Аукцион научных статей Купить публикацию Купить статью Купить место в статье Текущие договоры

Мы за 3 года опубликовали больше 2.000 статей (больше 10.000 ученых) в Scopus и Web of Science.

Наши довольные клиенты порекомендуют нас, им можно позвонить.

У нас больше 50 выполненных договоров с университетами и НИИ, можно в офисе посмотреть.

Мы ЕДИНСТВЕННЫЕ на рынке, кто справится с большими объемами – до 400 статей в месяц.

У нас НЕ ДЕШЕВО, потому что МЫ ГАРАНТИРУЕМ публикацию на 100%.

Мы предлагаем около 100 «крутых» журналов с рейтингом Q2 и Q1. Журналов Q3-Q4 еще больше.

Возможна срочная публикация в журнале Scopus в срок до 1 месяца.

Наша история Твердые факты о нас Мошенники Вакансии Наши рецензенты Варианты Цены Статьи Мгновенная связь
Другие обещают, берут деньги и пропадают. Мы делаем качественные статьи и публикуем их в 100% случаев.

Индексы Скопус

Для удобства поиска и отбора информации среди большого объёма научных публикаций, для оценки важности исследователей или публикаций и отбора взаимосвязанных исследований используются различные наукометрические индексы. Они приняты как в официальной отчётности и оценке деятельности учёных, так и в навигационных системах электронных баз данных, таких как Thomson Reuters, Scopus, Web of Science для лёгкого управления результатами поиска. Эти индексы покрывают передовые научные журналы, книги, монографии, данные и патенты, а также, в зависимости от запроса, могут дополняться локальными и специальными индексами. Комплексное использование индексов позволяет быстро найти последние исследования в заданной академической области, отследить долгосрочные тенденции в науке, определить наиболее влиятельных учёных или исследования.

Science Citation Index (SCI)
Первым подобным индексом считается Science Citation Index (SCI, индекс научного цитирования). Идея разработки такого показателя принадлежит американскому учёному Юджину Гарфилду (Институт научной информации, Филадельфия). Он впервые высказывает её в начале 1950-х годов на первом интернациональном симпозиуме по машинным методам обработки научной литературы в Великобритании. Позже он дорабатывает свою идею, издаёт статью на эту тему, и в 1963 году выходит в свет первый выпуск Science Citation Index. Принципиальными особенностями этого указателя было то, что в нём одновременно учитывалась текущая периодическая литература сразу по многим научным направлениям и в него были включены библиографические ссылки, которые использовались в самой работе.
Основная идея Гарфилда состояла в том, чтоб пользоваться библиографическими ссылками вместо формальных характеристик, применяемых ранее для обработки и распределения статей по направлениям. Использование ссылок позволяло выявить такие связи между высказываемыми в статьях идеями, которые оставались незамеченными при использовании общепринятых методов анализа и описания.
На территории СССР первым стал применять ссылки как особый язык научной информации знаменитый математик и философ Василий Васильевич Налимов. Он считал, что такой подход к кодированию статей более точно описывает её идейное наполнение, принадлежность к тому или иному теоретическому направлению.

Impact Factor
Impact Factor, в сокращении – IF, также обозначается как импакт-фактор (ИФ), от английского «impact» – «влияние, воздействие, вклад» – это показатель, который выражает количественно важность научного журнала. Впервые это понятие появляется в статье Юджина Гарфилда в 1955 году. В этой статье оно связывается с влиянием отдельной работы на научную мысль. Импакт-фактор определяет, с какой частотой цитируют статью из определённого журнала за конкретный период. Он зависит от двух параметров: количества статей, опубликованных в журнале в течение заданного периода (обычно, за два года), и количества ссылок в различных источниках, сделанных на эти статьи, и рассчитывается как их соотношение. Этот показатель используется для оценки значимости журнала, его влияния на другие исследования, а также благодаря количественному выражению позволяет сравнивать значимость различных журналов.
Импакт-фактор журналов рассчитывается с 1970-х годов компанией Thomson Reuters с помощью аналитических инструментов крупной наукометрической платформы Web of Science и публикуется ежегодно в Journal Citation Reports (Отчёт о цитировании журналов). В России существует аналог показателя Impact Factor – показатель цитирования РИНЦ (Российский индекс научного цитирования). Но этот индекс рассчитывается только для журналов, входящих в базу данных научных публикаций российских учёных РИНЦ, а также учитывает меньшую ретроспективу, чем инструменты Web of Science, поэтому он получается, как правило, ниже, чем показатель импакт-фактор.
Система Scopus не использует этот показатель для оценки публикаций, а применяет вместо него другие показатели цитируемости публикаций – SNIP, IPP и SJR. Они были разработаны специально для этой платформы и призваны компенсировать недостаточную точность импакт-фактора, предоставив разносторонний взгляд на цитирование и взаимное влияние научных публикаций и изданий.

Source Normalized Impact per Paper (SNIP)
Source Normalized Impact per Paper (SNIP, переводится как «исходное нормализованное влияние статьи») – это показатель, который измеряет влияние цитирования статьи или журнала в соотношении к общему количеству цитирований в конкретной области. Влияние одной цитаты оценивается выше в тех сферах исследования, в которых статьи цитируются реже, и наоборот. Он определяется как соотношение цитирования статьи в журнале и потенциала цитируемости в предметном поле, и поэтому позволяет напрямую сравнить источники в различных областях исследований. Потенциал цитируемости различается не только для журналов различных направлений и дисциплин, которые имеют различное количество общего цитирования, но и для различных журналов в пределах одного направления. Например, журналы фундаментальных исследований получают меньше ссылок, чем узкоспециализированные или журналы прикладной направленности, а журналы, охватывающие более общие темы, – меньше, чем журналы по актуальным направлениям. Индекс SNIP нивелирует эту разницу. Он ценен тем, что предлагает новый подход для более точного и объективного анализа влиятельности научных публикаций. Он помогает издателям оценить работу своего журнала и сравнить его с другими журналами в своей области исследований. SNIP предоставляет более контекстуальную информацию, и даёт более точную картину цитирования и влиятельности публикаций в специальных научных направлениях с невысоким цитированием, таких как инженерия, компьютерные науки, социальные науки. Также он позволяет исследователям выбрать наиболее влиятельные журналы для публикаций.

Impact per Publication (IPP)
Impact per Publication (IPP, переводится как «влияние публикаций») – это показатель, который измеряет соотношение цитат, сделанных в течение года, на научные статьи, опубликованные за предыдущие три года, и общего количества научных статей, опубликованных за эти три года. Показатель IPP использует период в три года, который считается оптимальным периодом времени для точного измерения цитирования в большинстве областей исследования. Такая схема подсчёта цитирования статей уменьшает шансы манипулирования индексом посредством повторного цитирования, взаимного цитирования и самоцитирования.
Индекс IPP не нормализован для специфики конкретного поля исследования, и поэтому даёт лишь предварительную оценку среднего количества цитирования, которое вероятно получит публикация в конкретном журнале. Этот индекс может быть нормализован для конкретных областей исследования, и в таком виде он входит в индекс SNIP. Оба эти индекса используют похожие технологии, так как они были разработаны учёными из Центра Изучения Науки и Технологии (CWTS) Лейденского университета.

SCImago Journal Rank (SJR)
SCImago Journal Rank (SJR, рейтинг журналов) был разработан исследователями из Университета Экстемадура. Это престижный наукометрический показатель, который основан на идее, что не все цитаты равны между собой. Для этого индекса прямое влияние на значимость цитаты имеют область исследования, качество и репутация журнала.
SJR измеряет влияние научных журналов, которое учитывает в равной степени количество ссылок на этот журнал и значение или престиж журналов, в которых размещены статьи с этими ссылками. Это вариант концепции собственного вектора в сетевой теории. Такой подход определяет важность узла в сети, основываясь на принципе того, что связи с наиболее значимыми узлами придают этому узлу больше ценности. Индекс SJR, который разработан на основе алгоритма PageRank, предназначен в особенности для работы с огромными и разнородными сетями цитирований научных журналов. Этот индикатор не зависит от размера журнала, он распределяет журналы в рейтинге по их «среднему престижу статьи», и поэтому удобен в использовании для сравнения различных журналов в оценке научной деятельности.
Все наукометрические показатели, которые использует база данных Scopus, обновляются каждый год, предоставляя актуальное видение состояния определённой исследовательской области. Они разработаны специально, чтобы снизить риск манипуляции индексами. Значения этих индексов с 1999 года публично доступны всем пользователям на сайте, а также интегрированы в систему Scopus Journal Analyzer, которая позволяет сравнивать журналы, публикации которых доступны в базе данных Scopus.

Показатель цитируемости
Показатель цитируемости (в русском языке также часто используется «индекс цитирования» как синоним этого термина) – наиболее простой из используемых показателей. Он отражает общее количество библиографических ссылок на заданные публикации. В разных случаях, в зависимости от задач, показатель цитируемости рассчитывают для конкретной публикации, конкретного автора, организации, географического региона и так далее. Различные базы данных научных публикаций рассчитывают показатель цитируемости на основе только той информации, которая содержится в доступных именно на данном ресурсе источников, поэтому он может различаться в зависимости от используемого инструментария. Поскольку базы данных Scopus и Web of Science считаются крупнейшими ресурсами, индексирующими научные публикации, то показатели цитируемости, вычисленные на их основе, можно считать наиболее точными и объёмными показателями реального цитирования работ определённого автора или организации. Тем не менее, сама технология расчета показателя цитируемости часто подвергается критике. Считается, что полученные таким образом данные статистически недостоверны, зависят от области знаний, от общего количества специалистов по тому или иному разделу науки и развития сети их сотрудничества, от текущей популярности области исследований (в популярных областях работы цитируются чаще, чем работы в новых, развивающихся сферах исследований или те, которые выходят за рамки господствующей парадигмы в науке – а ведь именно такие работы могут открыть принципиально новые тенденции), от географии журнальных публикаций, продолжительности карьеры учёного. Несмотря на критику, показатель цитируемости является одним из наиболее распространённых наукометрических показателей и применяется для формальной оценки научной деятельности во многих странах.

Индекс Хирша
Индекс Хирша (h-index) – наукометрический показатель, предложенный в 2005 году американским физиком Хорхе Хиршем из университета Сан-Диего (Калифорния) в качестве альтернативы классическому показателю цитируемости. Индекс Хирша рассчитывается для любого подмножества статей (отдельного автора, отдельного журнала, отдельной организации, отдельной страны и др.). Но чаще всего индекс Хирша используется для определения «значимости» учёного. Он основан на учёте числа публикаций исследователя и числа цитирований этих публикаций, т.е. учёный имеет индекс h, если h из его N статей цитируются как минимум h раз каждая.
На сайте базы данных Scopus есть специальная функция меню для вычисления индекса Хирша для автора. Эта функция предназначена для оценки деятельности автора с 1996 года до наших дней. Она предоставляет обзор цитат из работ данного автора и его публикаций за указанное время. По умолчанию аналитические инструменты Scopus вычисляют индекс Хирша по данным о работах автора, опубликованным с 1996 года до настоящего времени. Однако вместо стандартного временного диапазона можно задать любые даты на выбор, начиная с 1996 года. Функция h-index (Индекс Хирша) визуально представляет индекс Хирша данного автора, точку пересечения прямой индекса Хирша и кривой, соответствующей количеству цитирования каждой его статьи.
Система рассчитывает индекс Хирша автора автоматически, основываясь на анализе документов, которые индексируется базой данных Scopus, в частности, статей в научных журналах и записей материалов конференций. Индекс Хирша рассчитывается в два этапа. Сначала система осуществляет поиск всех доступных публикаций учёного, а затем определяет количество цитирования и устанавливает индекс Хирша автора. С 2014 года этот индекс отражается в профиле каждого автора («Author Identifier»).
Индекс Хирша – наиболее часто используемый наукометрический показатель деятельности учёных. В странах Европы и СНГ он используется в официальной отчётности, для контроля публикационной активности научно-исследовательских учреждений, в резюме и грантовых заявках.

Citation overview
Для удобства пользователей все индексы и показатели цитирования интегрированы в аналитические инструменты базы данных Scopus, такие как Scopus Journal Analyzer и Citation overview. Функция Citation overview (Обзор цитат) генерирует обзор статей и количества цитат из них за каждый год, начиная с 1996 года. Информация о цитировании предоставляется в режиме реального времени на основе самых актуальных данных из Scopus.
Обзор цитат можно упорядочить по годам или количеству цитирования в порядке возрастания или убывания, а также изменить диапазон дат. Этот инструмент невероятно удобен для того, чтобы проследить развитие определённой темы в исследованиях, взаимное влияние учёных, динамику научных интересов конкретного учёного или научного коллектива.