Центральная Научная Библиотека УрО РАН

Главная

Новые поступления

Описание

Базы данных

Библиометрия - результаты поиска

Вид поиска

Каталог книг и продолжающихся изданий

Сводный каталог иностранных периодических изданий, имеющихся в библиотеках УрО РАН

Сводный каталог отечественных периодических изданий, имеющихся в библиотеках УрО РАН

Каталог диссертаций и авторефератов диссертаций УрО РАН

Каталог препринтов УрО РАН (1975 г. - )

Имидж-каталог отечественных книг (до 2010 г.)

Имидж-каталог иностранных книг (до 2010 г.)

Алфавитно-предметный указатель (АПУ) ЦНБ УрО РАН

Публикации об УрО РАН

Изобретения уральских ученых

Интеллектуальная собственность (статьи из периодики)

Нанотехнологии

Демидовские премии

Гибель династии Романовых

История Урала

Личная библиотека С. В. Вонсовского

Книжная коллекция Шубиных

Труды Института высокотемпературной электрохимии УрО РАН

Труды Института истории и археологии УрО РАН

Труды сотрудников Института горного дела УрО РАН

Труды сотрудников Института органического синтеза УрО РАН

Труды сотрудников Института теплофизики УрО РАН

Труды сотрудников Института химии твердого тела УрО РАН

Расплавы

Труды сотрудников ЦНБ УрО РАН

Публикации Черешнева В.А.

Публикации Чарушина В.Н.

Каталог библиотеки ИГД УрО РАН

Каталог библиотеки ИЭРиЖ УрО РАН

Электронная энциклопедия «Дискурсология»

Библиометрия

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Мельникова, Е. В.$<.>)

Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5

Вид документа :
Шифр издания :
Автор(ы) : Мельникова Е. В.
Заглавие : Технология больших данных в наборе методов и средств научного исследования в современной наукометрии
Место публикации : Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. - 2022. - № 5. - С. 1-7
Предметные рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ-- БИБЛИОТЕЧНОЕ ДЕЛО
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): технология больших данных--big data--неструктурированные данные--наукометрия--альтметрия--вебометрия--киберметрия--наукометрические показатели--методы научного исследования
Аннотация: Рассмотрены проблемы применения технологии больших данных (Big Data) в современном наукометрическом анализе. Важность и актуальность этих проблем обусловлена способностью больших данных существенно повысить эффективность наукометрических исследований путем глубинного анализа мегаобъемов разнородных данных и выявления на этой основе новых смысловых взаимосвязей и закономерностей. Раскрыто основное содержание технологии больших данных; представлен перечень требований к данным, которые позволяют их относить к категории больших данных; отмечено значение этой технологии как передового средства научного исследования в наукометрии. Дана подробная характеристика методов научного исследования. Проанализированы особенности библиометрических, альтметрических, вебометрических и вероятностно-статистических мето дов. Подчеркнуто важное место технологии больших данных в современном наборе методов и средств научного исследования в наукометрии.
Найти похожие

Вид документа :
Шифр издания :
Автор(ы) : Мельникова Е. В.
Заглавие : Сравнительный анализ современных подходов России и Китая к оценке результатов научной деятельности
Место публикации : Проблемы национальной стратегии. - 2022. - № 1 (70). - С. 153-169
Предметные рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): наукометрия--национальные интересы--scopus--наукометрический анализ--индекс цитирования--система индексации и цитирования--ринц--web of science--наукометрические показатели--наукометрическая система
Аннотация: В статье рассмотрены проблемы оценки результатов научной деятельности, которые входят в сферу профессиональной компетенции наукометрии. Исследован опыт Китая в данной области с акцентом на нововведениях, включая отказ от приоритетности мировых индексов цитирования. Проанализированы особенности оценки результативности научной деятельности в России в текущий период, изложены позиции Министерства науки и высшего образования и Российской академии наук по этому вопросу. Выделены общие черты и различия в подходах РФ и Китая. Отмечена важность создания российской наукометрической системы для обеспечения государственного суверенитета и национальной безопасности.
Найти похожие

Вид документа :
Шифр издания :
Автор(ы) : Гиляревский Р. С., Мельникова Е. В.
Заглавие : О разработке концепции государственной наукометрической системы России и методики ее функционирования
Место публикации : Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы . - 2018. - № 9. - С. 7-12
Предметные рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): наукометрия--библиометрия--государственная система
Аннотация: Изложена описательная модель государственной наукометрической системы: цель ее создания, условия использования, обоснование для проектирования, концептуальный облик, задачи, категории пользователей, принципы организации, функциональная структура, процедура сбора данных, наукометрические и библиометрические показатели, информационные продукты.
Найти похожие

Вид документа :
Шифр издания :
Автор(ы) : Мельникова Е. В.
Заглавие : Потребности наукометрии и возможности современного машинного обучения как области искусственного интеллекта
Место публикации : Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы . - 2023. - № 5. - С. 7-14
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): наукометрия--библиометрия--наукометрические показатели--глубокое обучение--искусственные нейронные сети--большие данные--классификация--web of science--scopus--искусственный интеллект--машинное обучение
Аннотация: Представлена общая характеристика современной наукометрии, ее основных задач и методов исследования. Рассмотрены вопросы применения алгоритмов обычного машинного и глубокого обучения как инструментов искусственного интеллекта в тематической классификации научной литературы. Изложены проблемы и ограничения в классификации литературы по разделам науки в системах индексации и цитирования научной информации. Приводится конкретный пример приложения глубокого обучения для постатейной тематической классификации, разработанного учеными ОАЭ и Иордании на базе сверточных нейронных сетей. Подчеркнуто значение приложений и моделей глубокого обучения для создания корректных классификаций научной литературы, соответствующих реалиям развития науки и способных на этой основе обеспечить повышение точности вычисления наукометрических показателей.
Найти похожие

Вид документа :
Шифр издания :
Автор(ы) : Мельникова Е. В.
Заглавие : Актуальность применения инструментария искусственного интеллекта в современных наукометрических исследованиях
Место публикации : Научно-техническая информация Сер. 1 Организация и методика информационной работы. - 2024. - № 2. - С. 19-25
Предметные рубрики: НАУКА. НАУКОВЕДЕНИЕ-- ТЕХНИКА. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): искусственный интеллект--наукометрические исследования--наукометрия
Найти похожие

Сиглы отделов ЦНБ УрО РАН

  бр.ф. - Бронированный фонд

  бф - Научно-библиографический отдел

  БХЛ - Фонд художественной литературы

  ИИиА -Фонд исторической литературы в ЦНБ УрО РАН

  ИМЕТ -Отдел ЦНБ в Институте металлургии УрО РАН

  кх - Отдел фондов (книгохранениe)

  МБА - Межбиблиотечный абонемент

  мф - Методический фонд

  ок - Отдел научной каталогизации

  оку - Отдел комплектования и учета

  орф - Обменно-резервный фонд

  пф - Читальный зал деловой и патентной информации

  рк - Фонд редкой книги

  ч/з - Главный читальный зал

  эр - Зал электронных ресурсов

Сиглы библиотек институтов и НЦ УрО РАН

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)