Снова про TeX. Я сделал небольшой гайдлайн по оформлению диссертаций в LaTeX. Формально он для кандидатских и докторских, но в магистерских и бакалаврских дипломах всё очень похоже (в плане ГОСТового оформления), разве что автореферат, слава богу, отсутствует. Так что, надеюсь, полезно будет и студентам. В целом там есть и довольно много того, что полезно (мне например) при подготовке вообще любых длинных текстов в техе. Короче говоря — пользуйтесь. Темплейт (образец) оформления я выложил вот здесь. Опять же — применяйте 😊

К многочисленным специалистам и ТеХникам имею просьбу дать фидбек. Вдруг чего забыл, не учёл и так далее. Сообщите в комментариях: учту и добавлю. Может есть какие-то важные подводные камни при работе?

В дальнейшем этот текст (возможно) будет размещен на сайте МФТИ в помощь соискателям.

#ИИ_в_библиографии: сервисы для саммаризации текстов

В новом видео, сделанном вместе с лабораторией по тестированию новых сервисов при Центре STS, я хочу представить вам пять сервисов, которые могут помочь вам в быстром чтении PDF-статей и отчетов.

1. Chat PDF:

- Простой и лаконичный дизайн.
- Бесплатная версия позволяет пересказывать 2-3 статьи в день.
- Подходит для работы с текстами на русском и английском языках.
- Можно выделить фрагмент текста и попросить его объяснить, суммировать или переписать.
- Плюсы: Простота использования, удобный интерфейс, возможность работы с фрагментами текста, точность.
- Минусы: Ограничение на количество пересказов в день, (иногда) отсутствие ссылок на источники информации.

2. SciSpace:

- Полностью бесплатный сервис.
- Нет ограничений на количество пересказов.
- Подходит для работы с текстами на русском и английском языках.
- Интерфейс может показаться сложным.
- Плюсы: Бесплатность, отсутствие ограничений, возможность работы с фрагментами текста.
- Минусы: Сложный интерфейс, не всегда глубоки пересказ.

3. Perplexity:

- Платная подписка.
- Ограничение на количество пересказов в день.
- Подходит для работы с текстами на английском языке.
- Плюсы: возможность задавать дополнительные вопросы.
- Минусы: Платная подписка, ограничение на количество пересказов, не всегда точный пересказ.

4. ChatGPT:

- Платная подписка.
- Работа с файлами доступна только в 4-ой версии модели.
- Подходит для работы с текстами на русском и английском языках.
- Плюсы: Гибкий инструмент, возможность задавать дополнительные вопросы.
- Минусы: Платная подписка, доступна только 4-я версия модели, отсутствие ссылок на источники информации.

5. Humata:

- Бесплатная версия позволяет пересказывать 60 страниц в месяц.
- Подходит для работы с текстами на русском и английском языках.
- Интерфейс простой и понятный.
- Плюсы: Бесплатная версия, простой интерфейс.
- Минусы: Ограничение на количество пересказов, не всегда точный пересказ, отсутствие возможности работы с фрагментами текста.

Мои фавориты — это ChatPDF или SciSpace.

поддержать канал

Друзья и подруги, расскажите мне о себе.

Используете ли бы скрейпинг данных с веб-страниц для исследований? Собираете ли вы данные из каталогов/с сайтов? Нужна ли вам под это автоматизация?

А то я тут новое развлечение нашла — заставляю ChatGPT писать мне код. Написала парсер. Штука в хозяйстве полезная.

Хочу и вас научить, конечно. Но надо ли оно вам?

И вообще интересно, какие процессы в своих исследованиях, написании статей и дипломов вам очень нужно автоматизировать?

Создание списка литературы по ГОСТу — наверняка. А что ещё?

Присоединяйтесь к Векторам. Ждем на нашей секции вас с докладами! Я уже пишу текст на свое выступление. Столько наболело — надо все рассказать.

коллеги, сделайте хорошее дело — подпишитесь на канал моего соседа по телеграму

https://www.tgoop.com/forodirchNEWS

мы иногда на пару обсуждаем ИИ, LaTeX и особенности библиографии для математики. давайте добьем до 2,5 теоретику, а я его на семинар вытащу. в прошлый раз очень продуктивно поговорили про LaTeX

коллеги, вопрос по организации контента

у меня с возобновлением жизнедеятельности (ура, депрессия отступает) появляется больше контента. что-то по делу — я заливаю на канал и сюда. но есть и бэкстейдж, рофлы со съемок да и просто около учебный лайфстайл. про депрессию тоже рассказываю

пройдите опрос, чтобы я поняла, где бы вы стали его смотреть

📢 Обзор на Youtube: плагины для Zotero🎥

Сегодня у нас на канале свежий обзор четырех полезных плагинов для Zotero – незаменимого инструмента в исследованиях и организации информации.

В этом видео я расскажу о:
1️⃣ Поиске и установке плагинов для Zotero:где найти плагины и как их установить.
2️⃣ Функционале четырех плагинов:

scite – для более глубокого анализа цитирований.
Sci-Hub – мгновенная загрузка PDF-файлов к вашим статьям без лишних кликов.
Better Bibliotech – специально для пользователей LaTeX, делает интеграцию с Zotero более удобной.
Better Notes – улучшает процесс ведения заметок в Zotero.

https://youtu.be/46d7sGtgu1A

поддержать канал

буду в апреле (где-то между 18 и 21, но скорее 18) шебуршать в Шанинке про ИИ

регистрируйтесь, приходите слушать, разговаривать

https://vectors2024.tilda.ws/academictextdisorders

Как и где искать наборы данных? Помимо Dateno, поисковика над которым работает наша команда, в мире существует некоторое количество поисковых систем в которых можно попробовать найти нужные данные.

Google Dataset Search
Все ещё имеет исследовательский статус, но уже содержит десятки миллионов ссылок на датасеты. Для индексирования использует описание Dataset из Schema.org что даёт возможность индексировать всё что вебмастера отметили как датасеты, и индексировать немало спама тоже.
Плюс: широта охвата, много данных для бизнеса, много научных данных
Минус: мало данных не научных и не коммерческих, сильная загрязненность SEO, не индексируется всё что не по Schema.org

BASE (Bielefeld Academic Search Engine)
Как видно из название система поиска по академическим результатам, более 363 миллионов разного рода research outputs (научных результатов) включая наборы данных которых там 21 миллион. Охватывает только научные источники и научные данные. Индексирует с помощью OAI-PMH краулера со всеми его достоинствами и недостатками.
Плюсы: много научных данных, хорошие фильтры для сужения поиска
Минус: мало ненаучных данных, невозможно скачивать ресурсы с файлами прямо из поиска

Datacite Commons
Поисковик по научным работам от DataCite, сервиса выдачи DOI для данных. Умеет искать по всем тем датасетам которым присвоен DOI. Охватывает несколько десятков миллионов научных данных и научных предметов. Дело в том что DOI могут присваиваться не только датасету, но и,к примеру, виду животных или химической формуле.
Плюсы: широкий охват научных данных
Минусы: отсутствие любых ненаучных данных, много мусора поскольку часто исследователи присваивают DOI документам и изображениям а не датасетам.

FinData
Китайский поисковик по научным данным от Центра компьютерных сетей при Академии наук. Охватывает , преимущественно, китайские и связанные с Китаем датасеты, в первую очередь из SciDB.
Плюсы: очень много очень китайских научных данных
Минусы: совсем нет ничего другого, мало фильтров при поиске
—
Итого поисковики есть, из крупных - это Google. У Bing и Yandex нет поиска по наборам данных. Большая часть остальных научные. Кроме них ещё есть немало поисковиков как агрегаторов, о них я тоже позже расскажу.

#datasearch #opendata #data #search #datasets #dateno

🏛 Университет без профессоров-2024

Рады сообщить о начале приема заявок на шестую летнюю школу факультета социологии «Университет без профессоров»!

На школе аспиранты, магистранты и младшие научные сотрудники исследовательских центров Европейского, поделятся опытом обучения, проведут курс молодого исследователя и постараются морально подготовить вас к поступлению на факультет социологии ЕУСПб.
Программа школы будет включать лекции, семинары и воркшопы. Кроме того, участников ждут guest lectures от профессоров Европейского.

Тем, кто еще не определился с исследовательскими интересами, школа даст шанс познакомиться с различными темами и определить для себя направления дальнейшего развития.

Для инногодних участников!
Организаторы оплачивают авторам 8 лучших заявок проезд и проживание в Санкт-Петербурге, а авторам 7 последующих достойных заявок — проживание на время проведения школы.

Дедлайн подачи заявок — 22 апреля!

✨ Как и зачем визуализировать потоки научных статей. Работа в Dimensions и VosViewer // Екатерина Губа

00:00:11 Введение в наукометрию
• Видео обсуждает историю и развитие наукометрии, начиная с изобретения Юджина Гарфилда в 1960-х годах.

• Упоминается, что наукометрия была создана для помощи ученым в поиске научной литературы, но с течением времени ситуация ухудшилась из-за увеличения количества публикаций и требований к эффективности университетов.

00:01:57 Использование наукометрических данных
• В видео обсуждаются различные цифровые инструменты, такие как цитатные базы данных, библиографические менеджеры, инструменты для визуализации связей между статьями и использование искусственного интеллекта.

• Упоминается, что все эти инструменты основаны на мета-данных научных статей, которые содержат информацию о публикации, авторе, времени и месте публикации, ссылках и ключевых словах.

00:06:26 Возможности наукометрических данных
• В видео обсуждаются возможности использования наукометрических данных для научной работы, академических исследований, оценки исследовательских достижений и выбора исследовательских вопросов.

• Упоминается, что цитатные базы данных могут помочь в поиске статей для обзора, проследить цитатную судьбу статьи и найти новые исследовательские вопросы.

00:14:25 Поиск и скачивание данных в цитатных базах
• Поиск в цитатных базах позволяет искать в нескольких разделах, включая документы, авторов и организации.

• Ограничение поиска по годам, отраслям знания и языкам.

• Сортировка результатов по цитированию и аннотациям.

00:17:52 Анализ результатов поиска
• Просмотр аннотаций и ключевых слов статей.

• Изучение цитирования статей и их авторов.

• Поиск журналов для публикации статей.

00:24:32 Поиск и извлечение статей
• Поиск статей в системе Скопус и извлечение их для загрузки в программу визуализации.

• Возможность ограничения поиска по годам публикаций и категориям журналов.

00:29:38 Поиск хищных журналов
• Поиск и извлечение статей о хищных журналах для построения научных сетей.

• Ограничение поиска по годам публикаций и исследовательским категориям.

00:36:30 Загрузка данных в программу
• Экспорт данных из системы Скопус в формат библиометрик мейпинг для загрузки в программу Васю или Сайт Спейс.

• Распаковка архива с данными и загрузка в программу для визуализации научных статей.

00:38:10 Визуализация научных статей
• Программы для визуализации научных статей: VAS, Site-Space, и другие.

• Связи между объектами: соавторство, прямое цитирование, библиографическая связь, социтирование.

00:42:08 Создание карт на основе данных
• Загрузка данных из системы Times.

• Выбор типа анализа и единицы анализа.

• Создание карт на основе библиографических данных и текстового анализа.

00:45:57 Примеры карт
• Карта на основе библиографических данных: журналы, прямое цитирование.

• Карта на основе биографических данных: журналы, социтирование, кластеры.

• Интерпретация карт и их использование для анализа исследований хищных журналов.

00:53:51 Создание карты на основе текстовых данных
• В программе можно построить сети на основе текстовых данных, для этого нужно создать карту и выбрать формат, где упоминаются dimensions.

• Затем нужно выбрать ключевые слова, которые будут извлекаться из данных, и определить тип подсчетов (например, слова, которые встречаются в аннотациях).

00:55:57 Настройка параметров и получение карты
• После выбора параметров, система выдаст список слов, которые можно извлечь из названий и аннотаций статей.

• Можно отсортировать слова по встречаемости и снять галочки с тех, которые кажутся не специфическими.

00:57:46 Анализ карты слов
• На карте узлами являются слова, а связи между ними означают, что эти слова встречались в одной аннотации или названии статьи.

• Карта может быть разделена на три кластера: наукометрический, медицинский и библиотечный.

• Зеленый кластер может быть менее исследовательским и более рефлексирующим, предполагающим программу действий для улучшения ситуации с хищными журнал