Многокритериальная оценка публикационной результативности научных подразделений организации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается новый подход к многокритериальной оценке публикационной результативности научных подразделений организации с использованием информационных ресурсов, включающих данные о публикациях сотрудников, и метода группового вербального анализа решений АРАМИС. Информационный сервис предназначен для формирования отчетов о результатах научной деятельности организации.

Об авторах

Нина Борисовна Баканова

Федеральный исследовательский центр «Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша» РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nina@keldysh.ru

доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник

Россия, Москва

Список литературы

  1. Концепция использования информационных технологий в деятельности федеральных органов государственной власти: [одобрена распоряжением Правительства Российской Федерации от 27 сентября 2004 г. № 1244-р]: (с изменениями и дополнениями). Доступ из справ. правовой системы Гарант. Текст: электронный.
  2. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами. 2–е изд. М.: Физматлит. 2007. 584 c.
  3. Баканова Н. Б. Анализ информационных процессов в управленческих организациях для реализации режимов поддержки принятия решений // Электросвязь. 2015. № 5.– С. 59–62.
  4. Ларин М. В. Управление документацией в организациях. М.: Научная книга. 2002. 286 с.
  5. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос. 2002. 392 с.
  6. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Академия. 2009. 400 с.
  7. Петровский А.Б. Групповой вербальный анализ решений. М.: Наука. 2019. 287 с.
  8. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е издание. М.: Вильямс. 2007. 1408 с.
  9. Баканова, Н. Б. Интеграция систем организационного управления и интеллектуальных сервисов поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. 2011. № 3. С. 17–25.
  10. Баканова, Н.Б. Разработка информационных сервисов для реализации мониторинга публикационной активности сотрудников научной организации // Электросвязь. 2022. № 4. С. 47 50.
  11. Мохначева Ю. В., Харыбина Т. Н. Научная продуктивность учреждений РАН и вузов: сравнительный библиометрический анализ // Вестник РАН. 2011. Т. 81. № 12. C. 1065–1070.
  12. Фёдоров П. П., Попов А. И. Взаимосвязь показателей цитирования российских ученых // Вестник Российской академии наук. 2014. Т. 84. № 3. C. 222–232.
  13. Редколис В. Д., Бердоносов Е. В. Оптимальный наукометрический ресурс: анализ и выбор // Социология и политология. 2014. Т. 1. № 32. C. 263–270.
  14. Сиваш О.Н., Баканов А.С., Зеленова М.Е. Моделирование информационного взаимодействия в системах человек-компьютер // Вестник Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология. Социокинетика. 2017. Т. 23. № 3. С. 90-95.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».