CC BY
49
МОСКОВКИН Владимир Михайлович
доктор географических наук, директор Центра наукометрических исследований и развития университетской конкурентоспособности НИУ «БелГУ», профессор кафедры мировой экономики НИУ «БелГУ»
ОРГАНИЗАЦИЯ и ПРОВЕДЕНИЕ УНИВЕРСИТЕТСКОГО
ПУБЛИКАЦИОННОГО
БЕНЧМАРКИНГА1
Автором разработана технология организации и проведения университетского публикационного бенчмаркинга на основе информационно-аналитических систем РИНЦ, Web of Science, Scopus, Google Scholar и Research Gate, как на уровне подразделений, так и университета в целом. Суть его состоит в построении с равным интервалом времени бенчмаркинговых таблиц по публикационной активности и цитируемости ученых подразделений университета и подразделений в целом, включая индекс Хирша, назначении целевых показателей по этим индикаторам и их выполнения с использованием лучшей практики.
Ключевые слова: публикационный бенчмаркинг, публикационная активность, цитируемость, университеты, индекс Хирша, РИНЦ, Web of Science, Scopus, Google Scholar, Research Gate.
Введение
В условиях вхождения России в публикационную гонку встает проблема мониторинга и управления научными публикациями на всех значимых уровнях - федеральном, министерском, институциональном (университеты, НИИ) и внутри институциональном (кафедры, НИЛ). Такая задача ставилась нами в работах [2-17], что подчеркивается вниманием к этой проблеме в исследованиях последних лет [37, 38].
С другой стороны, участие страны в публикационной гонке требует разработки мер по повышению
конкурентоспособности научных исследований на всех уровнях. Различные аспекты этой проблемы рассматривались нами в работах [18-36], начиная с 2002 г.
В данной работе, проблему мониторинга и управления научными публикациями мы поставим в контексте хорошо известного за рубежом понятия бен-чмаркинга. Бенчмаркинг - это не только сравнение во времени значений каких-то показателей для определенной группы объектов или субъектов, но это еще и постановка целей, для отстающих из них, по достижению значений показателей лидеров, а также сам
Работа выполнена при поддержке Госзадания на 2016 г., код проекта-516
процесс достижения значений этих показателей за счет использования лучшей практики.
В нашем случае, объектами или субъектами публикационного бенчмаркинга могут быть министерства и ведомства, университеты и НИИ, их подразделения и сотрудники, показателями - общее количество публикаций, общее количество цитирований, индекс Хирша, целями - значения показателей лидирующий объектов или субъектов, лучшей практикой - лучшие меры по повышению публикационной активности, лучшие публикационные стратегии и практики открытого доступа к научным публикациям, а также лучшие обучающие меры.
Значения трех вышеуказанных показателей рассчитываются в базах данных Web of Science, Scopus и РИНЦ. Отметим, что эти же значения рассчитываются и для авторских профилей в поисковой машине Google Scholar, причем эта же поисковая машина может использоваться в публикационном мониторинге и бенчмаркинге на уровне научных организаций [3, 4, 11, 13, 16].
Для проведения публикационного бенчмаркинга очень полезна также платформа Research Gate, которая считается наиболее важным глобальным инструментом для научных коммуникаций и продвижения результатов научных исследований за счет загрузки на нее ранее опубликованных статей или препринтов. С этой платформы, помимо значений показателей общего количества публикаций и цитирований мы можем снимать данные по загрузкам (сейчас чтению) статей, общему импакт-фактору журналов, входящих в базу данных Web of Science (Total Impact) и рейтинговой оценке автора (RG score). Значения всех пяти показателей рассчитываются для каждого исследователя, работающего на платформе Research Gate, а потом агрегируются на уровне организаций и их подразделений.
Важен также учет прохождения статей в журналы, индексируемые базами данных Web of Science и Scopus, с возможной их публикацией в текущем или следующем году. В этом случае, например, в конце третьего квартала текущего года, мы будем знать сколько статей опубликовано в этом году и сколько их находятся в редакционных портфелях. Это позволит принять меры по наращиванию публикационной активности с целью выполнения соответствующего индикатора дорожной карты.
Организация и проведение внутри университетского публикационного бенчмаркинга
Организация и проведение внутри университетского публикационного бенчмаркинга должна проводиться на двух уровнях - внутри подразделений и между подразделениями. Первый уровень является базовым, так как он является основой для проведения
объектами или субъектами публикационного бенчмаркинга могут быть министерства и ведомства, университеты и НИИ, их подразделения и сотрудники
публикационного бенчмаркинга между подразделениями. С точки зрения введения в научный оборот англоязычной терминологии следует говорить об university publication benchmarking и departamental publication benchmarking, имея ввиду университетские департаменты (кафедры, НИЛ).
Чтобы запустить процедуры такого бенчмаркин-га по всем подразделениям университета одновременно, следует определить на них ответственных лиц за проведение указанного бенчмаркинга.
Помимо организации и проведения публикационного бенчмаркинга, такие лица должны консультировать и помогать сотрудникам своих подразделений в решении следующих вопросов:
1. Снятие значений авторских наукометрических показателей с баз данных Web of Science, Scopus, РИНЦ, платформы Research Gate и запросов поисковой машины Google Scholar;
2. Управление публикациями в вышеуказанных базах данных и онлайновых инструментах: привязка недостающих публикаций и цитирований в базе данных РИНЦ, составление списков статей, не привязанных в базах данных Web of Science и Scopus к конкретным авторам и отправка их менеджерам этих баз данных, помощь в создании авторских публикационных профилей на платформе Research Gate и в поисковой машине Google Scholar;
3. Помощь в подборе международно признанных журналов для отправки в них рукописей статей. Это осуществляется с помощью платформы Scimago для скопусовских журналов, Journal Citation Reports - для журналов, входящих в базу данных Web of Science, Google Scholar - для журналов обеих баз данных при тестировании ключевых слов (научных терминов) и анализа откликов на них на предмет журнальной принадлежности;
4. Консультирование по вопросам подбора авторами журналов для отправки в них рукописей статей на предмет их существования или наличия объявленных характеристик (сейчас циркулирует огромное количество жульнических (фейковых) журналов, реально существующие журналы могут приписать себе не существующие импакт-факторы или присвоить себе не существующие статусы).
»
организация и проведение внутри университетского публикационного бенчмар-кинга должна проводиться на двух уровнях - внутри подразделений и между подразделениями
Всех ответственных за публикационную активность лиц, имеющих мотивацию к такой работе, следует обучить на специальных курсах повышения квалификации (например, объемом в 36 часов).
Их дальнейшая работа в подразделениях университета должна каким-то образом стимулироваться, по крайней мере, за счет добавления поощрительных баллов в университетской рейтинговой системе, влияющей на доходы сотрудника.
Начальный этап публикационного бенчмар-кинга, проводимого на основе баз данных Web of Science, Scopus, РИНЦ и поисковой машины Google Scholar, должен состоять в составлении, по всем подразделениям университета, таблиц типа (табл. 1).
Такие таблицы целесообразно первоначально составлять на начало года, и в дальнейшем строить их на полугодовой или годовой основе. Из этих таблиц можно будет получать производные таблицы для приростных показателей AN, AC, AH( за рассматриваемые интервалы времени At (полгода, год). Рассчитанные средние значения рассматриваемых показателей на одного исследователя должны использоваться для сравнения результативности исследований
между разными подразделениями университета, при этом такое сравнение должно проводиться раздельно, по крайней мере, среди трех групп подразделений: естественнонаучных, социально-экономических и гуманитарных.
Для публикационного бенчмаркинга, проводимого на основе платформы Research Gate, строится стартовая таблица типа (табл. 2).
Построенные таблицы позволят руководству подразделений и их сотрудникам наглядно видеть их позиционирование в различных информационно-аналитических системах. Для отстающих сотрудников могут ставиться цели по достижению значений показателей лидирующих сотрудников через определенный промежуток времени. Достижение этих целей может осуществляться за счет активизации публикационной деятельности, планирования числа публикаций по трем базам данных (Web of Science, Scopus, РИНЦ) и дальнейшего их размещения в открытый доступ (в университетские репозатарии открытого доступа и на платформу Research Gate), что будет способствовать росту цитируемости публикаций авторов. Сравнение данных таблиц 1 и 2 покажет на сколько полно публикации авторов представлены в открытом доступе. Руководители подразделений университета в праве требовать от своих сотрудников загрузки на платформу Research Gate и в университетские репозитарии открытого доступа наиболее значимых публикаций. Если издательские политики по самоархивированию и авторскому праву, размещенные на сайте SHERPA / RoMEO (или авторские договоры с издательствами), не позволяют размещать в открытый доступ издательские pdf-файлы статей, то для размещения в открытый доступ авторских pdf-файлов статей таких ограничений нет.
Таблица 1.
Типовая стартовая таблица для проведения публикационного бенчмаркинга по базам данных Web of Science, Scopus, РИНЦ и с помощью поисковой машины Google Scholar на уровне отдельного подразделения университета, дата сбора данных
сотрудники подразделения университета Web of Science Scopus Google Scholar РИНЦ
N C H¡ N C H¡ N C H¡ N C H¡
к,
Среднее значение показателя на одного исследователя
Примечания: N - общее количество публикаций, С - общее количество цитирований, Ц - индекс Хирша.
Таблица 2
Типовая стартовая таблица для проведения публикационного бенчмаркинга, на основе платформы Research Gate, на уровне отдельного подразделения университета,
дата сбора данных
сотрудники подразделения университета N C Reads Total Impact RG Score
к,
Г2
^
Среднее значение показателя на одного исследователя
Примечание: N, C - тоже, что и в табл. 1, Reads - количество прочтений всех публикаций, Total Impact - суммарный импакт-фактор журналов, индексированных в базе данных Web of Science, в которых опубликованы статьи автора, RG Score - рейтинг исследователя на платформе Research Gate.
Таблица 3
Типовая стартовая таблица для проведения публикационного бенчмаркинга по базам данных Web of Science, Scopus, РИНЦ и с помощью поисковой машины Google Scholar на уровне сравнения различных подразделений университета, дата сбора данных
названия подразделений университета Web of Science Scopus Google Scholar ринц
N C Hi N C Hi N C Hi N C Hi
Среднее значение показателя
Примечания: показатели те же, что и в таблице 1.
Таблица 4
Типовая стартовая таблица для проведения публикационного бенчмаркинга на основе платформы Research Gate, на уровне сравнения различных подразделений
университета, дата сбора данных
названия подразделений университета N C Reads Total Impact RG Score
^
Среднее значение показателя на одного исследователя
Примечания: показатели те же, что и в таблице 1.2.
Таблица 5
Публикационная активность и цитируемость статей сотрудников кафедры общей и прикладной физики по базам данных Web of Science, Scopus и РИНЦ, 30.06.2016
Автор Web of Science Scopus РИНЦ
Кол-во статей Кол-во цитирований Индекс Хирша Кол-во статей Кол-во цитирований Индекс Хирша Кол-во статей Кол-во цитирований Индекс Хирша
1 Алехина Т.Н., ст.преп. 0 0 0 0 0 0 2 1 1
2 Андреева Н.В., зав.каф. 0 0 0 0 0 0 14 18 1
3 Внуков И.Е., проф. 22 86 4 62 265 10 113 548 13
4 Захвалинский В.С., проф. 16 56 4 63 432 12 95 430 11
5 Камышанченко Н.В., проф. 12 3 1 36 14 2 85 147 3
6 Кулумбаев Э.Б., проф. 10 17 2 26 64 5 52 172 6
7 Кучеев С.И., доц. 6 2 1 20 62 2 21 20 2
8 Лактионова С.А., асс. 6 5 1 8 11 2 14 18 2
9 Песик В.Ю., ст.преп. 2 0 0 2 0 0 8 16 2
10 Пилюк Е.А., ст.преп. 2 1 1 6 4 1 20 12 1
Всего 76 170 14 223 852 34 424 1382 42
Средний показатель 7,60 17,00 1,40 22,30 85,20 3,40 42,40 138,20 4,20
Таблица 6
Активность работы сотрудников кафедры общей и прикладной физики на платформе Research Gate, 30.06.2016
Name Publications Reads Citations Total Impact RG Score
1 Алехина Т.Н., ст.преп. 0 0 0 0 0
2 Андреева Н.В., зав.каф. 0 0 0 0 0
3 Внуков И.Е., проф. 100 946 289 52,39 27,24
4 Захвалинский В.С., проф. 83 2551 492 111,43 31,74
5 Камышанченко Н.В., проф. 0 0 0 0 0
6 Кулумбаев Э.Б., проф. 35 182 73 28,3 20,33
7 Кучеев С.И., доц. 5 13 44 2,55 3,49
8 Лактионова С.А., асс. 8 136 10 2,2 4,72
9 Песик В.Ю., ст.преп. 1 72 0 0,45 0,95
10 Пилюк Е.А., ст.преп. 6 123 3 3,26 6,02
Всего 238 4023 911 200,58 94,49
Средний показатель 23,80 402,30 91,10 20,06 9,45
Таблица 7
Прохождение статей сотрудников кафедры общей и прикладной физики в журналы, индексируемые в базах данных Scopus и Web of Science, с возможной их публикацией в 2016-2017 гг.
№ n/n Авторы, название статьи Статья отослана в журнал (или находится в работе у авторов) Дата, IF (Sc), IF ^S) Статус статьи (в первых трех столбцах ставить дату или крестик) Поддержана Примечание
На рецензии, в переработке Отклонена Принята в печать Опубликована (год, том, №, стр.)
1 Yu A Goponov, M A Sidnin, I E Vnukov, C Behrens, G Kube, W Lauth, A S Gogolev, A P Potylitsyn Spatial distribution of PXR generated by 855 MeV electrons. Comparison of simulation results with experimental data Отослана в журнал Journal of Physics: Conference Series IF - 0.211 + Поддержана Госзаданием
2 Goponov Yu.A., Sidnin M.A., Vnukov I.E., Sumitani K., Takabayashi Y. New diagnostic method for ultra-relativis-tic electron beams using diffracted transition radiation Отослана в журнал Nuclear Instruments and Methods in Physics Research. Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment IF - 0.980 + Поддержана грантом РНФ
Переходя к рассмотрению публикационного бенчмаркинга на уровне сравнения подразделений университета, по аналогии с таблицами 1 и 2, составим таблицы 3 и 4.
Таблицы 3 и 4 следует строить в двух вариантах:
1. Табличными значениями являются суммарные значен ия показателей, взятых из таблиц 1 и 2 (например, J N );
i=1
2. Табличными значениями являются значения удельных показателей, взятых из последних строк таблиц 1 и 2.
Эти таблицы, так же как и таблицы 1 и 2, строятся с аналогичным временным шагом, включая построение приростных таблиц. Как и ранее здесь ставятся значения целевых показателей для подразделений, а для их достижения используется лучшая практика. Ниже приведем примеры построения начальных бенчмаркинговых таблиц для кафедры общей и прикладной физики Белгородского государственного национального исследовательского университета (табл. 5 -7).
Заключение
Итак, в данной работе нами намечена определенная технология организации и проведения внутри университетского публикационного бенчмаркинга, которая объединяет между собой процедуры такого бенчмаркинга на уровне исследователей отдельных подразделений и на уровне подразделений университета. Публикационный бенчмаркинг предлагается проводить по базам данных Web of Science, Scopus, РИНЦ и с помощью поисковой машины Google Scholar, в которых рассчитывается общее количество публикаций и цитирований, а также индекс Хирша. Кроме того, для публикационного бенчмаркинга предлагается использовать платформу Research Gate для несколько расширенного набора показателей, за исключением индекса Хирша. Очевидно, что широкомасштабное использование такой технологии во всех ведущих университетах России позволит значительно повысить публикационную активность и цитируемость по России в целом, а значит и улучшить позицию России в глобальной публикационной гонке.
Источники
1. Гладкова, З.В. Свободный доступ к научным публикациям как современная тенденция развития научной коммуникации. Современные проблемы науки и образования. - № 6. - 2011.
2. Московкин, В. М. К построению бенчмаркинго-вой и информационно-аналитической системы поддержки университетской деятельности на федеральном уровне / В. М. Московкин // Университетское
управление: практика и анализ. - 2007. - № 3. -С. 25-32.
3. Московкин, В.М. Возможности использования поисковой машины Google Scholar для оценки публикационной активности университетов / В. М. Московкин // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы. - 2009. - № 7. - С. 12-16. - Библиогр.: с. 16.
4. Московкин, В.М. Методология оценки и структурного анализа университетской публикационной активности с помощью поисковой машины Google Scholar: На примере Приграничного белорусско-российско-украинского университетского консорциума / В. М. Московкин // Университетское управление: практика и анализ. - 2009. - № 2. - С. 45-52.
5. Московкин, В.М. Вебометрическая оценка публикационной активности университетов: влияние Белгородской декларации / В.М. Московкин // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы.
- 2010. - № 2. - С. 12-16.
6. Московкин, В.М. Методика количественной оценки страновой университетско-публикацион-ной активности на основе тайваньского рейтинга / В.М. Московкин, Тенг Делюкс // Научно-техническая информация. Сер.1. Организация и методика информационной работы. - 2011. - № 3. - С. 1-3.
7. Московкин, В.М. Управление публикациями и улучшение позиционирования журналов в мировых рейтинговых системах / В.М. Московкин // Международный форум по информации. - 2012. -Т.37, № 4. - С. 16-25.
8. Московкин, В.М. Построение кластеров результатов исследований с помощью специализированных инструментов Google / В.М. Московкин // Научная и техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. - 2012. -№ 8. - С. 9-13.
9. Московкин, В.М. Организационно-экономический механизм стимулирования университетской публикационной активности на федеральном уровне / В.М. Московкин, И.С. Константинов, А.П. Пересыпкин // Университетское управление: практика и анализ. - 2013. - № 6. - С. 34-40.
10. Московкин, В.М. Идентификация запуска мер по стимулированию публикационной активности на страновом уровне с помощью платформы SCIMAGO / В.М. Московкин, А.П. Пересыпкин, Л.В. Верзунова // Alma mater. - 2013. - № 12. - С. 92-95.
11. Московкин, В.М. Построение университетских публикационно-терминологических структур с помощью поисковой машины Google Scholar: на примере экологических терминов и классических университетов Харькова и Скопье / В.М. Московкин // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы.
- 2013. - № 1. - С. 26-31.
12. Московкин, В.М. Влияние запуска публикационной стимулирующей меры на качественную структуру публикаций: на примере НИУ «БелГУ» / В.М. Московкин, А.П. Пересыпкин // Научный результат. Сер. Экономические исследования. - 2015. - Т.1, № 3(5). - С. 5-18. -Библиогр.: с. 17-18.
13. Moskovkin, V.M. The potential of using the Google Scholar search engine for estimating the publication activities of universities / V.M. Moskovkin // Scientific and technical information processing. - 2009. - Vol. 36. - № 4. - P. 198-202.
14. Moskovkin, V.M. The webometric estimate of the publication activities of universities: the influence of the Belgorod declaration / V.M. Moscovkin // Scientific and Technical Information Processing. - 2010. - Vol.37. - N1. - P. 49-54.
15. Moskovkin, V.M. Method for the quantitative evaluation of universities' publishing activity by countries based on the Taiwanese ranking / V.M. Moskovkin, Teng Deluxa // Scientific and technical information processing. - 2011. -Vol.38. - № 1. - P. 34-37.
16. Moskovkin, V.M. Comparative analysis of university publication activity by Google Scholar (on example of leading Czech and Germany Universities) / V.M. Moskovkin, T. Delux, M.V. Moskovkina // Cybermetrics. Issues Contents. -2012. - Vol.16. - Is.1, - pap. 2. - P. 1-9.
17. Moskovkin, V.M. Identification of Launching Measures to Stimulate Publication Activity at a Country Level Through the Scimago Platform / V.M. Moskovkin, A. P. Peresypkin , L. V. Verzunova, O. V. Serkina // Research Journal of Applied Sciences. -2014. - Vol.9. - № 12. - P.1163-1166 .
18. Московкин В.М. От конкуренции постсоветских научных журналов на внутренних рынках научной периодики к созданию журнальных консорциумов: как продвинуть постсоветские журналы на мировой рынок научной периодики? / В.М. Московкин // Новий Колепум. - 2002. - № 6. - С. 9-11.
19. Московкин В.М. Научные коммуникации и информация в изменяющемся мире / В.М. Московкин, Л.Д. Божко // Вестник Международного Славянского университета. Сер. Экономика. - 2003. - Т.6, № 1. - С. 37-40.
20. Московкин В.М. О конкурентоспособности постсоветских научных журналов / В.М. Московкин // Universitates: наука и просвещение. - 2004. - № 1. - С. 88-92.
21. Московкин В.М. Академическая конкурентоспособность классических университетов / В.М. Московкин // Universitates: наука и просвещение. - 2004. - № 4. - С. 12-20.
22. Московкин, В.М. Повышение научно-исследовательской компетенции классических
университетов / В. М. Московкин // Universitates: наука и просвещение. - 2005. - № 4. - С. 28.-30. -Библиогр.: с. 30.
23. Московкин В.М. Радикальное усиление академической конкурентоспособности постсоветских классических университетов / В.М. Московкин // Новий Колепум. - 2005. -№ 4. - С. 57-59.
24. Дятченко, Л.Я. Европейские дебаты о роли университетов в обществе знаний: уроки для стран СНГ / Л.Я. Дятченко, Т.М. Давыденко,
B.М. Московкин // Высшее образование в России. - 2006. - № 12. - С. 3-14
25. Московкин, В. М. Конкурентоспособные научные исследования: ситуация в постсоветских странах / В. М. Московкин // Новий коле-пум. - 2006. - № 4. - С. 12-23
26. Московкин, В. М. Конкурентоспособные научные исследования: ситуация в странах бывшего СССР / В. М. Московкин // Исследовано в России: электрон. многопредмет. науч. журн. -2007. - Т.10. - С. 994-1021.
27. Московкин В.М. Конкурентоспособност ь научных исследований и меры по ее повышению / В.М. Московкин // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы. - 2007. - № 11. -
C. 1-5.
28. Московкин, В. М. Развитие формальных научных коммуникаций в условиях экспоненциального роста знаний и цифровой революции / В. М. Московкин // Международный форум по информации. - 2008. - Т.33, № 2. -С. 6-11.
29. Московкин, В. М. Два пути «интернетизации» научных исследований в условиях глобализации / В. М. Московкин, Е. М. Савченко // Научно-техническая информация. Сер. 1. Организация и методика информационной работы. - 2008. - № 1. - С. 16-18.
30. Московкин, В. М. Рейтинги университетов как инструмент управления конкурентоспособностью / В.М. Московкин // Alma mater: вестник высшей школы. - 2008. - № 2. - С. 22-25.
31. Московкин В.М. Университетские стратегии в условиях глобализации и депопуляции / В.М. Московкин // Alma mater. - 2009. - № 11. - С. 29-32.
32. Московкин, В.М. Базы данных научной информации и онлайновые поисковые инструменты: использование для управления знаниями / В.М. Московкин // Научные и технические библиотеки. - 2012. - № 6. -С. 18-29.
33. Московкин, В.М. Изучение особенностей международных практик по выплате вознаграждений за научные публикации с помощью платформы RESEARCH GATE и пер-
сональной коммуникации. Предварительные результаты / В.М. Московкин, А.П. Пересыпкин, Е.В. Пупынина // Научные ведомости БелГУ. Сер. Философия. Социология. Право. - 2013. -№ 16(159), Вып. 25. - С. 257-261.
34. Московкин, В.М. Глобальная конкурентоспособность ведущих университетов Харькова и Белгорода и меры по ее повышению [Электронный ресурс]: доклад на заседании Школы междунар. интеграции и приграничного сотрудничества, Белгород, 8-12 апр. 2013 г. / В.М. Московкин. - Белгород, 2013. - 17 сл.
35. Moskovkin, V.M. The competitiveness of scientific research and measures to increase it / V.M. Moskovkin // Scientific and technical information processing. - 2007. - Vol.34, № 6. - P. 273-277.
36. Moskovkin, V.M. University networks in the context of their academic excellence and openness: A comparative study of leading Czech and German universities / V.M. Moskovkin, J.K. Fraser, M.V. Moskovkina // Webology. - 2013. -Vol.10, № 1. - P. 1-20.
37. Роджерс Э., Барброу С. Взгляд на альтме-трику и ее растущую важность для исследовательских библиотек // Научная периодика: проблемы и решения. - 2015. - Том 5. - № 3. - С. 126-132. - doi: 10.18334/np53181
38. Сайко Е.А. Научные коммуникации в России: реалии и перспективы исследования проблемы // Научная периодика: проблемы и решения. - 2015. - Том 5. - № 5. - С. 208-212. -doi: 10.18334/np55189
Vladimir M. Moskovkin
Director of the Center for scientific research and development, National Research University - Belgorod State University (BSU)
ORGANIZATION AND CONDUCTING OF THE UNIVERSITY'S PUBLICATION BENCHMARKING
The article presents technology organization and conducting of the University's publication benchmarking on the basis of information-analytical systems of Russian Science Citation Index (RSCI), Web of Science, Scopus, Google Scholar and Research Gate, as the level of departments, and the university as a whole. Its essence is to constructing with equal intervals of time benchmarking tables for publication activity and citations of scientists of the University as at the level of separate departments and departments in whole, including the Hirsch index, assigning targets for these indicators and their implementation using best practices.
Keywords: Publication benchmarking, publication activity, citation, universities, Hirsch index, Russian Science Citation Index, Web of Science, Scopus, Google Scholar, Research Gate
