skip to main |
skip to sidebar
Науковці з Нанкінського сільськогосподарського університету вирішили з’ясувати, чи впливає повторне використання наукових даних (dataset reuse) на цитованість публікацій. Хоча різні агітатори люблять запевняти, що відкритість даних є однією з ключових цінностей сучасної науки, у скептиків досі залишаються сумніви: чи не зменшує повторне використання даних новизну дослідження і, відповідно, його науковий вплив? Дослідники проаналізували публікації з PubMed Central Open Access Subset у галузі біомедичних та наук про життя й ідентифікували три типи поведінки: self-reuse – автори повторно використовують власні дані; reuse-of-others – використання чужих відкритих даних; non-reused – дані, які згадуються лише один раз.
Команда Google DeepMind спільно з істориками з університетів Оксфорду, Ноттінгема й Уоріка, презентували Aeneas (Еней) – генеративну нейромережу, створену для того, щоб допомогти вченим відновлювати пошкоджені тексти, визначати їх географічне та хронологічне походження й знаходити паралелі між написами. Автори на сторінках журналу Nature запевняють, що результати роботи цього ШІ-інструмента просто дивовижні: 90% істориків визнали знайдені паралелі корисними для подальших досліджень, похибка датування скоротилася з 31 до 14 років, точність географічного визначення зросла з 27% до 68%, а помилка при відновленні текстів знизилася з 39% до 21%.
Університети стоять на межі великих змін. У новому спецвипуску Nature “The future of universities” зібрано під одним дахом цікаві тексти, які показують: традиційна модель вищої освіти більше не витримує тиску. Насамперед академічні бюджети тріщать по швах. У Британії понад 40% університетів прогнозують бюджетний дефіцит, а навіть провідні виші США змушені шукати нові фінансові моделі. Демографія теж не на користь ЗВО – у багатьох країнах зменшується кількість студентів через старіння населення. Тому університети все частіше звертаються до першого покоління студентів (ті, хто перший у своїй сім’ї вступає до університету, тобто їхні батьки не мали вищої освіти) та до молоді з країн, що розвиваються.
У Journal of Data and Information Science вийшло дослідження про те, як змінювалось наукове життя в Україні з 2005 по 2023 рік. Автори проаналізували понад 26 тисяч публікацій українських дослідників (Dimensions) і спробували зрозуміти: хто публікується, куди переїжджають науковці, і чи зростає науковий вплив їхніх робіт. Дані показують кардинальні зміни в інституційній структурі науки: якщо у 2005-2013 роках майже половина публікацій належала вченим Національної академії наук України (НАНУ), то у 2014-2023 роках ситуація різко змінилася – частка університетських науковців зросла до 86%, а роль НАНУ скоротилася майже утричі. Таким чином, саме університети стали головним місцем наукової продукції, тоді як Академія поступово втрачає дослідників.
Завзяті дослідники з Нью-Йоркського медичного коледжу провели масштабний огляд літератури: проаналізували понад 900 джерел, відфільтрували 56 найрелевантніших досліджень і систематизували все, що нині відомо про закупівлю підручників в академічних бібліотеках. У результаті вийшла дорожня карта, яка допомагає зрозуміти: чи варто бібліотекам купувати підручники, у якому форматі і як робити це найефективніше.
Мій попередній допис про GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy) безумовно був інформативним та структурованим, однак виявилося, що для багатьох ще не зовсім зрозуміло, як цю таксономію застосовувати на практиці для розкриття того, які саме завдання були делеговані генеративному ШІ в науковій роботі. Тепер ситуація змінилася. У відкритому доступі з’явився лінивчик від Бердянського державного педагогічного університету з готовими рекомендаціями для авторів, редакторів журналів та адміністраторів репозиторіїв.
Закон Меткалфа походить із телекомунікацій і стверджує: цінність мережі зростає пропорційно до квадрата кількості її учасників. Якщо в мережі є 10 користувачів – можливих зв’язків між ними приблизно 100, а якщо 1000 – уже мільйон. Іншими словами, що більше учасників, то швидше зростає цінність мережі. У нещодавніх наукових публікаціях цей принцип цікаво застосували до бібліографічних баз даних, які можна уявити як мережі наукових статей і цитувань між ними.
Поки ChatGPT і його родичі пишуть “унікальні” курсові та дипломні, у світі намагаються розв'язати просте питання: як чесно сказати, що до вашої наукової роботи доклав руку штучний інтелект? Генеративний ШІ уже став повсякденним інструментом для науковців, авторів, редакторів, бібліотекарів. Він допомагає планувати дослідження, аналізувати дані, писати тексти, редагувати та створювати візуалізації. Але як зрозуміти, хто, коли та для чого застосовував ШІ? Як забезпечити прозорість і чесність наукових публікацій?
Нова тривожна робота в PNAS про наукове шахрайство, мережі горе-авторів і редакторів, працівників так званих “паперових фабрик”, які спільно продукують та публікують фейкові наукові роботи у величезному масштабі. Найбільше вражає динаміка зростання фальсифікованих публікацій. Кількість підозрілих робіт подвоюється кожні півтора року – у десять разів швидше, ніж зростає сама наукова література. Водночас наявні інструменти боротьби, як-от відкликання статей або деіндексація журналів у реферативних базах даних, не встигають за цим зростанням. У результаті тисячі сумнівних публікацій залишаються частиною наукового обігу.
Сьогодні у нас модно рахувати “відкриті” й “FAIR” дані – для атестацій, грантодавців, чи просто, щоб тримати бібліотекарів у тонусі. В результаті часто маємо комічну ситуацію: наукова установа гордо звітує, що її дані fair-преfair, але чи можна відтворити ці дослідження – знають лише боги та домовички Zenodo. Тому, якщо ви хочете, щоб ваші дослідницькі дані справді довго жили й слугували відтворюваності, варто підійти до цього завдання серйозніше. Журнал Nature опублікував 5 порад, що допоможуть оновлювати дані й залишатись у добрих відносинах із відтворюваністю та здоровим глуздом.
I log into the journal’s website, enter my credentials, and navigate to the Submissions Being Processed tab. It’s been three weeks, and my manuscript’s status hasn’t changed. Undergoing Initial Checking. Again. And again. I sigh and close the tab. But, of course, I’ll check again tomorrow. Nine months ago, I found myself in the same situation – my manuscript sat Under Review for months, only for me to receive a formal rejection with no explanation. Now, every time my submission lingers in editorial limbo, a familiar sense of unease creeps in: What if it happens again?
У науковому середовищі багато говорять про відкритість, співпрацю і спільне прагнення до знань. Але за фасадом прогресу приховані менш приємні реалії – і одна з них отримала образну назву “Ефект Ґоллума” (Gollum effect). Цей термін походить із творів Дж. Р. Р. Толкіна, де Ґоллум – це істота, яка одержимо охороняє “своє золотце”, магічний перстень, і готова на все, аби ніхто інший його не отримав. У науці Ґоллумом називають тих, хто чинить подібно: привласнює ідеї, теми досліджень, доступ до ресурсів, даних – і всіляко перешкоджає іншим науковцям працювати в цих напрямках.
Поки університети в Європі змагаються за нові патенти, аспірантів і міжнародні гранти, в Україні розігрується підозріла вистава під назвою: “У кого більше корпусів, тому дамо мільйон”. Офіційно це називається реформою вищої освіти від МОН, хоча правильніше було б сказати – освоєнням позикових коштів під регіт та аплодисменти Світового банку. Сама ідея “укрупнення” на рівні логіки звучить приблизно так: якщо склеїти три середньостатистичних українських ЗВО в один, то вийде Гарвард.
Світ наукової інформації стрімко змінюється. Те, що раніше зберігалося у вигляді MARC-полів у бібліотечних каталогах, сьогодні дедалі частіше перетворюється на графи знань. Knowledge Graph – це спосіб представлення інформації у вигляді пов’язаних між собою сутностей: понять, людей, публікацій, організацій, методів. Основу такого представлення становлять триплети: наприклад, [Автор] – [написав] – [Публікація]. Кожен елемент у цій структурі має унікальний ідентифікатор, зрозумілий як для комп’ютера, так і для глобальних інформаційних систем. Це відкриває нам двері у прекрасний світ зв’язності, машинної обробки, багатомовності та інтеграції з різними джерелами (Linked Open Data).
Результати опитування понад 7800 італійських викладачів-дослідників, опубліковані в журналі Research Policy, засвідчують очевидне, але часто недооцінене: науковці мають різні просторові потреби, і те, де вони продуктивніше працюють, залежить від типу завдань і галузі досліджень. Зокрема, доступ до лабораторії істотно збільшує частку часу, який дослідники в природничих, сільськогосподарських і технічних науках проводять в університеті. Це й не дивно – без лабораторного середовища експериментальні дослідження залишаться теоретичними припущеннями.
Усім, хто бодай трохи знайомий з академічною кухнею, добре відомо: наявність публікації у Scopus чи Web of Science ще не гарантує її наукової якості. Попри заявлені суворі критерії відбору, у цих базах регулярно трапляються журнали, що демонструють ознаки недоброчесної редакційної практики. У випадку з журналами така ситуація бодай частково компенсується періодичними переглядами – іноді індексацію сумнівного видання таки зупиняють. Натомість у частині конференцій контролю ще менше і значна кількість матеріалів потрапляє до баз без належного наукового відбору, що дозволяє шахраям маніпулювати публікаційними показниками.
НФДУ оголосив про старт нового конкурсу проєктів “Передова наука в Україні 2026-2028”. Звісно, ми завзято пишемо заявки, але цей допис – не про сам конкурс, а про збочені критерії національного наукового оцінювання, які успішно демотивують будувати власну наукову кар'єру та готувати майбутнє покоління дослідників. Відповідно до умов конкурсу, науковим керівником проєкту у сфері соціогуманітарних наук може бути вчений, який має ступінь, працює в установі, що подає заявку, і виконує перший критерій плюс ще два інших з чарівного списку: дві скопусівські публікації, три ваківські, монографія (можна з серії "Венеція-Шепетівка"), членство в редколегії кафедрального журналу та обов'язкове стажування за програмою “Туристичний науковий вояж”.
Аналітичний огляд Сташі Мілоєвіч міждисциплінарну галузь "науки про науку" опублікований у журналі Scientometrics. Авторка досліджує історію становлення цієї дисципліни, починаючи з її зародження у 1920-х роках, і наголошує на сучасних викликах, які стоять перед science of science. Знову лунає критика надмірного захоплення цитуваннями як головного показника якості, що створює “культуру цитувань”, у якій посилання на попередні роботи перестають бути засобом оцінки реального наукового внеску, а стають самоціллю. У відповідь на ці проблеми дослідники закликають виходити за межі традиційних бібліографічних метаданих – потрібно створювати відкриті бази даних нового покоління із залученням ШІ, які інтегруватимуть не лише публікації, а й патенти, інформацію про фінансування, клінічні дослідження, згадки в ЗМІ тощо.
У Katina Magazine вийшла стаття, яку варто прочитати кожному бібліотекарю, ректору, чиновнику та науковцю в Україні: "Academic Databases and the Art of the Overcharge". Її автори – Джоел Торнтон і Кертіс Бранді – викривають, як великі комерційні постачальники наукових баз даних (Elsevier, Clarivate, American Chemical Society) використовують цінову дискримінацію, тобто беруть не "чесну ціну", а ту, яку установа готова заплатити. За допомогою запитів на доступ до публічної інформації авторам вдалося отримати реальні суми контрактів з десятків провідних американських університетів.
В одній із найбільших монастирських бібліотек середньовічної Європи – абатства Клерво у Франції – дослідники виявили манускрипти з палітурками, вкритими шерстю. Тривалий час вважалося, що це шкіра кабанів або оленів. Однак, нові аналізи зразків шкіри й давньої ДНК показали, що ці книги були переплетені у шкіру тюленів: найчастіше – звичайного, іноді – гренландського, а одного разу – арктичного бородатого тюленя.
