DEVELOPING AN INTEGRAL INDICATOR OF SCIENTIFIC JOURNALS DEVELOPMENT
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr210108Keywords:
journal, scientometric indicators, integral indicator, scientific significance, multidimensional average, modeling, forecastingAbstract
Currently, the issue of determining the rating and scientific significance of journals remains very important. It provides a review of the methods for assessing the quality of Russian and foreign journals. Purpose of work. The aim of the study is to develop mathematical models allowing to simulate and predict the dynamics of an integral indicator of the scientific development of a journal. Materials and methods. The paper defines the set of scientometric indicators for assessing the scientific significance of journals. The independence of factors was investigated using a matrix of matching correlation coefficients. A method for obtaining a mathematical dependence that reflects the relationship between the selected scientometric indicators and the integral indicator, based on the application of the multidimensional average method, is proposed. The ranking of factors is performed by the expert method. The weight coefficients were calculated using the Fishburne method. As the source data, we used available information from the scholarly e-library. The results ofthe study. Using the formula obtained, the values of the integral indicator for 7 years have been calculated from the source data using the example of the Journal 1. Using a similar technique, we derived the dependence of the integral indicator on key indicators of the Journal 2, for which the Science Index indicator has not been defined. The forecast of bibliometric indicators (factors) and the integral index of the journal for the next three years is made. To predict the nature of the change in factors (number of citations), anquadratic and cubic dependence is selected. The influence of joint change of factors on the integral indicator is investigated. Discussion and conclusions. The developed mathematical models can be used to analyze changes in the complex of scientometric indicators over time when designing a development strategy for scientific journals and making managerial decisions.
References
Григорьева, Е.И. Хороши ли журналы, в которых размещены ваши статьи? / Е.И. Григорьева, З.Р. Зарипова, К.П. Кокарев // Полис. Политические исследования. – 2015. – № 3. – C. 147–159.
Gross, P.L.K. College libraries and chemical education / P.L.K.Gross, E.M. Gross // Science. – 1927. – Vol. 66, no. 1713. – P. 385–389.
Гуреев, В.Н. Использование библиометрии для оценки значимости журналов в научных библиотеках (Обзор) / В.Н. Гуреев, Н.А. Мазов // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. – 2015. – № 2. – С. 8–19.
Стерлигов, И. Наукометрический минимум для ученого. Инструменты для оценки деятельности учёных и организаций / И. Стерлигов, А. Еникеева // Академическая среда. – 2015. – Т. 37, № 6. – С. 1–4.
Истомин, И.А. Сравнительные особенности отечественных и зарубежных научных журналов / И.А. Истомин, А.А. Байков // Международные процессы. – 2015. – Т. 13, № 41. – С. 114–140.
Москалева, О.В. Научные публикации как средство коммуникации, анализа и оценки научной деятельности / О.В. Москалева // Руководство по наукометрии: индикаторы развития науки и технологии: моногр. – Екатеринбург: ИПЦ «Издательство УРФУ», 2014. – Гл. 3. – С. 110–163.
Еременко, Т.В. Сравнительный анализ вклада региональной периодики в систему современного российского научного знания (на примере научных журналов Рязанской области) / Т.В. Еременко // Научные и технические библиотеки. – 2018. – № 11. – С. 34–51.
Девисилов, В.А. Рейтинги российских научных журналов, специализирующихся на проблемах безопасности, защиты окружающей среды и экологии / В.А. Девисилов // Безопасность в техносфере. –2014. – Т. 3, № 1. – С. 77–82.
Разработка полезной модели «Аналитическая система оценки результативности и потенциала научно-инновационной деятельности университета медицинского профиля» / А.И. Вялков, Е.А. Глухова, А.С. Бастрон, С.А. Мартынчик // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 10-4. – С. 634–637.
Aksnes, D.W. Citations, citation indicators, and research quality: An overview of basic concepts and theories / D.W. Aksnes, L. Langfeldt, P. Wouters // Sage Open. – January-March 2019. – Р. 1–17. DOI: 10.1177/2158244019829575
Bornmann, L. Measuring impact in research evaluations: A thorough discussion of methods for, effects and problems with impact measurements / L. Bornmann // High Education. – 2017. – Vol. 73. – P. 775–787.
Bibliometric evaluation of scientific literature in the area of research in education using InCites Da¬tabase of Thomson Reuters / M. Panczyk, M. Woynarowska-Sołdan, J. Belowska et al. // 9th International Technology, Education and Development Conference, At Madrid, Spain, March, 2015. – P. 487–496.
Многомерные статистические методы анализа экономических процессов: учеб. // Ю.В. Сажин, Ю.В. Сарайкин, В.А. Басова, А.В. Катынь. – Саранск: Изд-во Мордов. гос. ун-та им. Н.П. Огарева, 2008. – 288 с.
Затонский А.В. Моделирование объектов управления в MatLab: учеб. пособие / А.В. Затонский, Л.Г. Тугашова. – СПб.: Лань, 2019. – 144 с.
Затонский, А.В. Управление атмосферной колонной малого нефтеперерабатывающего завода с применением динамической модели / А.В. Затонский, Л.Г. Тугашова // Интернет-журнал «Науковедение». – 2017. – Т. 9, № 1. – http://naukovedenie.ru/PDF/71TVN117.pdf.
Сурков, А.А. Объединение экономических прогнозов с использованием экспертной информации / А.А. Сурков // Статистика и экономика. – 2019. – Т. 16, № 5.– С. 4–14.
