Перейти к:
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАРУБЕЖНЫХ ЖУРНАЛОВ В РАМКАХ ВЫБРАННОЙ ТЕМАТИКИ ДЛЯ ПУБЛИКАЦИИ РОССИЙСКИХ СТАТЕЙ
https://doi.org/10.24108/2658-3143-2018-1-1-67-75
Аннотация
В статье решается проблема сравнения и оценки иностранных журналов, входящих в определенную тематическую категорию Web of Science (WOS), с точки зрения увеличения вероятности публикации в них статей российских ученых. Предлагается соответствующая методика, которая учитывает импакт-фактор журнала, количество подобных статей, публикуемых им, среднюю и относительную цитируемость этих статей.
Анализ применения методики проводился на примере журналов тематической категории WOS: Mathematical & Computational Biology, для которой получен ранжированный список журналов, рекомендуемых для опубликования в них статей российских ученых.
Показано, что данная методика применима для журналов различных предметных категорий WOS и может быть полезна для российских ученых, публикующих свои статьи в журналах из списка WOS. Проверена «устойчивость» полученных по этой методике списков журналов во времени. Показано, что при ранжировании журналов согласно предлагаемой методике возможно применение закона Брэдфорда для выделения активной части журналов.
Ключевые слова
Для цитирования:
Глушановский А.В. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАРУБЕЖНЫХ ЖУРНАЛОВ В РАМКАХ ВЫБРАННОЙ ТЕМАТИКИ ДЛЯ ПУБЛИКАЦИИ РОССИЙСКИХ СТАТЕЙ. Наука и научная информация. 2018;1(1):67-75. https://doi.org/10.24108/2658-3143-2018-1-1-67-75
For citation:
Glushanovskiy A.V. ASSESSMENT METHODOLOGY OF THE JOURNALS WITHIN THE SELECTED THEMATICS FOR THE PUBLICATION OF RUSSIAN SCIENTIFIC PAPERS. Scholarly Research and Information. 2018;1(1):67-75. (In Russ.) https://doi.org/10.24108/2658-3143-2018-1-1-67-75
1. Введение и обзор литературы
В настоящее время одним из вопросов, постоянно находящихся в фокусе внимания исследователей, является анализ ситуации с публикациями российских ученых в зарубежных журналах, отражаемых в международных базах данных цитирования. Это обусловлено в том числе и определенными проблемами, связанными с выполнением Указа Президента РФ № 559 от 7 мая 2012 г., предписывающего к 2015 г. увеличить долю российских публикаций в базе данных (БД) Web of Science (WOS) до 2,44 %.
Необходимость повысить число таких публикаций привлекает внимание ученых, в частности, к задаче определения тематических списков зарубежных журналов, в которые наиболее целесообразно направлять статьи российских ученых с точки зрения вероятности их опубликования. Очевидно, что для повышения престижа отечественной науки необходимо стремиться к опубликованию материалов в журналах, пользующихся устойчивой репутацией у коллег, а следовательно, высокоцитируемых. Но, как отмечают специалисты, вероятность опубликования той или иной статьи в научном журнале определяется в том числе и «предпочтениями», и «традициями» редакционных коллегий. В качестве примера можно привести публикации специалистов из Новосибирска Н.А. Мазова, В.Н. Гуреева и М.И. Эпова, в частности, статью, опубликованную в «Вестнике РАН» в 2015 г. [1], где рассматривается ситуация с российскими публикациями и журналами в области наук о Земле, отражаемыми в WOS.
Поэтому, по нашему мнению, вполне разумно принять гипотезу о том, что в журнале, традиционно публикующем статьи российских авторов, новую статью напечатают с большей вероятностью, чем в журнале, до этого не печатавшем российские статьи (речь идет о журналах одной тематической направленности, соответствующей тематике предлагаемой статьи).
С учетом этой гипотезы нами была предложена методика выявления журналов, наиболее предпочтительных для российских авторов с точки зрения целесообразности направления в них статей [2]. Методика учитывает конкретную научную направленность статьи, поскольку практика библиометрических исследований, проводимых на основе международных индексов цитирования, показывает, что среднее количество ссылок на одну статью в различных журналах существенно зависит от рассматриваемой области науки [3]. Поэтому в [2] анализ предлагалось проводить для журналов определенной тематики (subject category в терминологии WOS). Конкретно, в этой работе [2] проверка методики проводилась на журналах физической направленности (тематический раздел — Physics, Multidisciplinary).
Задачей настоящей статьи является проверка возможности распространения этой методики (с некоторым ее развитием) для научных статей другой тематической направленности. Поэтому в настоящей статье для анализа взят раздел биологической тематики — Mathematical & Computational Biology. Дополнительно проведен также некоторый анализ устойчивости во времени полученных распределений журналов для данной тематической категории.
2. Материалы и методы
Предложенная методика предусматривает следующие этапы анализа каждого зарубежного журнала в рамках выбранной тематической категории на избранном периоде наблюдения:
- определение IF — импакт-фактора журнала;
- определение Pr — процента публикуемых в журнале российских статей (под российской публикацией понимается публикация, где хотя бы один из авторов указывает в качестве своего места работы российскую организацию);
- определение Mr — средней цитируемости российских статей (определяется по тем же правилам, что и импакт-фактор журнала в целом, т. е. как отношение Cr числа цитирований российских статей, опубликованных за период наблюдения, к общему числу этих статей (Sr); при этом количество цитирований выбирается за фиксированный интервал времени — окно цитирования);
- определение Or относительной цитируемости российской статьи как отношение средней ци- тируемости российской статьи к средней цити- руемости статьи в журнале (к импакт-фактору журнала) за период выбранного окна цитирования (подробнее понятие относительной ци- тируемости приведено в [3]).
Из рассмотрения исключаются зарубежные журналы, в которых за период наблюдения не опубликовано ни одной российской статьи.
По каждому из указанных выше параметров строятся рейтинговые списки журналов, которые могут быть использованы для выбора журнала для публикации.
3. Результаты исследования
Как уже говорилось выше, анализ, результаты которого представлены ниже, проводился для журналов тематической категории WOS: Mathematical & Computational Biology с использованием данных Journal Citation Reports [4] за 2016 г. При этом приняты классические для вычисления импакт- фактора в WOS окно наблюдения — два года (2014–2015 гг.) и окно цитирования — один год (2016 г.).
Согласно этим данным указанная тематическая категория на 2016 г. содержит 57 журналов. Их них в 19 журналах не опубликовано за окно наблюдения ни одной российской статьи. Согласно принятой методике они исключаются из дальнейшего рассмотрения. Данные по 38 журналам, опубликовавшим хотя бы одну российскую статью, представлены в табл. 1.
Таблица 1. Журналы, публикующие российские статьи (2014–2015 гг.)
Table 1. The Journals, publishing Russian Articles (2014–2015)
Название журнала Journal Title | Journal | Общее количество статей / Total | Российских | % российских статей / | Цитироание российских статей / | Средняя | Относительная |
Mathematical Modelling of Natural Phenomena | 0,952 | 135 | 24 | 17,778 | 30 | 1,25 | 1,313 |
Bioinformatics | 7,307 | 1528 | 18 | 1 | 61 | 3,389 | 0,464 |
Journal of Theoretical Biology | 2,113 | 935 | 16 | 1,71 | 11 | 0,688 | 0,325 |
Journal of Bioinformatics and Computational Biology | 0,800 | 123 | 15 | 12,195 | 14 | 0,933 | 1,167 |
Biosystems | 1,652 | 167 | 9 | 5,389 | 10 | 1,111 | 0,673 |
BMC Bioinformatics | 2,448 | 1250 | 9 | 0,72 | 27 | 3 | 1,225 |
Molecular Informatics | 1,955 | 143 | 7 | 4,9 | 21 | 3 | 1,535 |
Mathematical Biosciences | 1,246 | 282 | 7 | 2,482 | 11 | 1,571 | 1,261 |
Journal of Computational Neurosciences | 1,483 | 122 | 6 | 4,918 | 6 | 1 | 0,674 |
Frontiers in Computational Neuroscience | 1,821 | 326 | 5 | 1,534 | 18 | 3,6 | 1,977 |
PLoS Computational Biology | 4,542 | 1234 | 5 | 0,4 | 13 | 2,6 | 0,572 |
Bulletin of Mathematical Biology | 1,263 | 224 | 4 | 1,786 | 6 | 1,5 | 1,188 |
Journal of Mathematical Biology | 1,566 | 245 | 4 | 1,632 | 14 | 3,5 | 2,235 |
Computational and Mathematical Methods in Medicine | 0,950 | 489 | 4 | 0,818 | 4 | 1 | 1,053 |
Acta Biotheoretica | 0,646 | 51 | 3 | 5,882 | 4 | 1,333 | 2,064 |
SAR and QSAR in Environmental Research | 1,642 | 111 | 3 | 2,703 | 4 | 1,333 | 0,812 |
Database-The Journal of Biological Databases and Curation | 3,290 | 228 | 3 | 1,3 | 7 | 2,333 | 0,709 |
BMC Systems Biology | 2,303 | 312 | 3 | 0,96 | 8 | 2,667 | 1,158 |
Computers in Biology and Medicine | 1,836 | 519 | 3 | 0,578 | 10 | 3,33 | 1,815 |
Algorithms for Molecular Biology | 1,786 | 58 | 2 | 3,448 | 7 | 3,5 | 1,96 |
BioData Mining | 1577 | 77 | 2 | 2,597 | 1 | 0,5 | 0,317 |
Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology | 0,646 | 81 | 2 | 2,469 | 0 | 0 | 0 |
Mathematical Biosciences and Engineering | 1,035 | 150 | 2 | 1,333 | 0 | 0 | 0 |
Journal of Computational Biology | 1,032 | 162 | 2 | 1,235 | 2 | 1 | 0,969 |
Medical & Biological Engineering & Computing | 1,916 | 219 | 2 | 0,913 | 5 | 2,5 | 1,305 |
Theory in Biosciences | 0,778 | 28 | 1 | 3,571 | 0 | 0 | 0 |
Journal of Biological Systems | 0,390 | 84 | 1 | 1,19 | 2 | 2 | 5,128 |
Statistics and Its Interface | 0,444 | 96 | 1 | 1,04 | 7 | 7 | 15,766 |
Journal of Biomedical Semantics | 1,845 | 99 | 1 | 1,01 | 6 | 6 | 3,252 |
International Journal of Data Mining and Bioinformatics | 0,624 | 125 | 1 | 0,8 | 0 | 0 | 0 |
Current Bioinformatics | 0,600 | 129 | 1 | 0,775 | 1 | 1 | 1,667 |
Computational Intelligence and Neuroscience | 1,215 | 203 | 1 | 0,492 | 3 | 3 | 2,469 |
Journal of Molecular Graphics & Modeling | 1,754 | 277 | 1 | 0,361 | 0 | 0 | 0 |
Genetic Epidemiology | 1,884 | 341 | 1 | 0,293 | 0 | 0 | 0 |
Journal of Medical Imaging and Health Informatics | 0,621 | 435 | 1 | 0,23 | 0 | 0 | 0 |
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics | 3,451 | 427 | 1 | 0,2 | 24 | 24 | 6,955 |
Statistics in Medicine | 1,861 | 668 | 1 | 0,15 | 0 | 0 | 0 |
Frontiers in Neuroinformatics | 3,870 | 123 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Заметим, что в работе [2] параметром, распределение по которому удовлетворяло закону Брэдфорда, являлся процент российских статей. В данной тематической категории этим параметром оказалось число российских статей, что даже в большей степени удовлетворяет буквальной формулировке закона Брэдфорда. В любом случае, мы имеем параметр журнала, позволяющий выделить ядро и активную зону рассматриваемого списка журналов.
Таким образом, мы можем считать, что журналы первой (три первых журнала в табл. 1) и второй (семь следующих журналов в табл. 1) групп активно публикуют российские статьи. Рассмотрим далее, какие факторы следует принимать во внимание при выборе журнала (из числа журналов первой и второй зон) для публикации российской статьи.
Все параметры журналов рассчитаны в соответствии с определениями, данными выше. Если рассмотреть эти журналы, можно показать, что в отношении числа российских статей (Sr) этот список с вполне удовлетворительной степенью приближения подчиняется распределению Брэдфорда. Согласно закону Брэдфорда, если научные журналы расположить в порядке убывания числа помещенных в них статей по какой-либо заданной теме и полученный список разделить на три части, содержащие примерно одинаковое количество статей, то количество журналов в этих частях будет относиться друг к другу как 1 : n : n² [5].
Как показывает анализ, в списке из 38 журналов, приведенном в табл. 1, может быть выделено три группы, суммы значений Sr для которых примерно равны между собой (соответственно 58, 58 и 57). При этом в первую зону (ядро — журналы, интенсивно публикующие российские статьи) входят 3 журнала, во вторую зону (журналы, активно публикующие российских авторов) — 7 журналов и в третью зону (относительно мало публикующие российских авторов) 28 журналов. Отношение числа журналов, входящих во вторую и первую группы, равно 2,333, а входящих в третью и вторую группы — 4. Корень квадратный из этого числа равен 2, что достаточно близко к числу 2,333.
Как можно предположить, эти статьи целесообразно предлагать в журналы, публикующие наибольшее число российских статей. Однако при этом надо учитывать «научный уровень» самого журнала, определяемый (в значительной степени) его импакт-фактором. Целесообразно также обращать внимание на уровень относительной цитируемо- сти российских статей в данном журнале. Высокий (более 1) показатель относительной цитируемости говорит о более высокой (чем в среднем по журналу) значимости российских статей для читателей этого журнала.
Для получения ранжированного списка журналов, учитывающего все три вышеупомянутых фактора, верхняя часть табл. 1, включающая 10 журналов, была трижды рассортирована по убыванию каждого фактора. Каждому журналу при каждой из сортировок был присвоен ранг (равный месту в соответствующем отсортированном списке), и затем для каждого журнала был определен итоговый ранг, равный сумме мест, занимаемых журналом при каждом из ранжирований. Таким образом, наивысшим рангом обладает журнал с наименьшей суммой мест.
Итоговый список журналов, расположенных в порядке убывания суммарного ранга (возрастания суммы мест), представлен в табл. 2.
Таблица 2. Ранжированный список журналов для публикации российских статей (2016 г.)
Table 2. Ranked List of Journals for publishing of Russian Articles (2016)
Полное название журнала /Full Journal Title | IF | So | Sr 2014– 2015 | Pr | Cr 2016 | Mr | Or | Место/Rank | |||
IF | Sr | Or | Сумма / Amount | ||||||||
Bioinformatics | 7,307 | 1528 | 18 | 1 | 61 | 3,39 | 0,464 | 1 | 2 | 9 | 12 |
Mathematical Modelling of Natural Phenomena | 0,952 | 135 | 24 | 17,78 | 30 | 1,25 | 1,313 | 9 | 1 | 3 | 13 |
BMC Bioinformatics | 2,448 | 1250 | 9 | 0,72 | 27 | 3 | 1,225 | 2 | 6 | 5 | 13 |
Molecular Informatics | 1,955 | 143 | 7 | 4,9 | 21 | 3 | 1,535 | 4 | 7 | 2 | 13 |
Journal of Theoretical Biology | 2,113 | 935 | 16 | 1,71 | 11 | 0,69 | 0,325 | 3 | 3 | 10 | 16 |
Frontiers in Computational Neuroscience | 1,821 | 326 | 5 | 1,534 | 18 | 3,6 | 1,977 | 5 | 10 | 1 | 16 |
Biosystems | 1,652 | 167 | 9 | 5,389 | 10 | 1,11 | 0,673 | 6 | 5 | 8 | 19 |
Journal of Bioinformatics and Computational Biology | 0,800 | 123 | 15 | 12,2 | 14 | 0,93 | 1,167 | 10 | 4 | 6 | 20 |
Mathematical Biosciences | 1,246 | 282 | 7 | 2,482 | 11 | 1,57 | 1,261 | 8 | 8 | 4 | 20 |
Journal of Computational Neurosciences | 1,483 | 122 | 6 | 4,918 | 6 | 1 | 0,674 | 7 | 9 | 7 | 23 |
Таблица 2 может быть использована российскими авторами при решении вопроса о выборе журнала для публикации статьи по рассматриваемой тематической категории. Для проверки «устойчивости» во времени предложенной методики аналогичный анализ журналов этой же тематической категории был проведен для другого окна наблюдения (2009–2010 гг.) и, соответственно, окна цитирования (2011 г.). Статистические данные для этого периода брались из той же БД Journal Citation Reports [4]. В этом году в тематическую категорию WOS: Mathematical & Computational Biology входило 47 журналов. 20 журналов за окно наблюдения не публиковали российских статей. Для одного журнала не было обнаружено за этот период ни одной публикации вообще. Таким образом, анализировались 26 журналов, содержащих российские
публикации. Для журналов этого года подтвердилась возможность использования закона Брэдфорда для разбиения журналов на три группы по активности публикации российских статей. Всего за окно наблюдения журналами этой категории было опубликовано 107 российских статей. В ходе анализа были выделены три группы (2, 4 и 20 журналов), опубликовавших 36, 33 и 38 статей соответственно. Отношение числа журналов, входящих во вторую и первую группы, равно 2, а входящих в третью и вторую группы — 5. Корень квадратный из этого числа равен 2,236, что достаточно близко к числу 2. Шесть журналов, вошедших в первые две группы, были трижды ранжированы по параметрам IF, Sr и Or и затем — по возрастанию суммы занятых мест. Результирующая табл. 3, аналогичная табл. 2 для журналов 2016 г., приведена ниже.
Таблица 3. Ранжированный список журналов для публикации российских статей (2011 г.)
Table 3. Ranked List of Journals for publishing of Russian Articles (2011)
Полное название Full Journal Title | IF | So | Sr 2009– 2010 | Pr | Cr 2011 | Mr | Or | IF | Место/Rank Сумма / Sr Or Amount | ||
BMC Systems Biology | 3,148 | 325 | 9 | 2,769 | 32 | 3,556 | 1,129 | 3 | 4 | 2 | 9 |
Bioinformatics | 5,468 | 1415 | 10 | 0,707 | 32 | 3,2 | 0,585 | 1 | 3 | 6 | 10 |
Journal of Theoretical Biology | 2,208 | 899 | 17 | 1,891 | 32 | 1,882 | 0,853 | 5 | 2 | 3 | 10 |
BMC Bioinformatics | 2,751 | 1547 | 6 | 0,388 | 46 | 7,667 | 2,787 | 4 | 6 | 1 | 11 |
PLoS Computational Biology | 5,215 | 789 | 8 | 1,014 | 35 | 4,375 | 0,839 | 2 | 5 | 4 | 11 |
Mathematical Modelling of Natural Phenomena | 0,633 | 146 | 19 | 13,01 | 9 | 0,474 | 0,749 | 6 | 1 | 5 | 12 |
Из шести журналов, входящих в табл. 3, четыре присутствуют и в табл. 2, что говорит об определенной стабильности их с точки зрения рассматриваемых параметров. Рассмотрим причины «ухода» из активной группы двух оставшихся журналов. Эти журналы с их параметрами для 2011 и 2016 гг. представлены в табл. 4 и 5.
Как следует из табл. 4, импакт-фактор журнала BMC Systems Biology в период с 2011 по 2016 г. уменьшился почти в полтора раза (журнал хуже цитируется) и в три раза уменьшилось число опубликованных в нем российских статей. Как результат, журнал сместился с первого места в табл. 3 на восемнадцатое в табл. 1 и «ушел» из активной зоны.
Таблица 4. Журнал BMC Systems Biology
Table 4. The Journal BMC Systems Biology
Название журнала / Journal Title | Journal | Общее количество статей / | % российских статей / | Цитирование | Средняя цитируемость российских статей /Average Citation of Russian Articles (Mr) | Относительная | Год / Year |
BMC Systems | 3,148 | 325 | 2,769 | 32 | 3,556 | 1,129 | 2011 |
BMC Systems | 2,303 | 312 | 0,96 | 8 | 2,667 | 1,158 | 2016 |
Таблица 5. Журнал PLoS Computational Biology
Table 5. The Journal PLoS Computational Biology
Название журнала / Journal Title | Journal | Общее | Российских статей / Russian Articles (Sr) | % российских статей / | Цитирование российских статей / Citation of Russian Articles (Cr) | Средняя цитируемость российских статей /Average | Относительная | Год / Year |
PLoS | 5,215 | 789 | 8 | 1,014 | 35 | 4,375 | 0,839 | 2011 |
PLoS | 4,542 | 1234 | 5 | 0,4 | 13 | 2,6 | 0,572 | 2016 |
Таблица 6. Журналы, не публиковавшие в 2014–2015 гг. российские статьи
Table 6. The Journals, not publishing Russian Articles in 2014–2015 years
| 2014–2015 гг. |
| 2009–2010 гг. | |
Название журнала / | Journal | Публикует российские | Journal | Публикует |
Biometrical Journal | 1,075 | Нет/No | 1,252 | Да/Yes |
Biometrics | 1,329 | Нет/No | 1,827 | Нет/No |
Biometrica | 1,448 | Нет/No | 1,912 | Нет/No |
Biostatistics | 1,798 | Нет/No | 2,145 | Нет/No |
Brifings in Bioinformatics | 5,134 | Нет/No | 5,202 | Нет/No |
Evolutionary Bioinformatics | 1,5 | Нет/No | 1,216 | Нет/No |
IET Systems Biology | 1,048 | Нет/No | 1,349 | Нет/No |
Interdisciplinary Sciences- Computational Life Sciences | 0,753 | Нет/No |
| Не входил в категорию / Not included to Subject Category |
International Journal of Biomathematics | 1,05 | Нет/No | 0,364 | Нет/No |
International Journal of | 0,5 | Нет/No | 1,284 | Нет/No |
Journal of Agricultural Biological and Environmental Statistics | 0,852 | Нет/No | 1,21 | Нет/No |
Journal of Biological Dynamics | 1,279 | Нет/No |
| Не входил в категорию / |
Mathematical Medicine and Biology-A Journal of the IMA | 1,61 | Нет/No | 1,818 | Нет/No |
Research Synthesis Methods | 3,018 | Нет/No |
| Не входил в категорию / |
Statistical Methods in Medical Research | 3,953 | Нет/No | 2,443 | Нет/No |
Statistics in Biopharmaceutical Research | 0,439 | Нет/No | 0,543 | Нет/No |
Theoretical Biology and Medical Modelling | 1,46 | Нет/No | 1,859 | Да/yes |
Wiley Interdisciplinary Reviews- Computational Molecular Science | 14,016 | Нет/No |
| Не имеет публикаций в рассматри ваемый период / |
Для журнала PLoS Computational Biology тоже произошло уменьшение этих параметров, но в меньшей степени, что привело к перемещению его с пятого (в 2011 г.) на одиннадцатое (в 2016 г. — табл. 1). В результате журнал занял место вблизи (но за пределами) активной зоны.
В табл. 6 рассмотрены более подробно журналы, не опубликовавшие в 2014–2015 гг. ни одной российской статьи. Представляет, с нашей точки зрения, интерес вопрос, насколько «устойчива» эта тенденция. Для этого рассмотрена параллельно ситуация с российскими статьями в этих журналах в 2009–2010 и в 2014–2015 гг. (табл. 6).
Как следует из табл. 6, из 19 входящих в нее журналов 12 не публиковали российские статьи и в 2009–2010 гг. Это позволяет предположить, что в эти журналы, скорее всего, на данный момент нецелесообразно направлять статьи для публикации.
Что касается оставшихся семи журналов, они, видимо, требуют дальнейшего наблюдения.
4. Обсуждение и заключения
Таким образом, проведенный в статье анализ журналов, входящих в определенную тематическую категорию WOS, предоставляет российским исследователям, занимающимся проблемами математической и компьютерной биологии, возможность обоснованного выбора для публикации того или иного зарубежного журнала, обрабатываемого в БД Web of Sciences Core Collection, с точки зрения повышения вероятности публикации и ее цитирования. Показано, что для выделения «активной» части журналов (с точки зрения публикации российских статей) может быть применен закон Брэдфорда.
«Устойчивость» предложенной методики во времени была проверена на журналах этой же предметной категории WOS для другого временного интервала (окно наблюдения (2009–2010 гг.) и, соответственно, окно цитирования (2011 г.)). Показано, что методика «работает» и для журналов этого периода.
С учетом ранее проведенного исследования [2] данной методики на журналах другой предметной категории из совершенно другой тематической области (физика) можно сделать вывод о более широкой применимости ее для журналов различных тематических категорий WOS.
К сожалению, мы не располагаем статистикой количества отклоненных редакциями журналов российских статей, которая позволила бы уточнить предлагаемую методику и проверить ее действенность на практике.
Список литературы
1. Мазов Н.А., Гуреев В.Н., Эпов М.И. Российские публикации и журналы по наукам о Земле в международных базах данных. Вестник Российской академии наук. 2015;85(1):26–31. https://doi.org/10.7868/S0869587314110097
2. Глушановский А.В., Каленов Н.Е. Некоторые подходы к методике выбора зарубежных журналов для российских публикаций. В книге: Информационное обеспечение науки: новые технологии: сб. науч. тр. М.: БЕН РАН; 2015. С. 40–47. URL: http://www.benran.ru/SEM/Sb_15/sbornik/40.pdf (дата обращения: 12.09.2018).
3. Писляков В.В. Библиометрические индикаторы в ресурсах Thomson Reuters. В книге: Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии. Екатеринбург: ИПЦ УрФУ; 2014. С. 75–109. https://doi.org/10.15826/B978-5- 7996-1352-5.0000
4. Journal Citation Reports. URL: http://jcr. incites.thomsonreuters.com (дата обращения: 12.09.2018).
5. Бредихин С.В., Кузнецов А.Ю. Методы библиометрии и рынок электронной научной периодики. Новосибирск: ИВМиМГ, НЭИКОН; 2012. 255 с.
Об авторе
А. В. ГлушановскийРоссия
старший научный сотрудник,
ул. Знаменка, д. 11/11, г. Москва, ГСП-1, 119991
Рецензия
Для цитирования:
Глушановский А.В. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАРУБЕЖНЫХ ЖУРНАЛОВ В РАМКАХ ВЫБРАННОЙ ТЕМАТИКИ ДЛЯ ПУБЛИКАЦИИ РОССИЙСКИХ СТАТЕЙ. Наука и научная информация. 2018;1(1):67-75. https://doi.org/10.24108/2658-3143-2018-1-1-67-75
For citation:
Glushanovskiy A.V. ASSESSMENT METHODOLOGY OF THE JOURNALS WITHIN THE SELECTED THEMATICS FOR THE PUBLICATION OF RUSSIAN SCIENTIFIC PAPERS. Scholarly Research and Information. 2018;1(1):67-75. (In Russ.) https://doi.org/10.24108/2658-3143-2018-1-1-67-75