов УрО РАН (1975 г. - ) (6)Алфавитно-предметный указатель (АПУ) ЦНБ УрО РАН (13)Публикации об УрО РАН (1)Интеллектуальная собственность (статьи из периодики) (49)Нанотехнологии (9)Труды Института высокотемпературной электрохимии УрО РАН (4)Труды Института истории и археологии УрО РАН (1)Труды сотрудников Института горного дела УрО РАН (2)Труды сотрудников Института органического синтеза УрО РАН (2)Труды сотрудников Института теплофизики УрО РАН (4)Труды сотрудников Института химии твердого тела УрО РАН (2)Расплавы (3)Труды сотрудников ЦНБ УрО РАН (15)Каталог библиотеки ИГД УрО РАН (4)Каталог библиотеки ИЭРиЖ УрО РАН (191)
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=КЛАССИФИКАЦИЯ<.>)
Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5
1.
Инвентарный номер: нет.
   


    Мохначева, Юлия Валерьевна.
    Классификация публикаций по типам документов в Web of Science и Scopus: сходства, различия и их значение при анализе публикационной активности / Ю. В. Мохначева // Управление наукой: теория и практика. - 2022. - Т. 4, № 3. - С. 154-170
Кл.слова (ненормированные):
ПУБЛИКАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ -- WEB OF SCIENCE -- ТИПЫ ДОКУМЕНТОВ -- SCOPUS -- ОШИБКИ БАЗ ДАННЫХ -- УЧЁТ ПУБЛИКАЦИЙ РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ
Аннотация: В статье представлены сравнительные данные, касающиеся типов одних и тех же публикаций в двух ведущих мировых научно-информационных системах - Web of Science и Scopus - и у поставщиков первичной информации. В работе показаны существенные различия в типизации документовна выборке из 4338 наиболее активно цитируемых работ с российским участием различных типов за период 2010-2020 гг. В статье показано, что тип публикации - критерий далеко не очевидный: одной и той же работе может быть присвоен разный тип в зависимости от источника информации.Выявленные несоответствия информации из различных источников дают основания для определённого скепсиса в корректности постановки задач при анализе публикационной активности, касающегося учёта публикаций только определённых типов. Результаты проведённого исследования позволяют утверждать, что в случае необходимости учёта публикаций только определённых типов, сведения о типах документов необходимо сверять с исходными (первичными) сведениями у поставщиков первичной информации.

Найти похожие

2.
Инвентарный номер: нет.
   


    Гуськов, Андрей Евгеньевич.
    Вызовы для развития наукометрических исследований / А. Е. Гуськов, Я. Л. Шрайберг // Научные и технические библиотеки. - 2023. - № 2. - С. 37-58
Рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ
Кл.слова (ненормированные):
НАУКОМЕТРИЯ -- БИБЛИОМЕТРИЯ -- WEB OF SCIENCE -- SCOPUS -- DOI -- ORCID -- КЛАССИФИКАЦИЯ -- МЕТАДАННЫЕ
Аннотация: В статье рассматриваются основные вызовы - сложные проблемы, препятствующие развитию наукометрических исследований и научных коммуникаций. Для их решения требуются большие усилия и профессиональная смелость. В первую очередь, к таким вызовам относятся необходимость открытого доступа к наукометрическим данным, а также повышение их качества и полноты, включая сведения об авторах, аффилиациях, цитированиях и иную метаинформацию. Обоснована необходимость массового применения технологий идентификации научно-информационных объектов (публикаций, исследователей, организаций, проектов и др.), что позволит значительно снизить количество библиографических ошибок. При проектировании наукометрических изысканий границы объектов исследований и инструменты анализа должны определяться их целями, а не ограничениями библиометрических баз данных. Одним из ключевых инструментов является классификация научных публикаций. Его развитие обусловлено появлением новых и низким качеством существующих в библиометрических базах данных классификаторов, их различиями, а также изменчивостью структуры науки. Наконец, необходимо строго следить за корректностью применения методов наукометрического анализа и интерпретации его результатов, особенно при оценке научной результативности. Преодоление этих вызовов позволит реализовать эффективный мониторинг научной деятельности, который будет основываться уже не на формах ежегодного статистического наблюдения, а на процедурах оперативного сбора, обработки и анализа потоков научной информации. Такой переход позволит значительно улучшить характеристики мониторинга, расширить спектр решаемых задач, выявлять системные изменения в сфере исследований, своевременно реагировать на дисбалансы в её развитии и увеличить эффективность решений, принимаемых в управлении научной деятельностью.

Найти похожие

3.
Инвентарный номер: нет.
   


    Мельникова, Е. В.
    Потребности наукометрии и возможности современного машинного обучения как области искусственного интеллекта / Е. В. Мельникова // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы . - 2023. - № 5. - С. 7-14
Кл.слова (ненормированные):
НАУКОМЕТРИЯ -- БИБЛИОМЕТРИЯ -- НАУКОМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ -- ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ -- КЛАССИФИКАЦИЯ -- WEB OF SCIENCE -- SCOPUS -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Аннотация: Представлена общая характеристика современной наукометрии, ее основных задач и методов исследования. Рассмотрены вопросы применения алгоритмов обычного машинного и глубокого обучения как инструментов искусственного интеллекта в тематической классификации научной литературы. Изложены проблемы и ограничения в классификации литературы по разделам науки в системах индексации и цитирования научной информации. Приводится конкретный пример приложения глубокого обучения для постатейной тематической классификации, разработанного учеными ОАЭ и Иордании на базе сверточных нейронных сетей. Подчеркнуто значение приложений и моделей глубокого обучения для создания корректных классификаций научной литературы, соответствующих реалиям развития науки и способных на этой основе обеспечить повышение точности вычисления наукометрических показателей.

Найти похожие

4.
Инвентарный номер: нет.
   


    Калачихин, П. А.
    Прогнозирование развития научных направлений на основании анализа конфликтов между областями знаний / П. А. Калачихин // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2022. - № 2. - С. 1-8
Кл.слова (ненормированные):
КОНФЛИКТ ЗНАНИЙ -- КОНФЛИКТНАЯ СИТУАЦИЯ -- НАУЧНЫЙ КОНФЛИКТ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАУЧНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ
Аннотация: Систематизированы общие представления о структуре и видах конфликтов. Типология научных конфликтов дополнена понятием конфликта между областями знания. Выполнена классификация конфликтных ситуаций в науке по линии демаркации между этими областями. Указана взаимосвязь способов завершения конфликтов и конфликтных ситуаций между областями знания. Разработана методика прогнозирования исходов конфликтов знаний, основанная на эвристиках. Использована кортежная нотация для записи формата структур данных на входе и выходе процедуры прогнозирования.

Найти похожие

5.
Инвентарный номер: нет.
   


   
    Классификация научных журналов с опорой на индексы цитирования // Научные и технические библиотеки. - 2024. - № 5. - С. 56-70
Кл.слова (ненормированные):
научные журналы -- академические журналы -- классификация журналов -- индексы научных журналов -- развитие журналов -- WEB OF SCIENCE -- SCIEXPANDED -- SSCI -- AH&CI -- ESCI -- SCOPUS -- PUBMED MEDLINE
Аннотация: Научные журналы можно классифицировать по самым разным критериям. Классификация научных журналов до сих пор является предметом споров между экспертами. Многочисленные предложения не внесли ясности в этот вопрос. Цель данного исследования – выработать чёткие критерии классификации научных журналов. При этом автор готов принять критику предлагаемых им решений. Сделана попытка классифицировать научные журналы с опорой на библиографические базы данных, в которые эти журналы включены. Используя различные базы данных и литературу, автор привносит собственные соображения и предлагает свою интерпретацию проблемы. Научные журналы р азбиты п о ч етырём г руппам: 1 . Ж урналы, в ключённые в индексы цитирования БД Clarivate Analytics Web of Science Database, такие как SCIExpanded, SSCI, AHCI. 2. Журналы, включённые в индекс цитирования ESCI (являющийся частью Web of Science), SCImago Scopus и PubMed Medline. 3. Журналы, включённые в другие международные или национальные/региональные индексы. 4. Журналы, не включённые ни в один из индексов. Представленные в статье индексы дают понимание о влиянии журнала. Результаты исследования представляют собой более чёткие, ясные и поддающиеся измерению критерии классификации научных журналов.

Найти похожие

 

Сиглы отделов ЦНБ УрО РАН


  бр.ф. - Бронированный фонд

  бф - Научно-библиографический отдел

  БХЛ - Фонд художественной литературы

  ИИиА -Фонд исторической литературы в ЦНБ УрО РАН

  ИМЕТ -Отдел ЦНБ в Институте металлургии УрО РАН

  кх - Отдел фондов (книгохранениe)

  МБА - Межбиблиотечный абонемент

  мф - Методический фонд

  ок - Отдел научной каталогизации

  оку - Отдел комплектования и учета

  орф - Обменно-резервный фонд

  пф - Читальный зал деловой и патентной информации

  рк - Фонд редкой книги

  ч/з - Главный читальный зал

  эр - Зал электронных ресурсов

  

Сиглы библиотек институтов и НЦ УрО РАН
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)
Яндекс.Метрика