Новое в руководстве по наукометрии: основные журналы и прочие интересные источники
По просьбам читателей собрали ссылки и краткие описания самых важных источников новой научной информации в наукометрии и смежных областях, в основном — ведущих международных журналов. Следить за ними стоит всем, кто хочет быть в курсе свежих достижений или ищет, где самому опубликовать что-то интересное. Помимо журналов и конференций рекомендуем сразу шесть интересных блогов для широкой аудитории.
#руководство #журналы
По просьбам читателей собрали ссылки и краткие описания самых важных источников новой научной информации в наукометрии и смежных областях, в основном — ведущих международных журналов. Следить за ними стоит всем, кто хочет быть в курсе свежих достижений или ищет, где самому опубликовать что-то интересное. Помимо журналов и конференций рекомендуем сразу шесть интересных блогов для широкой аудитории.
#руководство #журналы
Новое в руководстве: как достать полные тексты без подписки
На фоне отключения подписок на иностранную научную литературу и приостановки обновления популярного пиратского сервиса собрали для вас инструкции про то, как легально находить и скачивать полные тексты. Ведущие международные и российские базы, скачивание для дата-майнинга через API и не только, браузерные плагины — способов с каждым днем всё больше, поэтому раздел будем регулярно обновлять.
#руководство #новости #открытыйдоступ
На фоне отключения подписок на иностранную научную литературу и приостановки обновления популярного пиратского сервиса собрали для вас инструкции про то, как легально находить и скачивать полные тексты. Ведущие международные и российские базы, скачивание для дата-майнинга через API и не только, браузерные плагины — способов с каждым днем всё больше, поэтому раздел будем регулярно обновлять.
#руководство #новости #открытыйдоступ
Год каналу «Выше квартилей»!
Сегодня нашему каналу исполняется ровно год! Чтобы отметить это событие, мы составили ТОП-10 публикаций за год по количеству просмотров.
1️⃣ Немного наукометрии в твоём кармане
2️⃣ С днём всех влюблённых!
3️⃣ SciHub сходит со сцены? Процент нелегально доступных статей ежегодно падает
4️⃣ Высшая школа экономики как сеть соавторов
5️⃣ Лидеры РФ по высокоцитируемым публикациям
6️⃣ Приглашаем всех на открытые и бесплатные вебинары по новой наукометрии!
7️⃣ Агрегаторы научных конференций
8️⃣ Новые квартили WoS
9️⃣ Динамика высокоцитируемых публикаций для ВУЗов трека «Исследовательское лидерство» в программе Приоритет 2030
🔟 Компьютерные науки в мире и России: анализ через топовые конференции
За этот год мы успели выпустить обзоры на статьи и события, визуализировали данные, сравнивали российские вузы и научные учреждения, анализировали экспертные списки. По хэштегу #обзоры можно почитать рецензии и обзоры на научные статьи и книги, по хэштегу #руководство — материалы и обновления в онлайн-руководстве по наукометрии, в группе #университеты — материалы, связанные с ВШЭ и другими университетами, а в разделах #инфографика и #инструменты — инструменты, метрики и термины, полезные для наукометрического анализа и развития учёного. Больше хэштегов для навигации закреплено в нашем первом посте.
Надеемся, что следующий год будет таким же продуктивным, и благодарим всех авторов и читателей нашего канала!
Сегодня нашему каналу исполняется ровно год! Чтобы отметить это событие, мы составили ТОП-10 публикаций за год по количеству просмотров.
1️⃣ Немного наукометрии в твоём кармане
2️⃣ С днём всех влюблённых!
3️⃣ SciHub сходит со сцены? Процент нелегально доступных статей ежегодно падает
4️⃣ Высшая школа экономики как сеть соавторов
5️⃣ Лидеры РФ по высокоцитируемым публикациям
6️⃣ Приглашаем всех на открытые и бесплатные вебинары по новой наукометрии!
7️⃣ Агрегаторы научных конференций
8️⃣ Новые квартили WoS
9️⃣ Динамика высокоцитируемых публикаций для ВУЗов трека «Исследовательское лидерство» в программе Приоритет 2030
🔟 Компьютерные науки в мире и России: анализ через топовые конференции
За этот год мы успели выпустить обзоры на статьи и события, визуализировали данные, сравнивали российские вузы и научные учреждения, анализировали экспертные списки. По хэштегу #обзоры можно почитать рецензии и обзоры на научные статьи и книги, по хэштегу #руководство — материалы и обновления в онлайн-руководстве по наукометрии, в группе #университеты — материалы, связанные с ВШЭ и другими университетами, а в разделах #инфографика и #инструменты — инструменты, метрики и термины, полезные для наукометрического анализа и развития учёного. Больше хэштегов для навигации закреплено в нашем первом посте.
Надеемся, что следующий год будет таким же продуктивным, и благодарим всех авторов и читателей нашего канала!
Новое в руководстве: коллекция датасетов
В рамках нашего онлайн-руководства по наукометрии начали собирать коллекцию актуальных наукометрических датасетов — общедоступных и легальных. Сотни миллионов авторов и публикаций, тематики, цитирования, аннотации, журналы, финансирование, полные тексты — всё это доступно для скачивания, обработки, исследования и интеграции.
Уже сейчас при наличии навыков работы с данными любой желающий может собрать себе из этих данных хоть в PostgreSQL, хоть в BigQuery такую карту науки, что по охвату опередит Web of Science и Scopus, а сложные аналитические запросы типа «выдай и ранжируй всех авторов статей про пингвинов вместе со всеми их метриками и ссылками на полные тексты их публикаций в открытом доступе, а также всё то же самое для всех ссылающихся на них авторов из Антарктиды» будут выполняться легко, просто и бесплатно. Конечно, после настройки и отладки. Для удобства приводим примеры данных для ключевых датасетов.
Пока собрали датасеты по публикациям, авторам и организациям, в планах — источники (журналы), тематики, каналы финансирования и полные тексты. Всегда рады советам и рекомендациям.
#руководство #новости #датасеты #открытыйдоступ #бесплатнодляавторов
В рамках нашего онлайн-руководства по наукометрии начали собирать коллекцию актуальных наукометрических датасетов — общедоступных и легальных. Сотни миллионов авторов и публикаций, тематики, цитирования, аннотации, журналы, финансирование, полные тексты — всё это доступно для скачивания, обработки, исследования и интеграции.
Уже сейчас при наличии навыков работы с данными любой желающий может собрать себе из этих данных хоть в PostgreSQL, хоть в BigQuery такую карту науки, что по охвату опередит Web of Science и Scopus, а сложные аналитические запросы типа «выдай и ранжируй всех авторов статей про пингвинов вместе со всеми их метриками и ссылками на полные тексты их публикаций в открытом доступе, а также всё то же самое для всех ссылающихся на них авторов из Антарктиды» будут выполняться легко, просто и бесплатно. Конечно, после настройки и отладки. Для удобства приводим примеры данных для ключевых датасетов.
Пока собрали датасеты по публикациям, авторам и организациям, в планах — источники (журналы), тематики, каналы финансирования и полные тексты. Всегда рады советам и рекомендациям.
#руководство #новости #датасеты #открытыйдоступ #бесплатнодляавторов
Новое в руководстве: датасеты источников
Добавили новый подраздел в онлайн-руководство. Он посвящен датасетам источников: спискам и каталогам журналов, конференций, репозиториев — естественно, общедоступным.
Собрали ссылки и краткие описания каталогов DOAJ (с примером данных из общедоступной выгрузки), OpenAlex, списков на основе Scopus, базы журналов Российского центра научной информации, основных экспертных списков журналов и конференций, каталогов репозиториев датасетов и препринтов.
Также обновляем и расширяем все остальные разделы руководства, уделяя особое внимание базам, доступным в России.
#новости #руководство #открытыйдоступ
Добавили новый подраздел в онлайн-руководство. Он посвящен датасетам источников: спискам и каталогам журналов, конференций, репозиториев — естественно, общедоступным.
Собрали ссылки и краткие описания каталогов DOAJ (с примером данных из общедоступной выгрузки), OpenAlex, списков на основе Scopus, базы журналов Российского центра научной информации, основных экспертных списков журналов и конференций, каталогов репозиториев датасетов и препринтов.
Также обновляем и расширяем все остальные разделы руководства, уделяя особое внимание базам, доступным в России.
#новости #руководство #открытыйдоступ
Новое в руководстве: раздел про OpenAlex
В онлайн-руководство добавлен раздел про OpenAlex — новую, свободную и открытую базу метаданных, за пару лет ставшую очень популярной. Это получилось за счет опоры на данные закрытого в прошлом году Microsoft Academic, творчески пополняемые и интегрируемые из десятка других источников. OpenAlex уже используется и в академической наукометрии, и как основа для новых научных поисковиков и других сервисов (Litmaps, Inciteful и т.д.).
Для России после отключения Web of Science и Scopus эта база наряду с Semantic Scholar, Lens и Dimensions стала особенно актуальна. Ее отличают бесплатность и максимально свободная лицензия, хороший и подробно документированный API. При этом по ряду аспектов она пока существенно отстает от классических баз, на что мы обращаем особое внимание.
#руководство #OpenAlex #открытыйдоступ
В онлайн-руководство добавлен раздел про OpenAlex — новую, свободную и открытую базу метаданных, за пару лет ставшую очень популярной. Это получилось за счет опоры на данные закрытого в прошлом году Microsoft Academic, творчески пополняемые и интегрируемые из десятка других источников. OpenAlex уже используется и в академической наукометрии, и как основа для новых научных поисковиков и других сервисов (Litmaps, Inciteful и т.д.).
Для России после отключения Web of Science и Scopus эта база наряду с Semantic Scholar, Lens и Dimensions стала особенно актуальна. Ее отличают бесплатность и максимально свободная лицензия, хороший и подробно документированный API. При этом по ряду аспектов она пока существенно отстает от классических баз, на что мы обращаем особое внимание.
#руководство #OpenAlex #открытыйдоступ
Об индексе Хирша на среднем цитировании: новая метрика – старые проблемы?
В последние годы h-индекс остается одним из наиболее широко используемых и одновременно обсуждаемых наукометрических показателей (в том числе и в нашем руководстве). Так, совсем недавно мы рассказывали о рейтинговании изданий в Google Scholar на основе журнального индекса Хирша, отметив при этом определенные недостатки используемого подхода. Критики зачастую подчеркивают, что h-индекс недооценивает молодых ученых, к тому же с его помощью оказывается довольно сложно сравнивать различные дисциплинарные области, обладающие своими особенностями цитирования. Попытки скорректировать методологию подсчета предпринимались неоднократно, в том числе и самим Х. Хиршем.
Новое прочтение показателя предложено в недавней работе бельгийского ученого И. Фассина. В ней автор развивает представленную ранее идею о ha-индексе – наибольшем числе публикаций, которые получили не менее ha цитат в среднем по годам. Такая нормализация, по мнению автора, позволяет уравнивать ученых, начавших свою карьеру относительно недавно и добившихся определенных успехов в науке, и признанных исследователей, у которых со временем ha-индекс остается относительно стабильным (пример сравнения динамики показателей приведен на картинке по данным статьи). Еще более значимое различие выявляется на журнальных подборках статей: хотя для рассмотренных в статье изданий показатель ha-индекса не уменьшается с течением времени, он значительно быстрее фиксирует достижение плато уровня цитируемости, чем индекс Хирша, отражающий накопительный эффект.
Между тем набор ограничений по использованию полученного индекса, упоминаемых И. Фассином в заключении, сводится к стандартным для h-индекса проблемам: невозможности выявления особенностей цитирования в отдельных науках и отсутствию учета эффекта мегаколлабораций при оценке публикационной активности авторов. Эти и другие недостатки h-подобных индексов служат хорошим напоминанием о том, что к любым подобным количественным показателям следует относиться с особой осторожностью и тем более слепо не полагаться на них при оценке публикационной активности.
#hиндекс #руководство #исследования
В последние годы h-индекс остается одним из наиболее широко используемых и одновременно обсуждаемых наукометрических показателей (в том числе и в нашем руководстве). Так, совсем недавно мы рассказывали о рейтинговании изданий в Google Scholar на основе журнального индекса Хирша, отметив при этом определенные недостатки используемого подхода. Критики зачастую подчеркивают, что h-индекс недооценивает молодых ученых, к тому же с его помощью оказывается довольно сложно сравнивать различные дисциплинарные области, обладающие своими особенностями цитирования. Попытки скорректировать методологию подсчета предпринимались неоднократно, в том числе и самим Х. Хиршем.
Новое прочтение показателя предложено в недавней работе бельгийского ученого И. Фассина. В ней автор развивает представленную ранее идею о ha-индексе – наибольшем числе публикаций, которые получили не менее ha цитат в среднем по годам. Такая нормализация, по мнению автора, позволяет уравнивать ученых, начавших свою карьеру относительно недавно и добившихся определенных успехов в науке, и признанных исследователей, у которых со временем ha-индекс остается относительно стабильным (пример сравнения динамики показателей приведен на картинке по данным статьи). Еще более значимое различие выявляется на журнальных подборках статей: хотя для рассмотренных в статье изданий показатель ha-индекса не уменьшается с течением времени, он значительно быстрее фиксирует достижение плато уровня цитируемости, чем индекс Хирша, отражающий накопительный эффект.
Между тем набор ограничений по использованию полученного индекса, упоминаемых И. Фассином в заключении, сводится к стандартным для h-индекса проблемам: невозможности выявления особенностей цитирования в отдельных науках и отсутствию учета эффекта мегаколлабораций при оценке публикационной активности авторов. Эти и другие недостатки h-подобных индексов служат хорошим напоминанием о том, что к любым подобным количественным показателям следует относиться с особой осторожностью и тем более слепо не полагаться на них при оценке публикационной активности.
#hиндекс #руководство #исследования
Особенности наукометрической оценки в гуманитарных и естественных науках
В октябрьской статье Scholarly Kitchen, на фоне закрытия нескольких гуманитарных программ в Университете Западной Вирджинии, Карин Вульф в очередной раз поднимает вопрос о том, что применение моделей и требований, предъявляемых к STEM, в гуманитарных и социальных науках не только неуместно, но и нежелательно и даже опасно.
Действительно, часто приходится подчеркивать необходимость использования различных подходов, метрик и показателей при сравнении областей SSH (Social Sciences & Humanities) и STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) — об особенностях оценки гуманитарных наук упоминается даже в нашем руководстве. Традиционные метрики, которые на сегодняшний день используются большинством библиометрических баз, рассчитаны преимущественно на естественные и инженерно-технические науки, тогда как в гуманитарных и социальных науках есть своя специфика: а) публикации часто представлены на родном языке, б) монографии составляют существенную долю в отдельных областях, в) в среднем число соавторов в областях SSH ниже, чем в STEM; г) темп выпуска новых публикаций в SSH также намного ниже (Waltman).
По этой причине нет универсального способа оценки публикационной активности, который был бы одинаково эффективен в отношении рассматриваемых укрупненных областей. В сегодняшнем посте мы предлагаем ознакомиться со статьей датского исследователя П. Мельхиорсена (P. Melchiorsen), посвященного особенностям библиометрии SSH и STEM.
В этой статье рассматриваются двое условных ученых, ведущих исследования в областях гуманитарных и технических наук, находящихся примерно на одной ступени научной карьеры и активности. Исследователь X публикует в основном материалы конференций в сборниках и журналах на английском языке. Среднее количество авторов публикаций — 4,2. Исследователь А пишет в основном на датском языке, но типы публикаций гораздо более разнообразны: это статьи, главы книг, книги, обзоры, комментарии и дебаты в журналах. Среднее количество авторов публикаций – 1,3. И у Х, и у А число публикаций заметно увеличивается до и в течение нескольких лет после назначения на должность профессора, а затем снова снижается.
Для анализа эффективности их работы предлагается использовать три типа индикаторов:
1. Основанные на публикациях:
1. Количество и типы публикаций;
2. Фракционный балл — для международных коллабораций и общий;
2. Основанные на цитированиях:
1. Индекс Хирша в WoS и Google Scholar;
2. Публикации в журналах из верхнего дециля по CiteScore;
3. FWCI;
3. Альтметрики:
1. Число скачиваний;
2. Число упоминаний в медиа;
3. Объем финансирования.
Все эти показатели рассчитывались для сотрудников подразделения, в которых работали рассматриваемые ученые. Полученные значения распределялись по квартилям (заметим, что в данном примере четвертый квартиль является наивысшим); для итоговой оценки использовался так называемый q-индекс, который представляет собой простую сумму квартилей по вышеприведенным показателям. Таким образом, максимально возможное значение q-индекса равно числу показателей, умноженному на 4.
На скриншоте приведены лепестковые диаграммы для рассматриваемых гипотетических исследователей. Несмотря на сильные различия в распределении преимуществ и в публикационных стратегиях, их q-индексы оказались близки друг другу: 35 у исследователя X и 37 у исследователя А.
На первый взгляд, такой подход выглядит достаточно привлекательным для ранжирования исследователей в рамках одного подразделения крупного университета или института, а также для последующего сравнения эффективности работы ученых из разных областей. Однако вопрос о том, как сравнивать ученых из различных институтов или даже стран, остается открытым. К тому же суммирование квартилей (пусть и в разрезе разных индикаторов) является скорее еще одним количественным формализованным подходом, подменяющим экспертное оценивание исследовательского вклада по модели «выше квартилей».
#SSH #STEM #обзор #руководство
В октябрьской статье Scholarly Kitchen, на фоне закрытия нескольких гуманитарных программ в Университете Западной Вирджинии, Карин Вульф в очередной раз поднимает вопрос о том, что применение моделей и требований, предъявляемых к STEM, в гуманитарных и социальных науках не только неуместно, но и нежелательно и даже опасно.
Действительно, часто приходится подчеркивать необходимость использования различных подходов, метрик и показателей при сравнении областей SSH (Social Sciences & Humanities) и STEM (Science, Technology, Engineering & Mathematics) — об особенностях оценки гуманитарных наук упоминается даже в нашем руководстве. Традиционные метрики, которые на сегодняшний день используются большинством библиометрических баз, рассчитаны преимущественно на естественные и инженерно-технические науки, тогда как в гуманитарных и социальных науках есть своя специфика: а) публикации часто представлены на родном языке, б) монографии составляют существенную долю в отдельных областях, в) в среднем число соавторов в областях SSH ниже, чем в STEM; г) темп выпуска новых публикаций в SSH также намного ниже (Waltman).
По этой причине нет универсального способа оценки публикационной активности, который был бы одинаково эффективен в отношении рассматриваемых укрупненных областей. В сегодняшнем посте мы предлагаем ознакомиться со статьей датского исследователя П. Мельхиорсена (P. Melchiorsen), посвященного особенностям библиометрии SSH и STEM.
В этой статье рассматриваются двое условных ученых, ведущих исследования в областях гуманитарных и технических наук, находящихся примерно на одной ступени научной карьеры и активности. Исследователь X публикует в основном материалы конференций в сборниках и журналах на английском языке. Среднее количество авторов публикаций — 4,2. Исследователь А пишет в основном на датском языке, но типы публикаций гораздо более разнообразны: это статьи, главы книг, книги, обзоры, комментарии и дебаты в журналах. Среднее количество авторов публикаций – 1,3. И у Х, и у А число публикаций заметно увеличивается до и в течение нескольких лет после назначения на должность профессора, а затем снова снижается.
Для анализа эффективности их работы предлагается использовать три типа индикаторов:
1. Основанные на публикациях:
1. Количество и типы публикаций;
2. Фракционный балл — для международных коллабораций и общий;
2. Основанные на цитированиях:
1. Индекс Хирша в WoS и Google Scholar;
2. Публикации в журналах из верхнего дециля по CiteScore;
3. FWCI;
3. Альтметрики:
1. Число скачиваний;
2. Число упоминаний в медиа;
3. Объем финансирования.
Все эти показатели рассчитывались для сотрудников подразделения, в которых работали рассматриваемые ученые. Полученные значения распределялись по квартилям (заметим, что в данном примере четвертый квартиль является наивысшим); для итоговой оценки использовался так называемый q-индекс, который представляет собой простую сумму квартилей по вышеприведенным показателям. Таким образом, максимально возможное значение q-индекса равно числу показателей, умноженному на 4.
На скриншоте приведены лепестковые диаграммы для рассматриваемых гипотетических исследователей. Несмотря на сильные различия в распределении преимуществ и в публикационных стратегиях, их q-индексы оказались близки друг другу: 35 у исследователя X и 37 у исследователя А.
На первый взгляд, такой подход выглядит достаточно привлекательным для ранжирования исследователей в рамках одного подразделения крупного университета или института, а также для последующего сравнения эффективности работы ученых из разных областей. Однако вопрос о том, как сравнивать ученых из различных институтов или даже стран, остается открытым. К тому же суммирование квартилей (пусть и в разрезе разных индикаторов) является скорее еще одним количественным формализованным подходом, подменяющим экспертное оценивание исследовательского вклада по модели «выше квартилей».
#SSH #STEM #обзор #руководство
