Данная статья посвящена систематизации ограничений индекса Хирша как библиометрического индикатора в условиях современной научно-информационной экосистемы. Актуальность темы обусловлена ростом зависимости кадровых, грантовых и институциональных решений от количественных метрик при одновременном формировании норм ответственного оценивания в рамках инициатив DORA и CoARA, а также изменением национальных регуляторных режимов. Цель исследования - систематизация и всесторонний анализ ключевых ограничений индекса Хирша и его модификаций, пригодный для использования в оценочных практиках научных и технических библиотек, исследовательских подразделений и экспертных советов. Методологически реализуется аналитический нарративный обзор с элементами обзора предметной области: на основе структурированного поиска в Web of Science, Scopus, Google Scholar, Crossref/OpenAlex и RSCI/ядре РИНЦ за 2020-2025 гг. анализируются рецензируемые наукометрические исследования, инфраструктурные отчеты и регулятивные документы, в которых индекс Хирша выступает центральным объектом рассмотрения. Путем тематико-количественной группировки и критического синтеза вторичных данных выделено три блока ограничений: метрико-методологический и реплицируемостный, инфраструктурно-этический и управленческо-регулятивный; показаны вариативность значений индекса Хирша в зависимости от используемой базы данных, волатильность значений индекса, чувствительность к самоцитированию, структуре соавторства, режимам открытого доступа, ретракциям и протокольным различиям поиска. На основании сопоставления международной и российской повестки формулируется операциональная схема ответственного применения индекса Хирша внутри многоиндикаторного досье, включающая требования к нормализации, учету авторских вкладов и прозрачности протоколов извлечения данных. Новизна данной работы заключается в интеграции разрозненных результатов недавних исследований в единую управленческую рамку, которая учитывает быстроменяющуюся инфраструктуру метаданных и специфику российского сегмента и тем самым расширяет инструментальный арсенал библиотечно-информационной аналитики.
Статья посвящена комплексному анализу потенциала библиотек как объектов всемирного наследия в рамках программ ЮНЕСКО и существующих барьеров на пути к этому признанию. Основное внимание уделяется многолетнему сотрудничеству ЮНЕСКО и Международной федерации библиотечных ассоциаций и учреждений (ИФЛА) как ключевому механизму интеграции библиотек в глобальную систему сохранения культурного наследия. В работе выявлены и охарактеризованы основные направления этого взаимодействия, включая про граммы «Память мира», «Информация для всех», проект UNESCO/PERSIST по сохранению цифрового наследия и деятельность по защите культурных ценностей в условиях кризисов. На основе критического анализа зарубежных и российских исследований автор приходит к выводу о наличии значительных лакун и концептуальных пробелов в научном дискурсе. В зарубежной литературе доминирует атлантоцентричный подход, игнорирующий возможность формирования альтернативных систем наследия, в то время как в российской науке проблематика отличается терминологической фрагментацией и сосредоточена на прикладных, а не на стратегических аспектах. Особой проблемой является политизация некоторых инициатив, таких как Blue Shield, и отсутствие в совместных документах ЮНЕСКО/ИФЛА методологической базы и конкретных критериев для номинации библиотек, особенно научных, на включение в список всемирного наследия. Исследование демонстрирует, что, несмотря на наличие устойчивой платформы для сотрудничества, ЮНЕСКО и ИФЛА не разработали системный подход к признанию библиотек как объектов наследия, что требует разработки новых критериев и процедур, в том числе с учетом потенциала альтернативных систем, таких как БРИКС.
В статье приведены подробные результаты первого этапа исследования перспектив библиотечного экологического движения, проведенного группой развития проектов в области экологии и устойчивого развития Государственной публичной научно-технической библиотеки России (ГПНТБ России) в 2024 г. Описана структура разработанной анкеты и рассмотрены полученные на нее ответы. Исследование позволило составить портрет библиотеки, ведущей работу в области экологического просвещения, определить наиболее распространенные подходы к популяризации знаний о защите окружающей среды, собрать мнения библиотекарей о состоянии библиотечного экологического движения и возможных направлениях его развития. Участники исследования заявляли о необходимости комплексной теоретической и практической работы, ориентированной на читателей-детей, важности экологического краеведения как ключевого направления работы, потребности в методической помощи и партнерской поддержке. В результате анкетирования выявлены противоречия между желанной и реальной ситуацией в таких аспектах, как аудитория экопросветительской деятельности, освещение движения в электронном пространстве. Наблюдается разница в понимании концепции зеленой библиотеки между российскими и зарубежными специалистами. По итогам первого этапа исследования сделан вывод о необходимости уточнения и унификации используемых терминов и разработки методических материалов, учитывающих специфику опыта российских библиотек. Для второго этапа исследования разработана анкета, сосредоточенная на вопросах вклада библиотек в достижение национальных целей развития Российской Федерации, терминологии зеленого библиотековедения, возможностях библиотек в условиях цифровой трансформации.
Валерий Павлович Леонов – выдающийся учёный, классик отечественной библиотечно-информационной науки, автор более 500 публикаций. Фундаментальные труды В. П. Леонова отличают авторская свобода выражения мыслей, высочайший уровень научных знаний, понимание возможностей их использования в практической деятельности библиотеки как социального института. Публикации В. П. Леонова написаны в академическом стиле. Для его текстов характерны стройная и логичная архитектоника, стилистическая строгость и сдержанность, краткость, отсутствие пафосных и декларативных фраз. При этом в каждой публикации – концентрация мыслей, проникновение в сущность рассматриваемой проблемы, оригинальность идей, за которыми стоят высочайший уровень теоретических знаний и впечатляющий личный практический опыт.
Дистанционные образовательные технологии в с истеме непрерывного библиотечного образования становятся всё более востребованными. В связи с этим предполагается поиск новых организационных и методических решений, их постоянное совершенствование в условиях интенсивного развития информационно-коммуникационных технологий. В качестве критериев оценки эффективности методик предлагается рассматривать предпочтения обучающихся. В статье представлены результаты анкетирования сотрудников библиотек, проходивших обучение в 2023 г. по программам повышения квалификации в рамках федерального проекта «Творческие люди». Результаты опроса сопоставлены с результатами аналогичного опроса 2017 г. Представлено, как изменились предпочтения слушателей в сфере организации учебного процесса.
В статье представлены основные понятия искусственного интеллекта (ИИ), методов машинного анализа и машинного обучения. Показаны основные возможности использования в библиотеках и информационных центрах чат-ботов СhatGPT, GigaChat, «Алиса» в качестве помощников при подготовке переводов зарубежных публикаций, кратких обзоров статей и т. п. Рассмотрена возможность включения чат-бота на сайт для оказания пользователям первичной поддержки, в том числе в нерабочее время. В статье представлена информация о применении ИИ при систематическом обзоре литературы. Сокращается количество публикаций в процессе отбора, экономится время. Показаны перспективы использования ИИ для повышения точности ответа на поисковые запросы в автоматизированных библиотечных системах и для дальнейшего развития служб личного кабинета читателя. Реализация личного кабинета позволит получать персонифицированные подборки статей, патентов и новостных обзоров по тематике исследований, подбирать наиболее подходящие для публикации ресурсы. Для корректного функционирования всей системы предлагается разрабатывать систему оценки полученного материала и качества предоставляемых услуг. На основе этой системы и запрошенных материалов рассматривается создание собственной аналитической и рекомендательной системы для определения направления дальнейших исследований и разработок. Несмотря на недостаточный уровень развития технологий, невозможность полной замены человека, высокие материальные затраты на внедрение и др., методы и алгоритмы ИИ, машинного обучения и анализа уже сейчас позволяют автоматизировать ряд процессов обработки информации, выявлять закономерности и тенденции, а также предсказывать потребности пользователей. Это открывает новые возможности для развития и совершенствования предоставляемых услуг в библиотеках и информационных центрах.
Большую роль в структуре открытой науки играют институциональные репозитории (ИР), предоставляющие свободный доступ к научным и образовательным коллекциям. Одним из важнейших компонентов, отвечающих за эффективность их функционирования, являются метаданные, обеспечивающие видимость контента ИР. Чтобы определить детальность и корректность заполнения элементов метаданных объектов ИР, проанализированы 25 репозиториев российских образовательных организаций - участников программы «Приоритет-2030». В результате проведённого исследования выявлено, что метаданные содержат в основном базовые элементы, включающие описательную информацию: заглавие, выходные данные, язык и тип документа. Значительно реже в них содержатся сведения о соавторах, редакторах, коллективах, источниках публикаций. Структурные данные, включающие сведения о составе, форматах, объёме документа, также отражены не во всех метаданных объектов ИР. В редких случаях в них отражены связи, охват документа, сведения о правах доступа. При этом от полноты предоставления метаданных зависит эффективность поиска в репозиториях. С их помощью реализуются поисковые возможности, обеспечиваются уточнение результатов поиска, его сортировка. Чем больше элементов включают метаданные, тем детальнее представлена информация об объектах репозитория и тем выше вероятность того, что эта информация будет найдена пользователем.
Какой должна быть библиотека в будущем? Какой должна быть современная библиотека, чтобы иметь будущее? Для ответа на эти вопросы необходимо сформировать образ, модель библиотеки будущего, учитывающий современные реалии и перспективы развития общества. В настоящее время всё большую популярность в разных странах приобретает концепция зелёной библиотеки как библиотеки будущего. В научном мире идёт активное обсуждение и происходит концептуализация основных понятий и признаков зелёной библиотеки. Данная статья логически разделена на две части. Во второй части статьи рассмотрены результаты мониторинга доступных материалов (сайтов библиотек и представленных на них тематических электронных информационных ресурсов п о э кологии и УР), а т акже проанализированы результаты анкетирования. Эти данные позволили сделать вывод о необходимости создания перечня зелёных библиотек, электронных библиотек и электронных информационных ресурсов по экологии и устойчивому развитию, а в перспективе - общероссийского стандарта зелёных библиотек и разработки тематического курса повышения квалификации
Тематическая классификация научных публикаций улучшает навигацию в потоке научной литературы, обеспечивает возможность библиометрического анализа, разноуровневой оценки результативности научных исследований. Универсальный характер повестки устойчивого развития ООН, внимание к целям устойчивого развития (ЦУР), значимость научных исследований, направленных на их достижение, а также комплексный и многоаспектный характер ЦУР обеспечивают высокий интерес к проблеме соотнесения научных публикаций и ЦУР со стороны библиографов, наукометрического сообщества, международных н аучных баз данных ( МНБД). В Web of Science, Scopus, Dimensions, а также у отдельных групп исследователей приняты различные подходы к классификации статей о ЦУР, каждый из которых имеет сильные и слабые стороны. Разница в результатах классификации требует анализа и совершенствования подходов и методов. Развитие технологий генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открывает новые возможности тематической классификации научных текстов, в том числе в разрезе ЦУР ООН. Цель исследования - анализ методов классификации, используемых для отнесения научных публикаций к ЦУР, демонстрация применимости для этой задачи больших языковых моделей на примере ChatGPT.
Предложен подход к исследованию тематических сообществ, основанный на графе соавторства учёных, выполняющих исследования в рамках одной научной дисциплины. Графы соавторства являются одними из часто исследуемых конструкций научного сотрудничества из-за изначальной очевидности определения «знакомства» учёных, что документируется самими статьями. Характерная особенность многих реальных сетей заключается в наличии у них свойства кластеризации, в соответствии с которым топология графа, являющегося моделью реальной сети, организована в сообщества, то есть подграфы, имеющие больше связей внутри себя, чем вовне. Анализ полученного разбиения графа соавторства на сообщества позволяет получить базовые характеристики сообществ, такие как их тип (тематическое направление исследований), количество учёных, входящих в каждое сообщество, и связей между ними. В случае наличия сообществ с одинаковой тематикой их укрупнение задаёт перечень основных направлений исследований в рамках научной дисциплины и обобщённые данные типа суммарного количества сообществ и учёных в каждом укрупнённом направлении. Эти данные, в свою очередь, могут быть использованы для принятия управленческих решений по стимулированию научных направлений, представляющих безусловную актуальность и практическую ценность на сегодняшний день. Изложены результаты апробации предложенного подхода на основе данных математического портала Math-Net. Ru. С практической точки зрения результаты апробации непосредственно указывают на необходимость стимулирования работ по таким направлениям, как роботы и робототехнические системы, горение и взрыв, методы и системы защиты информации. Результаты апробации предлагаемого подхода показывают адекватность используемых математических моделей и потенциал его прямого переноса на другие научные дисциплины. Основным условием такого переноса является наличие полной и достоверной базовой библиографической информации о соавторстве учёных в предполагаемой к исследованию научной дисциплине за достаточно большой временной отрезок
В настоящее время науке и её популяризации уделяется особое внимание со стороны государства, в том числе в части правового регулирования. Данная проблема является сферой научных интересов современных учёных различных гуманитарных дисциплин. Однако вопрос о зарождении законодательных основ научного просвещения общества, в том числе средствами библиотечного дела, остаётся малоизученным. Целью нашего исследования стали выявление и анализ нормативных правовых документов Российской империи, которые повлияли на популяризацию науки в стране. В качестве объекта анализа были выбраны законодательные акты, принятые в период с 1724 по 1917 г. и относящиеся к сферам регулирования неформального образования. Субъектом исследования стали документы, в содержании которых встречаются формулировки, касающиеся популяризации науки в её современном понимании. В первой части статьи излагаются результаты анализа контента правовых документов, регламентирующих деятельность Академии наук, а также библиотечное, музейное и выставочное дело. В результате исследования, в частности, было установлено, что первые законодательные акты, фиксирующие идею научного просвещения общества, появились в начале XVIII в. и были адресованы членам Академии наук. Исторически первые, законодательно закреплённые формы популяризации науки - публичные лекции учёных, организация музейных экспозиций, проведение экскурсий, выпуск переводных научно-популярных обзоров и научно-популярных изданий
При создании электронных каталогов, значительно упрощающих читателям доступ к нужной информации, возникают определённые сложности. Проблемы, связанные с созданием современного цифрового фонда, особенно актуальны для библиотек, имеющих длительную историю и большие фонды хранения. В статье рассматривается вопрос расширения возможностей библиографического поиска по фондам российских библиотек на основе пополнения электронных каталогов информацией со сканов каталожных бумажных карточек. Описаны существующие способы перевода бумажных карточек в электронный каталог. В рамках исследования были проанализированы преимущества и недостатки различных методов создания электронного каталога, а также проведён обзор различных технических средств, которые могли бы подойти для решения задачи автоматизации создания или пополнения электронного каталога. С помощью «дообучения» и применения нейронных сетей был реализован алгоритм на языке программирования Python, позволяющий выполнять задачи предобработки, локализации необходимых областей, распознавания текста и, что самое главное, конвертирование считанного текста на поля и подполя формата RUSMARC. С его помощью решение задач ретроконверсии библиографических данных происходит значительно быстрее по сравнению с ручным вводом.