«Уйти нельзя остаться»: что определяет выбор постдоков
Нередко после защиты диссертации исследователи сталкиваются с дилеммой: «уйти нельзя остаться». В таком случае постдокторантура становится «поворотной точкой», позволяющий оценить свои силы и влиться в профессию. И хотя положение постдокторанта непрочно, именно этот период может определить дальнейшую траекторию и возможности для роста.
Авторы статьи, опубликованной в International Journal for Educational and Vocational Guidance, предположили, что стремление к академической карьере выше, если исследовать субъективно воспринимает эту цель как достижимую и желанную.
Они проанализировали результаты опроса, проведенного с участием докторантов и профессоров из Германии (447), а также с докторами наук, которые закончили обучение в 2013–2015 годах (395). Из выборки были исключены респонденты, которые указали, что покинули академическую сферу (184), а также получившие степень PhD 20 лет назад и более (92). В окончательной выборке из 512 респондентов 37,5 % относились к медицине, а 63,5 % — к фундаментальным наукам о жизни.
Согласно основным результатам постдоки с большей вероятностью намерены продолжать академическую карьеру если:
• они интегрированы в научное сообщество и у них хорошие отношения с руководителем;
• они пишут в соавторстве с другими учеными;
• имеют высокий уровень производительности и, следовательно, человеческого капитала;
• являются ведущими авторами в публикациях.
При этом ключевым фактором всё же остаётся качество социального капитала: степень включённости в научное сообщество, поддержка со стороны руководителя и возможности для исследовательских коллабораций.
В этом контексте хотим напомнить тем, кто хочет реализовать себя в академической среде и работать с ведущими специалистами, что в Вышке открыт конкурсный отбор на Программу привлечения российских постдоков. Вакансии будут доступны в кампусах Москвы, Санкт-Петербурга, Перми и Нижнего Новгорода. К участию в проекте приглашаются коллеги не старше 39 лет, получившие степень кандидата наук или PhD. 3 декабря в 14:00 пройдет вебинар, на котором можно получить информацию о формальных требованиях конкурса, а также о перспективах, которые дает участие в нем.
#обзор #постдоки #постдокторантура #академическаякарьера #PhD #кандидатская #работавнауке
Нередко после защиты диссертации исследователи сталкиваются с дилеммой: «уйти нельзя остаться». В таком случае постдокторантура становится «поворотной точкой», позволяющий оценить свои силы и влиться в профессию. И хотя положение постдокторанта непрочно, именно этот период может определить дальнейшую траекторию и возможности для роста.
Авторы статьи, опубликованной в International Journal for Educational and Vocational Guidance, предположили, что стремление к академической карьере выше, если исследовать субъективно воспринимает эту цель как достижимую и желанную.
Они проанализировали результаты опроса, проведенного с участием докторантов и профессоров из Германии (447), а также с докторами наук, которые закончили обучение в 2013–2015 годах (395). Из выборки были исключены респонденты, которые указали, что покинули академическую сферу (184), а также получившие степень PhD 20 лет назад и более (92). В окончательной выборке из 512 респондентов 37,5 % относились к медицине, а 63,5 % — к фундаментальным наукам о жизни.
Согласно основным результатам постдоки с большей вероятностью намерены продолжать академическую карьеру если:
• они интегрированы в научное сообщество и у них хорошие отношения с руководителем;
• они пишут в соавторстве с другими учеными;
• имеют высокий уровень производительности и, следовательно, человеческого капитала;
• являются ведущими авторами в публикациях.
При этом ключевым фактором всё же остаётся качество социального капитала: степень включённости в научное сообщество, поддержка со стороны руководителя и возможности для исследовательских коллабораций.
В этом контексте хотим напомнить тем, кто хочет реализовать себя в академической среде и работать с ведущими специалистами, что в Вышке открыт конкурсный отбор на Программу привлечения российских постдоков. Вакансии будут доступны в кампусах Москвы, Санкт-Петербурга, Перми и Нижнего Новгорода. К участию в проекте приглашаются коллеги не старше 39 лет, получившие степень кандидата наук или PhD. 3 декабря в 14:00 пройдет вебинар, на котором можно получить информацию о формальных требованиях конкурса, а также о перспективах, которые дает участие в нем.
#обзор #постдоки #постдокторантура #академическаякарьера #PhD #кандидатская #работавнауке
❤10👍7
Дайджест ноябрь 2025:
Представляем дайджест научных событий за последний месяц.
Рейтинги
• Обновлена методология Списка Higly Cited Researchers от Clarivate, в который в этом году вошло 6868человек. В этом году из списка исключены все статьи, авторы которых в прошлом году были исключены из-за подозрений в недобросовестных исследованиях. Как отметили наши коллеги из НБЖД, в рейтинг вошли пятеро ученых из России.
• Информатик Йошуа Бенджио стал первым живым человеком, чьи работы были процитированы более миллиона раз в Google Scholar. Ученый известен своими новаторскими исследованиями в области машинного обучения и считается одним из крестных отцов искусственного интеллекта.
Базы данных
• После года перестройки и повторного тестирования переписанный Walden теперь лежит в основе OpenAlex. Формат набора данных остался прежним, но система стала быстрее и полнее. В базу добавлено около 190 млн новых работ, включая наборы данных, программное обеспечение и другие исследовательские объекты из DataCite и тысяч репозиториев.
• Компания Google представила Scholar Labs — новую экспериментальную функцию в Google Scholar. Теперь ИИ помогает быстрее ориентироваться в исследовательских вопросах: уточняет формулировки, показывает тему под разными углами и подбирает подходящие научные работы. Google отмечает, что пока это эксперимент, созданный для изучения роли ИИ в научном поиске.
• Вышло обновление научного поисковика Cobalt от Colab.
• В Dateno вышло крупное обновление реестра Data Catalog Registry — открытой базы данных мировых порталов открытых данных. Теперь поисковик Dateno индексирует более 22 млн наборов данных.
ИИ в науке
• Исследование 21 чат-бота (ChatGPT, Copilot, Gemini и др.) показало, что большие языковые модели плохо определяют отозванные публикации. Они не только ненадёжно находили такие статьи, но и выдавали разные результаты при одних и тех же запросах.
• Исследователи продолжают эксперементировать с внедрением LLM в процессе рецензирования. Результаты исследований показывают, что оценки LLM хорошо совпадают с человеческими, при этом среднее время обработки одной статьи было заметно короче для LLM (около 33 с.) по сравнению с людьми (около 1582 с.).
Научная этика
• Retraction Watch сообщает, что у Кусая Хасана, недавно удостоенного двух премий от Clarivate "Distinguished Researcher Award” и “Distinguished Research Award”, в прошлом году была отозвана 21 статья. Многие из отозванных работ были связаны с фабриками публикаций (paper mills), а некоторые содержали заимствованные материалы.
• В LSE подняли вопрос исправлений в научных статьях. Опрос 982 химиков показал, что 88 % из них находили ошибки в публикациях, и большинство (79 %) приняли меры. Однако исследователи предпочитают обсуждать этот вопрос с коллегами, а также связываться с авторами напрямую, избегая писать в журнал или публиковать опровержение.
• Большое количество исследователей могут пострадать от искажения показателей цитирования, вызванных проблемами с обработкой метаданных Springer Nature. Из-за ошибки многие цитирования приписываются первой статье в журнальном томе, а не статье из этого же тома, для которой они предназначались. Эта проблема затрагивает множество изданий, например, Nature Communications, Scientific Reports и несколько журналов BMC.
• Площадка препринтов arXiv запретила обзоры по информатике, пытаясь сдержать рост низкокачественных материалов, созданных ИИ.
Наука в мире
• В этом году конкурс от Science "Dance Your Ph.D." впервые вводит специальный приз за танец на исследовательскую тематику, созданный при помощи ИИ.
• Коалиция Plan S анонсировала новый план на ближайшие 5 лет. Обновленная стратегия представляет собой более гибкий подход, отдавая предпочтение альтернативам платным журналам, способствуя «более инклюзивной, справедливой и устойчивой издательской системы». Так, план поддерживает препринты и публикацию Diamond Access.
#дайджест #научнаяэтика #научнаяполитика #иивнауке #рейтинги #базыданных
Представляем дайджест научных событий за последний месяц.
Рейтинги
• Обновлена методология Списка Higly Cited Researchers от Clarivate, в который в этом году вошло 6868человек. В этом году из списка исключены все статьи, авторы которых в прошлом году были исключены из-за подозрений в недобросовестных исследованиях. Как отметили наши коллеги из НБЖД, в рейтинг вошли пятеро ученых из России.
• Информатик Йошуа Бенджио стал первым живым человеком, чьи работы были процитированы более миллиона раз в Google Scholar. Ученый известен своими новаторскими исследованиями в области машинного обучения и считается одним из крестных отцов искусственного интеллекта.
Базы данных
• После года перестройки и повторного тестирования переписанный Walden теперь лежит в основе OpenAlex. Формат набора данных остался прежним, но система стала быстрее и полнее. В базу добавлено около 190 млн новых работ, включая наборы данных, программное обеспечение и другие исследовательские объекты из DataCite и тысяч репозиториев.
• Компания Google представила Scholar Labs — новую экспериментальную функцию в Google Scholar. Теперь ИИ помогает быстрее ориентироваться в исследовательских вопросах: уточняет формулировки, показывает тему под разными углами и подбирает подходящие научные работы. Google отмечает, что пока это эксперимент, созданный для изучения роли ИИ в научном поиске.
• Вышло обновление научного поисковика Cobalt от Colab.
• В Dateno вышло крупное обновление реестра Data Catalog Registry — открытой базы данных мировых порталов открытых данных. Теперь поисковик Dateno индексирует более 22 млн наборов данных.
ИИ в науке
• Исследование 21 чат-бота (ChatGPT, Copilot, Gemini и др.) показало, что большие языковые модели плохо определяют отозванные публикации. Они не только ненадёжно находили такие статьи, но и выдавали разные результаты при одних и тех же запросах.
• Исследователи продолжают эксперементировать с внедрением LLM в процессе рецензирования. Результаты исследований показывают, что оценки LLM хорошо совпадают с человеческими, при этом среднее время обработки одной статьи было заметно короче для LLM (около 33 с.) по сравнению с людьми (около 1582 с.).
Научная этика
• Retraction Watch сообщает, что у Кусая Хасана, недавно удостоенного двух премий от Clarivate "Distinguished Researcher Award” и “Distinguished Research Award”, в прошлом году была отозвана 21 статья. Многие из отозванных работ были связаны с фабриками публикаций (paper mills), а некоторые содержали заимствованные материалы.
• В LSE подняли вопрос исправлений в научных статьях. Опрос 982 химиков показал, что 88 % из них находили ошибки в публикациях, и большинство (79 %) приняли меры. Однако исследователи предпочитают обсуждать этот вопрос с коллегами, а также связываться с авторами напрямую, избегая писать в журнал или публиковать опровержение.
• Большое количество исследователей могут пострадать от искажения показателей цитирования, вызванных проблемами с обработкой метаданных Springer Nature. Из-за ошибки многие цитирования приписываются первой статье в журнальном томе, а не статье из этого же тома, для которой они предназначались. Эта проблема затрагивает множество изданий, например, Nature Communications, Scientific Reports и несколько журналов BMC.
• Площадка препринтов arXiv запретила обзоры по информатике, пытаясь сдержать рост низкокачественных материалов, созданных ИИ.
Наука в мире
• В этом году конкурс от Science "Dance Your Ph.D." впервые вводит специальный приз за танец на исследовательскую тематику, созданный при помощи ИИ.
• Коалиция Plan S анонсировала новый план на ближайшие 5 лет. Обновленная стратегия представляет собой более гибкий подход, отдавая предпочтение альтернативам платным журналам, способствуя «более инклюзивной, справедливой и устойчивой издательской системы». Так, план поддерживает препринты и публикацию Diamond Access.
#дайджест #научнаяэтика #научнаяполитика #иивнауке #рейтинги #базыданных
❤14👍4
Научный год в цифрах: публикации, цитируемость и FWCI
Сегодня мы хотим подвести некоторые (не-)ожиданные наукометрические итоги уходящего года на открытых данных OpenAlex и предлагаем взглянуть на то, какие темы значимо прибавили с точки зрения показателей и какие из российских публикаций уходящего года оказались наиболее заметными в исследовательском пространстве в 2025 году на конец декабря.
Начнем наш анализ с областей. Так, топ-10 тематик (выбирали primary topic) по приросту статей в 2025 году (в сравнении с 2024 годом по миру) с большим отрывом возглавил топик «Medical, Sociocultural, and Biopolitical Studies»: количество публикаций выросло сразу на 29 117 %. Остальные темы, включая «German Literature and Culture Studies» с динамикой в 3 221 % и «Educational, Social, and Political Issue» с 2 500 %, показали не такие фантастические, но все же довольно заметные цифры прироста. Отметим, что первый случай объясняется довольно необычно: в Zenodo было загружено сразу 1694 работы, подавляющее большинство которых от авторов из Узбекистана и посвящены вопросам семьи. Гипотеза относительно популярности второй темы — более внимательное отношение к метаданным и расширению OpenAlex по страновому принципу.
В топ-10 тематик с отрицательной динамикой публикационной активности вошли «Geophysics and Gravity Measurements» со снижением на 87 %, «Hermeneutics and Narrative Identity» с падением на 77 %, а также «Technology's Impact on Media» со снижением на 71 % по объему публикаций.
#итоги2025 #часть1 #аналитика #OpenAlex #области
Сегодня мы хотим подвести некоторые (не-)ожиданные наукометрические итоги уходящего года на открытых данных OpenAlex и предлагаем взглянуть на то, какие темы значимо прибавили с точки зрения показателей и какие из российских публикаций уходящего года оказались наиболее заметными в исследовательском пространстве в 2025 году на конец декабря.
Начнем наш анализ с областей. Так, топ-10 тематик (выбирали primary topic) по приросту статей в 2025 году (в сравнении с 2024 годом по миру) с большим отрывом возглавил топик «Medical, Sociocultural, and Biopolitical Studies»: количество публикаций выросло сразу на 29 117 %. Остальные темы, включая «German Literature and Culture Studies» с динамикой в 3 221 % и «Educational, Social, and Political Issue» с 2 500 %, показали не такие фантастические, но все же довольно заметные цифры прироста. Отметим, что первый случай объясняется довольно необычно: в Zenodo было загружено сразу 1694 работы, подавляющее большинство которых от авторов из Узбекистана и посвящены вопросам семьи. Гипотеза относительно популярности второй темы — более внимательное отношение к метаданным и расширению OpenAlex по страновому принципу.
В топ-10 тематик с отрицательной динамикой публикационной активности вошли «Geophysics and Gravity Measurements» со снижением на 87 %, «Hermeneutics and Narrative Identity» с падением на 77 %, а также «Technology's Impact on Media» со снижением на 71 % по объему публикаций.
#итоги2025 #часть1 #аналитика #OpenAlex #области
❤8
Научный год в цифрах: публикации, цитируемость и FWCI
При анализе российских статей мы решили остановиться только на тех работах, где доля российских авторов составляла не менее 25 % (достаточно было хотя бы 1 российской аффилиации при любом наборе других). Кроме того, мы вручную проверили метаданные и отфильтровали ряд работ, чтобы составить актуальный рейтинг с учетом особенностей анализа областей выше.
Наиболее заметной публикацией 2025 года по FWCI стала статья «The Genetic Origin of the Indo-Europeans» со значением 413,3. Второе место заняла статья «Anti-Inflammatory Effects of SGLT2 Inhibitors: Focus on Macrophages» (155,6), третье — «Strategies for Designing Anti-Chlorine Corrosion Catalysts in Seawater Splitting» (152,9).
Самой цитируемой публикацией 2025 года вновь стала упомянутая выше работа «The Genetic Origin of the Indo-Europeans» (65 цитирований). Второе место заняла «Clarifying the Origin of Molecular O₂ in Cathode Oxides» (43), третье — «Strategies for Designing Anti-Chlorine Corrosion Catalysts in Seawater Splitting» (41).
Показательна картина ведущих публикаций по цитируемости:
• первые две работы — публикации в журналах портфеля Nature. Особенно выделяется статья по палеогенетике, одной из «топовых» тем, где российские ученые встроены в глобальную науку. Кстати, об этой работе упоминал в начале года академик А. Хохлов в своем канале;
• сильны позиции статей в журналах MDPI (4 работы из 10): по всей видимости, открытый доступ и широкий портфель играют в пользу авторов, несмотря на прежнюю критику издательской модели;
• в продолжение предыдущего: большинство попавших в оба рейтинга работ — в открытом доступе;
• случаи статей с полностью российским авторским составом в топ-10 нередки (иногда с участием одного иностранца).
По показателю FWCI наблюдаем следующие тенденции:
• палеогенетика на первом месте (снова): тот случай, когда обе метрики указывают в одну сторону — здесь и высокая видимость, и высокая относительная цитируемость внутри области;
• нескольких полностью российских статей, которые по абсолютным цитатам выглядят скромно, но выигрывают за счёт узкой или быстрорастущей тематики;
• снова встречаем MDPI, но теперь это другие публикации и их снова 4 из 10; здесь же, кстати, и кейс двойного попадания статей одного авторского коллектива из 1 номера журнала;
• продолжаем встречать кейсы с иностранными авторами, формально аффилированными с РФ;
• в топе FWCI предсказуемо есть работы по AI и генеративным сетям, но со своей спецификой: обе работы в области образования, причем 1 из них с довольно необычным авторским коллективом.
Из общих наблюдений: даже после крупного обновления в OpenAlex по-прежнему есть проблемы с метаданными (приписывается неверный год статьи, некорректно распознаются аффилиации, цитаты первого издания «переезжают» ко второму, встречаются дубли и перепечатки).
В целом результаты показывают, что публикационная динамика и «видимость» российских исследований в 2025 году объясняются несколькими факторами: тематическим выбором, типом журналов, форматом международного сотрудничества и используемой метрикой оценки. Сравнение абсолютных цитирований и FWCI подчёркивает очевидное: разные показатели подсвечивают разные стороны научной активности — от глобально заметных работ до более нишевых, но успешных внутри своих областей. При этом анализ открытых библиометрических данных требует аккуратной интерпретации и более детального анализа причин. Здесь мы даем лишь общую картинку, так что рассматриваем обзор скорее как приглашение к размышлению и обсуждению.
#итоги2025 #часть2 #аналитика #OpenAlex #FWCI #цитирования #российскаянаука
При анализе российских статей мы решили остановиться только на тех работах, где доля российских авторов составляла не менее 25 % (достаточно было хотя бы 1 российской аффилиации при любом наборе других). Кроме того, мы вручную проверили метаданные и отфильтровали ряд работ, чтобы составить актуальный рейтинг с учетом особенностей анализа областей выше.
Наиболее заметной публикацией 2025 года по FWCI стала статья «The Genetic Origin of the Indo-Europeans» со значением 413,3. Второе место заняла статья «Anti-Inflammatory Effects of SGLT2 Inhibitors: Focus on Macrophages» (155,6), третье — «Strategies for Designing Anti-Chlorine Corrosion Catalysts in Seawater Splitting» (152,9).
Самой цитируемой публикацией 2025 года вновь стала упомянутая выше работа «The Genetic Origin of the Indo-Europeans» (65 цитирований). Второе место заняла «Clarifying the Origin of Molecular O₂ in Cathode Oxides» (43), третье — «Strategies for Designing Anti-Chlorine Corrosion Catalysts in Seawater Splitting» (41).
Показательна картина ведущих публикаций по цитируемости:
• первые две работы — публикации в журналах портфеля Nature. Особенно выделяется статья по палеогенетике, одной из «топовых» тем, где российские ученые встроены в глобальную науку. Кстати, об этой работе упоминал в начале года академик А. Хохлов в своем канале;
• сильны позиции статей в журналах MDPI (4 работы из 10): по всей видимости, открытый доступ и широкий портфель играют в пользу авторов, несмотря на прежнюю критику издательской модели;
• в продолжение предыдущего: большинство попавших в оба рейтинга работ — в открытом доступе;
• случаи статей с полностью российским авторским составом в топ-10 нередки (иногда с участием одного иностранца).
По показателю FWCI наблюдаем следующие тенденции:
• палеогенетика на первом месте (снова): тот случай, когда обе метрики указывают в одну сторону — здесь и высокая видимость, и высокая относительная цитируемость внутри области;
• нескольких полностью российских статей, которые по абсолютным цитатам выглядят скромно, но выигрывают за счёт узкой или быстрорастущей тематики;
• снова встречаем MDPI, но теперь это другие публикации и их снова 4 из 10; здесь же, кстати, и кейс двойного попадания статей одного авторского коллектива из 1 номера журнала;
• продолжаем встречать кейсы с иностранными авторами, формально аффилированными с РФ;
• в топе FWCI предсказуемо есть работы по AI и генеративным сетям, но со своей спецификой: обе работы в области образования, причем 1 из них с довольно необычным авторским коллективом.
Из общих наблюдений: даже после крупного обновления в OpenAlex по-прежнему есть проблемы с метаданными (приписывается неверный год статьи, некорректно распознаются аффилиации, цитаты первого издания «переезжают» ко второму, встречаются дубли и перепечатки).
В целом результаты показывают, что публикационная динамика и «видимость» российских исследований в 2025 году объясняются несколькими факторами: тематическим выбором, типом журналов, форматом международного сотрудничества и используемой метрикой оценки. Сравнение абсолютных цитирований и FWCI подчёркивает очевидное: разные показатели подсвечивают разные стороны научной активности — от глобально заметных работ до более нишевых, но успешных внутри своих областей. При этом анализ открытых библиометрических данных требует аккуратной интерпретации и более детального анализа причин. Здесь мы даем лишь общую картинку, так что рассматриваем обзор скорее как приглашение к размышлению и обсуждению.
#итоги2025 #часть2 #аналитика #OpenAlex #FWCI #цитирования #российскаянаука
❤16🤔1
Дорогие подписчики! Поздравляем вас с наступающим Новым годом! Пусть грядущий год принесёт новые идеи и смелые гипотезы, а научные дискуссии будут продуктивными и интересными. Желаем, чтобы ваши исследования находили отклик, статьи — достойные журналы, а рецензии были строгими, но справедливыми. Традиционно представляем дайджест научных событий за последний месяц:
Базы данных
• Clarivate и Китайская академия наук сегодня выпустили Research Fronts 2025, ежегодный отчет, в котором определяются ключевые области исследований, за которыми стоит следить. Также Clarivate опубликовал отчет Научно-исследовательское сотрудничество в меняющемся мире.
• Retraction Watch обратили внимание на несовершенство Google Scholar в части препринтов при подсчете индекса Хирша. Исследователи используют баги в системе, чтобы искусственно завысить свои показатели.
• Также The Times Higher Education сообщает, что лидеры по предметным областям в Google Scholar возникали из-за искажений в атрибуции. Как правило, это было связано с распространенными фамилиями, которым ошибочно приписываются работы и, соответственно, цитирования.
Наука в мире
• Nature опубликовал топ по-настоящему впечатляющих научных изображения 2025 года.
• Редакция Nature также опубликовала дайджест научных событий, за которыми будет следить весь мир в 2026 году.
ИИ в науке
• Опрос 1600 ученых показал, что более 50% использовали инструменты искусственного интеллекта при рецензии рукописей.
• В LSE отметили, что системы оценки исследований слишком медленные для измерения исследований, ускоренных ИИ.
Лидеры науки
• Nature опубликовал список Nature's 10, в который входят 10 человек, наиболее повлиявших на науку в 2025 году.
• Анализ международного сотрудничества в области исследований показывает растущее доминирование китайской науки.
• Также Китай возглавляет исследования в 90 % важнейших технологий, обогнав США, а Clarivate сообщает, что материковый Китай является новым глобальным лидером по биофармацевтическим инновациям.
• В Nature обсудили необходимость изменения подходов к оценке исследований крупных команд в контексте развития «большой науки».
Научная политика
• В Science в очередной раз обсудили преимущества развития открытой науки.
• В LSE подняли вопрос о критериях к оформлению научных публикаций, на которые исследователи тратят слишком много времени.
• Австралийские университеты все же пришли к соглашению с Elsevier, предотвратив локаут доступа к более чем 1600 академическим журналам.
Научная этика
• Список «угнанных» журналов (hijacked journals), который ведет Анна Абалкина, исследовательница научной этики, превысил 400 записей.
• Отчет Всемирного банка о тенденциях ожирения, включающий не менее чем 14 поддельных ссылок, был удален после расследования Retraction Watch. Из еще забавных находок: сообщается, что в журнале по академической этике Springer Nature возникла проблема с фальшивыми ссылками.
• Результаты, опубликованные в журнале Higher Education, свидетельствуют о «неравенстве в том, как преподаватели распределяют академические ресурсы в зависимости от уровня университета». Так, ученые из Китая значительно чаще отвечают студентам, обучающимся в элитных университетах, чем тем, кто учится в менее рейтинговых заведениях.
Наука в России
• Этот декабрь в российской науке стал временем подведения итогов и награждений. 9 декабря Сбер наградил5 ученых за достижения в области естественных наук и AI. А 15 декабря были объявлены 6 лауреатов премии "Вызов" в 5 номинациях.
• Российская академия наук в декабре утвердила обновленный перечень профессоров РАН. Всего в 2025 году звание было присвоено 85 ученым.
• РНФ представил яркие научные результаты российских ученых за 2025 год на пресс-конференции.
• «Ведомости» опубликовали статистику по публикациям и патентам российских ученых по данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, сообщает НБЖД.
#дайджест #научныеновости #наукавроссии #научнаяэтика #научнаяполитика #новости
Базы данных
• Clarivate и Китайская академия наук сегодня выпустили Research Fronts 2025, ежегодный отчет, в котором определяются ключевые области исследований, за которыми стоит следить. Также Clarivate опубликовал отчет Научно-исследовательское сотрудничество в меняющемся мире.
• Retraction Watch обратили внимание на несовершенство Google Scholar в части препринтов при подсчете индекса Хирша. Исследователи используют баги в системе, чтобы искусственно завысить свои показатели.
• Также The Times Higher Education сообщает, что лидеры по предметным областям в Google Scholar возникали из-за искажений в атрибуции. Как правило, это было связано с распространенными фамилиями, которым ошибочно приписываются работы и, соответственно, цитирования.
Наука в мире
• Nature опубликовал топ по-настоящему впечатляющих научных изображения 2025 года.
• Редакция Nature также опубликовала дайджест научных событий, за которыми будет следить весь мир в 2026 году.
ИИ в науке
• Опрос 1600 ученых показал, что более 50% использовали инструменты искусственного интеллекта при рецензии рукописей.
• В LSE отметили, что системы оценки исследований слишком медленные для измерения исследований, ускоренных ИИ.
Лидеры науки
• Nature опубликовал список Nature's 10, в который входят 10 человек, наиболее повлиявших на науку в 2025 году.
• Анализ международного сотрудничества в области исследований показывает растущее доминирование китайской науки.
• Также Китай возглавляет исследования в 90 % важнейших технологий, обогнав США, а Clarivate сообщает, что материковый Китай является новым глобальным лидером по биофармацевтическим инновациям.
• В Nature обсудили необходимость изменения подходов к оценке исследований крупных команд в контексте развития «большой науки».
Научная политика
• В Science в очередной раз обсудили преимущества развития открытой науки.
• В LSE подняли вопрос о критериях к оформлению научных публикаций, на которые исследователи тратят слишком много времени.
• Австралийские университеты все же пришли к соглашению с Elsevier, предотвратив локаут доступа к более чем 1600 академическим журналам.
Научная этика
• Список «угнанных» журналов (hijacked journals), который ведет Анна Абалкина, исследовательница научной этики, превысил 400 записей.
• Отчет Всемирного банка о тенденциях ожирения, включающий не менее чем 14 поддельных ссылок, был удален после расследования Retraction Watch. Из еще забавных находок: сообщается, что в журнале по академической этике Springer Nature возникла проблема с фальшивыми ссылками.
• Результаты, опубликованные в журнале Higher Education, свидетельствуют о «неравенстве в том, как преподаватели распределяют академические ресурсы в зависимости от уровня университета». Так, ученые из Китая значительно чаще отвечают студентам, обучающимся в элитных университетах, чем тем, кто учится в менее рейтинговых заведениях.
Наука в России
• Этот декабрь в российской науке стал временем подведения итогов и награждений. 9 декабря Сбер наградил5 ученых за достижения в области естественных наук и AI. А 15 декабря были объявлены 6 лауреатов премии "Вызов" в 5 номинациях.
• Российская академия наук в декабре утвердила обновленный перечень профессоров РАН. Всего в 2025 году звание было присвоено 85 ученым.
• РНФ представил яркие научные результаты российских ученых за 2025 год на пресс-конференции.
• «Ведомости» опубликовали статистику по публикациям и патентам российских ученых по данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, сообщает НБЖД.
#дайджест #научныеновости #наукавроссии #научнаяэтика #научнаяполитика #новости
❤15👍7🔥5
(Не)бесконечные лимиты? OpenAlex переходит на обязательные API ключи
С 13 февраля для выгрузок данных из OpenAlex потребуется API-ключ. Команда платформы объясняет это решение необходимостью повышения качества сбора статистики по использованию сервиса, адаптации инфраструктуры под реальный исследовательский запрос, а также предотвращения злоупотреблений по использованию сервиса.
По словам разработчиков, OpenAlex обрабатывает около 1,5 миллиарда запросов в месяц (больше, чем Crossref), и этот показатель продолжает расти. Такая нагрузка вынуждает команду оптимизировать работу платформы и вводить более управляемую модель доступа.
Без API-ключа пользователи смогут получить 100 бесплатных кредитов в день, чего достаточно для тестирования и демонстрационных задач, но после этого запросы будут возвращать ошибку 409.
С API-ключом доступ остаётся бесплатным для большинства пользователей (разработчики не конкретизируют, что скрывает эта гибкая формулировка): платформа будет предоставлять 100 000 кредитов в день. Текущие предложения таковы: 1 запрос по публикации = 1 кредиту, 1 список работ по фильтру = 10 кредитов, выгрузка контента = уже 100 кредитов (обещают выкатить функционал в ближайшее время), а анонсированный векторный поиск = 1000 кредитов (то есть порядка всего 100 запросов в день). Как подчёркивает команда OpenAlex, система кредитов и лимитов пока не является окончательной и продолжает калиброваться.
Объявленные изменения сближают платформу с другими крупными инфраструктурными сервисами научных данных, где API-ключ давно является стандартом, а не исключением. Но одновременно они могут стать первым серьезным шагом к большей коммерциализации OpenAlex (напомним, что премиум доступ у платформы есть уже некоторое время).
Надеемся, что, по крайней мере, пока OpenAlex останется бесплатным для большого процента исследователей, аналитиков и разработчиков, а изменения являются вынужденной мерой в попытке сохранить устойчивость проекта при стремительно растущей нагрузке (и повышения цен на комплектующие в связи с бумом ИИ).
#открытыйдоступ #API #OpenAlex #новости
С 13 февраля для выгрузок данных из OpenAlex потребуется API-ключ. Команда платформы объясняет это решение необходимостью повышения качества сбора статистики по использованию сервиса, адаптации инфраструктуры под реальный исследовательский запрос, а также предотвращения злоупотреблений по использованию сервиса.
По словам разработчиков, OpenAlex обрабатывает около 1,5 миллиарда запросов в месяц (больше, чем Crossref), и этот показатель продолжает расти. Такая нагрузка вынуждает команду оптимизировать работу платформы и вводить более управляемую модель доступа.
Без API-ключа пользователи смогут получить 100 бесплатных кредитов в день, чего достаточно для тестирования и демонстрационных задач, но после этого запросы будут возвращать ошибку 409.
С API-ключом доступ остаётся бесплатным для большинства пользователей (разработчики не конкретизируют, что скрывает эта гибкая формулировка): платформа будет предоставлять 100 000 кредитов в день. Текущие предложения таковы: 1 запрос по публикации = 1 кредиту, 1 список работ по фильтру = 10 кредитов, выгрузка контента = уже 100 кредитов (обещают выкатить функционал в ближайшее время), а анонсированный векторный поиск = 1000 кредитов (то есть порядка всего 100 запросов в день). Как подчёркивает команда OpenAlex, система кредитов и лимитов пока не является окончательной и продолжает калиброваться.
Объявленные изменения сближают платформу с другими крупными инфраструктурными сервисами научных данных, где API-ключ давно является стандартом, а не исключением. Но одновременно они могут стать первым серьезным шагом к большей коммерциализации OpenAlex (напомним, что премиум доступ у платформы есть уже некоторое время).
Надеемся, что, по крайней мере, пока OpenAlex останется бесплатным для большого процента исследователей, аналитиков и разработчиков, а изменения являются вынужденной мерой в попытке сохранить устойчивость проекта при стремительно растущей нагрузке (и повышения цен на комплектующие в связи с бумом ИИ).
#открытыйдоступ #API #OpenAlex #новости
👍4❤3🤔3🔥2
25 лет Википедии: о каких учёных читают чаще всего
Как уже успели отметить наши коллеги из НБЖД и «Системного Блока», Википедия в этом году празднует своё 25-летие.
Хотя общий интерес к Википедии как к источнику знаний в последние годы снижается из-за развития ИИ, открытая статистика по просмотрам на Вики служит хорошим индикатором внимания и интереса к тем или иным темам. Эти данные, например, регулярно используют при составлении рейтингов, в том числе университетов. Мы же решили посмотреть на Википедию с другой стороны и выяснить, какие ученые вызывают постоянный интерес у пользователей площадки.
Для этого мы взяли официальную статистику просмотров Википедии от Wikimedia Foundation и проанализировали, какие статьи стабильно попадали в топ-1000 самых просматриваемых с 2016 года — отдельно для английской и русской версий для каждого из дней за 10 лет, включая январь 2026 года. Такой подход позволяет проследить долгосрочный интерес, а не разовые всплески популярности. Чем больше таких «попаданий», тем устойчивее интерес к теме на протяжении лет.
Так мы сравнили:
• англоязычную Википедию — как показатель глобального интереса,
• русскоязычную Википедию — как отражение локального культурного внимания.
Это позволило увидеть, кто остаётся интересен годами, а кто популярен лишь в одной языковой версии. Таким образом мы получили топ самых популярных страниц исследователей.
5 самых популярных ученых в англоязычной версии Вики:
1. Альберт Энштейн (3648 дней попадал в топ рейтинга)
2. Стивен Хокинг (3062 дней)
3. Никола Тесла (2149)
4. Исаак Ньютон (881)
5. Роберт Оппенгеймер (866)
Отчасти схожую картину наблюдаем в русскоязычной версии Вики, но все же с национальным уклоном: Альберт Эйнштейн (3278 дней), Стивен Хокинг (2518), Михаил Ломоносов (2351), Никола Тесла (2241), Сергей Королёв (947).
Топ российских ученых в русскоязычной Вики представлен следующими фигурами:
1. Михаил Васильевич Ломоносов (2351 дней)
2. Сергей Павлович Королёв (947)
3. Дмитрий Иванович Менделеев (888)
4. Андрей Дмитриевич Сахаров (273)
5. Пётр Леонидович Капица (155)
Разница между английской и русской версиями показывает, что глобальный канон и локальная память живут по разным законам. Для мира важны фигуры, связанные с фундаментальной наукой и большими нарративами XX века, тогда как русская Википедия сильнее отражает национальную историю науки и техники. При этом такие люди как Эйнштейн, Хокинг и Тесла — не просто учёные, а символы науки как таковой, понятные вне языков и стран.
Примечательно, что долгосрочный интерес почти не зависит от новостных поводов. Действительно, громкие события и фильмы дают всплески (в частности, вероятнее всего это объясняет интерес к имени Р. Оппенгеймера), но в топе годами остаются те, чьи имена встроены в повседневное представление о том, «как работает наука». Таким образом Википедия здесь выступает не просто энциклопедией, а зеркалом коллективного знания: она показывает не то, что «важно по мнению экспертов», а то, о чём и о ком люди действительно продолжают читать изо дня в день и год за годом, на разных языках и в разных культурах.
#wikipedia #популярность #ученые #Тесла #Хокинг #Ломоносов #Капица #Энштейн #Менделлев #Сахаров #Королев #Оппенгеймер #википедия
Как уже успели отметить наши коллеги из НБЖД и «Системного Блока», Википедия в этом году празднует своё 25-летие.
Хотя общий интерес к Википедии как к источнику знаний в последние годы снижается из-за развития ИИ, открытая статистика по просмотрам на Вики служит хорошим индикатором внимания и интереса к тем или иным темам. Эти данные, например, регулярно используют при составлении рейтингов, в том числе университетов. Мы же решили посмотреть на Википедию с другой стороны и выяснить, какие ученые вызывают постоянный интерес у пользователей площадки.
Для этого мы взяли официальную статистику просмотров Википедии от Wikimedia Foundation и проанализировали, какие статьи стабильно попадали в топ-1000 самых просматриваемых с 2016 года — отдельно для английской и русской версий для каждого из дней за 10 лет, включая январь 2026 года. Такой подход позволяет проследить долгосрочный интерес, а не разовые всплески популярности. Чем больше таких «попаданий», тем устойчивее интерес к теме на протяжении лет.
Так мы сравнили:
• англоязычную Википедию — как показатель глобального интереса,
• русскоязычную Википедию — как отражение локального культурного внимания.
Это позволило увидеть, кто остаётся интересен годами, а кто популярен лишь в одной языковой версии. Таким образом мы получили топ самых популярных страниц исследователей.
5 самых популярных ученых в англоязычной версии Вики:
1. Альберт Энштейн (3648 дней попадал в топ рейтинга)
2. Стивен Хокинг (3062 дней)
3. Никола Тесла (2149)
4. Исаак Ньютон (881)
5. Роберт Оппенгеймер (866)
Отчасти схожую картину наблюдаем в русскоязычной версии Вики, но все же с национальным уклоном: Альберт Эйнштейн (3278 дней), Стивен Хокинг (2518), Михаил Ломоносов (2351), Никола Тесла (2241), Сергей Королёв (947).
Топ российских ученых в русскоязычной Вики представлен следующими фигурами:
1. Михаил Васильевич Ломоносов (2351 дней)
2. Сергей Павлович Королёв (947)
3. Дмитрий Иванович Менделеев (888)
4. Андрей Дмитриевич Сахаров (273)
5. Пётр Леонидович Капица (155)
Разница между английской и русской версиями показывает, что глобальный канон и локальная память живут по разным законам. Для мира важны фигуры, связанные с фундаментальной наукой и большими нарративами XX века, тогда как русская Википедия сильнее отражает национальную историю науки и техники. При этом такие люди как Эйнштейн, Хокинг и Тесла — не просто учёные, а символы науки как таковой, понятные вне языков и стран.
Примечательно, что долгосрочный интерес почти не зависит от новостных поводов. Действительно, громкие события и фильмы дают всплески (в частности, вероятнее всего это объясняет интерес к имени Р. Оппенгеймера), но в топе годами остаются те, чьи имена встроены в повседневное представление о том, «как работает наука». Таким образом Википедия здесь выступает не просто энциклопедией, а зеркалом коллективного знания: она показывает не то, что «важно по мнению экспертов», а то, о чём и о ком люди действительно продолжают читать изо дня в день и год за годом, на разных языках и в разных культурах.
#wikipedia #популярность #ученые #Тесла #Хокинг #Ломоносов #Капица #Энштейн #Менделлев #Сахаров #Королев #Оппенгеймер #википедия
❤10🔥6👍5
NeurIPS 2025: в материалах ведущей научной конференции нашли сгенерированные ссылки
GPTZero обнаружил по меньшей мере 100 фальшивых источников в работах, принятых на конференцию NeurIPS 2025, одной из самых престижных в области машинного обучения и ИИ.
На конференцию NeurIPS 2025 было подано более 21 500 работ, т. е. в 2 раза больше по сравнению с 2020 годом, когда заявок было 9 467. В 2025 году 5 290 работ были приняты к публикации — это примерно 24.5 % от общего числа, то есть почти каждая четвёртая работа прошла через многократное рецензирование, а на каждый принятый материал приходилось в среднем 15 000 публикаций, с которыми соревновались авторы.
Анализ охватил 4 841 материал, прошедший рецензирование для NeurIPS. В 51–53 работах были подтверждены фальшивые или несуществующие источники: вымышленные статьи, несуществующие DOI или неправильные данные, что подогревает беспокойство о качестве проверки научных публикаций в эпоху широкого применения LLM (рис.).
При этом обработку статей обеспечивали около 20 500 рецензентов, 1 663 area chairs и 199 senior area chairs — невероятно большая команда, но всё равно крайне загруженная. Несмотря на строгую политику рецензирования из-за такого наплыва работ организаторы столкнулись с очевидными трудностями: выросла доля относительно неопытных рецензентов, а системы подбора материалов (например, через OpenReview) стали больше полагаться на автоматическую проверку, чем на глубокую экспертизу. Очевидно, что рецензенты попросту не успевали перепроверять каждую цитату.
Случай с NeurIPS 2025 подтверждает, что даже самые престижные конференции оказываются уязвимыми перед вызовами современной науки. Вероятно, в эпоху LLM проблема уже не только в том, используют ли ИИ при написании статей, а в том, кто и как проверяет результат. Именно качество научной экспертизы становится новым уязвимым местом академической системы.
#рецензирование #научнаяэтика #галлюцинации #NeurIPS2025
GPTZero обнаружил по меньшей мере 100 фальшивых источников в работах, принятых на конференцию NeurIPS 2025, одной из самых престижных в области машинного обучения и ИИ.
На конференцию NeurIPS 2025 было подано более 21 500 работ, т. е. в 2 раза больше по сравнению с 2020 годом, когда заявок было 9 467. В 2025 году 5 290 работ были приняты к публикации — это примерно 24.5 % от общего числа, то есть почти каждая четвёртая работа прошла через многократное рецензирование, а на каждый принятый материал приходилось в среднем 15 000 публикаций, с которыми соревновались авторы.
Анализ охватил 4 841 материал, прошедший рецензирование для NeurIPS. В 51–53 работах были подтверждены фальшивые или несуществующие источники: вымышленные статьи, несуществующие DOI или неправильные данные, что подогревает беспокойство о качестве проверки научных публикаций в эпоху широкого применения LLM (рис.).
При этом обработку статей обеспечивали около 20 500 рецензентов, 1 663 area chairs и 199 senior area chairs — невероятно большая команда, но всё равно крайне загруженная. Несмотря на строгую политику рецензирования из-за такого наплыва работ организаторы столкнулись с очевидными трудностями: выросла доля относительно неопытных рецензентов, а системы подбора материалов (например, через OpenReview) стали больше полагаться на автоматическую проверку, чем на глубокую экспертизу. Очевидно, что рецензенты попросту не успевали перепроверять каждую цитату.
Случай с NeurIPS 2025 подтверждает, что даже самые престижные конференции оказываются уязвимыми перед вызовами современной науки. Вероятно, в эпоху LLM проблема уже не только в том, используют ли ИИ при написании статей, а в том, кто и как проверяет результат. Именно качество научной экспертизы становится новым уязвимым местом академической системы.
#рецензирование #научнаяэтика #галлюцинации #NeurIPS2025
❤11
Forwarded from Если быть точным
С генеративными нейросетями ученые стали писать больше статей — правда, оценивать эти тексты стало сложнее
Большие языковые модели (LLM) — такие как ChatGPT — все активнее используются в науке, но до недавнего времени было неясно, как именно они меняют научное письмо в целом.
Команда исследователей из Корнеллского университета и Калифорнийского университета в Беркли попытались ответить на этот вопрос. Они проанализировали более двух миллионов препринтов — научных статей, выложенных в открытый доступ до рецензирования — за 2018–2024 годы из трех крупнейших баз: arXiv, bioRxiv и SSRN.
В качестве примера человеческого письма авторы взяли аннотации, опубликованные до 2023 года. Затем они переписали их с помощью GPT-3.5, чтобы выявить признаки текста языковой модели. А уже на основе различий оценивалась вероятность того, что более поздние аннотации были подготовлены не без помощи LLM .
Такой метод не позволяет точно определить вклад языковых моделей в каждую отдельную работу — и авторы исследования отдельно это подчеркивают. Но некоторые изменения в научном письме увидеть все же можно.
▫️ Научных работ стало больше
Когда в работах появляются признаки использования языковых моделей, авторы начинают публиковать заметно больше препринтов: на треть больше на arXiv, более чем на 50% на bioRxiv и почти на 60% на SSRN.
Исследователи объясняют эту тенденцию так. Подготовка статьи требует много времени: надо собрать аргументы, поработать с литературой и четко сформулировать выводы. У не-носителей английского языка могут возникнуть трудности, но LLM упрощают эти задачи. Отсюда дополнительное время для подготовки других статей.
Особенно сильный эффект от использования языковых моделей наблюдается у ученых с азиатскими именами, работающих в институтах Азии. У этой группы в отдельных областях число препринтов удвоилось.
▫️ Язык перестал быть индикатором качества
До их появления LLM сложный академический язык обычно отражал значительные усилия, вложенные в исследование. Своего рода косвенный сигнал качества, считают авторы.
Подготовленные с помощью языковых моделей работы воспроизводят внешние признаки такого письма, хотя по другим критериям статья может быть слабой. Избыточная сложность нередко сопровождает слабую методологию или ограниченную новизну, что снижает вероятность публикации.
А еще языковые модели влияют на поиск и использование предыдущих исследований: ученые чаще ссылаются на более свежие и менее известные источники.
Большие языковые модели (LLM) — такие как ChatGPT — все активнее используются в науке, но до недавнего времени было неясно, как именно они меняют научное письмо в целом.
Команда исследователей из Корнеллского университета и Калифорнийского университета в Беркли попытались ответить на этот вопрос. Они проанализировали более двух миллионов препринтов — научных статей, выложенных в открытый доступ до рецензирования — за 2018–2024 годы из трех крупнейших баз: arXiv, bioRxiv и SSRN.
В качестве примера человеческого письма авторы взяли аннотации, опубликованные до 2023 года. Затем они переписали их с помощью GPT-3.5, чтобы выявить признаки текста языковой модели. А уже на основе различий оценивалась вероятность того, что более поздние аннотации были подготовлены не без помощи LLM .
Такой метод не позволяет точно определить вклад языковых моделей в каждую отдельную работу — и авторы исследования отдельно это подчеркивают. Но некоторые изменения в научном письме увидеть все же можно.
Когда в работах появляются признаки использования языковых моделей, авторы начинают публиковать заметно больше препринтов: на треть больше на arXiv, более чем на 50% на bioRxiv и почти на 60% на SSRN.
Исследователи объясняют эту тенденцию так. Подготовка статьи требует много времени: надо собрать аргументы, поработать с литературой и четко сформулировать выводы. У не-носителей английского языка могут возникнуть трудности, но LLM упрощают эти задачи. Отсюда дополнительное время для подготовки других статей.
Особенно сильный эффект от использования языковых моделей наблюдается у ученых с азиатскими именами, работающих в институтах Азии. У этой группы в отдельных областях число препринтов удвоилось.
До их появления LLM сложный академический язык обычно отражал значительные усилия, вложенные в исследование. Своего рода косвенный сигнал качества, считают авторы.
Подготовленные с помощью языковых моделей работы воспроизводят внешние признаки такого письма, хотя по другим критериям статья может быть слабой. Избыточная сложность нередко сопровождает слабую методологию или ограниченную новизну, что снижает вероятность публикации.
А еще языковые модели влияют на поиск и использование предыдущих исследований: ученые чаще ссылаются на более свежие и менее известные источники.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤5