Academic literature on the topic 'Наукометричний аналіз'

Мета дослідження — наукометричний аналіз публікаційної активності науковців ДУ «Інститут ендокринології та обміну речовин ім. В. П. Комісаренка НАМН України» (далі — Інститут) за даними наукометричної бази даних SciVerse Scopus. Матеріал і методи. Метод дослідження — наукометричний аналіз наукових публікацій за даними наукометричної бази даних SciVerse Scopus. Об’єктом дослідження стали всі публікації науковців Інституту за даними SciVerse Scopus, а предметом дослідження — кількість публікацій, кількість статей із бібліографічними посиланнями на публікації, кількість бібліографічних посилань на публікації та індекс Хірша (h-index).

Мета дослідження — наукометричний аналіз публікаційної активності науковців ДУ ≪Інститут ендокринології та обміну речовин ім. В.П. Комісаренка НАМН України≫ (далі — Інститут) за даними наукометричної бази даних Google Scholar. Матеріали та методи. Метод дослідження — наукометричний аналіз наукових публікацій за даними наукометричної бази даних Google Scholar. Об’єктом дослідження стали всі бібліометричні профілі науковців Інституту на платформі Google Scholar, а предметом дослідження — кількість бібліографічних посилань на всі публікації, h-індекс та i10-індекс за весь період і з 2013 року. Результати. Особисті бібліометричні профілі створили 27 науковців. Кількість бібліографічних посилань у 3 науковців становить 6484, 4234 і 1304 одиниці, у 4 — від 501 до 1000, у 7 — від 101 до 500 і в 13 науковців — до 100. Один науковець має індекс Гірша 43, 1 — 34, 3 — від 11 до 20, 5 — від 6 до 10 і 17 — від 1 до 5. У 19 науковців є публікації, які мають принаймні 10 бібліографічних посилань. Висновок. Останніми декількома роками рівень цитування публікацій науковців залишається стабільним.

Мета — наукометричний аналіз публікаційної активності науковців ДУ «Інститут ендокринології та обміну речовин ім. В.П. Комісаренка НАМН України» (далі — Інститут) за даними наукометричної бази даних Web of Science. Матеріал і методи. Метод дослідження — наукометричний аналіз наукових публікацій за даними наукометричної бази даних Web of Science. Об’єктом дослідження були всі публікації науковців Інституту за даними Web of Science Core Collection, а предметом дослідження — кількість публікацій, індекс Хірша (h-index), кількість бібліографічних посилань на публікації та кількість статей із бібліографічними посиланнями на публікації (загальна кількість і кількість без самоцитування). Результати. Станом на 01.11.2019 року в штаті Інституту налічувалося 79 науковців, із них 18 із науковим ступенем доктора наук, 41 — кандидата наук і 20 без наукового ступеня. Усі доктори наук були в базі даних Web of Science Core Collection, і середнє значення індексу Хірша для їх групи становило приблизно 6,2 пункту. Серед кандидатів наук у базі даних був 31 науковець (75,6% від загальної кількості із цим ступенем), а середнє значення індексу Хірша для їх групи становило майже 1,4 пункту (у 16 кандидатів наук цей індекс становив 0). У базі даних були також 8 науковців без наукового ступеня (40,0% від загальної кількості без ступеня), проте середнє значення індексу Хірша для їх групи перевищувало 2,2 пункту (у 4 науковців цей індекс становив 0). У цілому по Інституту 57 науковців (72,2% від загальної кількості) були в базі даних Web of Science Core Collection і мали індекс Хірша, середнє значення якого дещо перевищувало 3,0 пункти. За всіма показниками беззаперечними лідерами є науковці М.Д. Тронько та Т.І. Богданова, індекс Хірша яких становить відповідно 32 і 31 пункти. Висновок. У науковців Інституту є достатній потенціал для суттєвого поліпшення власних наукометричних показників за даними наукометричної бази Web of Science Core Collection.

Автором оглядової статті здійснено наукометричний аналіз наукового доробку С. Гончаренка. Здійснено класифікацію джерел за змістом, визначаючи суто наукові дослідження (монографії, наукові статті, дисертації), популяризаторські праці (публіцистика, науково-популярні видання), навчальні (посібники, підручники), довідкова література (енциклопедії, бібліографічні покажчики, словники тощо), хрестоматійні видання (збірки документів, видання творів та ін.). Визначено проблематику наукових розвідок Семена Устимовича, виокремлено їх пріоритетні напрями: дидактика фізики, проблеми розвитку вітчизняної освіти, загальна дидактика, методологія педагогіки. Зазначено, що систематизація науково-педагогічної спадщини вченого за різними критеріями дозволила отримати уявлення про різноплановість доробку вченого та коло проблем, які були предметом його дослідження. Обґрунтовано, що оприлюднення інформаційних ресурсів вченого в електронній бібліотеці сприяє поширенню та забезпечує відкритий доступ до результатів його наукових досліджень. Зазначено, що внесення інформаційних ресурсів до електронної бібліотеки (оприлюднення), завантаження ресурсів (розповсюдження), цитування наукової продукції (використання) є впровадженням наукових результатів науковця. Представлено бібліометричний профіль С. Гончаренка за допомогою найважливіших критеріїв оцінювання наукового рівня (h-індекс, і10-індекс). Отримано адекватну оцінку наукової продуктивності С. Гончаренка, визначено загальну кількість публікацій та загальне число цитувань вченого. Зроблено висновок, що праці академіка С. Гончаренка є досить цитованими і нині: як у текстах дисертаційних робіт, авторефератів, так і в найновіших працях нинішніх вчених з проблем історії педагогіки, дидактики, теорії виховання, національної освіти, внеску конкретних персоналій у розвиток вітчизняної педагогіки. Ключові слова: С. Гончаренко, наукові праці, критерії, наукометричний аналіз, бібліометричний профіль.

Мета дослідження: аналіз актуальних питань популяризації публікацій у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз даних; розгляд нормативні документи, які регламентують актуальність публікацій наукового доробку у таких виданнях. Завдання дослідження: висвітлення найпопулярніших наукометричних баз даних, таких як Scopus, Web of Science, Index Copernicus, Google Scholar. Об’єктом дослідження є поняття «бібліометрія», «наукометрична база даних», «індекс цитувань», «імпакт фактор». Предмет дослідження: популяризація публікацій у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз даних, як елемент мобільності сучасного науковця. Результати дослідження: визначено, що публікація наукових праць у виданнях, включених до міжнародних наукометричних баз даних, надає можливість аналізувати міжнародні наукові досягнення, цитувати та по-можливості приєднатись до них.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.

Наведені результати порівняльного аналізу стану та динаміки наукової публікаційної активності та результативності країн світу на основі інтегральних щорічних показників та індикаторів цитування з системи SJR

Костирко, Т. М. Бібліометрична оцінка досліджень з напрямку наноструктурування промислових металів і сплавів, напилених покриттів у БД Scopus = Bibliometric evaluation of research in the field of nanostructuring of industrial metals and alloys, sprayed coatings in the database Scopus / Т. М. Костирко, М. С. Жигалкіна // Матеріали ХІ міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". В 2 ч. – Миколаїв : НУК, 2020. – Ч. 2. – С. 263–269.
Анотація. У статті представлені результати бібліометричного дослідження, спрямованого на удосконалення обладнання та підвищення властивостей покриттів та розвиток напрямку «Наноструктурування промислових металів і сплавів, напилених покриттів» на основі продуктів і сервісів наукометричної БД Scopus. Отримані результати можна використовувати для подальших наукових досліджень з даної та суміжних тем, а також застосовувати в процесі викладання матеріалознавчих дисциплін та технології напилення покриттів.
Abstract. The article presents the results of bibliometric research aimed at improving the equipment and improving the properties of coatings and the development of "Nanostructuring of industrial metals and alloys, sprayed coatings" based on products and services of scientometric database Scopus. The obtained results can be used for further research on this and related topics, as well as used in the teaching of materials science and coating technology.

Костирко, Т. М. Бібліометричний аналіз наукових видань, в яких публікуються автори-НПП НУК ім. адм. Макарова (за даними наукометричної бази даних SCOPUS) = Bibliometric analysis of scientific resources, in which the research results of the scientists of the Admiral Makarov National University of Shipbuilding are published (based on Scopus) / Т. М. Костирко, Т. Д. Корольова // Матеріали ХІ міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". В 2 ч. – Миколаїв : НУК, 2020. – Ч. 2. – С. 257–263.
Анотація. У статті представлені результати бібліометричного дослідження наукових видань, в яких публікуються автори-НПП НУК ім. адм. Макарова (за даними наукометричної бази даних Scopus), спрямованого на оцінювання результатів наукової діяльності. Отримані результати можна використовувати для подальшого підвищення публікаційної активності як авторів, так і університету в цілому.
Abstract. The article presents the results of bibliometric research of scientific resources in which Admiral Makarov National University of Shipbuilding scientists publish (based on Scopus data), conducted in order to evaluate the results of scientific activity. The results can be used to further increase the publication activity of authors as well as the university as a whole.