Российские публикации по библиотечно-информационным наукам в Scopus is a research paper published in Scientific and Technical Libraries (2022). On theSindex it has a DataRank of 0.309. It has been cited 3 times, with 3 citing works in its 1-hop citation network.
Рассмотрен подход на основе динамики употребляемости ключевых терминов в развитии научных тем по библиотечно-информационным наукам. Основная цель исследования – анализ сегмента российских публикаций по библиотечно-информационным наукам, а также выявление круга наиболее активно развивающихся тем с применением терминологического подхода и выявлением особенностей употребления ключевых терминов по базе данных Scopus на основе тем SciVal. Объектом исследования выбран массив публикаций российских авторов по библиотечно-информационным наукам за 2000–2020 гг. в Scopus. Метод исследования включал следующие основные действия: использование WoS CC для отбора публикаций в режиме расширенного поиска, систематизации по авторам и их ранжированию; далее на основе Scopus проведён поиск по выявленным в WoS CC авторам, составлены их соотношение и ранжирование в темах SciVal. Отобраны темы, в которых термины наиболее активно использовались. Основываясь на гипотезе: чем больше ключевых слов с динамикой больше 0% в теме, тем выше вероятность того, что эта тема перспективная и активно развивающаяся, и чем больше ключевых терминов в теме имеют отрицательную динамику, тем с большей вероятностью можно говорить о снижении интереса к ней со стороны исследователей. Определены наиболее перспективные темы российских исследований по библиотечно-информационным наукам. Наиболее перспективными оказались три темы: «Intellectual Structure; Co-citation Analysis; Scientometrics», «Hirsch Index; Self-Citation; Journal Impact Factor», «Co-Authorship; Scientific Collaboration; Scientometrics».
FAIR checklist signals are shown for context only and do not affect DataRank scoring.
Base Score Contribution
0.208
From this paper's citation signal
Citation Network Contribution
0.101
From 2 citing papers with measurable signal
DataRank blends this paper's own citation count with the influence of the papers that cite it. Here, roughly 67% comes from its base citations and 33% from the citation network (2 citing papers contributed measurable signal).
Citers are pulled from OpenAlex sorted by cited_by_count:descand capped per paper, so when the cap binds we keep the highest-signal references and the score is reproducible across reruns.
Click a node to highlight its connections. Use scroll to zoom. Drag to pan.