Выше квартилей

Оценка научной результативности - выбор между спорным, дорогим и страшноватым Использование наукометрических показателей для оценки науки давно вызывает критику. Главные аргументы известны: количество публикаций и цитирований лишь косвенно отражает качество исследований; погоня за метриками стимулирует не научный прогресс, а оппортунизм. Эта критика во многом справедлива. Если наукометрия так несовершенна для оценки, чем ее заменить? Заменить на оценку практической отдачи исследований невозможно - во многих областях практический эффект исследований не подразумевается вовсе. Один из вариантов это экспертная оценка. Если говорить о национальном масштабе, наиболее известный пример такой системы - британский Research Excellence Framework (REF), результаты которого используются для распределения государственного финансирования университетов. Основа REF - экспертное рецензирование научных результатов. Обычно отмечают, что экспертная оценка значительно дороже наукометрии. Но насколько она дорога? В 2023 году был опубликован отчет с подробной оценкой затрат на проведение волны оценки REF 2021, позволивший увидеть цену одной из самых известных систем оценки науки. По оценкам авторов отчета, совокупные затраты на проведение REF 2021 составили около 471 млн фунтов стерлингов. В эту сумму вошли не только расходы финансирующих организаций, но и издержки самих университетов: подготовка материалов для оценки, рабочее время членов экспертных комиссий, административного персонала и исследователей, участвовавших в подготовке заявок. В этом цикле оценки участвовали 157 университетов. Если разделить общую сумму на число университетов, то получится, что в среднем оценка научной результативности одного вуза обошлась почти в 3 млн фунтов стерлингов (заметим, что эти затраты не являются ежегодными, REF проводится примерно раз в 6–8 лет). Представить, сколько бы стоила оценка REF в российском контексте довольно сложно. Нельзя просто умножить оцененные расходы в 3 млн фунтов на число российских занимающихся наукой организаций (> 4000) или вузов (> 1000 c филиалами). С одной стороны, стоимость труда в России ниже, чем в Великобритании. С другой - британские университеты уже имеют многолетнюю инфраструктуру и опыт подготовки к REF (в российских вузах ее нет). Тем не менее очевидно, что проведение национальной системы экспертной оценки стало бы заметной статьей расходов на науку. Для сравнения, совокупные затраты на REF 2021 превышают годовой бюджет РНФ, включая все его грантовые программы. При этом наукометрический подход тоже не бесплатен. Вопрос сколько ресурсов российская наука тратит на функционирование своей системы оценки результативности организаций - весьма интересный, исследовать его непросто. Даже простая оценка числа специалистов, занятых "административной наукометрией" в России, - нетривиальная задача. На этом фоне уже не хочется отметать сразу идею об использовании ИИ-инструментов в оценке научных результатов (хотя сначала хочется). В начале этого года Майк Телволл (Mike Thelwall), один из наиболее известных исследователей в области наукометрии, опубликовал статью о перспективах использования ИИ-моделей для оценки научной результативности. Профессор Телволл с коллегами активно проводят эмпирические исследования, в которых они смотрят, как LLM-оценки согласуются с оценками экспертов. На базе этого опыта в обзорной статье автор не продвигает идею, о том что LLM - хорошая альтернатива наукометрии и экспертам, но напоминает о проблематичности двух традиционных подходов и рассуждает о том, по каким причинам мы в целом все равно не испытываем энтузиазма перед передачей оценки науки на аутсорс ИИ. Если ранее у нас было два "плохих" подхода к оценке, теперь у нас их может стать три. Кажется разумным комбинировать три несовершенных способа так, чтобы они нейтрализовали недостатки друг друга. Однако, пожелать это легче,чем сделать.

​​Дайджест июнь 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. ИИ в науке •  Anthropic запустила Claude Science — специализированное приложение для учёных, объединяющее доступ к более чем 60 научным базам данных. Самое время запланировать создание нового аккаунта, после блокировки старого. •  Проект First Proof протестировал четыре ИИ-системы на десяти ранее не публиковавшихся математических задачах исследовательского уровня: лучший результат показала команда ETH Zurich, решившая шесть из десяти задач, однако, в целом, модели уступили ведущим математикам. •  Математическое сообщество реагирует на успехи ИИ сразу на двух фронтах. Группа ведущих математиков приняла Лейденскую декларацию (документ, призывающий сохранить прозрачность при использовании ИИ). Параллельно молодые математики ощущают давление: если раньше именно юниоры считались главными генераторами прорывных идей, то теперь эту нишу начинает занимать ИИ. •  Nature опубликовал обзор рисков и возможностей ИИ для социальных наук: по оценкам исследователей, до 45% ответов в онлайн-опросах уже генерируется языковыми моделями, что подрывает достоверность данных о человеческом поведении. Научная этика •  Springer Nature отозвал две статьи Макса Планка 1940 и 1942 годов из Naturwissenschaften по причине «нарушения авторских прав»: одна была переопубликована в нескольких изданиях, что по современным стандартам считается самоплагиатом. •  Парижский университет лишил степени доктора наук известного французского физика и популяризатора науки Этьена Кляйна: расследование установило, что плагиат присутствует примерно на двух третях страниц его диссертации 1999 года.  •  Запущена бесплатная платформа Journal Trends, отслеживающая публикационные паттерны журналов и предупреждающая исследователей о потенциально проблемных изданиях до подачи рукописи. •  Science сообщает о волне методологически сомнительных публикаций, генерируемых студентами-медиками с помощью платформы TriNetX. •  Retraction Watch сообщает, что Springer Nature начнёт публиковать «выражения озабоченности» (expressions of concern) для книг. Ранее этот механизм применялся преимущественно к статьям. •  Retraction Watch также опубликовал результаты анализа почти 1 200 ссылок на отозванные статьи в Википедии: медианное время до исправления ссылок в электронной библиотеке превышает в данном случае 3,5 года. Рейтинги и базы данных •  Опубликованы данные по CiteScore Scopus за 2025 год. •  Clarivate опубликовала ежегодное обновление Journal Citation Reports: обновлены импакт-факторы и другие наукометрические показатели журналов Web of Science за 2025 год. А мы традиционно обновили наш дашборд, который доступен по ссылке. •  Wiley приобрело издательство Emerald Publishing: компания выпускает около 500 журналов и 8 000 книг преимущественно в области социальных наук. Наука в России •  Пожалуй, одна и главных новостей-утечек: коллеги из eLIBRARY опубликовали проект методики РЦНИ по отбору зарубежных журналов в Белый список (ЕГПНИ), критический разбор, а также полную базу данных журналов и сравнение старой и новой версий списка с показателями Scimago. Обсуждение зарубежной части ЕГПНИ продолжается и в отделениях РАН. •  В России появилась открытая платформа о правилах использования ИИ в вузах. •  НБЖД также сообщает, что в РАН намерены за два года увеличить число журналов издательства «Наука» до 200. Надеемся, что у российского научного сообщества не появится примерно на 40 % больше поводов переживать за отечественную научную периодику. Анонсы •  С 4 июля по 7 декабря фестиваль актуального научного кино ФАНК проводит бесплатную онлайн-программу «Дни научного кино»: более двадцати документальных фильмов об археологии, психологии, эволюции и геологии, лекции от экспертов и учёных, а также квизы с призами от «Лекториума» и Stepik. #дайджест #новостинауки #WoS #Scopus #базыданных #рейтинги #наукавроссии

Исследователи взяли 130 тыс. статей по политическим наукам за 2003–2023гг. и проанализировали раздел благодарностей (acknowledgments). В нем отмечают людей, которые не стали соавторами, но повлияли на работу: прочитали черновик, помогли с аргументацией, подсказали литературу. Сеть благодарностей оказалась крупнее и плотнее сети соавторства. Ученые, которые не включены в такие неформальные сети, в среднем имеют более низкое публикационное влияние. Обычно научную продуктивность измеряет через количество публикаций и цитирований. Но за этими показателями стоит невидимая инфраструктура — профессиональные круги, внутреннее рецензирование, наставничество – «невидимый колледж» (invisible college). Это сеть научных коммуникаций, через которую ученые обмениваются идеями и продвигают знание, получают поддержку, обратную связь и профессиональные возможности. Если не поддерживать эту среду, усиление контроля публикационных показателей не приведет к повышенияю качества научной работы.

​​Дайджест май 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. ИИ в науке • Nature опубликовал обзор достижений ИИ в математике: ряд специалистов допускает, что к 2030 году ИИ сможет участвовать в работах уровня медали Филдса. Главной новостью месяца стало опровержение гипотезы Эрдёша о задаче единичных расстояний моделью OpenAI. • ИИ-анализ тысяч открытых рецензий показал, что статьи, для которых требовалась серьёзная доработка по мнению рецензентов, впоследствии получают больше цитирований, чем те, что прошли рецензирование без существенных замечаний.  • PLOS внедрил первый ИИ-инструмент для выявления дублирующихся и подозрительно схожих рецензий, что позволило обнаружить мошенничество в процессе рецензирования. • В Science вновь подняли вопрос о необходимости единых стандартов раскрытия использования ИИ: при том что реальное применение ИИ, по опросам, охватывает от 28 до 76 % текстов. • LSE Impact Blog предупреждает: ИИ-инструменты для синтеза литературы воспроизводят и усиливают эффект Матфея в науке. • arXiv ввёл годовой бан для авторов, чьи препринты содержат галлюцинированные ссылки или иные "неопровержимые" следы использования генеративного ИИ. Научная этика • Анализ 2,5 млн статей и препринтов из четырёх репозиториев выявил более 140 000 галлюцинированных ссылок только за 2025 год; наибольшая их доля обнаружена в SSRN (препринт-сервере для социальных наук). А анализ 97 млн ссылок из базы PubMed Central выявил почти 3 000 биомедицинских статей с несуществующими ссылками. • Метаанализ данных по 3 500 исследователям из 46 университетов в 12 странах фиксирует широко распространённые практики «подарочного» (gift authorship) и «призрачного» (ghost authorship) авторства. • Retraction Watch сообщает о показательном случае: журнал Democracy and Security (Taylor & Francis) принял рукопись без рецензирования — главный редактор объяснил это «честной ошибкой» перегруженной команды, число заявок в которой выросло с 12 до более чем 100 в месяц. • Retraction Watch также разобрал случай учёного с h-индексом 75, выросшим с нуля менее чем за десять лет: расследование выявило разветвлённую сеть соавторов, чьи рецензенты систематически рекомендовали авторам цитировать работы друг друга. Наука в мире • Издательство Elsevier присоединилось к коллективному иску против Meta: компания обвиняется в использовании охраняемых авторским правом научных статей для обучения модели Llama. • Анализ публикаций 12,5 млн учёных за 60 лет показал, что исследователи на ранних этапах карьеры чаще производят «прорывную» науку, тогда как опытные учёные лучше справляются с синтезом существующих идей. • Азия превосходит Европу и Северную Америку по числу студентов и вузов, и, по прогнозам нового картографического исследования 16 стран региона, в ближайшие десятилетия она станет главным поставщиком академических кадров для всего мира. Научная политика • По данным платформы ScholarOne, в первом квартале 2026 года число рукописей, поданных в журналы, выросло на 33% по сравнению с аналогичным периодом 2025 года • НБЖД сообщает, что крупнейшие академические издатели завершили 2025 год с положительными финансовыми результатами: Elsevier (RELX) нарастил выручку на 5% и прибыль на 7%, Springer Nature увеличила выручку на 6,2%, Wolters Kluwer — на 4%; незначительное снижение зафиксировала лишь Taylor & Francis. Наука в России • ИСИЭЗ НИУ ВШЭ опубликовал доклад об ИИ-трансформации российской науки на основе глубинных интервью с 30 ведущими учёными: большинство начали использовать ИИ 1–3 года назад, главный эффект — экономия времени за счёт делегирования технических задач.  • РЦНИ направил в отделения РАН предложения по зарубежной части Белого списка: из журналов WoS и Scopus предварительно отсеяно около 30% изданий, в том числе все переводные журналы Pleiades ; ждём официального обновления списка. #дайджест #нововстинауки #наукавмире #иивнауке #научнаяэтика #базыданных #научнаяполитика

Политические науки и академическая конкуренция: о динамике последних 20 лет Академическая среда давно функционирует как конкурентный рынок со своей логикой стимулов, издержек и неравных позиций. Например, американские университеты ежегодно выпускают около тысячи PhD по политическим наукам, тогда как рынок предлагает лишь 600–700 позиций с правом на постоянную занятость. В условиях, когда найм и распределение финансирования всё в большей мере определяются метриками возникает вопрос: что происходит с дисциплиной, когда учёных становится больше, чем мест для них? В недавно вышедшей работе, опубликованной в Perspectives on Politics, авторы провели масштабный библиометрический анализ того, как конкурентная среда трансформировала политические науки с 2003 по 2023 год. Авторы исследуют публикационную динамику, структуру соавторства, тематическую специализацию и методологические сдвиги, изучая как академическая «экономика выживания» меняет то, что и как изучают политологи. Основные результаты частично подтверждают ожидаемые тренды: 🤩 объём публикаций почти утроился за 20 лет 🤩 совместное авторство стало доминирующим способом производства знания 🤩 с 2021 года большинство статей выходит в соавторстве. Одновременно произошёл выраженный методологический сдвиг в сторону количественных подходов: в ведущих журналах их доля превысила 85% публикаций против 70% в 2003 году (см. рис.). Дисциплина растёт вширь, а не вглубь: прирост публикаций обеспечивают не более продуктивные исследователи, а постоянный приток новых — свыше трёх тысяч ежегодно. При этом более двух третей из них публикуются лишь однажды и не возвращаются в неё в течение следующих десяти лет. Индивидуальная продуктивность за двадцать один год выросла всего на 8,5% — отчасти потому, что рост соавторства механически размывает вклад каждого автора. Проще говоря, объём растёт не потому, что каждый делает больше, а потому что публикующихся становится больше. Молодые ученые адаптируются к давлению по-своему: исследователи, начавшие карьеру в 2014 году, публикуют к десятому году на 46% больше статей, чем их коллеги, начавшие карьеру десятью годами ранее. Обратная сторона этого роста — резкое сокращение книжных публикаций: на 43% меньше монографий и на 19% меньше глав в сборниках. Статья все сильнее вытесняет книгу как формат. Часть выводов опровергает привычные представления о том, как давление сказывается на дисциплине. Дисциплина в целом сохраняет тематическую широту, однако отдельные статьи становятся всё более узко сфокусированными, при этом такие работы получают больше цитирований. Оригинальность, однако, не конвертируется ни в публикации в престижных изданиях, ни в цитирования. При этом новаторские работы не лишены перспективы, но она отложена. Эффект цитирования проявляется лишь спустя пять-десять лет после публикации, что напрямую конфликтует с логикой найма. Система вознаграждает терпеливых, но у молодых учёных этого времени нет. Примечательно, что полностью женские авторские коллективы в среднем производят более новаторские исследования, тогда как полностью мужские сосредоточены на воспроизводстве устоявшихся подходов. За двадцать лет дисциплина стала продуктивнее, но не смелее. Вопрос о том, совместимы ли нынешние академические стимулы с производством подлинно оригинального знания, остаётся открытым. #обзор #библиометрия #политология #академическаясреда #соавторство

​​Дайджест апрель 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. Научная политика • Китай запустил программу коммерциализации университетских патентов: профильное ведомство связало владельцев 680 000 разработок с 460 000 компаниями. В 2023–2025 годах удалось коммерциализировать около 80 000 патентов (в 2022 году лишь 3,9%). • Конгресс США провёл слушания по проблемам научных публикаций: теперь бумажные фабрики и стоимость публикаций в открытом доступе требуют государственного внимания (однако единого взгляда на реформу пока нет). • NeurIPS опубликовала политику, запрещающую принимать статьи от организаций из санкционных списков США (это затронуло ряд других китайских компаний). В ответ Китай объявил бойкот конференции, однако в тот же день NeurIPS отозвала политику, признав её результатом ошибки. • Ассоциация STM опубликовала Trends 2030, обозначив четыре главных вызова для научных коммуникаций: геополитические сдвиги, кризис доверия к науке, сокращение исследовательского финансирования и трансформирующее влияние ИИ. ИИ в науке • Исследователи из Чикагского университета запустили платформу Agent4Science — аналог Reddit, где ИИ-агенты самостоятельно генерируют научные статьи и обсуждают их между собой. • Nature сообщает: десятки ИИ-моделей для прогнозирования диабета и инсульта обучены на сомнительных данных , а некоторые из них, возможно, уже применялись на пациентах. • Исследователь намеренно придумала несуществующую болезнь и загрузила о ней препринты. Уже через несколько недель ChatGPT, Gemini и Copilot уверенно описывали её симптомы пациентам.  • Исследование поведения GPT-4o показало: модель по умолчанию повторно использует около 55% источников, опирается на Reddit как на квазинаучный авторитет и обращается к академическим источникам лишь по целенаправленным запросам. • Число заявок на гранты выросло в среднем на 57% с момента запуска ChatGPT. Авторы считают запреты на ИИ в заявках неисполнимыми и предлагают переориентировать оценку с текста заявки на профиль исследователя. • Исследование, опубликованное в Science, показало: модель OpenAI o1 превзошла врачей скорой помощи в постановке диагнозов. В условиях сортировки пациентов она давала верный ответ в 67% случаев против 50–55% у врачей. • Science рассказывает о новом инструменте Hubble, позволяющем впервые масштабно изучить проблему «меморизации» языковых моделей — когда ИИ запоминает и воспроизводит данные, которые не должен. Рейтинги и базы данных • Китайская академия наук прекратила публикацию своего журнального рейтинга, служившего главным инструментом оценки исследований в стране более 20 лет.  • Scimago Journal & Country Rank опубликовал данные по квартилям журналов за 2025 год.  • Times Higher Education опубликовал Азиатский университетский рейтинг 2026: Цинхуа вновь возглавила список, Китай занимает 5 из 10 первых мест, Япония и Южная Корея теряют позиции на фоне китайской экспансии Научная этика • Исследователи собрали базу из более 18 700 объявлений о продаже авторства от семи фабрик публикаций (paper mills), чтобы все желающие могли использовать её для выявления мошенничества.  • В журнале Science вышло предложение создать в США базу исследователей, признанных виновными в научных нарушениях. Это позволит университетам не допускать «тихого» перехода нарушителей из одного вуза в другой. • Исследование в PNAS показало: упоминание в разделе благодарностей статьи более надёжный предиктор научного успеха, чем широкое соавторство. Наука в мире • Проект ERROR, выплачивавший учёным от 250 до 2 500 CHF за выявление ошибок в статьях, столкнулся с нехваткой желающих проверять чужие работы. Теперь организаторы запускают рецензируемый журнал, где рецензии будут публиковаться как полноценные научные работы. • Семилетний проект по проверке 3 900 работ в области социальных наук показал: воспроизвести результаты удалось лишь в половине случаев. #дайджест #новости #новостинауки #научнаяэтика #научнаяполитика #ИИ #рейтинги

«Безотказный» eLife: о текущем состоянии журнала спустя 3 года после реформы рецензирования и 1,5 лет без Web of Science Недавно eLife опубликовал трёхлетний отчёт об эксперименте с рецензированием, который широко обсуждался в научном сообществе. Напомним, что в январе 2023 года журнал отменил практику отклонения статей после рецензирования: любая рукопись, прошедшая первичный редакционный отбор, публикуется вне зависимости от того, что написали рецензенты. Вместо «принято/отклонено» читатель видит открытые рецензии и редакторскую оценку по шкале от «inadequate» до «landmark». 🤩 Что пошло не так? В октябре 2024 года Web of Science приостановила индексацию eLife, сославшись на то, что обновленная модель рецензирования не соответствует её стандартам. В июне 2025 года журнал лишился импакт-фактора (составлял 6.4). Это привело к тому, что подача статей снизилась, особенно там, где импакт-фактор напрямую влияет на карьеру. Цифры говорят сами за себя: −80% из Китая, −75% из Италии, −52% из Германии, −40% из США. При этом показатели, например, для Великобритании (−18%) и Франции (−23%) просели меньше. Журнал был вынужден сократить штат и урезать бюджет. 🤩 Какова дальнейшая судьба? Несмотря на очевидный кризис, журнал нашел поддержку. В мае 2025 года более 100 университетов и фондов публично подтвердили, что по-прежнему учитывают публикации в eLife при найме, повышении и финансировании. Более того, в марте этого года Wellcome Trust объявил об инвестиции в £2.4 млн в проект eLife Pathways. К институциональной поддержке добавились и эмпирические данные. Опубликованное в Scientometrics исследование на основе 10 802 рукописей показало: входной фильтр в новой модели работает жёстче, чем в старой — 75% рукописей отсеиваются на этапе первичного отбора против прежних 68%. Согласованность между рецензентами низкая, но ровно такая же, какой она была в старой модели и какой остаётся в традиционных журналах в целом. 🤩 Мы решили посмотреть на происходящее с eLife через данные OpenAlex. Общее число публикаций в журнале росло с 2017 по 2021 год — с ~1 300 до ~2 000 статей в год, — затем несколько просело и вновь резко выросло в 2023–2024 годах, достигнув пика в ~2 700. Однако в 2025 году последовал спад до ~2 400. Это согласуется с официальными данными журнала: начало падения подач совпало с объявлением об исключении из WoS (рис. 1). 🤩 Китай вновь вызывает интерес Из пятерки стран-лидеров показатели Китая более всего подверглись коррекции. Показательна как динамика в рамках международных коллабораций: 59 совместных работ в 2017 году — 336 в 2024 году — и только 280 в 2025 году (рис. 2), так и изменение числа публикаций с исключительно китайской аффилиацией; до 2023 года таких работ было немного (от 28 в 2017 до 88 в 2023), однако в 2024 году — именно тогда, когда журнал объявил о потере импакт-фактора — число таких публикаций резко выросло до 217, а в 2025 сократилось почти на 40 %, до 134 (рис. 3). 🤩 Россия: две волны До 2022 года публикации с российской аффилиацией росли, но не так значительно в количественном отношении — с 2 в 2017-м до 35 в 2022-м. После 2022 года рост продолжился и достиг пика в 50 статей в 2023 году, после чего стабилизировался. Отмена индексации, судя по всему, не оборвала публикационную активность в eLife — по крайней мере пока (рис. 4). 🤩 Топ организаций Пятёрка лидеров по публикациям в eLife остаётся западной: HHMI, Harvard, CNRS, Inserm и Oxford. Harvard после пика 2023 года (135 публикаций) заметно сократил присутствие в журнале — в 2024 показатель опустился до 95, и в 2025 восстановления не последовало. Присутствие французских CNRS и Inserm резко снизилось в 2024 году, а доля HHMI наоборот увеличилась. #рецензирование #аналитика #WoS #eLife #препринты #openaccess

​​Рейтинг умер. Да здравствует рейтинг: что случилось с главным журнальным рейтингом Китая В марте 2026 года произошло событие, которое встряхнуло китайскую академическую среду: Китайская академия наук (КАН) прекратила публикацию своего списка журналов (Journal Partition Table) — главного инструмента классификации научных изданий в стране. За 20 лет список прошел путь от библиометрического инструмента до неформального стандарта: её зоны оказались встроены в критерии присуждения степеней, найма и финансирования по всей стране. Но более значимо то, что произошло в Китае за три дня до официального заявления. Частная структура Xinrui Academic опубликовала свой список (Xinrui Journal Partition Table), покрывающий более 22 000 журналов (по сути это обновленная версия списка журналов КАН). Публично доступные документы указывают на то, что юридический представитель Xinrui был руководителем проектов списка КАН, а куратор — главой команды по связям с пользователями в КАН. Иными словами, та же команда вышла из государственного института и воссоздала себя в частной структуре. Рейтинг журналов КАН был примечателен сам по себе. Подход составителей к оценке журналов характеризовался как довольно жесткий: журналы Web of Science делились на четыре зоны по трёхлетнему импакт-фактору, но в Зону 1 попадали лишь топ 5% журналов, в Зону 2 — 6–20% журналов. То есть Зона 1 КАН была в пять раз строже, чем традиционный Q1 от Clarivate — и именно этот статус стал главным маркером научного престижа в Китае (см. рис.). Xinrui утверждает: «изменился только издатель, результаты сохраняют преемственность». И это правда: методология аналогична, охват журналов сопоставим. Из новшеств — бесплатный доступ и увеличившийся список журналов, находящихся на дополнительной экспертизе качества (37 журналов под проверкой вместо прежних 5; заметим, что 5 журналов из обновленного списка имеют отношение к России). Но ключевая проблема никуда не делась: алгоритмы зонирования по-прежнему закрыты, «Индекс превосходства журнала» непрозрачен, а критерии «равноценной оценки» китайских журналов не опубликованы. Автор недавно вышедшего препринта называет это «институциональным замещением без структурной реформы»: иначе говоря, инфраструктура меняет хозяина, но не характер. Почему приватизация может усугубить ситуацию Парадокс в том, что отказ от списка журналов КАН в традиционном формате мог бы стать началом реформы оценки, но, вероятно, так и не приведет к ней, хотя такие исторические примеры здесь можно привести. Так, в 2011 году Австралия упразднила журнальные рейтинги в государственной системе оценки ERA, не допустив частной замены, и тем самым вынудила университеты разработать более содержательные критерии оценки. Сейчас же скорее стоит ожидать замены университетами «Зоны 1 КАН» на «Зону 1 Xinrui» в своих документах без пересмотра логики. При этом частная структура лишена институциональных сдержек. Если Xinrui когда-нибудь перейдёт к платным подпискам, у неё появится прямой коммерческий интерес в том, чтобы университеты оставались зависимы от зонирования. Параллельный удар по открытому доступу Одновременно КАН ввела ограничения на оплату APC: с 1 марта 2026 года исследователям запрещено тратить государственные средства на публикации в ~30 дорогостоящих журналах открытого доступа — в том числе Nature Communications ($7 350), Cell Reports ($5 790), Science Advances ($5 450). Таким образом установлен потолок около $5 000. Масштаб ощутимый: около 40 % статей в каждом из этих журналов имели хотя бы одного автора из китайских учреждений. В связке с рейтинговой системой Xinrui, специально поощряющей китайские журналы, картина складывается в единую стратегию перенаправления публикационных потоков от западных изданий к китайским. #обзор #рейтинги #Китай #Китайскаяакадемиянаук #рейтингижурналов #спискижурналов

Игра по правилам и без: как издатели «большой пятёрки» регулируют ИИ. Пока одни исследователи спорят о границах допустимого, а другие уже вовсю используют ИИ для написания статей (и иногда рецензирования работ), крупнейшие издательства вынуждены формулировать свои ответы на наболевший вопрос: как сохранить целостность научной коммуникации в условиях, когда граница между человеческим и машинным авторством становится всё более размытой. Авторы статьи в Research Evaluation сравнили политики регулирования ИИ издательств большой пятерки (Elsevier, Springer Nature, Wiley, Taylor & Francis и SAGE), чтобы выяснить, насколько согласованно индустрия отвечает на этот вызов. Исследователи выделили девять тематических категорий в текстах политик и сравнили, насколько каждое издательство их охватывает (см рис.). Также они отметили три системные проблемы. 🤩 декларации без механизмов: что «нельзя» – написано, что будет за нарушение – почти нигде; 🤩 граница между «ИИ помог» и «ИИ написал» нигде не определена четко. 🤩 требования к авторам прописаны куда строже, чем к рецензентам и редакторам. Политику всех пяти издательств объединяет запрет указывать ИИ в качестве автора и требование раскрывать факт его использования. При этом подход к описанию регулирования ИИ расходится. Например, Wiley делает акцент на этике и подотчётности, Elsevier смещает фокус на рецензирование и редакторские процедуры, Taylor & Francis чётче других прописывает запреты, SAGE придерживается умеренной позиции, а Springer обходится кратким и абстрактным текстом. За рамками технических вопросов авторы поднимают и более глубокую проблему. Для исследователей из незападных стран и неносителей английского языка ИИ-инструменты нередко становятся способом привести текст в соответствие с редакционными стандартами ведущих журналов. В этом контексте размытые и непоследовательные запреты рискуют ударить прежде всего по тем, кто и без того находится в менее выгодном положении. По мнению авторов, на текущий момент индустрия нуждается в согласованных межиздательских стандартах, прозрачных механизмах аудита и готовности выстраивать правила на опережение, а не в ответ на уже возникшие трудности. До тех пор пока этого не произойдёт, разрозненность политик будет незаметно, но неуклонно подтачивать доверие к самой системе оценки научных исследований. #обзор #ИИвнауке #академическиеиздания #авторство #OpenAccess #publishingpolicy

Игра по правилам и без: как издатели «большой пятёрки» регулируют ИИ. Пока одни исследователи спорят о границах допустимого, а другие уже вовсю используют ИИ для написания статей (и иногда рецензирования работ), крупнейшие издательства вынуждены формулировать свои ответы на наболевший вопрос: как сохранить целостность научной коммуникации в условиях, когда граница между человеческим и машинным авторством становится всё более размытой. Авторы статьи в Research Evaluation сравнили политики регулирования ИИ издательств большой пятерки (Elsevier, Springer Nature, Wiley, Taylor & Francis и SAGE), чтобы выяснить, насколько согласованно индустрия отвечает на этот вызов. Исследователи выделили девять тематических категорий в текстах политик и сравнили, насколько каждое издательство их охватывает (см рис.). Также они отметили три системные проблемы. декларации без механизмов: что «нельзя» – написано, что будет за нарушение – почти нигде; граница между «ИИ помог» и «ИИ написал» нигде не определена четко. - требования к авторам прописаны куда строже, чем к рецензентам и редакторам. Политику всех пяти издательств объединяет запрет указывать ИИ в качестве автора и требование раскрывать факт его использования. При этом подход к описанию регулирования ИИ расходится. Например, Wiley делает акцент на этике и подотчётности, Elsevier смещает фокус на рецензирование и редакторские процедуры, Taylor & Francis чётче других прописывает запреты, SAGE придерживается умеренной позиции, а Springer обходится кратким и абстрактным текстом. За рамками технических вопросов авторы поднимают и более глубокую проблему. Для исследователей из незападных стран и неносителей английского языка ИИ-инструменты нередко становятся способом привести текст в соответствие с редакционными стандартами ведущих журналов. В этом контексте размытые и непоследовательные запреты рискуют ударить прежде всего по тем, кто и без того находится в менее выгодном положении. По мнению авторов, на текущий момент индустрия нуждается в согласованных межиздательских стандартах, прозрачных механизмах аудита и готовности выстраивать правила на опережение, а не в ответ на уже возникшие трудности. До тех пор пока этого не произойдёт, разрозненность политик будет незаметно, но неуклонно подтачивать доверие к самой системе оценки научных исследований. #обзор #ИИвнауке #академическиеиздания #авторство #OpenAccess #publishingpolicy

​​SJR 2025: ежегодное обновление Вчера Scimago Journal & Country Rank выпустил обновление квартилей SJR. В 2025 году список расширился: SJR рассчитан для 32 193 журналов, что ощутимо больше, чем в предыдущие годы. Для сравнения: в 2024 году список насчитывал 29 553 издания, в 2023 — 29 817. Как и всегда, мы рассмотрели изменение позиций российских журналов, вошедших в текущий список. В 2025 году SJR рассчитан для 649 журналов (в 2024 году — для 625 с учетом текущих данных). Данные показывают, что доля изданий, входящих в верхний квартиль, выросла на 5,5 % (с 91 до 96) в сравнении с 2024 годом, при этом 4 журнала, не индексировавшихся ранее в Scopus, сразу вошли в категорию Q1. Также на 5 % увеличилось количество журналов Q2 (с 98 до 103). Почти стабильные значения сохранились для Q3 (179 в 2025 и 176 в 2024), а список журналов Q4 расширился незначительно: на 4 % (с 258 журналов до 269). 28 журналов, которым в 2024 году не был присвоен квартиль, сейчас распределились следующим образом: 4 был присвоен Q1, 5 — Q2, 6 вошли в Q3 и 13 в Q4. Всего 4 журнала из списка 2024 года с присвоенными квартилями в этом году остались без него. В целом свой статус повысили 11 журналов, а понизили — 87. Динамика изменений квартилей российских журналов за четыре года (2025, 2024, 2023 и 2022) представлена на интерактивной sankey-диаграмме. В этот раз мы дополнили её переходами между квартилями с весом по числу статей — так можно не только отследить, как журналы меняли свои «весовые категории» от года к году, но и оценить, какой объём публикаций стоит за каждым таким переходом. Под диаграммой можно найти таблицу с поиском по отдельным журналам, издательствам и областям. #scopus #SJR #квартили #россия #научныежурналы #инфографика #scimago

​​Дайджест март 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. Научная политика • Китай в новом пятилетнем плане делает ставку на увеличение доли оригинальных научных исследований, стремясь снизить зависимость от зарубежных технологий и укрепить научно-технологическую самостоятельность. • В Times Higher Education обсудили исследование Лондонской школы экономики, согласно которому «штраф за материнство» существенно влияет на академическую карьеру. Почти каждая третья женщина покидает науку в течение нескольких лет после рождения ребёнка, а вероятность получения постоянной позиции у женщин остаётся значительно ниже, чем у мужчин. • В LSE Blog также затронули тему представления о гендерном неравенстве в науке: классическое утверждение о том, что женщинам-учёным необходимо работать в 2,4 раза больше для достижения того же статуса, было поставлено под сомнение. Научные премии • В Science подвели итоги конкурса Dance Your PhD 2026: главный приз получил физик и профессиональный танцор, а также впервые была вручена отдельная награда за концепцию танца с использованием ИИ. • В Science сообщили, что спустя 35 лет церемония Шнобелевской премии покинет США и переедет в Швейцарию. Рейтинги и базы данных • В Nature вышел обзор 13 лет работы bioRxiv: за это время платформа стала одной из ключевых площадок для публикации препринтов, с неё ежемесячно скачивают около 4 млн статей. • В LSE Blog обсудили риски для рейтинга Webometrics: несмотря на его ценность как альтернативы традиционным рейтингам, проект сталкивается с угрозами со стороны «хищнических» искажений показателей. • Один из старейших серверов препринтов arXiv после более чем 20 лет работы при Корнеллском университете станет независимой некоммерческой организацией. • В Science сообщили, что отношение к препринтам в научном сообществе остаётся неоднозначным: молодые исследователи чаще используют их для продвижения своих работ, тогда как эксперты по грантам и комиссии по найму по-прежнему относятся к ним с осторожностью. Научная этика • В Nature снова обратили внимание на проблему восприятия ретракций: несмотря на их роль в исправлении научных ошибок, за ними закрепился негативный стигматизирующий образ. Часть научного сообщества призывает относиться к ретракциям как к естественной форме самокоррекции науки. • В The Scholarly Kitchen обсудили роль «сплетен» в научных публикациях: неформальные разговоры между учёными продолжают влиять на оценку исследований, репутации авторов и принятие редакционных решений. • Retraction Watch сообщает о случае, когда издатель потребовал деньги за отзыв статьи от автора, чьё имя было использовано без его ведома. ИИ в науке •Опубликованы результаты экспертной оценки AI Scientist — инструмента для автономных исследований, представленного в 2024 году. Анализ выявил как сильные стороны системы, так и её ограничения, подчёркивая текущие границы применения ИИ в научной работе. • В Nature сообщили, что рентгенологам, как и большим языковым моделям, все труднее отличать настоящие медицинские снимки от сгенерированных изображений. При этом сгенерированные изображения уже начинают попадать в обучающие выборки, что создаёт риск накопления ошибок и искажения результатов диагностики. Наука в России и мире • Pleiades Publishing уведомило 108 российских научных журналов о прекращении выпуска их англоязычных версий и распространения через свои каналы. Решение связано с завершением в конце 2026 года контракта со Springer Nature. • НБЖД сообщает, что англоязычная Wikipedia ввела полный запрет на написание и редактирование статей с использованием нейросетей. #новостинауки #наукавмире #наукавроссии #научнаяэтика #научнаяполитика #arxiv #рейтинги #базыданных

🌸APRES: An Agentic Paper Revision and Evaluation System🌸 #nlp #nlp_papers Может ли процедура рецензирования быть автоматизирована? И как к этому вопросу вообще подойти, чтобы адекватно оценивать идеи и их реализацию? Применяем агенты на стыке LLM-агентов и наукометрии. 🌸TL;DR Рецензенты оценивают статьи относительно стандартов науки, устоявшихся годами, но год от года меняющихся. Можем ли мы, посмотрев на исторические данные, построить систему, которая предсказывает эти стандартны, и непосредственно оценивает по ним, насколько статья будет импактной, важной для сообщества? В качестве прокси-метрики можно взять количество цитирований другими импактными статьями спустя год после публикации.  Оценивая статью по предсказанным рубрикам, скоррелированным с будущими цитированиями, мы можем итеративно улучшать уже готовую статью, чтобы в конце концов максимально оптимально донести свою мысль, чтобы статья была полезна. 🌸Общий пайплайн берем AIDE или другой Tree Search скаффолд, даем ему набор рубрик для старта — у нас это критерии оценки NeurIPS. Другие компоненты агента: o1 или Gemini 2.5, а также парсер статей 1. Предсказываем рубрики Генерация рубрик: LLM-агент генерирует или уточняет набор из k элементов рубрики для рецензирования (например, «техническая обоснованность» или «ясность изложения»). Оценка: Агент-рецензент оценивает статьи в датасете по этим элементам рубрики, присваивая баллы. Анализ: Модель отрицательной биномиальной регрессии прогнозирует количество цитирований на основе баллов, с измерением качества прогноза через MAE. Выбор и уточнение: Система выбирает наиболее эффективную рубрику и возвращает её для дальнейшего уточнения. Этот процесс замкнутой оптимизации продолжается до сходимости, обычно в пределах 25 итераций. По итогу имеет более детальные рубрики, куда более конкретные, чем изначальные от конференции/журнала. 2. Оптимизирует текст статьи После того как оптимальная рубрика R* найдена, она используется для автоматизированной ревизии статьи: — Система сначала оценивает исходную статью по найденной рубрике, генерируя как количественные баллы, так и конструктивную обратную связь. — LLM-агент-редактор предлагает изменения, направленные на повышение баллов статьи по рубрике R*. Переработанная версия статьи повторно оценивается, и процесс итеративно продолжается до сходимости, при этом все версии отслеживаются, а лучшая версия выбирается для дальнейшего уточнения. 🌸Результаты: — Mean Averaged Error предсказания цитирований у такого метода примерно на 20% лучше альтернатив, а общий прирост предсказанных цитирований больше, причем основные идеи и результаты статьи не редактируются. — Метод также снижает разброс оценок статьи среди рецензентов, а сами рубрики легко валидировать. — Рубрики, полученные методом оптимизации, дают более серьезное улучшение качества статьи, чем использование реальных гайдлайнов рецензирования -- они, как правило, не достаточно подробные, и могут по-разному трактоваться. Сгенерированные подробные рубрики оценки статей задают гораздо более детальные и интересные критерии (см аппендикс статьи) — В эксперименте с двойным слепым рецензированием с PhD ML рецензенты предпочитали улучшенные версии статей в 79% случаев. Улучшение в среднем достаточно существенное: может вывести статью из Clear reject в Borderline, из Borderline в Accept -- при условии, что сама идея изначально полезная, и сам текст статьи плохо написан. — Оценка результатов рецензирования и будущих цитирований -- очень спекулятивная тема.  Мы прекрасно знаем, что большая доля статей на NeurIPS годами получает случайные решения. Теперь, когда объем статей на историческом максимуме и стресс-тестирует все сообщество, автоматические инструменты просто необходимы. В целом, если все авторы будут использовать что-то подобное, суммарная проблема неконсистентности ревью может частично решиться. 🟣Arxiv https://arxiv.org/abs/2603.03142 🟣AlphArxiv https://www.alphaxiv.org/overview/2603.03142

​​Дайджест февраль 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. Рейтинги и базы данных • OpenAlex объявил о переходе к платной модели доступа к API и впервые опубликовал расценки на использование сервиса: теперь доступ строится по принципу usage-based pricing (оплата по объёму запросов), с чётко прописанной стоимостью различных типов обращений к API и возможностью приобретать дополнительные пакеты использования сверх бесплатного лимита. • K&M опубликовало первый рейтинг научно-технического развития крупнейших российских компаний, — сообщает «Что-то на научном».  Рецензирование • В The Scholary Kitchen предложили систему рецензирования “Continuum of Consensus”, как ответ на кризис традиционного научного рецензирования и проблемы качества публикаций. Предложенная модель заменяет традиционный подход «принять/отклонить» на постоянно развивающуюся, прозрачную и коллективную систему оценки. Также бинарная система рецензирования была раскритикована в LSE Blog. • В Nature обсудили новую систему, объединяющую пять моделей ИИ: она анализирует тексты рецензий и предлагает более конструктивные и корректные формулировки обратной связи. Там же снова затронули тему "AI slop" (большой объём сгенерированных научных материалов и заявок), проблему, приводящую к кризису рецензирования в компьютерных науках.  ИИ в науке • Isomorphic Labs разработала IsoDDE, прорывную ИИ-модель для открытия лекарств. Сама архитектура и методы модели остаются закрытыми. • Биологи, физики и специалисты по информатике начали предлагать свои навыки таким агентам, как RentAHuman.ai, что отражает новый формат взаимодействия технологий и человека за пределами чисто цифровых задач. • Издательство Elsevier представило новый ИИ-инструмент — LeapSpace, который может анализировать миллионы научных статей с платным доступом. • The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) представила результаты исследования о технологиях, которые могут изменить мир в 2026 году, — сообщает «Нацподписка».  Научная политика • Европейский союз решил исключить китайские научные организации из участия в большинстве грантов программы Horizon Europe — одного из своих ключевых фондов финансирования научных исследований, ссылаясь на риски для стратегической безопасности. • Министерство науки Китая вводит наказания для университетов, не проводящих расследования серьезных нарушений научной этики. Новая политика также предусматривает создание национальной базы данных отозванных публикаций. • Китайская академия наук перестанет оплачивать APC в более чем 30 международных журналах, включая Nature Communications, Cell Reports и Science Advance. Мера направлена на сдерживание растущих затрат на открытый доступ и может способствовать укреплению позиций отечественных научных журналов. • НБЖД сообщает, что Совет по высшему образованию Турции объявил о переходе на Scopus и отказе Web of Science при оценке научной деятельности. Там же отметили, что Microsoft и Meta оплатят контент Wikipedia, главного источника обучения ИИ-моделей. Научная этика • В социальных сетях ученые все больше пытаются противостоять дезинформации в ответ на широкое распространение отрицания изменения климата, скептицизма по поводу вакцин и псевдонаучных представлений о здоровье. • Журнал Nature отозвал опубликованную несколько десятилетий назад статью по иммунологии, которая цитировалась более 1000 раз. • Журнал Heliyon (Elsevier) отозвал сотни опубликованных статей после внутреннего аудита, инициированного в ответ на критику качества его публикаций. #OpenAlex #открытыйдоступ #базыданных #научнаяэтика #научнаяполитика #рейтинги #иивнауке #новостинауки

Международный день женщин и девочек в науке: о чем говорят данные журналов Scopus Традиционно 11 февраля возвращаемся к теме представленности женщин в науке. Ранее мы уже обращались к этой проблеме в разрезе российских авторов. В этом году решили подробнее проанализировать одно из недавних изменений Scimago, где теперь можно найти данные о проценте авторов-женщин для каждого журнала по материалам самого Scopus. По ссылке мы собрали дашборд с показателями за 3 последних доступных года в разрезе областей. Вот лишь некоторые наблюдения: ➖ На протяжении всех трёх лет наблюдается устойчивый топ рейтинга по убыванию медианы. В первую десятку областей неизменно входят сестринское дело (Nursing), психология (Psychology), социальные науки (Social Sciences), стоматология (Dentistry) и ряд других направлений, связанных со здравоохранением и человеком. ➖ В то же время, в десятку областей с наименьшей долей авторов-женщин стабильно попадают многие естественные и точные науки: математика (Mathematics), инженерные науки (Engineering), физика и астрономия (Physics and Astronomy), компьютерные науки (Computer Science) и энергетика (Energy). ➖ При этом повышение квартиля журнала внутри области не всегда скоррелировано с повышением процента авторов-женщин. Например, для той же физики или математики медиана остается практически неизменной по мере движения от Q4 к Q1, в то время как в социальных науках тренд на соблюдение гендерного баланса выражен более явно (по крайней мере для 2024 года). #аналитика #женщины #женщинывнауке #femaleauthors #scimago #scopus

​​Дайджест январь 2026: Представляем дайджест научных событий за последний месяц. ИИ в науке • В Nature обсудили опасения экологов: увлечение цифровыми инструментами и ИИ может вытеснять полевые исследования, из-за чего экология рискует утратить прямой контакт с природой. Там же обсудили и проблемы социологов: недавно был создан чат-бот, неотличимый от настоящих участников онлайн-опросов, таким образом один из ключевых методов социальных наук (онлайн-анкетирование) может оказаться под угрозой.  • The Scholarly Kitchen отмечают, что большинство авторов все еще не указывают использование ИИ в научных публикациях из-за страха негативной оценки и неясных требований со стороны журналов. • В «Нацподписке» отметили, что Springer Nature анонсировало внедрение новых ИИ-функций на платформе protocols.io, направленных на поддержку исследовательского процесса и обмена научными знаниями. • В The Scholarly Kitchen обсудили, действительно ли поиск по ключевым словам уходит в прошлое на фоне ИИ-инструментов и почему ключевые слова пока рано списывать со счетов. Наука в мире • В Nature отметили 25-летие Википедии, подчеркнув, что онлайн-энциклопедия может быть противоядием от всё более «отравленной» информационной экосистемы. Авторы заметки призывают ученых активнее участвовать в развитии Вики как неожиданно надёжного источника знаний. • В THE сообщают, что статьи женщин-учёных в среднем проходят рецензирование на несколько недель дольше. Авторы связывают это с предвзятостью рецензентов и более высокой преподавательской нагрузкой, замедляющей доработку публикаций. • В блоге LSE отмечают, что, несмотря на космополитический идеал науки, лучшие исследования по-прежнему сосредоточены в небольшом числе мест.  Научная политика • Science сообщили, что за недавнее время США потеряли более 10 000 обладателей PhD в STEM, т. е. примерно 14 % всех таких специалистов, что связано с сокращениями на финансирование науки. • В THE сообщили, что еще три британских вуза отказались от новой трёхлетней сделки с Elsevier, тем самым продолжив волну разрыва контрактов вузов с издательством. Рейтинги и базы данных • В Science сообщили, что arXiv ужесточил правила для новых авторов в ответ на поток низкокачественных ИИ-текстов. Теперь тем, кто впервые размещает препринт, требуется одобрение от признанного автора в своей области, тогда как ранее было достаточно институциональной почты. • Clarivate опубликовала рейтинг Top 100 Global Innovators 2026, тем самым отметив организации, обеспечившие около 16 % самых влиятельных в мире изобретений в области ИИ. Научная этика • В Science сообщили, что приглашённые редакторы специальных выпусков часто злоупотребляют своими полномочиями. По последним данным в 13 % таких выпусков за последние 10 лет гостевой редактор был автором более трети всех публикаций. • Выступления на конференциях и апробация исследований повышают доверие к научной работе и считаются маркером добросовестности учёного, отмечает Scholarly Kitchen. • В Nature отозвали статью после того, как расследование выявило манипуляции с данными со стороны первого автора. По данным Retraction Watch, работа 2023 года о чувствительности рака лёгких к иммунотерапии успела получить 192 цитирования. Наука в России • Автор канала «Что-то на научном» оценил «скрытую стоимость» peer review в России примерно в 500 млн рублей в год. Эти деньги представляют собой неоплаченный труд исследователей. Там же отметили, что компания OpenAI запустила сервис Prism. По оценкам авторов, он может радикально изменить то, как пишутся научные статьи • Colab опубликовал рейтинг топ-50 статей 2025 года в ведущих международных журналах с участием российских учёных. • НБЖД сообщили, что с 1 января 2026 года вступает в силу новый ГОСТ по оформлению научных текстов.  #дайджест #научнаяэтика #научнаяполитика #рейтинги #базыданных #наукавроссии #новостинауки

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.

​​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

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: 6. Михаил Васильевич Ломоносов (2351 дней) 7. Сергей Павлович Королёв ****(947) 8. Дмитрий Иванович Менделеев (888) 9. Андрей Дмитриевич Сахаров (273) 10. 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