Выше квартилей

​​Нобелевская неделя 2026. День 3: Химия

Имена лауреатов Нобелевской премии по химии мы узнаем менее чем через час. Список направлений, в которых работают претенденты этого года, особенно широк: химия поверхностей, перенос электронов в белках, секвенирование ДНК, солнечные элементы и редактирование генома. И это очередное напоминание об особенности дисциплины: премия по химии регулярно уходит работам на границе с биологией, медициной, физикой, а с недавнего времени и вычислительными методами.

С наукометрической точки зрения мультидисциплинарность премии также заметна. Так, в августовской работе в Ambix авторы среди прочего проследили траектории 79 лауреатов по химии и 33 — по физиологии или медицине. Выяснилось, что химическая премия со временем действительно смещалась в сторону наук о жизни: лауреаты по химии всё чаще получали заметную долю цитирований одновременно из химических и биомедицинских журналов, тогда как медицинские лауреаты в основном оставались внутри своей области. И если прошлогодняя премия за разработку металлоорганических каркасов (MOF) была образцовой химической наградой, то в 2024 году первая премия ИИ в области химии вызвала куда больше дискуссий.

Прогноз Clarivate этого года также максимально разнообразен. Потенциальными лауреатами называют Дэвида Аллару (David Allara), Ральфа Нуццо (Ralph Nuzzo) и Яакова Сагива (Jacob Sagiv) за исследования самоорганизующихся монослоёв; Гарри Грея (Harry Gray) и Джея Уинклера (Jay Winkler) — за исследования переноса электронов в белках; и, наконец, Дэвида Лю (David Liu) — за разработку методов редактирования отдельных оснований и прайм-редактирования ДНК.

За пределами Clarivate наиболее заметный консенсус сложился вокруг темы секвенирования ДНК нового поколения. Двое из трёх экспертов ежегодного вебинара C&EN и American Chemical Society Webinars — Росс Кинг (Ross King) и Чаочао Дунь (Chaochao Dun) — сходятся в своих прогнозах относительно исследователей, связанных с этой сферой, — Шанкара Баласубраманиана (Shankar Balasubramanian) и Дэвида Кленермана (David Klenerman). Третьим здесь может стать либо Хейган Бейли (Hagan Bayley), либо Паскаль Майер (Pascal Mayer) — мнения экспертов об их вкладе разошлись. При этом в читательском голосовании C&EN лидирует другой кандидат — Чи-Хуэй Вонг (Chi-Huey Wong), известный работами по программируемому синтезу углеводов и гликопротеинов.

Среди других заметных вариантов — перовскитные солнечные элементы: Цутому Миясака (Tsutomu Miyasaka), Нам-Гю Пак (Nam-Gyu Park) и Генри Снейт (Henry Snaith). В более «классической» химии Chemistry World вновь выделяет Стивена Бухвальда (Stephen Buchwald) и Джона Хартвига (John Hartwig) за методы образования связей C–N. Среди совсем молодых направлений выделяют также «редактирование скелета» молекул (skeletal editing), однако сами участники дискуссии признают, что для Нобелевской премии открытие, вероятно, пока слишком свежее.

Впрочем, есть среди претендентов и области из прогнозов прошлых лет — например, исследования биомолекулярных конденсатов. Напомним, что сразу трое учёных, работающих в этой области, — Клиффорд Брангвинн (Clifford Brangwynne), Энтони Хайман (Anthony Hyman) и Майкл Розен (Michael Rosen) — вошли в список Citation Laureates прошлого года.

В итоге нынешний список хорошо иллюстрирует междисциплинарное положение химии. Поэтому шутка о том, что Нобелевскую премию по химии получают все, кроме химиков, может оказаться вовсе не шуткой, особенно после чисто «химической» премии прошлого года.

С учетом этого по традиции наша неудачная ставка — секвенирование ДНК нового поколения.

#нобелевскаянеделя #нобелевскаяпремия #химия

​​Дайджест сентябрь 2026:

Представляем дайджест научных событий за прошедший месяц.

Наукометрия и рейтинги

• Недавняя работа в Scientometrics показывает, что месяц публикации влияет на FWCI при прочих равных: от февраля к ноябрю медианный показатель становится ниже примерно на 39 %. Очередная демонстрация того, почему даже нормализованные метрики не всегда могут служить опорой для сравнения исследований.

• Ранее мы уже писали о том, что Китайская академия наук прекратила публикацию своего журнального рейтинга. Теперь же выяснилось, что университеты отреагировали на новость по-разному: где-то сохранился учет CAS в последней редакции, где-то ему на смену пришел Xinrui, а в отдельных случаях учитываются теперь оба списка. Хороший кейс для демонстрации того, как именно университетские правила игры адаптируются к меняющимся условиям.

• Crossref улучшает видимость данных: новый алгоритм научился точнее связывать научные статьи с организациями, которые их финансировали. Если в статье нет идентификатора организации, Crossref определяет её по названию через реестр ROR. Точность такого сопоставления по словам команды Crossref составляет 99 %.

• В OpenAlex задумались о внедрении показателя научной новизны. Кандидатом на метрику стала AI-derived novelty score от команды Forschungszentrum Jülich, победившей в конкурсе Metascience Novelty Indicators Challenge 2026 года. Модель сравнивает исследование с цитируемыми работами, восстанавливает состояние знаний на момент публикации и оценивает, что нового добавляет статья.

• Еще одна потенциальная маленькая революция от OpenAlex на стадии обсуждения: предложение отказаться от цветовой схемы открытого доступа. По мнению команды, текущая версия уже слабо соответствует тому многообразию открытых доступов, что сложились за последние годы. Если планируете присоединиться к дискуссии — самое время это сделать, сбор отзывов продлится до 13 ноября.

• Clarivate по традиции представили список потенциальных лауреатов Нобелевской премии, основываясь на показателях цитирования. Кстати, сама Нобелевская неделя стартует уже 5 октября, также традиционно планируем посвятить ей несколько постов.

ИИ в науке

• В Web of Science появятся полные тексты статей и ИИ-инструменты для анализа их содержания. Благодаря DeepR больше не придётся переходить на сайты издательств за PDF-файлами — пользователи сразу получат доступ к полному тексту и ИИ-сводку с краткой выжимкой материала.

• О научных статьях, превращённых в ИИ-агентов, способных не только работать с их содержанием, но и выполнять связанные с ними исследовательские задачи, рассказали в Nature. Благодаря системе Paper2Agent статья и её код анализируются, после чего создаётся специальный сервер, превращающий исследование в ИИ-агента. С ним можно общаться, просить выполнить анализ или воспроизвести методы из статьи.

Редакционная политика и научная этика

• Более 120 представителей научного сообщества из разных стран поддержали забастовку сотрудников медицинского журнала The Lancet. Первая более чем за 200 лет забастовка стала ответом на новое предложение Elsevier по зарплате. На голосовании 94,5% участников поддержали забастовку, которая началась 22 сентября.

• Из наиболее интересных сюжетов Retraction Watch — заметка на основе недавнего препринта о том, что статьи "бумажных фабрик" (paper mills) успевают попасть в патенты, стратегические документы (policy documents) и клинические рекомендации и продолжают там жить после ретракций.

Наука в России

• В России ИИ поддерживают заметно чаще, чем регулируют. По опросу ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, меры поддержки есть у 65 % организаций, а формальные внутренние документы — у 14 %. Применение нейросетей опережает политику по формальному закреплению их применения.

#дайджест #наукометрия #рейтинги #иивнауке #редакционнаяполитика #научнаяэтика #наукавроссии

Импакт vs. ИИмпакт: эмпирические свидетельства влияния LLM на цитирование публикаций

В последнее время мы часто пишем о том, как ИИ меняет привычный научный ландшафт: во все большем числе работ генеративный ИИ помогает не только дописывать отдельные абзацы, но и с подачи промптов берет на себя исследовательские функции. Между тем немалое количество ученых все еще рассматривает генеративный ИИ только в качестве помощника по редактуре текста, позволяющего "подогнать" публикацию под требования журнала или же стандарты академического языка (в особенности иностранного для самих авторов). Казалось бы, добросовестное и декларируемое применение ИИ в части работы с текстом статьи при прочих равных не должно давать дополнительных преимуществ исследователям в сравнении с их коллегами. Но так ли это?

В свежем исследовании, опубликованном в Scientometrics, наши коллеги из кампуса НИУ ВШЭ в Перми попытались ответить на этот вопрос, сфокусировавшись на взаимосвязи между использованием больших языковых моделей (LLM) при подготовке текста и показателями последующей цитируемости публикаций.

На основе анализа более 234 тыс. научных работ 2019–2025 годов при обращении к собственной модели идентификации паттернов ИИ-письма (LLM-assisted writing), авторы пришли к выводу, что публикации с такими признаками получали в среднем примерно на 7,04 % больше цитирований, чем работы с аналогичными характеристиками: опубликованные в тех же журналах, в рамках схожих по объему авторских коллективов, со схожим числом источников, длиной аннотации и предыдущей цитируемостью авторов. Значимость всех указанных характеристик для обученной модели приведена на графике.

Как отмечают сами авторы, применение ИИ может и не повышать качество самих научных исследований, но благодаря проработке аннотаций — улучшению структуры, удалению лишних слов, стандартизации формулировок и приведению текста к академическому стилю — улучшается видимость публикаций для читателей, что и способствует росту цитируемости. Внимание к аннотациям особенно важно, поскольку именно они попадают в поисковые системы, базы научного цитирования и могут использоваться самими LLM моделями и иными рекомендательными системами при подготовке списков литературы по теме.
В контексте же наукометрии исследование подчёркивает значимость ИИ-признаков как потенциального инструмента продвижения научных работ. Если ранее большее значение (хотя и не всегда) имело содержание статей, то теперь только особенности текста и использованных формулировок, могут при прочих равных влиять на повышение читательского интереса.

ИИ при этом прямо «не накручивает» цитаты, но ставит под сомнение один из основных столпов библиометрического анализа — индекс цитирования. Если даже относительно безобидная редактура текста систсематически связана с преимуществом в цитировании, то сама цитата сегодня — уже не только мера научной значимости работы, но и оценка ее "упаковки". По всей видимости, для исследователя, до сих пор сторонившегося ИИ-письма, рациональной стратегией все же становится использование LLM-инструментов при финальном редактировании текста публикации.

#обзор #ИИ #цитируемость #scientometrics

ИИ, CSRanking и БРИКС: взгляд "Выше квартилей"

Сегодня обсуждение достижений ИИ во многом строится вокруг отдельных ярких результатов продвинутых моделей. Чего только стоит свежая история решения задачи Навье–Стокса и дискуссия о первенстве в споре "машина vs. человек".

При этом развитие исследований в области ИИ можно рассматривать, безусловно, и через наукометрическую оптику. В последнем дайджесте мы обещали чаще возвращаться сюда с собственными аналитическими материалами. Одним из них хотим поделиться сегодня.

Что мы сделали?

Мы проанализировали 10 ведущих конференций в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Все относятся к конференциям уровня A* в ICORE 2026 и при этом представляют разные направления компьютерных наук: от обработки естественного языка и компьютерного зрения до машинного обучения и анализа данных.

Напомним, что для области конференционные публикации имеют особое значение и являются одним из основных способов представления новых научных результатов. В качестве одного из ориентиров для проекта использовали подход CSRankings, но мы расширили для себя задачу: нас интересовали не только отдельные организации, но также их типы и структура сотрудничества между ними.

Что считали?

В основу анализа легли метаданные Scopus за 2020–2025 годы. В итоговый массив вошло более 104 тыс. публикаций (около 97,3 % материалов сборников). Отдельно выделили основные программы и дополнительные треки, рассчитали показатели публикационной активности, фракционного вклада, цитирования и FWCI, а также рассмотрели различные типы связей.

Часть процедур по сбору, проверке и обработке данных удалось автоматизировать с помощью ИИ. В этом смысле проект об исследованиях ИИ сам в определённой степени оказался продуктом совместной работы человека и ИИ.

Основной фокус мы решили сделать не на всех странах, а на классической пятерке БРИКС: Бразилии, России, Индии, Китае и ЮАР.

Каковы основные результаты?

Прежде всего, своим масштабом обращает на себя внимание Китай: более 38 тыс. публикаций, второе место в мире по объёму публикаций в рассматриваемом корпусе и с большим отрывом лидерство среди стран БРИКС как на уровне отдельных организаций, так и на уровне исследовательских команд. При сохранении текущей динамики выход Китая на 1 место в мире по отобранной десятке конференций – вопрос времени.

Интересна и структура цитирований. Более половины цитирующих аффилиаций для китайских публикаций также относятся к Китаю. Для сравнения: у России и Индии эта доля составляет около 6–8 %. Речь здесь не о самоцитированиях, а о высокой внутренней концентрации научной коммуникации.

Существенно различается и структура национальных исследовательских систем. Для Китая и России характерно более тесное взаимодействие академического и корпоративного секторов. В Индии, Бразилии и ЮАР заметно более выражена ведущая роль академических организаций.

Фокус на России

Российский кейс особенно показателен. Среди академических организаций НИУ ВШЭ лидирует по общему числу публикаций, Сколтех – по фракционному вкладу; важное место занимает и МФТИ. В корпоративном секторе основными участниками остаются Яндекс и Сбер, однако в последние годы заметным становится присутствие Т-Банка и МТС. Отдельно стоит отметить AIRI, который занимает особое место по масштабу публикационной активности и положению в сети сотрудничества.

При этом связь академии и индустрии проявляется не только в совместных публикациях. В данных заметна группа исследователей с одновременными академическими и корпоративными аффилиациями. Такие «люди-мосты» фактически соединяют два сектора и играют заметную роль в российской модели исследований в области ИИ.

Что дальше?

Пока рассматриваем нашу работу как первую версию проекта. В дальнейшем планируем расширять набор конференций и показателей и уточнять результаты по мере обновления данных.

Результаты проекта доступны на сайте Наукометрического центра по ссылке.

#аналитика #ИИрейтинг #БРИКС #ICORE

Поздравляем всех читателей с началом нового академического года! В ближайшее время планируем вернуться к авторским материалам в канале. А пока представляем дайджест за август.

ИИ в науке

•  В Nature появилась заметка об очередном исследовании использования ИИ в научных публикациях. Результаты впечатляют: почти 9 из 10 статей, опубликованных в декабре 2025 года и заархивированных PubMed, несут следы ИИ-редактирования. За весь 2025 год таких материалов набралось почти 77 %, против 52 % годом ранее. Заметим, что речь идет о наличии признаков AI-редактирования, а не о написании статей "с нуля".

•  Anthropic представил MCP для науки: единый интерфейс для ИИ-агентов, который позволит последним подключаться к лабораторному оборудованию и фактически управлять проведением ряда экспериментов. Первые опыты не всегда были гладкими, но уже сейчас понятно, что первая новость дайджеста — далеко не предел перспектив использования ИИ в науке.

•  Куда же без ИИ-оценки: вышла заметка и интервью с создателями инструмента QED Science, который направлен на отбор топ 1 % препринтов исключительно по их оригинальности и валидности. Пока декларируемая цель — помощь исследователям в оценке текущего прогресса, но сервис по сути автоматизирует процесс рецензирования.

•  В продолжение: на The Scholarly Kitchen предлагают переосмыслить роль ИИ в рецензировании: прежняя дискуссия о внедрении нейросетей как «революционного или эволюционного» процесса является некорректной в новых реалиях — куда важнее, готово ли сообщество обсуждать и уточнять идеи публично, а не за закрытыми дверьми.

•  Ну и еще один эксперимент с ИИ-агентами, описанный в Science, был посвящен проверке воспроизводимости результатов более 6 тысяч материалов, поданных на одну из ведущих конференций в области компьютерных наук: International Conference on Machine Learning. Судьёй выступала модель GLM-5.2, выносившая один из четырёх вердиктов: verified, falsified, toy, inconclusive. Из выборки в 2226 материалов почти половина поддалась верификации в том или ином виде.

Редакционная политика

•  В Nature вышел большой репортаж, посвящённый «войне рецензирования»: недобросовестные исследователи оставляют однотипные и зачастую бесполезные отзывы — например, требуют сократить заключительную часть статьи или исправить грамматические ошибки, — сопровождая их просьбами процитировать коллег. Ситуация не только осложняет работу академических изданий, но и затрудняет процесс публикации для исследователей.

•  В совсем свежей статье Scientometrics авторы эмпирически показывают, что заведомо лучшая индексация журналов Elsevier в Scopus приводит к ожидаемому результату: рейтинг топ-2 % влиятельных ученых от Дж. Ионнидиса оказывается смещен в пользу тех ученых, у которых больше статей в журналах… Elsevier.

•  Вышло исследование реальной стоимости публикаций. На основе большой базы APC авторы сделали датасет, включающий 69 856 наблюдений по 12 540 журналам за 2019–2025 годы, а затем провели исследование глобальных расходов на публикацию статей в Open Access в 2025 году. Выяснилось, что при тратах в $3,7 млрд, более 85 % расходов приходится на несколько крупных издателей.

Наука в России

•  Научные данные, собранные в России и СССР, планируют оцифровать для обучения ИИ. Таким образом, государственная система научно-технической информации (ГСНТИ), насчитывающая более 2 млрд единиц научной информации, может стать основой для развития отечественных моделей ИИ.

•  Коллеги из ИСИЭЗ представили обзор исследований в области ИИ. На основе библиометрического анализа 180+ тысяч документов удалось проследить динамику и тематическую структуру исследований в области. Кажется, что без ИИ уже никуда и в нашей работе. Поэтому призываем следить за анонсами)

#дайджест #иивнауке #редакционнаяполитика #наукавроссии

​​Дайджест июль 2026:

Представляем дайджест научных событий за последний месяц.

Наука в мире

• Медали Филдса 2026 года присуждены Юй Дэну, Джону Пардону, Джейкобу Цимерману и Хун Ван; церемония прошла на Международном конгрессе математиков в Филадельфии.

• Группа исследователей запустила проект на платформе PubPeer: исследования, повторно проверяющие уже опубликованные результаты, теперь напрямую связываются с исходными статьями. 

ИИ в науке

• Nature публикует путеводитель по рынку «ИИ-учёных»: наряду с Claude Science Anthropic конкурируют Co-Scientist от Google DeepMind и открытый Biomni от академических исследователей

• Nature сообщает о появлении инструмента "humanizer", удаляющего из научных текстов и грантовых заявок языковые паттерны, характерные для ИИ: он фактически делает детекторы ИИ-текста бесполезными и открывает путь к скрытому использованию генеративного ИИ без раскрытия информации.

Научная этика

• Анализ 70 000 биомедицинских препринтов показал, что их ключевые выводы крайне редко меняются после рецензирования, а статьи, прошедшие стадию препринта, отзываются вдвое реже тех, что публиковались в журналах сразу.

• Анализ 110 303 рукописей, поданных в Science и Science Advances с 2016 по 2020 год, показал, что авторы из Китая принимаются в 3,3 раза реже, чем авторы из США и Канады (2,5% против 8,3%); при этом штрафной эффект сохраняется на всех этапах рецензирования и распространяется даже на западных исследователей с китайскими фамилиями.

• Нобелевский лауреат, нейробиолог Томас Зюдхоф призвал США или ЕС ввести государственное регулирование научного издательского рынка по аналогии с FDA.

• Springer Nature восстановил две отозванные статьи Макса Планка 1940 и 1942 годов.

Редакционна политика

• Журнал Biology Open протестировал оплату рецензентам и сократил время до первого редакционного решения на 85%, не потеряв в качестве рецензий; главный редактор рассказывает Nature, почему этот подход работает и может ли он стать моделью для отрасли.

Наука в России

• НБЖД сообщает, что в РАН обсудили создание единого национального реестра отозванных научных статей.

• Подписан закон об искусственном интеллекте в России.

#дайджест #новостинауки #иивнауке #новости #научнаяэтика #научнаяполитика

​​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

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