В статье дан обзор современной инфраструктуры медицинских рецензируемых журналов в России, перечислены основные текущие проблемы. Рассмотрены направления развития журналов в контексте консолидации совместных усилий редакционно-издательского сообщества по совершенствованию и продвижению публикаций русскоязычных авторов. В статье делается вывод, что создание надежной инфраструктуры медицинских изданий станет базой для развития равноправных и справедливых взаимоотношений с редакционно-издательскими сообществами других стран. 

В статье проводится анализ российских журналов, тематика которых связана с направлениями деятельности Научного совета по теории и процессам управления при Отделении энергетики, машиностроения, механики и процессов управления РАН. В результате опроса ведущих отечественных ученых в указанной области науки, в том числе членов упомянутого выше Совета, был сформирован предварительный перечень журналов. Приведены характеристики этих журналов и их показатели в существующих рейтингах. Отмечено, что известные наукометрические показатели не позволяют напрямую оценить тенденции развития журналов. Предложен индикатор развития, характеризующий среднюю скорость изменения импакт-фактора журнала на заданном интервале времени. По базам данных Российского индекса научного цитирования (РИНЦ) и Scopus рассчитаны и проанализированы значения индикаторов развития для входящих в эти ресурсы упомянутых журналов. Рассмотрены траектории развития некоторых отдельных изданий. Представлены выводы и рекомендации, которые могут быть полезны редакциям для поиска путей развития своих изданий и авторам при выборе журнала для публикации. 

Влияние технологий искусственного интеллекта, нейросетей, чат-ботов на науку и образование вызвало широкую дискуссию в академическом сообществе. Уже не представляется возможным сдержать использование нейросетей, таких как ChatGPT, для написания текстов, в том числе научных. Настоящее исследование выполнено в рамках качественного подхода. Целью исследования является анализ применения больших языковых моделей на примере ChatGPT в научно-публикационной деятельности российских ученых. Практика применения чат-ботов далеко не всегда приносит удовлетворительный результат как для пользователя, так и для научного сообщества в целом. Пользователь зачастую сталкивается с отсутствием запрашиваемой информации в ответе нейросети, которое является результатом ограничения выборки текстов для ее обучения. Научное сообщество, и особенно редакторы и читатели научных журналов, ставит под сомнение возможность применения нейросетей в связи с недостатками больших языковых моделей, получившими широкое освещение в научных публикациях. Данное исследование показывает, что есть еще одна причина не доверять нейросетям. Неполнота и непрозрачность производимой искусственным интеллектом информации связаны с текстами, на которых обучаются нейросети. Для российской науки данная проблема несет серьезную угрозу, поскольку популярные компании – производители искусственного интеллекта для этой цели используют преимущественно англоязычные тексты. Автор выдвигает мнение о том, что социально-гуманитарное знание, производимое в современной России, остается за пределами текстов, применяемых для обучения нейросетей. Такая точка зрения подтверждается данными исследования, посвященного управлению Российской Арктикой. Информация по данной тематике имеет отражение в русскоязычных публикациях, но отсутствует в ответах англоязычных ChatGPT. 

Приведены результаты исследования разности календарных дат окончания и  начала редакционных процессов в научно-техническом журнале «Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей», а также количество дат начала процессов (поступление статей, передача на литературное редактирование и т.д.) в месяц.

На основании анализа сделан вывод, что поступающая на публикацию статья может рассматриваться как заявка в систему массового обслуживания, которой является научный журнал. И для такой заявки могут быть оценены функции распределения входных потоков, средние и максимальные сроки нахождения в системе, а также функции распределения времени обработки и другие характеристики, которые остаются неизменными во времени (стационарными) для данного научного журнала. 

Регрессионный анализ – достаточно популярный и несложный метод анализа экспериментальных данных. Если результаты корреляционного анализа говорят нам о статистически значимой связи между изучаемыми признаками, то результаты регрессионного – представляют собой графическое описание характера этой связи. В статье рассмотрены моменты, на которые обычно не обращают внимания авторы, но должен обратить внимание редактор и просто обязан – рецензент. Среди таких моментов – ложные предсказания, негауссово распределение остатков, отсутствие доверительных интервалов. 

Рекомендации профессиональных сообществ о содержании сайтов научных журналов обычно включают критерии их индексации в базах данных, однако не учитывают мнение авторов и рецензентов о содержании разделов и дизайне сайтов. Мы проанализировали эти рекомендации на основе онлайн-опроса 198 авторов и рецензентов российских научных журналов методом сплошной выборки. Опрос был составлен в соответствии с «Принципами прозрачности и лучшими практиками научных публикаций» COPE, DOAJ и других организаций и проведен в апреле – мае 2024 г. Вопросы были связаны с содержанием разделов сайта, его дизайном, мобильной версией и особенностями выбора журнала для публикации. Результаты анкетирования были обработаны по двум частично пересекающимся группам авторов, публикующихся или в журналах, индексируемых в Web of Science Core Collection, Scopus и RSCI (Ядро РИНЦ), или в журналах Перечня ВАК. Исследование показало, что рекомендации COPE и запросы авторов совпадают в отношении тематики и целевой аудитории журнала, авторских сборов, политики рецензирования, сроков редакционно-издательского процесса и типа доступа к контенту. Однако российские авторы и рецензенты придают меньшее значение разделам сайта, посвященным соблюдению этических принципов и критериев авторства. Они считают важным наличие электронной редакции, сертификата безопасности, индексации научного журнала, раздела с дополнительными образовательными материалами и возможности адаптировать сайт под устройства с разным размером экрана. В статье также рассматривается необходимость служебной метаинформации для продвижения сайта журнала. Результаты исследования могут быть использованы в продвижении российских научных журналов в международных базах данных, повышении эффективности коммуникации между авторами и редакторами, а также в разработке комплекса рекомендаций, дополняющих международные публикационные конвенции. 

13 февраля 2024 г. исполнилось 99 лет печатному изданию «Большая российская энциклопедия» (правопреемнику «Большой советской энциклопедии»). Однако только в 2020 г. начались работы над научно-образовательным порталом «Большая российская энциклопедия», запуск которого в тестовом режиме состоялся 26 мая 2022 г. (https://bigenc.ru/). В частности, силами научной редакции портала по направлению «Физические науки» к настоящему моменту на нем размещено около 2000 статей, написанных выдающимися учеными в областях физики и отобранных представительной редколлегией. Партнерами портала выступают авторитетные научные и образовательные организации: Российская академия наук, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова и другие ведущие университеты Российской Федерации, Российская академия образования. Приоритеты портала – достоверность и доступность. В настоящей статье представлена статистика его посещений за прошедшие два года.

Другим важнейшим электронным ресурсом, посвященным физическим наукам и поэтому анализируемым совместно с разделом портала «Физические науки», является журнал «Успехи физических наук». Первый номер журнала вышел в свет в апреле 1918 г., а сайт (www.ufn.ru) был открыт 26 декабря 1994 г. С 1995 г. ведется статистика посещений сайта, которая впервые позволила редколлегии журнала посмотреть, сколько у него читателей, кто они, откуда они, каковы их интересы и предпочтения. К 2016 г. были присвоены DOI всему архиву статей из журнала «Успехи физических наук» как на русском, так и на английском языках. К апрелю 2024 г. на сайте ufn.ru размещено 1075 выпусков журнала, содержащих 11 819 статей (процитированных 164216 раз, данные собраны по DOI), написанных 8799 авторами, а на смысловые страницы сайта зашли 405365547 раз. Статистика посещений сайта и ее особенности за последнее время освещены в данной статье.

Статистика посещений портала «Большая российская энциклопедия» и сайта журнала «Успехи физических наук» демонстрирует растущий запрос общества на достоверную информацию, проверенную временем и поддержанную репутацией редколлегии и издательств.

Информационно-аналитическая система Science Space, разработанная как приложение к Российскому индексу научного цитирования (РИНЦ), используется организациями – пользователями РИНЦ для коррекции редакционной политики имеющихся у них изданий. Однако доступная информация о степени эффективности Science Space для повышения библиометрических показателей журнала отсутствует. В предлагаемой статье на примере журнала «Химическая физика и мезоскопия» рассматривается опыт применения этой системы. С ее помощью за год удалось найти и привязать к журналу около 500 новых цитирований – примерно 10% от имевшегося объема.