Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Сотрудники журналов The Lancet объявили первую в истории забастовку

Сотрудники The Lancet и связанных с ним журналов объявили однодневную забастовку 22 сентября из‑за провала переговоров о заработной плате с издательством Elsevier. Это первая забастовка за почти 200-летнюю историю The Lancet.

Профсоюз Национального союза журналистов Великобритании (NUJ) представляет около 110 работников примерно 30 журналов группы The Lancet — редакторов и сотрудников других подразделений. После забастовки участники планируют с 23 по 30 сентября работать строго в рамках условий контрактов, без переработок и выполнения обязанностей сверх установленного рабочего времени.

Профсоюз требовал повышения зарплаты на 7,5% в первый год, указывая, что доходы работников не успевали за инфляцией и за пять лет их реальное положение заметно ухудшилось. Elsevier предложил 4,1% в первый год и 2,9% во второй. За проведение забастовки проголосовали 94,5% членов профсоюза.
Конфликт особенно заметен на фоне финансовых показателей владельца журналов. Elsevier сообщил о скорректированной операционной прибыли в 1,04 млрд фунтов стерлингов за 2025 год при марже 38%. Одновременно APC в The Lancet почти удвоилась: с 5 тыс. долларов в 2020 году до 9 550 долларов в 2026-м.

В Elsevier заявили, что провели несколько раундов переговоров с NUJ, но договориться об оплате труда пока не удалось. Профсоюз призвал издателя вернуться к обсуждению предложения, которое, по мнению работников, отражало бы их вклад в работу компании и научного сообщества.

#elsevier
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

В редакции журнала есть три степени готовности статьи:
«Автор почти исправил»
«Рецензент почти согласен»
«Номер почти выходит»

#пятничное
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Научные данные России: с чего начинать

Земля, океан, климат

ЕСИМО — http://esimo.ru
 Тема: океан, метеорология, гидрология.
 Ценность: единая государственная система Росгидромета об обстановке в Мировом океане — официальный контур морских и гидрометеоданных, а не институтский архив.

Всемирный центр данных по метеорологии (Обнинск) — http://meteo.ru/mcd/ewdcmet.html
 Тема: метеорология.
 Ценность: российский узел сети World Data Centres: сбор и распространение метеоданных внутри страны и в международном обмене (ВНИИГМИ–МЦД).

Всемирный центр радиационных данных (WRDC) — http://wrdc.mgo.rssi.ru/
 Тема: климат, солнечная радиация.
 Ценность: один из шести мировых центров программы GAW ВМО; архив актинометрических наблюдений ГГО им. Воейкова.

Всемирный центр данных по солнечно-земной физике (Москва) — http://www.wdcb.ru/stp/index.en.html
 Тема: геофизика, космос.
 Ценность: архив наблюдений солнечно-земной физики Геофизического центра РАН.

Геомагнитный центр ГЦ РАН — https://geomag.gcras.ru/
 Тема: геомагнетизм.
 Ценность: данные обсерваторий INTERMAGNET по России и ближнему зарубежью, плюс спутниковые продукты (система MAGNUS).

Астрономия и физика

Центр астрономических данных ИНАСАН — https://www.inasan.ru/en/divisions/dpss/cad/
 Тема: астрономия.
 Ценность: с 1980 года российский филиал CDS Strasbourg; каталоги звёзд, переменных и двойных систем для отечественной астрономии.

SPECTR-W3 — http://spectr-w3.snz.ru/index.phtml
 Тема: атомная спектроскопия, физика плазмы.
 Ценность: одна из крупнейших баз по спектрам атомов и высокозарядных ионов (РФЯЦ–ВНИИТФ): уровни, линии, вероятности переходов, сечения.

Биоразнообразие и коллекции

Российский GBIF IPT — http://gbif.ru:8080/ipt/
 Тема: биоразнообразие.
 Ценность: национальный узел публикации occurrence-данных в GBIF (ИМПБ РАН / ИПМ им. Келдыша).

«Ноев ковчег», МГУ — https://depo.msu.ru/ipt/
 Тема: живые системы, биоматериалы.
 Ценность: депозитарий МГУ — от молекул до организмов; наборы публикуются в GBIF.

IPT ЗИН РАН и БИН РАН — https://ipt.zin.ru
 Тема: зоология и ботаника.
 Ценность: данные крупнейших академических коллекций — Зоологического и Ботанического институтов РАН.

IPT Института океанологии им. Ширшова — https://gbif.ocean.ru/ipt/
 Тема: морская биология.
 Ценность: встречи, плотность и биомасса видов с экспедиций ИО РАН.

Молекулярная биология (российские базы мирового уровня)

CSDB — https://csdb.glycoscience.ru/database/
 Тема: гликомика.
 Ценность: курируемая база природных углеводных структур с таксономией, литературой и ЯМР (ИОХ РАН).

GTRD — https://gtrd.biouml.org/
 Тема: регуляция транскрипции.
 Ценность: сайты связывания транскрипционных факторов по ChIP-seq для человека и мыши.

HOCOMOCO — https://hocomoco11.autosome.org/
 Тема: геномика, мотивы ДНК.
 Ценность: модели связывания 680 человеческих и 453 мышиных транскрипционных факторов (PWM по ChIP-seq из GTRD).

VDJdb — https://vdjdb.com/
 Тема: иммунология, TCR.
 Ценность: курируемая база Т-клеточных рецепторов с известной антигенной специфичностью (ИБХ РАН).

EpiFactors — https://epifactors.autosome.org/
 Тема: эпигенетика.
 Ценность: белки и комплексы эпигенетической регуляции плюс экспрессия в клетках, раковых линиях и тканях (МФТИ).

Медицина и ML

MosMedData — https://mosmed.ai/datasets
 Тема: медицинская визуализация.
 Ценность: открытые КТ-наборы (в т.ч. COVID-19) Центра диагностики и телемедицины ДЗМ — готовые датасеты для обучения моделей.

Medical Data Hub — https://medicaldatahub.ru/datasets/
 Тема: медицинские датасеты для ML.
 Ценность: каталог медицинских наборов под машинное обучение.

Гуманитаристика, соцнауки, вузы

Dataverse Пушкинского Дома — https://dataverse.pushdom.ru
 Тема: русская литература и фольклор.
 Ценность: открытые исследовательские данные ИРЛИ РАН с DOI.

Репозиторий психологических данных — https://ruspsydata.figshare.com
 Тема: психология.
 Ценность: данные и инструменты исследований МГППУ.

DSpace СПбГУ — https://dspace.spbu.ru
 Тема: университетский репозиторий.
 Ценность: публикации, диссертации и датасеты сообщества СПбГУ (есть API DSpace 7).

#opendata #datasets #russia #researchdata

Q1 — это лучший журнал? Не совсем.

Если вы хоть раз выбирали журнал для публикации, наверняка сталкивались с обозначениями Q1, Q2, Q3 и Q4.

Кажется логичным:
Q1 = лучший
Q4 = худший

Но всё немного сложнее.

Что вообще означает Q1?
Q1 — это первый квартиль. Журналы внутри определённой предметной категории ранжируются по выбранной метрике, после чего делятся на четыре группы.

Условно:
🥇 Q1 — верхние 25%
🥈 Q2 — следующие 25%
🥉 Q3 — следующие 25%
Q4 — нижние 25%

И вот здесь начинается самое интересное.
Q1 — не универсальный рейтинг качества
Один и тот же журнал может быть Q1 в одной предметной категории и Q2 в другой.
Кроме того, квартиль зависит от того, в какой базе и по какой метрике вы его смотрите.
Например, позиции журнала в Scopus и Web of Science могут отличаться.
Поэтому фраза:

«Этот журнал Q1»

сама по себе не даёт полной информации.

Гораздо полезнее спросить:
🔹 Q1 где?
🔹 В какой категории?
🔹 По какой метрике?
🔹 За какой год?

И ещё один важный момент.
Q1 журнала ≠ качество каждой статьи, опубликованной в нём.

Высокий квартиль говорит о позиции журнала относительно других журналов в конкретной системе оценки. Это не означает, что любая статья в Q1 автоматически лучше любой статьи из Q2.
Поэтому при выборе журнала смотрите не только на красивое Q1, но и на тематику журнала, аудиторию, требования, индексацию, метрики и репутацию издателя.

#квартили
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Как российская наука меняет географию публикаций в международных журналах

Она заметно сместилась на Восток и глобальный Юг, но публикации на Западе не остановились полностью

Китайские исследователи в 2024 г. стали лидерами по числу совместных публикаций с российскими учеными в научных изданиях, индексируемых в международной базе данных Scopus.

Всего в сотрудничестве с другими странами было опубликовано 19 299 научных работ, из которых 4160 (почти 22%) приходится на КНР. Об этом говорится в новом сборнике «Индикаторы науки» от Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.

«Ведомости» опросили представителей ведущих российских университетов о том, как изменилась международная публикационная активность, с какими странами ученые сегодня чаще всего сотрудничают и насколько отечественная наука по-прежнему интегрирована в мировое научное пространство.

До 2022 г. ключевыми соавторами российских ученых были коллеги из Германии, США и Франции, а сегодня партнер номер один – Китай, говорит первый проректор МГТУ им. Баумана Павел Дроговоз. Существенно выросло число совместных публикаций с учеными из Индии, Ирана, Египта, Турции, Вьетнама, стран Персидского залива, а также Белоруссии и Казахстана.

Читайте подробнее в Ведомостях

#Russia
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Springer Nature заключила трансформативное соглашение с Cornell University
 
Springer Nature объявила о новом трёхлетнем трансформативном соглашении с Cornell University Library (США). Договорённость обеспечивает неограниченный открытый доступ  к публикациям в гибридных журналах издательства для аффилированных исследователей. Условия соглашения: период действия — 3 года; покрытие — все статьи, принятые в гибридном портфеле Springer Nature; APC для соответствующих авторов из Cornell не взимаются — расходы покрываются в рамках соглашения; соглашение включает как доступ ко всем материалам, так и возможность публикации в OA; не покрываются журналы бренда Nature и полностью золотые OA-журналы Springer Nature.

За первое полугодие 2026 г. Springer Nature подписала 19 новых трансформативных соглашений, доведя их общее число до 101, а охват — до более 4400 организаций по всему миру.

#springernature #openaccess
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Писляков В.В. Библиометрия фольклора: русские пословицы в научных журналах // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2026. № 101. С. 175–192. doi: 10.17223/19986645/101/1

Исследуется использование паремий в статьях, опубликованных в отечественных научных журналах. В результате поиска по платформе eLIBRARY.RU и постатейного просмотра полных текстов формируется «паремический массив» – набор журнальных статей, вышедших за 2014–2023 гг., в которых встречается одна из десяти исследуемых пословиц. Выделяются только случаи, когда пословицы используются авторами как пришедшиеся к слову изречения, а не как предмет изучения. Методами библиометрического анализа определяется частотность и «тематический портрет» паремического массива как целого и каждой отдельной пословицы, исследуется совокупность авторов публикаций массива, а также организаций, в которых они работают.

Скачать статью

#научныестатьи #фольклор
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Бессмысленная фраза из-за ошибки распознавания текста проникла в научные статьи и базы данных ИИ

Опечатка из 1950-х годов "вегетативная электронная микроскопия" попала в публикации и закрепилась в языковых моделях ИИ, пишет Futura.

Научное сообщество столкнулось с необычной проблемой: бессмысленное выражение "вегетативная электронная микроскопия" (vegetative electron microscopy) закрепилось в академических публикациях и обучающих выборках искусственного интеллекта. Ошибка возникла еще в 1950-х годах при сканировании и распознавании текста двух статей из журнала "Bacteriological Reviews". Из-за сбоя слово "вегетативный" из одной колонки случайно соединилось со словом "электронный" из соседней секции, сформировав несуществующий термин.

Десятилетия спустя бессмыслица проявилась в иранских научных работах 2017 и 2019 годов. Причиной стала ошибка перевода: в фарси слова "вегетативный" и "сканирующий" отличаются лишь одним диакритическим знаком. По данным сервиса "Google Scholar", странное выражение встречается уже в 22 научных публикациях. Издательство "Springer Nature" отозвало подобные статьи, тогда как "Elsevier" сначала пыталось оправдать корректность термина, но позже выпустило исправления.

Ситуация усугубилась с развитием нейросетей. Исследователи выяснили, что алгоритмы "GPT-3", "GPT-4o" и "Claude 3.5" постоянно завершают предложенные фразы именно этим бессмысленным сочетанием, так как оно попало в гигантский архив веб-данных "CommonCrawl". Случай наглядно продемонстрировал уязвимость научных издательств и показал необходимость усиления контроля за качеством данных, на которых обучаются современные языковые модели.

#ИИ #AI
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Российский бизнес могут обязать использовать отечественные суверенные модели ИИ

Российские компании и госорганы могут обязать применять суверенные модели искусственного интеллекта в ряде сфер. Об этом пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на проект постановления правительства.

По данным издания, мера обсуждалась в рабочей группе по вопросам регулирования ИИ в конце августа, а само предложение поступило от Сбера. Согласно проекту, организации должны будут выбирать суверенную модель, если она дороже национальной не более чем в полтора раза.

Суверенной считается модель, которая на всех этапах разработана только российским юрлицом и работает только на инфраструктуре в РФ. Под это определение сейчас подпадает единственная модель — GigaChat от Сбера. Национальной считается модель, существенно разработанная российским юрлицом, но допускающая в составе решения с открытым исходным кодом. К такой категории отнесена «Алиса AI» Яндекса.

Суверенные или, с учётом стоимости, национальные модели предлагается использовать при подготовке стратегического планирования, госпрограмм и нацпроектов, при разработке нормативных актов, а также в налоговой, таможенной и бюджетной сферах, в критической информационной инфраструктуре (КИИ), образовании, здравоохранении и на «Госуслугах».

В Минцифры подтвердили обсуждение сфер обязательного применения отечественных моделей, но отметили, что перечень остаётся сводным и отражает разные предложения участников. «Говорить о сформированном перечне сфер обязательного применения преждевременно», — заявили в министерстве. В Сбере также подчеркнули, что документ объединяет все прозвучавшие на заседаниях идеи и не является предложением самого банка.
Участники рынка выступают за сохранение конкуренции. В Яндексе считают, что разработчикам нужны единые правила, а отраслям — возможность самостоятельно подбирать решения под конкретные задачи. В MWS AI (входит в МТС Web Services) предупредили, что ограничивать круг допустимых моделей преждевременно: для ряда задач в критически важных отраслях может не оказаться подходящих по качеству и цене решений, при том что многие сценарии не связаны ни с госинтересами, ни с конфиденциальными данными.

По данным аналитической платформы AIANA, GigaChat Max стоит 0,65 рубля за 1000 токенов против 0,8 рубля у YandexGPT Pro 5.1, тогда как открытые модели обходятся примерно в 0,2–0,3 рубля. При этом цена токена не отражает совокупных затрат: основные расходы приходятся на внедрение модели в процессы, проверку результатов и исправление ошибок. Техдиректор направления GenAI компании Just AI Антон Сипачев считает, что главным бенефициаром инициативы становится одна компания, что фактически ведёт к её монопольному положению.

#ИИ
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Минюст США признал законным обучение ИИ на контенте с авторским правом

Администрация США официально выступила на стороне компании OpenAI в судебном разбирательстве с газетой The New York Times и другими издателями, сообщает Reuters.
Министерство юстиции США подало в федеральный суд Манхэттена заключение, в котором указало, что обучение больших языковых моделей (LLM) на защищённых авторским правом текстах относится к категории «добросовестного использования» (fair use). Ведомство подчеркнуло, что развитие искусственного интеллекта напрямую связано с национальной безопасностью и научным прогрессом страны, а ограничение работы разработчиков под предлогом защиты авторских прав поставит государство в невыгодное положение перед зарубежными конкурентами.

Позиция американских властей носит рекомендательный характер, однако способна серьёзно укрепить позиции технологических гигантов в череде аналогичных исков от авторов, звукозаписывающих лейблов и прессы.

Представители The New York Times уже раскритиковали позицию Минюста США, заявив, что администрация защищает интересы многомиллиардных технологических корпораций в ущерб труду создателей контента. Издание настаивает, что разработчики обязаны справедливо платить за использование чужих материалов.

The New York Times подала иск против OpenAI и её ключевого инвестора Microsoft ещё в декабре 2023 года. Газета обвинила компании в незаконном использовании миллионов её статей для обучения чат-бота ChatGPT без получения лицензий и выплаты компенсаций.

#ИИ #AI #суды
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Исследование: «призраки» искусственного интеллекта заражают академические публикации

В списках авторов научных публикаций появились «призраки»: Елена Васкес и Маркус Чен нередко указываются как эксперты или соавторы. На самом деле этих людей не существует, а их имена выдают большие языковые модели при генерации экспертов в определённых областях.
Исследователи из Samsung и Варшавского университета нашли несколько имён, которые часто встречаются в списках экспертов и соавторов. Этот феномен объясняется склонностью моделей генерировать одно и то же имя в рамках похожей задачи. Так, ChatGPT, Gemini и Claude очень часто вписывают в свои художественные произведения человека по имени Элиас Торн, и этот персонаж часто оказывается смотрителем маяка.

Аналогичный процесс, судя по всему, происходит и в научных публикациях: когда модель просят сгенерировать имя разработчика ПО или эксперта в технике, она часто генерирует имя Маркус Чен. Среди других имён, «любимых» моделями, встречаются Елена Амара Оконкво или Окафор (Claude), Лена Петрова (Gemini), а также Элара Восс (ChatGPT).

Как рассказал ведущий автор исследования Михал Бржозовский, учёные обнаружили более 1,5 тыс. статей, в авторах которых значились «призраки».

«Мы обнаружили 1655 записей от „призрачных“ авторов на Zenodo, хранилище данных ЦЕРН. Согласно данным хранилища, журналы, в которых якобы опубликованы эти статьи, не существуют, а даты публикации сфабрикованы», — рассказал он. 

Исследователи также заметили, что LLM не просто часто используют одни и те же имена, они склонны составлять из них одни и те же ансамбли, то есть некоторые имена с большей вероятностью будут появляться вместе. Более того, по их словам, по именам можно определить модель, которая сгенерировала контент. Так, имя Елена Васкес чаще всего появляется в генерациях Claude Sonnet 4, поэтому статьи, где встречается это имя, скорее всего, были созданы с помощью этой LLM. 

Однако, как признаёт Бржозовский, такой уровень точности может быть недолговечным: сгенерированный контент с указанными именами распространяется везде в интернете и влияет на все модели, которые обучаются на актуальных данных.

#ИИ #AI
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Топ-5 мифов о цитируемости, в которые верят даже учёные

Цитируемость — один из главных индикаторов научного влияния. Но вокруг неё сложилось множество мифов, которые вводят в заблуждение даже опытных исследователей.

1. Чем выше h-индекс, тем лучше учёный
h-индекс не учитывает ни качество статей, ни вклад автора, ни стадию карьеры. Учёный с 10 статьями по 10 цитирований и учёный с 10 статьями по 100 цитирований будут иметь одинаковый h-индекс (=10).

2. Самоцитирование — это всегда плохо
Самоцитирование — нормальная практика, если оно служит для связи с предыдущими результатами автора. Патологическим считается как чрезмерное, так и полное отсутствие самоцитирования. У топ-учёных и журналов большинство цитирований приходит извне, а не от самих авторов.

3. Больше статей = выше цитируемость
Количество публикаций не гарантирует качество или влияние. h-индекс поощряет «дробление» одной идеи на несколько статей ради увеличения числа публикаций.

4. Цитируемость = качество исследования
Цитируемость показывает, насколько часто работу упоминают, но не оценивает её научную строгость, воспроизводимость или значимость. Высокоцитируемые статьи могут быть спорными, ошибочными или даже отозванными.

5. h-индекс можно сравнивать между учёными
h-индекс зависит от дисциплины, карьерной стадии, страны, языка публикаций и даже пола исследователя. Молодые учёные всегда будут иметь более низкий h-индекс, даже если их работы высокоцитируемы. Сравнение h-индексов — это как сравнивать яблоки с апельсинами.

Что делать вместо этого?
Используйте набор метрик, а не одну (h-индекс, i10-индекс, общее число цитирований, FWCI, процентиль). Оценивайте качество журналов (Q1/Q2, импакт-фактор, рецензирование), а не только число статей. Помните: метрики — инструмент, а не цель.

#цитирования
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Журнал по философии запретил статьи, «существенно написанные ИИ»

Журнал Philosophy & Public Affairs (PPA) после публикации статьи, «в значительной степени написанной ИИ», ввёл прямой запрет на ИИ-авторский контент. Теперь авторы должны декларировать, что текст статьи не был «существенно написан ИИ», и описывать использование ИИ в исследовательской части.

Нарушение грозит отклонением/отзывом статьи и баном на подачи в журнал. При этом использование ИИ в исследовании остаётся разрешённым; запрет касается именно написания текста. Редакция объясняет решение тем, что ИИ-статьи усложняют задачу журналов по идентификации талантливых исследователей и делают рецензирование более обременительным.

#ИИ #AI
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

На 1 cентября 2026 г. в Scopus проиндексировано 43 351 публикаций российских авторов, вышедших в 2026 году.

Считали только типы публикаций Article и Review.

В 2025 году на эту дату было 41 855 статей, а в 2024 – 43 461

На картинке 1 — организации-лидеры по количеству публикаций.

На картинке 2 — журналы, в которых больше всего публиковались авторы из России.

На картинке 3 — распределение по дисциплинам.

#scopus #russia
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

⚖️ Крупные издатели обвиняются в завышении цен на публикацию статей в открытом доступе

В США подан иск в рамках закона о ложных требованиях (англ. False Claims Act — FCA) против издательств Elsevier, Springer Nature, Wiley и Informa. Их обвиняют в систематическом завышении стоимости публикации статей в открытом доступе (англ. Article Processing Charge — APC) — до 10 раз превышающей реальные расходы на обработку статей. По данным истца, реальные затраты составляют $200–$1000, тогда как издатели взимают до $10 000 за статью.

Иск подал профессор Университета Саймона Фрейзера Хуан Пабло Альперин при поддержке адвокатов, ранее добившихся крупных выплат по подобным делам. Первоначально дело было засекречено в марте 2024 года, но правительство отказалось в него вмешиваться, и в июле суд разрешил истцу продолжить разбирательство самостоятельно.

По мнению Альперина, издатели используют требования американского закона о свободном доступе к результатам государственных исследований как предлог для взимания завышенных платежей с исследователей, которые вынуждены публиковаться в престижных журналах ради карьерного роста. Истец утверждает, что получил информацию о сговоре и недобросовестных практиках, будучи членом ассоциации открытой науки.

Адвокаты истца подчеркивают, что хотя дискуссия о ценах на APC не нова, впервые эти практики квалифицируются как мошенничество в отношении федерального бюджета. Отказ правительства от участия в деле, по их словам, не говорит о его слабости — подобное часто встречается в делах о мошенничестве, и истцы нередко выигрывают их самостоятельно.

Представители издательств пока воздержались от комментариев или не ответили на запросы.

Источник: Retraction Watch.

Успевать за прогрессом медицинской науки, постоянно изучая многочисленные работы, выходящие из печати, сложно даже для человека, у которого много свободного времени; для занятого практикующего врача это практически невозможно. Однако именно последнему человеку крайне необходимо постоянное и последовательное ознакомление с практическими достижениями и открытиями нашего времени, поскольку именно он чаще всего оказывается в ситуациях, требующих наличия достаточных средств для лечения.

The American Journal of Dental Science, 1845.

#научныестатьи
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)

Российские научные сервисы объединятся на фоне ограниченного доступа к зарубежным базам

Новое сообщество Ассоциация развития инфраструктуры открытой науки (АРИОН) займется интеграцией российских научных баз и сервисов, развитием открытой науки и отечественного рынка SciTech, конкретизацией правил применения ИИ при проведении исследований и формулировкой новых подходов к оценке научных результатов.

Инициаторами создания ассоциации выступили компания «Антиплагиат», научная электронная библиотека eLIBRARY и технологическая компания INVENTORUS.

Читать далее

#АРИОН #elibrary #inventorus #антиплагиат
___
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)