МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ РУБРИКАТОРОВ-ПЕРЕХОДНИКОВ ДЛЯ АНАЛИЗА НАПРАВЛЕНИЙ WEB OF SCIENCE И SCOPUS В РАЗРЕЗЕ ПРИОРИТЕТОВ СТРАТЕГИИ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РФ

В статье описывается методический подход к разработке рубрикаторов-переходников Web of Science и Scopus в системе приоритетов Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью проведения статистических и динамических ретроспективных, проспективных и двунаправленных исследований. В статье дано описание иерархических структур рубрикаторов Web of Science и Scopus и их классификационных кодов. Выявлены сложности соотнесения рубрикаторов между собой и в системе приоритетов СНТР. Определены принципы формирования рубрикаторов-переходников в разрезе приоритетов СНТР. Представлен алгоритм формирования рубрикаторов-переходников Web of Science и Scopus в системе приоритетов СНТР. Представлен алгоритм распределения числа научных статей по научным категориям в системе приоритетов СНТР методом группировки. Проведен сравнительный анализ научных категорий Российской Федерации и в мире по числу научных статей, индексируемых в Web of Science и Scopus, в системе приоритетов СНТР.

1. Указ Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 (2016) Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации / Официальный сайт Президента России. http://www.kremlin.ru/acts/bank/41449.

2. Философский энциклопедический словарь (1983) / Гл. ред. Л.Ф. Ильичев, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалев, В.Г. Панов. М.: Советская энциклопедия. 840 с.

3. Шрейдер Ю.А. (1973) Логика классификации // Научно-техническая информация. Серия 1. № 51. С. 3–7.

4. Понкин И.В. (2017) Классификация как метод научного исследования, в частности в юридической науке // Вестник Пермского университета. Юридические науки. Вып. 37. С. 249–259.

5. Розова С.С. (1986) Классификационная проблема в современной науке. Новосибирск: Наука. 224 с.

6. Орлов А.И. (2014) Математические методы теории классификации // Научный журнал КубГАУ. № 01(095). С. 423–459.

7. Web of Science (2018) Web of Knowledge. http://apps.webofknowledge.com.

8. Working Party of National Experts on Science and Technology Indicators (2012) OECD, 27.02.2012. https://www.oecd.org/science/inno/38235147. pdf.

9. Scopus (2018) Scopus. https://www.scopus.com.

10. Соколова Н.Ю. (2016) Новые возможности отечественных универсальных классификаций (на примере ББК) // Библиосфера. № 4. С. 112–115.

11. Турбина О.А., Савельева О.А. (2006) Принцип классификации текстовых связей // Вестник Южно-Уральского государственного университета. № 6. Серия: Лингвистика. Вып. 3. С. 53–59.

12. Долгова В.Н., Медведева Т.Ю. (2017) Статистика: учебник и практикум для бакалавров – 2-е изд., перераб. и доп. / М.: Издательство Юрайт. 627 с.

13. Этапы статистического исследования: первичная обработка результатов статистического наблюдения (2005) / ГУ ВШЭ. https://www.hse.ru/ data/415/588/1239/lect2ec2005.pdf.

14. Холматова К.К., Харькова О.А., Гржибовский А.М. (2016) Классификация научных исследований в здравоохранении // Экология человека. № 1. С. 57–64.