Оценка уровня национальных медицинских исследований с использованием новых инструментов прогнозирования научно-технического развития

организация науки

Оценка уровня национальных медицинских исследований с использованием новых инструментов прогнозирования научно-технического развития

Н.Г.Куракова1, П.Г.Арефьев2, Л.А.Цветкова3

1Российская академия медицинских наук, Управление инновационного развития науки, Москва (нач. управления - чл.-кор. РАМН, проф. С.Л.Кузнецов); 2Научная электронная библиотека, отдел маркетинга, Москва (директор отдела - П.ГАрефьев);

3Всероссийский институт научной и технической информации,

сектор научно-информационного обеспечения региональных отделений РАН, Москва

На примере анализа исследований в области медицины обозначен новый международный тренд визуализации и алгоритмизации научной продуктивности исследовательских центров и оценки мирового уровня исследований университетов, институтов и отдельных ученых. Используемые в работе новейшие интеллектуальные сервисы, созданные в 2008-2011 гг. ведущими производителями аналитических систем по оценке результатов научной деятельности (компании Thomson Reuters и Elsevier), все чаще выступают инструментами принятия решений о финансировании и регулировании научно-исследовательской деятельности, а также для формирования государственной научной политики и национальных стратегий научно-технического и технологического развития. Ключевые слова: научные медицинские центры, уровень исследований, оценка, инструменты,

аналитические сервисы, научно-технологическое развитие, национальные стратегии

Evalution of the national research level in medical sciences by means of advanced tools for forecasting scientific and technological development

N.G.Kurakova1, P.G.Arefyev2, L.A.Tsvetkova3

1Russian Academy of Medical Sciences, Department of Innovation Development of Science, Moscow (Head of the Department - Corr. Member of RAMS, Prof. S.L.Kuznetsov); 2Scientific Electronic Library, Marketing Department, Moscow (Director - P.G.Arefyev);

3All-Russian Institute of Scientific and Technical Information,

Sector of Research and Information Service of Regional Branches of RAS, Moscow

The new international trend in visualization and algorithmization of scientific productivity and evaluation of the world level of research in universities, academic institutions and individual scientists was represented in this paper at the example of the analysis of medical research. The state of the art intellectual applications developed in 2008-2011 by the leading vendors of research evaluation tools (Thomson Reuters, Elsevier) are widely used today as the decision-making tools for funding and managing of research activities, as well as means to build up state science policy and national strategies for scientific and technological development. Key words: scientific medical centers, level of research, evaluation, tools, analytical services, research and technological development, national strategy

С конца 1990-х годов государство и общество проявляют особый интерес к оценке результатов научной деятельности исследовательских организаций и университетов. Во-первых, это связано с увеличением стоимости научных

Для корреспонденции:

Куракова Наталия Глебовна, доктор биологических наук,

заместитель начальника Управления инновационного развития науки РАМН

Адрес: 127254, Москва, ул. Добролюбова, 11

Телефон: (495) 618-0792

E-mail: idmz@mednet.ru

Статья поступила 12.01.2012 г., принята к печати 21.02.2012 г.

исследований. Во-вторых, возрастает конкуренция наукоемких разработок и технологий на мировом и национальных рынках. В-третьих, происходит очевидная глобализация науки - возможность получения доступа к научному знанию в любой географической точке его генерации, привлечения исследовательских групп к проведению заказных исследований в режиме научного аутсорсинга или оффшорных научных исследований.

Это объясняет тот факт, что все государства, ведущие масштабные научные исследования, пытаются повысить эффективность финансовых вложений в научно-исследовательские

направления и проекты, дифференцировать свои затраты, найти ответы на вопрос, какие области фундаментальной и прикладной науки следует поддерживать в большем или меньшем объеме. Однако дать объективный ответ на этот вопрос не может ни одно профессиональное экспертное сообщество (как бы тщательно оно не было сформировано), поскольку прирост научного знания происходит в геометрической прогрессии, и охватить, проанализировать его и длительное время монито-рировать физиологически невозможно.

Поэтому в последние три года сформировался международный тренд детально алгоритмизировать и визуализировать развитие различных научных направлений или дисциплин. Это позволяет увидеть соответствие национального и мирового уровней исследований по целой совокупности наукометрических показателей.

В 2008-2011 гг. в качестве интеллектуальных сервисов к информационным ресурсам компаний Thomson Reuters, Elsevier и Questel были разработаны несколько уникальных аналитических систем. Они позволяют алгоритмизировать процесс мониторинга развития отдельных областей науки и оценки соответствия национальных исследований лучшему мировому уровню. Одновременно появились несколько семантических поисковых систем, реализующих принцип «легче и дешевле найти нужное научное решение в том, что уже изучено, чем заказывать новое».

Цель настоящей статьи - знакомство с возможностями новых аналитических сервисов и систем семантического поиска, коренным образом меняющих практику разработки исследовательских стратегий, а также анализ с их помощью глобального и национального секторов медицинских исследований.

Аналитическое web-приложение SciVal Spotlight

Разработчики компании Elsevier поставили проблему создания аналитического инструмента для научно-исследовательских организаций и университетов, которая была воплощена в 2009 г. в аналитическом web-приложении SciVal Spotlight (http://www.scival.com/). Основная задача этого инструмента - оценка результатов исследовательской деятельности в организации по всем отраслям науки. На основании анализа данных, которые берутся из системы Scopus, организация может оптимизировать стратегическое вложение средств в развитие исследований, определяет исследовательские приоритеты и стратегии, принимает рациональные решения при выборе персонала и партнеров по реализации научных проектов.

Разработчики SciVal Spotlight отошли от традиционного метода оценки результатов исследования, построенного на подсчете публикаций в журналах и их цитировании. Они взяли за основу более детализированную модель текущей

Рис. 2. Карта науки Российской академии медицинских наук.

структуры науки. Наиболее цитируемые публикации объединили в 84 тыс. научных кластеров (сompetencies), отражающих активные исследовательские фронты в различных областях знания. Каждый из них развивает группа ученых по всему миру, образующих виртуальный научный коллектив. Для удобства представления карты науки выделенные кластеры сводят в 554 дисциплины.

В SciVal Spotlight применяют инновационную технику визуализации для создания настраиваемой карты, так назы-

ваемого «Колеса науки». Оно дает графическое представление об эффективности деятельности организации за определенный период времени в рамках конкретной научной отрасли и более узких тематических областях.

В SciVal Spotlight для создания карты науки какой-либо страны или организации выбирают ее статьи и отсекают незначительные кластеры. Сильные кластеры группируют и выделяют отличительные компетенции (DC - distinctive competencies), в которых страна или организация является лидером, и потенциальные компетенции (ЕС - emerging competencies).

Выделяют следующие критерии результативности научного центра:

• количество кластеров, по которым проводят исследования мирового уровня;

• уровень соответствия этих исследований мировым трендам;

• количество отличительных (мировое лидерство в научном направлении) и потенциальных (инновационных) кластеров.

Таким образом, SciVal Spotlight выявляет сильные стороны научной организации в конкретной сфере, определяет ведущих научных исследователей и организации в каждой области, чем помогает руководителям университетов и научно-исследовательских учреждений оптимизировать распределение фондовых средств, а также совершенствовать процесс подбора персонала и выбора партнеров.

Данный инструмент, предоставляя информацию об учреждениях с идентичными исследовательскими компетенциями, позволяет лучше понять, какие организации действительно являются конкурентами, объективно оценить их потенциал.

Рис. 3. Карта науки Гарвардского университета.

Рис. 4. Карта науки Центра исследования рака Германии.

Зная степень развитости каждой тематической области, организация может оценить актуальность публикуемых ее учеными статей, определить их долю и позиции по сравнению с конкурентами в этих областях. Помимо этого, инструмент оценивает процессы роста и падения числа статей и всего рынка за последние пять лет, определяя средний показатель для каждого из них по двухлетней шкале. Инструмент также устанавливает актуальность проводимых исследований, вычисляя «коэффициент соответствия новейшим стандартам» путем анализа давности цитирования в опубликованных изданиях. Таким образом, SciVal Spotlight создает более точную и адекватную картину результатов исследовательской работы в университетах и НИИ. В свою очередь, руководство научно-исследовательских и образовательных организаций получает возможность оценить достижения своих учреждений по степени инновационности, а не по классификации журналов, публикующих статьи их сотрудников.

Авторы статьи одними из первых в России применили этот уникальный инструмент для анализа уровня соответствия российских медицинских исследований уровню «переднего края» мировой науки.

На рис. 1 представлена визуализированная SciVal Spotlight карта российской науки (Колесо науки), по окружности которой отложены 14 предметных областей.

Кластеры (компетенции) представлены на Колесе науки в виде небольших кругов. Цвет определяет конкретную предметную область. Местоположение зависит от предметной области кластера статей в данной компетенции. Круги, смещенные к центру, показывают мультидисциплинарность исследований. Диаметр круга зависит от доли российских публикаций по данной научной дисциплине в глобальном публикационном потоке.

Как видно, высока концентрация исследований по математике, физике и химии, а медицина представлена всего пятью кластерами, и только у экономических и социологических наук еще более удручающие показатели. Обзор публикаций Российской академии медицинских наук (РАМН) в SciVal показал, что за период 2006-2010 гг. исследователи из академии опубликовали 2 381 статью (учитывали только статьи, доступные глобальному профессиональному сообществу). Из них лишь 345 статей участвуют в образовании 28 компетенций РАМН.

На рис. 2 представлена карта науки РАМН в виде матрицы, позволяющей оценить инвестиционную привлекательность ее научных программ.

Каждый круг представляет компетенции РАМН. Чем больше диаметр круга, тем больше статей в данной компетенции. Кластеры над горизонтальной осью идентифицируют области исследований, по которым нарастает публикационная активность во всем мире. Кластеры справа от вертикальной оси идентифицируют области исследований, по которым данная организация имеет заметную долю статей (в рамках данной компетенции) от мирового публикационного потока. Таким образом, перспективными для научного роста и инвестиционно привлекательными для финансирующих структур и инновационных менеджеров в первую очередь считают кластеры, находящиеся в верхнем правом сегменте. По карте организации также можно определить, в каких

областях идет рост или отставание ее доли в глобальном исследовательском процессе.

Российская академия медицинских наук занимает 658 место в рейтинге SСImago среди научных организаций мира [1]. Столь невысокая позиция - следствие того, что РАМН представлена всего 28 кластерами. Доля статей из РАМН от общего числа статей, опубликованных в мире, -0,084%. Из рис. 2 следует, что лишь в двух динамично развивающихся во всем мире кластерах отечественные ученые представлены заметной долей публикаций и именно эти направления исследований следует финансировать в максимальном объеме. Еще в четырех кластерах РАМН входит в число мировых лидеров по публикациям, однако интерес к этим направлениям в глобальном профессиональном сообществе угасает.

Для сравнения на рис. 3 визуализированы фронты медицинских исследований Гарвардского университета, занимающего 1-е место в рейтинге SСImago [2] в мире по качеству и интенсивности медицинских исследований.

Университет ведет 563 кластера, 72 из которых имеют статус отличительных компетенций, 491 кластер - статус потенциальных компетенций, и, как следует из карты, огромное число кластеров попадают именно в инвестиционно привлекательный сегмент. Доля статей Гарвардского университета от общего числа статей по медицине, опубликованных в мире, составляет 1,07% с ежегодным ростом за 5-летний период в 0,46%.

На рис. 4 представлена карта Центра исследований рака Германии, находящегося на 283 месте в мире по рейтингу SСImago. Общее число кластеров Центра - 76, из них 17 -отличительных, 59 - потенциальных. И хотя доля статей из Центра исследований рака Германии от общего числа статей, опубликованных в мире по медицине, составляет 0,058%, по ежегодному росту числа статей Центр опережает Гарвардский университет с показателем +2,67%.

В табл. 1 приведены сравнительные показатели международных и российских медицинских центров по количеству исследовательских фронтов.

В табл. 2 перечислены российские исследователи, сформировавшие кластеры с отличительными и потенциальными компетенциями. Один из кластеров связан с созданием лекарственных средств для регенеративной медицины на основе аналогов эндогенных регуляторов функций стволовых клеток. Его разрабатывает сотрудник НИИ фармакологии Сибирского отделения РАМН Г.Н.Зюзьков, автор новой стратегии клеточной терапии. В 2006 г. в возрасте 28 лет он защитил докторскую диссертацию, посвященную исследованию роли стволовых клеток в развитии и разрешении патологических процессов, изучению механизмов функционирования прогениторных элементов, разр аботке новых подходов проведения клеточной терапии и созданию лекарственных средств для регенеративной медицины на основе аналогов эндогенных регуляторов функций стволовых клеток.

В табл. 3 представлены кластеры, в которых отечественные исследователи лидируют по публикационной активности.

Из представленных данных следует, что потенциал российских исследователей в области медицины очень высок и по ряду направлений соответствует высокому мировому уровню. Поэтому перед российским профессиональным со-

обществом как никогда остро стоит проблема визуализации своих достижений в международном и российском профессиональном пространстве.

Наукометрическая база данных Essential Science Indicators как новая методология анализа уровня научных исследований

В системе Essential Science Indicators (ESI) представлены результаты анализа данных по публикационной и цитатной

активности ученых, журналов, организаций, стран, а также основные тенденции развития исследований переднего края науки - ядерных тематических направлений или исследовательских фронтов. Количественные показатели ESI используют для определения актуального уровня и перспектив развития международной и национальной науки во многих странах мира. В частности, в США Национальный научный фонд (National Science Foundation, NSF) применяет выборки из ESI для издания одного из наиболее автори-

Таблица 1. Показатели международных и российских медицинских центров по количеству кластеров

Научный центр Количество кластеров Количество отличительных компетенций Количество потенциальных компетенций

Гарвардский университет 563 72 491

Германский центр исследования рака 76 17 59

НИИ экспериментальной медицины РАМН 11 0 11

Российский онкологический научный центр им. Блохина РАМН 11 0 11

НИИ биомедицинской химии им. Ореховича РАМН 9 2 7

Научные центры Сибирского отделения РАМН 7 0 7

Научные центры Минздравсоцразвития России 2 0 2

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова 5 0 5

Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова 24 2 22

Таблица 2. Кластеры с отличительными фф и потенциальными компетенциями, созданные российскими учеными-медиками

Competency Authors at this institution Key words Disciplines Articles published worldwide institution

EC #2 Boldyrev A.A., Rzhaninova A.A., Lavrov A.V. Endothelial cells, protein kinase, sodium pump Clinical Cancer Research, Biomaterials 1 255 14

DC #5 Zyuz'kov G.N., Khrichkova T.Y., Stavrova L.A. Bone marrow, colony-stimulating factor, granulocytic CSF Neuroscience, Molecular & Cellular, Clinical Cancer Research, Biomaterials 958 41

EC #17 Vorobyev I.A., Zvonkov E.E., Kremenetskaya A.M. B-cell lymphoma, median follow-up, stromal cells Leukemia, Clinical Cancer Research 460 5

EC #18 Khvat N.S., Savchenko A.A., Dmitrieva N.V. NADPH oxidase, oxidase activation, actin cytoskeleton Immunology, Oncology 389 5

EC #19 Shchekotikhin A.E., Preobrazhenskaya M.N., Globa A.G. SH-SY5Y cells, Mendeleev Communications, acidic catalysis Russian Chemistry Research, Clinical Cancer Research 303 5

EC #24 Veiko N.N., Konorova I.L., Ershova E.S. Caspase recruitment, apoptosis repressor, ARC protein Clinical Cancer Research, Immunology 242 5

Таблица 3. Кластеры, в которых отечественные исследователи лидируют по публикационной активности

Competency Authors at this institution Key words Disciplines Articles published worldwide institution

DC #4 Vorsanova S.G., lourov I.Y., Yurov Y.B. Molecular cytogenetic, molecular cytogenetics, human brain Cytogenetics & Genome Mapping, Neuroscience, Molecular & Cellular, Birth Defects 616 40

DC #5 Zyuz'kov G.N., Khrichkova T.Y., Stavrova L.A. Bone marrow, colony-stimulating factor, granulocytic CSF Neuroscience, Molecular & Cellular, Clinical Cancer Research, Biomaterials 958 41

DC #6 Andronova V.L., Galegov G.A., Storozheva Z.I. Alzheimers disease, simplex virus, herpes simplex Neuroscience, Molecular & Cellular, Virology, Pharmaceutical Design 771 14

EC #12 Boldyrev A.A., Trunova O.A., Fedorova T.N. Oxidative stress, red blood, life span Neuroscience, Molecular & Cellular, Molecular Medicine, Ethnopharmacology 545 20

EC #14 El'chinova G.I., Zinchenko R.A., Balanovska E.V. Reproductive success, complex MHC, histocompatibility complex Molecular Ecology, Human Molecular Genetics 479 14

EC #26 Nikitin V.P., Solntseva S.V., Ostrovskaya R.U. Alzheimers disease, conditioned food, long-term memory Neuroscience, Molecular & Cellular 330 18

EC #28 Shakova F.M., Romanova G.A., Kvashennikova Y.N. Passive avoidance, conditioned passive, avoidance reflex Neuroscience, Molecular & Cellular 242 12

тетных аналитико-статистических изданий в области наукометрии, выходящего раз в два года, - отчета «Science and Engineering Indicators». При подготовке своих аналитических публикаций по оценке текущего и перспективного состояния мировой и национальной науки Организация экономического сотрудничества и развития (Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) также заимствует данные из этой базы. Показатели ESI используют при составлении международных рейтингов научных и образовательных организаций, например, Academic Ranking of World Universities, ARWU (более известный как «Шанхайский рейтинг»), Times Higher Education World University Rankings и Performance Ranking of Scientific Papers for World Universities (известен как «Тайваньский рейтинг»). Массив данных ESI систематизируют по 22 базовым научным областям.

Система Essential Science Indicators служит источником аналитической информации о ключевых научных исследованиях в мире. Она позволяет выявить основные тенденции развития научных областей, исследовательских фронтов, оценить потенциальных сотрудников, экспертов, рецензентов по тематическим направлениям, определить авторитетность журналов, оценить публикационную активность и научную производительность отдельных авторов, исследовательских организаций, стран, получить списки высокоцити-руемых ученых и организаций.

Однако основной критерий значимости и продуктивности научных исследований, с точки зрения идеологии и методологии разработчиков ESI, - это цитируемость, то есть число ссылок, которые получили статьи в данной научной области, опубликованные в течение расчетного периода выборки данных. В методологической конструкции анализа данных этой системы два показателя приобретают особое значение. Это общее число ссылок, полученных опубликованными работами (суммарная цитируемость - Citations), и число публикаций с высоким и максимальным цитированием - Highly Cited Papers или Top Papers (так называют высокоцитируе-мые статьи в рейтингах ученых, организаций, стран и журналов в разделе Citation Rankings), а также Hot Papers. По логике ESI, высокая цитируемость публикаций свидетельствует о высоком уровне значимости проведенных исследований и их высокой оценке в мировом научном сообществе - чем больше статей попадают в выборку Highly Cited Papers или Hot Papers, тем выше оценивают авторитет и результативность работы ученого, организации, журнала и страны.

По состоянию на июнь 2011 г. Россия в общем рейтинге стран по суммарному цитированию занимает 21-е место, отставая от всех традиционно развитых стран Европы и Америки.

Российские публикации абсолютно уступают по количеству и качеству большинству развитых стран, включая Китай, но сохраняют конкурентоспособность с публикацион-

1 887s§>

2784 -2646 . 2063

\ЧГ731 ^453 ^-360 266

69 606

9 985

12 624

12 785.

Физика Химия

Технические науки Науки о Земле Науки о материалах Математика Клиническая медицина Биология и Биохимия Астрономия и Астрофизика Ботаника и Зоология

15 867

ш Молекулярная биология и Генетика л Микробиология а Экология и окружающая среда

Компьютерные науки

Социальные науки  Нейронаука и поведенческие науки

Сельское хозяйство

Психиатрия и Психология Фармакология и Токсикология

Иммунология

19 685 Экономика и Бизнес

Междисциплинарные отрасли

Рис. 5. Тематическая структура российского публикационного потока (данные актуальны на 12.07.2011).

57 893

ными потоками Индии, Бразилии и Южной Африки. Однако самое слабое место России перед всеми странами, в том числе и из группы БРИКС, - это показатель средней цити-руемости. Безусловным лидером среди производителей высокоцитируемых статей остаются США. Они публикуют 55% общего числа всех работ, включенных в категорию Hot Papers, а также 57% общего числа всех работ, включенных в категорию Highly Cited Papers. У российской науки эти показатели составляют соответственно лишь 1,04 и 1,34%!

Сравнительный анализ российских исследований переднего края науки выполнен нами на основании изучения тематической принадлежности исследовательских фронтов. Исследовательский фронт - группа публикаций (статей), отражающих исследования переднего края науки. Статьи в исследовательском фронте группируют на основе кластер-

ного анализа при выборке из 9,6 млн публикаций в 11,5 тыс. ведущих рецензируемых международных журналах за период с 2001 по 2011 г. включительно. Статьи в кластере могут представлять одну или несколько предметных областей. В исследовательский фронт попадают статьи только с высоким уровнем цитируемости. Всего в базе Essential Science Indicators насчитывают 6 762 кластера исследовательских фронтов. На рис. 5-7 показаны сравнение тематической структуры российского публикационного потока, числа исследовательских фронтов с российскими статьями и доля исследовательских фронтов с российскими статьями от общего числа фронтов в предметной области.

Из приведенных данных видно, что выбор объекта сравнения коренным образом меняет представление о том, какие области отечественной науки максимально соответ-

100

80

60

40

20

84

41

18

12

10

0

0

0

¿Ъ ^ ^ ^ о«- ^ ^ ^

# ^ ^ ^ V .¿Р „-^

.оГ ^

3>>

nS?4"

У SS/SSS SS УУ У У

S </ / S/

* / S

S' ^

^ rP* / ^ У У

г у ^ у

Рис. 6. Число исследовательских фронтов с российскими статьями (данные актуальны на 12.07.2011).

% 14,92

15

12

4,71

5,43

1,62

1,37

2,62

0,70

0,00

1,71

0,64

1,35

1,58

0,80 0 56 0,74

0,00 , 0,00 , 0,00 , |0,5п, 0,00 , 0,00 , р—|, 0,00 , 0,00 ,

б?

/ Syyjr'jf^jTjr ^ У У' ¿Г jf

* у У У У У У У У У У У У У У У У У у

/ v vs/s/'/sys?/ * * *

:

r

J*

Рис. 7. Доля исследовательских фронтов с российскими статьями от общего числа фронтов в предметной области (данные актуальны на 12.07.2011).

9

5

5

3

3

0

0

0

0

9

6

3

0

ствуют высокого мировому уровню. Так, из анализа общего числа российских публикаций, доступных глобальному научному сообществу, следует, что сильными областями российской науки являются физика, химия, науки о земле и математика, тогда как клиническая медицина вносит весьма скромную лепту в национальный публикационный поток (рис. 5). Если за объект сравнения берут число исследовательских фронтов с российскими статьями, то клиническая медицина становится 2-й после физики по уровню исследований, соответствующих переднему краю науки, заметно опережая химию, традиционное «лицо российской науки» (рис. 6). По показателю «доля исследовательских фронтов с российскими статьями от общего числа фронтов в предметной области» клиническая медицина также занимает достойное 4-е место, уступая лишь физике, наукам о земле и астрономии (рис. 7).

Из представленных данных следует, что национальная клиническая медицина - одна из самых сильных предметных областей российской науки и соответствует высокому глобальному уровню исследований. Поэтому именно в ней не допустима слабая диффузия национального научного знания и слабая интегрированность в глобальное профессиональное знание, которую иллюстрирует следующий факт. Более половины из 395 медицинских российских журналов в Российском индексе национального цитирования по состоянию на май 2011 г. имеет нулевой импакт-фактор, то есть их практически никто не читает и не цитирует в России!

Приведем типичную статистику по цитируемости публикаций. Один из самых публикующихся российских медицинских исследовательских центров, НИИ онкологии им. Н.Н.Петрова, - из 600 статей института, опубликованных за 2006-2011 гг., 445 статей никто ни разу не процитировал и лишь одна статья за пять лет процитирована 30 раз. Для сравнения, статья нобелевского лауреата К.Новоселова получила более 4 000 ссылок в 1-й год своего опубликования.

Очевидно, что для манифестации высокого уровня национальных медицинских исследований следует публико-

вать статьи в отечественных журналах с высоким импакт-фактором (рейтинг приведен на сайте Российской электронной библиотеки), а также в зарубежных журналах, которые «видны» Web of Science и Scopus [2]. Параллельно необходимо увеличивать число публикаций с зарубежными соавторами и учреждать международные журналы или дополнительные выпуски к международным журналам. Это особенно важно, так как в ближайшей перспективе международные и национальные системы научного цитирования и аналитические инструменты по обработке би-блиометрических данных станут играть все более значительную роль при принятии решений о финансировании и регулировании научно-исследовательской деятельности, а также при оценке эффективности и результативности исследований. При этом аналитические системы станут одним из главных инструментов моделирования и прогнозирования научно-технического и технологического развития стран.

Литература

1. SIR World Report 2010. Research Institution Ranking. Health Sciences [Electronic resource] // SCImago Journal & Country Rank [Officiai website]. SCImago Institutions Rankings. URL: http://www.scimagoir.com/pdf/ranking_world10_ health_002.pdf (accessed: 09.04.2012).

2. Стародубов В.И., Куракова Н.Г., Цветкова Л.А., Маркусова В.А. О новых критериях оценки российской академической и вузовской медицинской науки // Мед. обр. и проф. развитие. 2011. №1. С.16-23.

Информация об авторах:

Арефьев Павел Геннадьевич, директор отдела маркетинга

Научной электронной библиотеки

Адрес: 119421, Москва, ул. Новаторов, 7А, к. 107

Телефон: (495) 935-0110

E-mail: arefiev@elibrary.ru

Цветкова Лилия Анатольевна, кандидат биологических наук,

заведующая сектором научно-информационного обеспечения

региональных отделений РАН

Адрес: 125190, Москва, А-190, ул. Усиевича, 20

Телефон: (495) 618-0792

E-mail: idmz@mednet.ru

страничка ученого совета рниму им. н.и.пироговд

Информация о защите диссертации на соискание ученой степени доктора наук в ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И.Пирогова Минздравсоцразвития России

Автор Тема Специальность

Томилова Биохимические механизмы повреждения головного 03.01.04 - биохимия

Ирина Константинова мозга плода и новорожденного, развивавшегося

Работа выполнена в ГБОУ ВПО «Ивановская государственная медицинская академия Минздравсоцразвития России». Научный консультант - д.м.н., проф. А.А.Терентьев. Защита состоится 28.05.2012 в 14.00 на заседании диссертационного совета Д 208.072.01 (117997, Москва, ул. Островитянова, 1; тел. для справок: 434-84-64).