Статья: ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДОСТУПНОСТИ ДЛЯ ИНВАЛИДОВ ЭЛЕКТРОННОГО БИБЛИОТЕЧНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В СУБЪЕКТАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (2025)

В условиях стремительного увеличения объёма издаваемой научной литературы автоматическое реферирование текстов с помощью технологий искусственного интеллекта становится актуальной задачей. Современные модели реферирования основаны на использовании предварительно обученных больших языковых моделей, развёртывание которых часто требует значительных аппаратных ресурсов. В то же время применение для реферирования текстов специализированных моделей, основанных на той же архитектуре трансформеров, не требует больших аппаратных ресурсов, что позволяет использовать их как на локальных серверах, так и в облачной среде со значительно меньшими затратами. В статье приводятся результаты оценки на основе метрики ROUGE для рефератов, сформированных на больших языковых моделях MBart (специализированная модель) и T-lite (универсальная модель). Исходные текстовые массивы для анализа формировались из статей, опубликованных в журнале «Научные и технические библиотеки» в 2025 г. Проведённый анализ показал, что лучшие значения метрики ROUGE даёт использование модели MBart. Однако полученные данные не могут свидетельствовать о качестве содержания рефератов, формируемых сравниваемыми моделями, поскольку метрика ROUGE показывает лишь степень совпадения слов и фраз в реферате и эталонном тексте. Вывод авторов заключается в том, что достаточно «лёгкие» модели, такие как MBart, в библиотеках могут быть развёрнуты локально и без использования графического процессора, а это предпочтительнее для их широкого использования на практике.

Уровень научного журнала - ключевой показатель в современной национальной системе оценки результативности исследований. Категорирование научных журналов - одна из основных задач библиометрии, постоянный рост объёма данных об изданиях и публикациях требует эффективного анализа соответствия между декларируемыми и наблюдаемыми паттернами категорирования. Цель статьи заключается в апробации исследовательского анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA) для изучения распределения научных журналов по уровням в «Белом списке» и выявления статистических закономерностей, связывающих уровень издания с его индексацией в наукометрических базах данных (БД). Объект исследования - открытые данные о научных журналах из «Белого списка». В работе применён статистический подход к анализу данных об изданиях, реализованный в цифровой среде Google Colaboratory с использованием библиотек для EDA (Pandas, Matplotlib, Seaborn) на языке программирования Python. Результаты позволили провести количественный анализ соответствия эмпирических данных правилам категорирования изданий «Белого списка» и выявить различия в паттернах индексации журналов разных уровней. Практическая значимость заключается в интеграции цифровых технологий EDA в библиометрический инструментарий, что открывает возможности для верификации систем категорирования и развития методов библиометрии в условиях цифровизации науки.

Статья посвящена исследованию функционала электронных информационных ресурсов федеральных архивных учреждений в Российской Федерации: их способности удовлетворить имеющиеся и возникающие запросы в современном обществе, а также готовности архивных учреждений страны к работе в едином информационном пространстве. Исторически на европейской части Российской Федерации сконцентрирована большая часть государственных федеральных архивных учреждений, доступ в которые и сегодня остаётся затруднительным для многих граждан страны. Это объясняется удалённостью регионов проживания потенциальных посетителей, их различием в уровне экономического благосостояния, банальной нехваткой времени для работы в архивах, ограниченными возможностями читальных залов архивов для размещения и необходимостью заблаговременно записываться для посещения. В статье представлены результаты тестирования интернет-ресурсов отечественных государственных федеральных архивных учреждений на предмет возможности дистанционной работы пользователей. Предлагаемый электронными ресурсами функционал представлен в виде таблицы. Описаны встречающиеся при работе проблемы и недостатки. Сформулированы предложения по дальнейшим направлениям развития информационных ресурсов отечественных федеральных архивных учреждений: создание и расширение предоставляемого функционала, наполнение информацией, внутриотраслевое и внешнее взаимодействия.

В рамках выполнения темы НИР «Открытый доступ в научноинформационной деятельности и разработка прототипа многофункциональной системы открытого архива хранения и аналитической обработки научнотехнической информации с учётом механизмов открытых лицензий и элементов искусственного интеллекта» в ГПНТБ России ведётся работа по анализу использования рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере и смежных областях. Основная цель статьи - определить ключевые подходы к разработке рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере и возможные перспективы их развития. Используемые методы: контентанализ профильных публикаций по рекомендательным системам, анализ функционала рекомендательных систем, используемых в библиотечно-информационной практике. В статье рассмотрены различные подходы к разработке рекомендательных систем, применяемые в зарубежной и отечественной практике в различных областях деятельности. Определены основные технологии применения рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере: коллаборативная и контентная фильтрация. Сделан вывод о перспективности использования контентной фильтрации. Проанализированы возможности применения лингвистических средств в рекомендательных системах, использующих стратегию контентной фильтрации. Предложены варианты формирования рекомендательных систем в библиотечно-информационной практике с использованием лингвистических средств. Сформулированы задачи, которые должны реализовывать рекомендательные системы в библиотечно-информационной сфере. Намечены перспективные направления развития рекомендательного сервиса. Предложения по формированию рекомендательных систем, представленные в статье, могут быть применены в практической работе по созданию рекомендательных сервисов в библиотечно-информационных системах.

В стратегии развития современной университетской библиотеки в эпоху цифровой трансформации происходят кардинальные изменения. Научной библиотеке Казанского федерального университета (КФУ) в рамках реализации проекта «Приоритет-2030» предстоит выполнение важных задач. Обозначена и детально рассмотрена стратегия развития университетской библиотеки на ближайшую перспективу. В исследовании обоснована необходимость саморазвития и повышения профессионального уровня библиотекарей с целью формирования у них необходимых компетенций; обозначена роль собственной электронной библиотеки (репозитория), определены умения и навыки, необходимые сотрудникам библиотеки для работы с репозиторием; проанализированы результаты анкетирования, позволившие выявить пожелания пользователей к библиотечным поисковым системам; описан разработанный на площадке КФУ программный комплекс, предназначенный для создания институциального репозитория на базе программной платформы с открытым кодом DSpace. Сделан вывод о том, что трансформация вузовских библиотек связана с общими тенденциями развития вузов как в области научных исследований, так и в образовании. Основные изменения в деятельности библиотеки связаны с широким внедрением цифровых технологий: от разработки собственных электронных архивов (репозиториев) и поисковых систем до программ повышения квалификации пользователей, как студентов, так и преподавателей.

Представлены результаты исследований по подготовке новой эталонной версии Государственного рубрикатора научно-технической информации (ГРНТИ) в части раздела Технические и прикладные науки. Отрасли экономики и раздела Межотраслевые проблемы. Проведены информационноаналитические исследования следующих информационных объектов: классификационная таблица версии ГРНТИ 2022 г. с исправлениями и дополнениями 2023 г.; Программа фундаментальных научных исследований РФ на 2021- 2030 гг.; верифицированная версия Номенклатуры научных специальностей ВАК; Перечень важнейших наукоёмких технологий, утверждённый Указом Президента РФ от 18 июня 2024 г. № 529; тематически систематизированный по направлениям ГРНТИ входной поток научно-технической литературы ГПНТБ России. В результате выполненных исследований определены изменения, необходимые для внесения в тематические классы раздела Технические и прикладные науки. Отрасли экономики и раздела Межотраслевые проблемы действующей версии ГРНТИ с целью обеспечения соответствия структуры классификационной таблицы новой версии ГРНТИ современному состоянию и тенденциям развития научного и технического знания. Статистика внесённых изменений следующая: раздел Технические и прикладные науки. Отрасли экономики - введено 332 новые рубрики, исключено 67 рубрик, у 630 рубрик актуализированы наименования; раздел Межотраслевые проблемы - введено 30 новых рубрик, исключено 17 рубрик, у 101 рубрики актуализированы наименования.

Моделирование является распространённым методом научного познания, особенно в тех областях, где проведение реальных экспериментов сопряжено с высокими финансовыми затратами или невозможно физически. Данный метод позволяет исследователям создавать упрощённые модели сложных систем, что даёт возможность анализировать и изучать их поведение в различных условиях. В общем смысле моделирование можно охарактеризовать как экспериментальный подход к изучению реально существующих систем на основе их моделей. В статье представлена схема, иллюстрирующая процесс обслуживания пользователей библиотеки. Схема включает в себя потоки (входящие, выходящие, управляющие и ресурсные), с помощью которых детализируется функционирование библиотеки. Кроме того, приведены обобщённые схемы двух моделей библиотек высшего учебного заведения - реактивной и проактивной. Схемы обслуживания дополнены обобщёнными схемами моделирующего алгоритма процесса обслуживания пользователей библиотек.