Самые популярные новости:
Как отключить автоматические платные подписки?
Эксперты Банка России: биометрия — это удобство и добровольность
«Кванториум» даёт детям шанс получить отличную работу в будущем
Разработка под Android в Ростове: новые возможности от GDG
Сотовые операторы научились имитировать исходящие вызовы
Самый дешёвый мобильный Интернет в Ростове: выгодные тарифы 4G
Что лучше: Honor, Xiaomi или Huawei?
4G в Ростовской области: какой Интернет лучший?
Перенос номера: «уйти», чтобы остаться на лучших условиях?
Цифровое телевидение в смартфоне — без Интернета!
Локальная сеть дома: как настроить так, чтобы не взломали?
Публикация научных статей — процесс сложный и многогранный. Равно как получение актуальной информации об исследованиях других учёных. Например, известные во всём мире системы Web of Science и SCOPUS индексируют научные статьи с задержкой до года!.. Таким образом, результаты передовых исследований к моменту широкой публикации могут безнадёжно устареть, — либо же другие научные коллективы, из-за отсутствия своевременного доступа к этим данным, могут повторно «изобрести велосипед» вместо развития предложенной идеи. Конечно, научными открытиями можно поделиться на собственном сайте в Интернете. Но как привлечь туда целевую аудиторию — таких же учёных, — а не просто трафик поисковых машин? Решить эти вопросы призвана платформа Figshare, презентация которой состоялась 24 апреля в ЮФУ.
О платформе Figshare на семинаре в ЮФУ рассказал основатель проекта Марк Ханнел. По его словам, Figshare напрямую работает с крупнейшими издателями — такими как Wiley, SpringerNature и другими, агрегаторами информации (включая Google). Благодаря этому, исследовательские данные, размещённые авторами на данной платформе, индексируются в качестве ассоциированных данных пристатейных материалов в Dimensions.
Напомним, что платформа Dimensions объединяет в себе 4,5 млн грантов, 100 млн публикаций, — а также информацию о цитировании, альтернативные метрики, клинические исследования и патенты. Это позволяет пользователям находить и получать доступ к наиболее актуальной информации быстрее, анализировать фундаментальные и прикладные результаты исследований — и, что особенно важно, объединить полученную информацию для выстраивания будущей стратегии.
«С развитием искусственного интеллекта со временем всё больше научных работников будут вовлечены в процесс работы с "большими данными" и тогда появится возможность перенести всю информацию на автоматизированные платформы», — отметил Марк Ханнел.
При этом уже на данном этапе развития Figshare и Dimensions для ростовских учёных открываются новые возможности при использовании ресурсов этих порталов. Учитывая огромный потенциал ВУЗа, это будет способствовать ещё более успешному проведению исследований в востребованных отраслях мировой науки.
Полный список новостей TechnoDrive
© 2001-2021 Борис Зубов, contact@technodrive.ru